5 bästa verktyg och ramverk för maskininlärning 2022

Verktyg för maskininlärning får hög uppmärksamhet på grund av deras breda tillämpning inom branscher för höghastighets och exakt prediktiv analys. Om du tycker att det börjar bli svårt, stressa inte; den här artikeln kommer att rensa alla dina tvivel att veta mer om maskininlärning och dess tillämpningar. Maskininlärning (ML) underlättar mjukvaruapplikationer att förutsäga beteenden med bättre noggrannhet.

Toppmoderna verktyg för maskininlärning

ML state-of-the-art algoritmer använder befintliga data (även kallade historiska data) för att förutsäga framtida utfallsvärden. Enligt SEMrush-rapport, cirka 97 miljoner maskininlärnings- och AI-experter och dataanalytiker kommer att behövas till 2025. Den här artikeln hjälper dig att välja de bästa verktygen för dina företag. 

Här är exempel på de 5 bästa maskininlärningsverktygen och applikationerna som finns tillgängliga på marknaden.

Maskininlärning på Microsoft Azure

Inom varje sektor vinner artificiell intelligens (AI) snabbt mark. Affärsanalytiker, utvecklare, datavetare och experter på maskininlärning, bland andra, använder snabbt AI i dagens företag. Hela ditt datavetenskapsteam kan dra nytta av Azure Machine Learning-designerns intuitiva dra-och-släpp-gränssnitt, som påskyndar skapandet och distributionen av maskininlärningsmodeller. Detta är ett specialiserat verktyg för:

• Forskare inom området datavetenskap är mer bekväma med visualiseringsverktyg än med kod.
• Användare utan erfarenhet av maskininlärning söker en mer strömlinjeformad introduktion till ämnet.
• Experter på maskininlärning som också är nyfikna på rapid prototyping.
• Ingenjörer som arbetar med maskininlärning kräver en grafisk process för att styra modellträning och implementering.

Du kan utveckla och träna maskininlärningsmodeller i Azure Machine Learning Designer med hjälp av banbrytande maskininlärnings- och djupinlärningstekniker, som de för klassisk maskininlärning, datorseende, textanalys, rekommendationer och avvikelsedetektering. Du kan också skapa dina modeller med anpassad Python och R-kod. 

Varje modul kan anpassas för att fungera på separat Azure Machine Learning. Du kan beräkna kluster. Dataforskare kan också fokusera på utbildning snarare än skalbarhetsfrågor.

IBMs Watson

Naturlig språkbehandling (NLP) är en teknik som dechiffrerar betydelsen och grammatiken i mänskligt tal; IBM Watson är en dataanalysprocessor som använder NLP. 

IBM Watson analyserar betydande datamängder och tolkar dem för att ge svar på frågor som ställs av människor inom några sekunder. Dessutom är IBM Watson en kognitiv superdator. Det kan förstå och svara på naturligt språk. Den kan också analysera enorma mängder data och svara på affärsutmaningar.

Watson-systemet drivs internt av företag. Det är kostsamt, eftersom du behöver en budget på över en miljon dollar. Som tur är kan Watson nås via IBM-molnet för flera branscher. Detta gör det till ett praktiskt val för många små och medelstora företag.

Amazon ML

Amazon Machine Learning är en hanterad tjänst för att utveckla maskininlärningsmodeller och producera förutsägelseanalyser. Amazon Machine Learning förenklar maskininlärningsprocessen för användaren via dess automatiserade datatransformationsverktyg. AWS prioriterar molnsäkerhet över allt annat. Som AWS-klient har du tillgång till ett datacenter och nätverksarkitektur utformad för att uppfylla behoven hos de mest säkerhetsmedvetna företagen.

Dessutom är Amazon SageMaker en robust molnbaserad lösning som gör maskininlärning tillgänglig för utvecklare på alla kompetensnivåer. SageMaker gör det möjligt för datavetare och utvecklare att skapa, utbilda snabbt och distribuera maskininlärningsmodeller i en värd, produktionsklar miljö. Med Kubeflow på AWS bidrar Amazon Web Services (AWS) till Kubeflow-communityt med öppen källkod genom att erbjuda sin Kubeflow-distribution, som hjälper företag som athenahälsa konstruera ML-arbetsflöden som är mycket tillförlitliga, säkra, portabla och skalbara samtidigt som de kräver minimala driftskostnader tack vare deras sömlösa integration med AWS:s hanterade tjänster.

TensorFlow

Googles TensorFlow har gjort det mycket enklare att skaffa data, träna modeller, få förutsägelser och förfina framtida resultat.

TensorFlow är ett gratis bibliotek med öppen källkod utvecklat av Googles hjärnteam för användning i numerisk beräkning och maskininlärning med hög genomströmning.

TensorFlow ger enkel tillgång till olika maskininlärnings- och djupinlärningsmodeller och algoritmer genom välbekanta programmeringsmetaforer. Applikationer skrivs i Python eller JavaScript för ett användarvänligt front-end API och körs sedan i snabb, effektiv C++.

TensorFlow är ett populärt alternativ till andra ramverk som PyTorch och Apache MXNet, och det kan användas för att träna och köra djupa neurala nätverk för uppgifter som handskriven sifferklassificering, NLP och PDE-baserade simuleringar. Det bästa är att samma modeller kan användas för utbildning och produktionsförutsägelse i TensorFlow.

TensorFlow inkluderar också en ansenlig samling av förutbildade modeller för användning i dina initiativ. Om du tränar dina modeller i TensorFlow kan du använda kodexemplen i TensorFlow Model Garden som guider.

PyTorch

Maskininlärning (ML) görs enklare med PyTorch, ett gratis ramverk med öppen källkod skrivet i Python och med Torch-biblioteket.

Torch, ett maskininlärningsbibliotek (ML) skapat i skriptspråket Lua, används för att utveckla djupa neurala nätverk. Mer än tvåhundra distinkta matematiska operationer är tillgängliga inom PyTorch-ramverket. Eftersom PyTorch gör det enklare att skapa modeller för artificiella neurala nätverk, blir det populärt. PyTorch används inom många områden, som datorseende, för att utveckla bildklassificering, objektdetektering och mycket mer. Den kan också användas för att skapa chatbots och för språkmodellering. 

• Det är enkelt att plocka upp och ännu mindre komplicerat att genomföra.
• En komplett och kraftfull uppsättning API:er för att utöka PyTorch-biblioteken.
• Det ger stöd för runtime beräkningsgrafer.
• Den är anpassningsbar, snabb och har optimeringsfunktioner.
• Pytorch stöder GPU- och CPU-bearbetning.
• Pythons integrerade utvecklingsmiljö (IDE) och felsökningsverktyg förenklar att fixa buggar.