10 bästa programvara för maskininlärning

Maskininlärning (ML) är nyckeln till många företags framgång i denna datadrivna värld. Det är den teknik som används för att göra det möjligt för maskiner att utföra uppgifter utan att ta emot explicita instruktioner från människor. Maskininlärningstekniker kan "lära sig" helt själva genom att analysera data och identifiera mönster.

Maskininlärningsalgoritmer kan vara fördesignade för att specialisera sig på en specifik uppgift, eller så kan de tillåta användaren att implementera sina egna modeller som är specifika för deras data. Ökningen av data och maskininlärning har också lett till en ökning av programvara för maskininlärning, som är dedikerade verktyg som används för AI och maskininlärning. En del av denna programvara är specialiserad för saker som redovisning eller rekrytering, medan andra verktyg för maskininlärning kan anpassas till unika datamängder.

Här är de 10 bästa maskininlärningsmjukvaran:

1. Google Cloud AI-plattform

Toppar på vår lista över 10 bästa maskininlärningsmjukvara är Google Cloud AI Platform, som gör att du kan träna dina maskininlärningsmodeller i stor skala, vara värd för din utbildade modell i molnet och använda din modell för att göra förutsägelser om ny data. Den kombinerar AI-plattformen, AutoML och MLOps samtidigt som den erbjuder peka-och-klicka-datavetenskap med AutoM, såväl som avancerad modelloptimering.

Google samlade verkligen alla sina tillgångar under ett tak med AI-plattformen, som täcker ett brett utbud av ML-tjänster som dataförberedelse, utbildning, trimning, implementering, samarbete och delning av maskininlärningsmodeller. Dess AI Hub är där du kan upptäcka, dela och distribuera ML-modeller. Det är en katalog med återanvändbara modeller som kan distribueras till en av AI Platforms exekveringsmiljöer. Den innehåller många andra funktioner som virtuella datorer för Deep Learning, Kubeflow-pipelines och mer.

Här är några av huvudfunktionerna i Google Cloud AI Platform:

• AI-förklaringar
• Enkel att använda gränssnitt
• Bra anslutning med TPU och TensorFlow
• Olika ML-tjänster

2. Azure maskininlärning 

Ett annat toppalternativ för ML-programvara är Azure Machine Learning, som innehåller många fantastiska funktioner som gör det möjligt för datavetare att hämta data från ett brett spektrum av källor. Det tillåter också experter att bygga ML-modeller med enkla skript och mänskligt förståeliga kodningspraxis.

En av de främsta funktionerna i ML-programvaran är att den levererar MLOps för att hjälpa organisationer att snabbt bygga, testa och distribuera ML-modeller. ML-livscykeln kan strömlinjeformas och användare kan utnyttja Azure DevOps eller GitHub Actions för att schemalägga, hantera och automatisera ML-pipelines och utföra datadriftanalys för att förbättra modellens prestanda.

Här är några av huvudfunktionerna i Azure Machine Learning:

• Förutbildade modeller
• Gratis produkttillägg
• Tillgängligt för dem med begränsad kodningsbakgrund
• Förenklar fjärrarbete

3. IBM Machine Learning

IBM Machine Learning-sviten är en kombination av olika produkter, såsom IBM Watson Studio, IBM Watson Machine Learning, IBM Cloud Pak for Data och IBM Watson Openscale. Genom maskininlärningsmjukvaran kan du konstruera AI-modeller med verktyg med öppen källkod, övervaka modellerna och distribuera dem med dina appar.

IBM Watson Machine Learning Accelerator är en djupinlärningsfunktion i IBM Watson Studio på IBM Cloud Pak for Data. Det hjälper företag att utföra ett brett utbud av uppgifter, som att skala beräkningar, människor och appar dynamiskt över alla moln. Du kan också hantera och förena stora datamängder och modeller med transparens och synlighet.

Här är några av huvudfunktionerna i IBM Machine Learning-svit:

• Dra och släpp dataförberedelser, blandning och modellering
• Textanalys för ostrukturerad data
• Lätt att använda API
• Obegränsad modellering

4. Amazon maskininlärning

Amazon Machine Learning har byggt upp ett starkt rykte, med användare som förlitar sig på plattformen för att bygga, distribuera och köra maskininlärningsapplikationer i molnet genom AWS. Det inkluderar kontinuerligt tränad och fullt hanterad naturlig språkbehandling (NLP), bildigenkänning och mer.

Amazon Machine Learning möjliggör exakta förutsägelser, djupa insikter från din data, minskade driftskostnader och förbättrad kundupplevelse. Plattformen hjälper dig i varje skede av ML-adoptionsprocesserna och erbjuder en omfattande uppsättning AI- och ML-tjänster, infrastruktur och implementeringsresurser.

Här är några av huvudfunktionerna i Amazon Machine Learning:

• Lös verkliga affärsproblem i alla branscher
• Skräddarsy ML efter affärsbehov
• Branschspecifika lösningar
• Hanterar stora datamängder med hjälp av flera servrar

5. Neural designer

Ett annat toppval för programvara för maskininlärning är Neural Designer, en högpresterande ML-plattform som använder en serie dra-och-släpp-, peka-och-klicka-verktyg. Programvaran är särskilt användbar för dem som vill distribuera neurala nätverksmodeller inom teknik-, bank-, försäkrings-, hälsovårds-, detaljhandels- och konsumentindustrin.

Den lättanvända plattformen förlitar sig på väldefinierade protokoll för att bygga neurala nätverksmodeller, vilket gör att du kan utveckla AI-drivna applikationer utan programmering eller byggblocksdiagram. Den innehåller också toppmoderna algoritmer för dataförberedelse, modellträning, testanalys, funktionsval, svarsoptimering och modelldistribution.

Här är några av huvudfunktionerna hos Neural Designer:

• Hanterar problem med parameteroptimering
• Bra minneshantering med stora datamängder
• CPU- och GPU-optimerade beräkningar
• Enkel att använda gränssnitt

6. Anakonda

Anaconda är en fantastisk maskininlärningsprogramvara för små företag eller frilansare, och den används av stora namn som AT&T och Toyota. Den innehåller en mängd funktioner som en Conda-pakethanterare, ett speglat eller molnbaserat arkiv, en miljöhanterare och obegränsade kommersiella paket och bandbredd.

Programvaran för maskininlärning förenklar pakethantering och distribution, och den består av en stor uppsättning verktyg som hjälper dig att enkelt samla in data från källor med hjälp av maskininlärning och AI. Dessa funktioner är anledningen till att Anaconda är ett toppval för datavetare och IT-proffs.

Här är några av huvudfunktionerna i Anaconda:

• Gratis och öppen källkod
• Över 1500 Python/R datavetenskapspaket
• Förenklar pakethantering och distribution
• Verktyg för att enkelt samla in data från källor med ML och AI

7. H2O.ai 

En användarvänlig plattform, H2O.ai utsågs till en visionär av Gartner i 2020 års Magic Quadrant for Data Science and Machine Learning Platforms. AI-plattformen erbjuder bedrägeriskydd, prisoptimering, avvikelsedetektering och mycket mer.

H2O.ai är öppen källkod, och den kan användas för att gynna företag på många sätt. Plattformen påskyndar omvandlingen av data till förutsägelser, utnyttjar datasjöar och silos och gör att AI-arbetsbelastningar sömlöst kan distribueras på plats och i molnet.

Ett annat toppförsäljningsargument för H2O.ai är att det ger skala i ML-algoritmer och kompatibilitet med alla större programmeringsspråk, som Python och Java.

Här är några av de viktigaste funktionerna i H2O.ai:

• Stöd för stora data
• Flexibel modellering
• Öppen källkod transparens
• Påskyndar konvertering av data till förutsägelser

8. TensorFlow

TensorFlow är en mycket populär plattform med öppen källkod som erbjuder ett brett utbud av möjligheter för att underlätta maskin- och djupinlärningsberäkningar. Dess grafiska tillvägagångssätt är användbart för att visualisera data, och det möjliggör enkel felsökning av noder med hjälp av TensorBoard.

TensorFlow är också kompatibel med Keras, vilket gör det möjligt för dess användare att koda funktionssektioner på hög nivå i den. Utöver detta är plattformen mycket skalbar, med nästan alla operationer som kan utföras. Användare kan utveckla vilken typ av system som helst med TensorFlow tack vare dess egenskap att vara utplacerad på varje maskin och grafisk representation av en modell.

Detta har lett till att TensorFlow används för att utveckla system som Airbnb och Dropbox.

Här är några av de viktigaste funktionerna i TensorFlow:

• Användarvänlig utbildning och felsökningsprocess
• Fri att använda
• Massivt bibliotek med funktioner för uppgifter kring text, bilder, video och mer
• Multi-GPU-stöd

9. Stava

Närmar sig slutet av vår lista närmar sig Spell, som är en maskininlärningsprogramvara som är särskilt användbar för samarbete. Plattformen är specialiserad på att bygga och hantera ML-projekt i föränderliga miljöer. Det gör det möjligt för användare att enkelt distribuera sin kod för att köra projekt parallellt, komma åt samarbetande Jupyter-arbetsytor och distribuera modeller i Kubernetes-baserade infrastrukturer.

Spell erbjuder också enkla installations- och introduktionsfunktioner för att möjliggöra expanderande team, såväl som intuitiva webbkonsolverktyg och kommandoradsverktyg.

Här är några av huvudfunktionerna i Spell:

• Enkla kommandon
• Kommandoradsgränssnitt och användbarhet
• Onboarding-funktioner
• Användbar för högpåverkande, utvecklande miljöer

10. Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)

Vi avslutar vår lista över de 10 bästa maskininlärningsmjukvarana är Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), som är Microsofts AI-lösning som tränar maskinen med dess djupinlärningsalgoritmer. Den kan hantera data från Python, C++ och mycket mer.

CNTK är en verktygslåda med öppen källkod för distribuerad djupinlärning av kommersiell kvalitet, och den tillåter användare att enkelt kombinera populära modelltyper som feed-forward-DNN, konvolutionella neurala nätverk (CNN) och återkommande neurala nätverk (RNNs/LSTms).

Maskininlärningsverktyget kan antingen inkluderas som ett bibliotek i dina Python-, C#- eller C++-program, eller så kan det användas som en fristående maskininlärningsmjukvara genom sitt eget modellbeskrivningsspråk.

Här är några av huvudfunktionerna i CNTK:

• Öppen källkod
• Distribuerad djupinlärning i kommersiell klass
• Kombinera enkelt populära modelltyper
• Ingår som ett bibliotek eller fristående verktyg