5 najboljših orodij in ogrodij za strojno učenje v letu 2022

Orodja za strojno učenje dobivajo izjemno pozornost zaradi svoje široke uporabe v panogah za hitro in natančno napovedno analitiko. Če mislite, da postaja težko, se ne obremenjujte; ta članek bo razrešil vse vaše dvome, da boste izvedeli več o strojno učenje in njegove aplikacije. Strojno učenje (ML) programskim aplikacijam olajša napovedovanje vedenja z večjo natančnostjo.

Najsodobnejša orodja za strojno učenje

Najsodobnejši algoritmi ML uporabljajo obstoječe podatke (imenovane tudi zgodovinski podatki) za napovedovanje prihodnjih vrednosti rezultatov. Glede na Poročilo SEMrush, bo do leta 97 potrebnih približno 2025 milijonov strokovnjakov za strojno učenje in AI ter podatkovnih analitikov. Ta članek vam bo pomagal pri izbiri najboljših orodij za vaša podjetja. 

Tu so primeri 5 najboljših orodij in aplikacij za strojno učenje, ki so dostopni na trgu.

Strojno učenje na Microsoft Azure

V vsakem sektorju se umetna inteligenca (AI) hitro uveljavlja. Poslovni analitiki, razvijalci, podatkovni znanstveniki in strokovnjaki za strojno učenje med drugim hitro sprejemajo AI v današnjih podjetjih. Vaši celotni ekipi za podatkovno znanost lahko koristi intuitivni vmesnik povleci in spusti oblikovalca Azure Machine Learning, ki pospeši ustvarjanje in uvajanje modelov strojnega učenja. To je specializirano orodje za:

• Raziskovalci na področju podatkovne znanosti so bolj zadovoljni z orodji za vizualizacijo kot s kodo.
• Uporabniki brez izkušenj s strojnim učenjem iščejo bolj poenostavljen uvod v temo.
• Strokovnjaki za strojno učenje, ki jih zanima tudi hitra izdelava prototipov.
• Inženirji, ki se ukvarjajo s strojnim učenjem, potrebujejo grafični proces za nadzor usposabljanja in uvajanja modela.

V Azure Machine Learning Designerju lahko razvijate in usposabljate modele strojnega učenja z uporabo vrhunskih tehnik strojnega učenja in globokega učenja, kot so tiste za klasično strojno učenje, računalniški vid, analitiko besedila, priporočila in zaznavanje nepravilnosti. Svoje modele lahko ustvarite tudi s prilagojeno kodo Python in R. 

Vsak modul je mogoče prilagoditi za delovanje na ločenem strojnem učenju Azure. Lahko izračunate grozde. Poleg tega se podatkovni znanstveniki lahko osredotočijo na usposabljanje in ne na vprašanja razširljivosti.

IBM-ov Watson

Obdelava naravnega jezika (NLP) je tehnika, ki dešifrira pomen in slovnico človeškega govora; IBM Watson je procesor za analizo podatkov, ki uporablja NLP. 

IBM Watson analizira obsežne nize podatkov in jih interpretira, da v nekaj sekundah zagotovi odgovore na vprašanja, ki jih postavijo ljudje. Poleg tega je IBM Watson kognitivni superračunalnik. Lahko razume naravni jezik in se nanj odziva. Prav tako lahko analizira ogromne količine podatkov in odgovori na poslovne izzive.

Sistem Watson upravljajo znotraj podjetja. To je drago, saj boste potrebovali proračun v višini več kot milijon dolarjev. Na srečo je do Watsona mogoče dostopati prek IBM-ovega oblaka za več panog. Zaradi tega je praktična izbira za mnoga mala in srednje velika podjetja.

Amazon ML

Amazon Machine Learning je upravljana storitev za razvoj modelov strojnega učenja in izdelavo analitike napovedi. Amazon Machine Learning poenostavlja proces strojnega učenja za uporabnika prek svojega avtomatiziranega orodja za pretvorbo podatkov. AWS daje prednost varnosti v oblaku pred vsem drugim. Kot odjemalec AWS imate dostop do podatkovnega centra in omrežne arhitekture, zasnovane za izpolnjevanje potreb podjetij, ki se najbolj zavedajo varnosti.

Poleg tega je Amazon SageMaker robustna rešitev v oblaku, ki omogoča strojno učenje dostopno razvijalcem vseh ravni znanja. SageMaker omogoča podatkovnim znanstvenikom in razvijalcem ustvarjanje, hitro usposabljanje in uvajanje modelov strojnega učenja v gostujočo nastavitev, pripravljeno za proizvodnjo. S Kubeflowom na AWS Amazon Web Services (AWS) prispeva k odprtokodni skupnosti Kubeflow s ponudbo distribucije Kubeflow, ki pomaga podjetjem, kot so atensko zdravje zgradite poteke dela ML, ki so zelo zanesljivi, varni, prenosljivi in ​​razširljivi, hkrati pa zahtevajo minimalne operativne stroške zahvaljujoč brezhibni integraciji z upravljanimi storitvami AWS.

TensorFlow

Googlov TensorFlow je precej poenostavil pridobivanje podatkov, usposabljanje modelov, pridobivanje napovedi in izboljšanje prihodnjih rezultatov.

TensorFlow je brezplačna in odprtokodna knjižnica, ki jo je razvila Googlova ekipa Brain za uporabo v numeričnem računanju in visoko zmogljivem strojnem učenju.

TensorFlow omogoča enostaven dostop do različnih modelov in algoritmov strojnega učenja in globokega učenja prek znanih metafor programiranja. Aplikacije so napisane v Pythonu ali JavaScriptu za uporabniku prijazen vmesnik API in se nato izvajajo v hitrem in učinkovitem C++.

TensorFlow je priljubljena alternativa drugim okvirom, kot sta PyTorch in Apache MXNet, in se lahko uporablja za usposabljanje in izvajanje globokih nevronskih mrež za naloge, kot so ročno napisana klasifikacija številk, NLP in simulacije na osnovi PDE. Najboljši del je, da se lahko isti modeli uporabljajo za usposabljanje in napovedovanje proizvodnje v TensorFlow.

TensorFlow vključuje tudi obsežno zbirko vnaprej usposobljenih modelov za uporabo v vaših pobudah. Če usposabljate svoje modele v TensorFlow, lahko kot vodnike uporabite primere kode, ki so na voljo v vrtu modelov TensorFlow.

PyTorch

Strojno učenje (ML) je olajšano z uporabo PyTorcha, brezplačnega in odprtokodnega ogrodja, napisanega v Pythonu, ki uporablja knjižnico Torch.

Torch, knjižnica strojnega učenja (ML), ustvarjena v skriptnem jeziku Lua, se uporablja za razvoj globokih nevronskih mrež. V okviru PyTorch je na voljo več kot dvesto različnih matematičnih operacij. Ker PyTorch olajša ustvarjanje modelov za umetne nevronske mreže, postaja vse bolj priljubljen. PyTorch se uporablja na številnih področjih, kot je računalniški vid, za razvoj klasifikacije slik, zaznavanje objektov in še veliko več. Uporablja se lahko tudi za izdelavo chatbotov in jezikovno modeliranje. 

• Preprosto ga je pobrati in še manj zapleteno uporabiti v praksi.
• Popoln in zmogljiv nabor API-jev za razširitev knjižnic PyTorch.
• Zagotavlja podporo za računalniški graf med izvajanjem.
• Je prilagodljiv, hiter in ima funkcije optimizacije.
• Pytorch podpira obdelavo GPE in CPE.
• Pythonovo integrirano razvojno okolje (IDE) in orodja za odpravljanje napak poenostavijo odpravljanje napak.