5 Bästa Maskinlärverktyg och Ramverk 2022

Maskinlärverktyg får alltmer uppmärksamhet på grund av deras breda tillämpning inom olika branscher för höghastighets- och exakta prediktiva analyser. Om du tycker att det blir svårt, stressa inte; den här artikeln kommer att klargöra alla dina tvivel för att lära dig mer om maskinlärning och dess tillämpningar. Maskinlärning (ML) möjliggör för programvaruapplikationer att förutsäga beteenden med högre precision.

State-of-the-art Maskinlärverktyg

De senaste maskinlärningsalgoritmerna använder befintliga data (även kallade historiska data) för att förutsäga framtida resultatvärden. Enligt SEMrush-rapporten, kommer det att finnas ungefär 97 miljoner maskinlärnings- och AI-experter och dataanalytiker som kommer att behövas år 2025. Den här artikeln kommer att hjälpa dig att välja de bästa verktygen för dina företag.

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

Maskinlärning på Microsoft Azure

Inom varje sektor växer artificiell intelligens (AI) snabbt. Företagsanalytiker, utvecklare, dataanalytiker och maskinlärningsexperter, bland andra, antar 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 maskinlärningsmodeller. Detta är ett specialiserat verktyg för:

• Forskare inom datavetenskap som är mer bekväma med visualiseringsverktyg än med kod.
• Användare utan erfarenhet av maskinlärning söker en mer strömlinjeformad introduktion till ämnet.
• Experter inom maskinlärning som också är nyfikna på snabb prototypning.
• Ingenjörer som arbetar med maskinlärning kräver en grafisk process för att kontrollera modellträning och distribution.

Du kan utveckla och träna maskinlärningsmodeller i Azure Machine Learning Designer med hjälp av avancerade maskinlärnings- och djupinlärningstekniker, såsom klassisk maskinlärning, datorseende, textanalys, rekommendation och avvikelseupptäckt. Du kan också skapa dina modeller med anpassad Python- och R-kod.

Varje modul kan anpassas för att fungera på separata Azure Machine Learning-beräkningskluster. Dataanalytiker kan fokusera på träning snarare än skalbarhetsproblem.

IBMs Watson

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

IBM Watson analyserar stora datamängder och tolkar dem för att ge svar på frågor som ställs av människor på bara några sekunder. I tillägg är IBM Watson en kognitiv superdator. Den kan förstå och svara på naturligt språk. Den kan också analysera stora mängder data och ge svar på affärsutmaningar.

Watson-systemet drivs internt av företag. Det är dyrt, eftersom du behöver en budget på över en miljon dollar. Lyckligtvis 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 (AMZN ) Machine Learning är en hanterad tjänst för att utveckla maskinlärningsmodeller och producera prediktiva analyser. Amazon Machine Learning förenklar maskinlärningsprocessen för användaren genom dess automatiska datatransformationsverktyg. AWS prioriterar molnsäkerhet ovan allt annat. Som en AWS-klient har du tillgång till ett datacenter och nätverksarkitektur som är utformat för att tillgodose behoven hos de mest säkerhetsmedvetna företagen.

Dessutom är Amazon SageMaker en kraftfull molnbaserad lösning som gör maskinlärning tillgänglig för utvecklare på alla nivåer. SageMaker möjliggör för dataanalytiker och utvecklare att skapa, träna snabbt och distribuera maskinlärningsmodeller i en värd, produktionsklar miljö. Med Kubeflow på AWS bidrar Amazon Web Services (AWS) till den öppna Kubeflow-gemenskapen genom att erbjuda sin Kubeflow-distribution, som hjälper företag som athenahealth att bygga ML-arbetsflöden som är mycket tillförlitliga, säkra, portabla och skalbara med minimala operativa kostnader tack vare deras sömlösa integration med AWS-hanterade tjänster.

TensorFlow

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

TensorFlow är ett fritt och öppet bibliotek som utvecklats av Googles Brain-team för användning i numerisk beräkning och höghastighetsmaskinlärning.

TensorFlow erbjuder enkel åtkomst till olika maskinlärnings- och djupinlärningsmodeller och algoritmer genom bekanta programmeringsmetaforer. Applikationer skrivs i Python eller JavaScript för ett användarvänligt API och körs sedan i snabb och 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 träning och produktionsförutsägelse i TensorFlow.

TensorFlow innehåller också en stor samling förtränade modeller som kan användas i dina initiativ. Om du tränar dina modeller i TensorFlow kan du använda kodexemplen i TensorFlow Model Garden som guider.

PyTorch

Maskinlärning (ML) görs enklare med PyTorch, ett fritt och öppet ramverk skrivet i Python och som använder Torch-biblioteket.

Torch, ett maskinlärningsbibliotek skapat i skriptspråket Lua, används för att utveckla djupa neurala nätverk. Mer än tvåhundra olika matematiska operationer finns tillgängliga inom PyTorch-ramverket. Eftersom PyTorch gör det enklare att skapa modeller för artificiella neurala nätverk, ökar dess popularitet. PyTorch används inom många områden, som datorseende, för att utveckla bildklassificering, objektdetektering och mycket mer. Det kan också användas för att skapa chatbots och för språkmodellering.

• Det är enkelt att lära sig och ännu mindre komplicerat att implementera.
• En komplett och kraftfull uppsättning API:er för att utöka PyTorch-biblioteken.
• Det erbjuder runtime-kompatibilitet för beräkningsgrafer.
• Det är anpassningsbart, snabbt och har optimeringsfunktioner.
• PyTorch stöder GPU- och CPU-bearbetning.
• Pythons integrerade utvecklingsmiljö (IDE) och felsökningsverktyg förenklar felsökning.