Zana na Miundo 5 Bora ya Kujifunza ya Mashine mnamo 2022

Zana za mashine za kujifunzia zinapata umakini mkubwa kwa sababu ya matumizi yake ya upana katika tasnia kwa kasi ya juu na uchanganuzi sahihi wa ubashiri. Ikiwa unafikiri inazidi kuwa ngumu, usisisitize; makala hii itaondoa mashaka yako yote kujua zaidi mashine kujifunza na maombi yake. Kujifunza kwa mashine (ML) huwezesha programu kutabiri tabia kwa usahihi bora.

Zana za kisasa za Kujifunza za Mashine

Algorithms ya hali ya juu ya ML hutumia data iliyopo (pia inaitwa data ya kihistoria) kutabiri maadili ya matokeo ya siku zijazo. Kwa mujibu wa Ripoti ya SEMrush, takriban milioni 97 za kujifunza kwa mashine na wataalamu wa AI na wachambuzi wa data watahitajika kufikia 2025. Makala haya yatakusaidia katika kuchagua zana bora zaidi za biashara yako. 

Hii hapa ni mifano ya zana 5 bora za kujifunza mashine na programu zinazoweza kufikiwa kwenye soko.

Kujifunza kwa Mashine kwenye Microsoft Azure

Katika kila sekta, akili ya bandia (AI) inakua kwa kasi. Wachambuzi wa biashara, wasanidi programu, wanasayansi wa data, na wataalam wa kujifunza mashine, miongoni mwa wengine, wanapitisha AI haraka katika biashara za leo. Timu yako yote ya sayansi ya data inaweza kunufaika na kiolesura angavu cha mbuni wa Kuvuta na kudondosha cha Azure Machine Learning, ambacho huharakisha uundaji na utumiaji wa miundo ya kujifunza mashine. Hii ni zana maalum kwa:

• Watafiti katika uwanja wa sayansi ya data wanaridhika zaidi na zana za taswira kuliko na nambari.
• Watumiaji wasio na uzoefu wa kujifunza kwa mashine hutafuta utangulizi ulioratibiwa zaidi wa mada.
• Wataalamu wa kujifunza kwa mashine ambao pia wanapenda kujua kuhusu uchapaji wa haraka.
• Wahandisi wanaofanya kazi katika kujifunza kwa mashine wanahitaji mchakato wa picha ili kudhibiti mafunzo ya kielelezo na uwekaji.

Unaweza kuunda na kutoa mafunzo kwa miundo ya mashine ya kujifunza katika Kibuni cha Kujifunza cha Mashine ya Azure kwa kutumia mashine ya kisasa ya kujifunza na mbinu za kina za kujifunza, kama vile zile za kujifunza kwa mashine ya kawaida, kuona kwa kompyuta, uchanganuzi wa maandishi, mapendekezo na utambuzi wa hitilafu. Unaweza pia kuunda mifano yako kwa kutumia Python iliyobinafsishwa na nambari ya R. 

Kila moduli inaweza kubinafsishwa ili kufanya kazi kwenye Kujifunza kwa Mashine ya Azure tofauti. Unaweza kuhesabu makundi. Pia, wanasayansi wa data wanaweza kuzingatia mafunzo badala ya maswala ya hatari.

Watson wa IBM

Usindikaji wa lugha ya asili (NLP) ni mbinu inayobainisha maana na sarufi ya usemi wa binadamu; IBM Watson ni kichakataji cha uchanganuzi wa data ambacho kinatumia NLP. 

IBM Watson huchanganua seti kubwa za data na kuzitafsiri ili kutoa majibu kwa maswali yanayowasilishwa na wanadamu katika sekunde chache. Kwa kuongezea, IBM Watson ni kompyuta kuu ya utambuzi. Inaweza kuelewa na kujibu lugha ya asili. Inaweza pia kuchanganua idadi kubwa ya data na kujibu changamoto za biashara.

Mfumo wa Watson unaendeshwa ndani ya nyumba na mashirika. Ni gharama kubwa, kwani utahitaji bajeti ya zaidi ya Dola Milioni. Kwa bahati nzuri, Watson inaweza kupatikana kupitia wingu la IBM kwa tasnia kadhaa. Hii inafanya kuwa chaguo la vitendo kwa biashara nyingi ndogo na za kati.

Amazon ML

Amazon Machine Learning ni huduma inayodhibitiwa ya kutengeneza miundo ya Kujifunza kwa Mashine na kutoa uchanganuzi wa ubashiri. Amazon Machine Learning hurahisisha mchakato wa kujifunza kwa mashine kwa mtumiaji kupitia zana yake ya kubadilisha data kiotomatiki. AWS inatanguliza usalama wa wingu kuliko kitu kingine chochote. Kama mteja wa AWS, unaweza kufikia kituo cha data na usanifu wa mtandao ulioundwa ili kutimiza mahitaji ya biashara zinazojali usalama zaidi.

Zaidi ya hayo, Amazon SageMaker ni suluhisho thabiti la msingi wa wingu ambalo hufanya ujifunzaji wa mashine kupatikana kwa watengenezaji wa viwango vyote vya ustadi. SageMaker huwawezesha wanasayansi na wasanidi wa data kuunda, kutoa mafunzo kwa haraka, na kupeleka miundo ya kujifunza kwa mashine katika mpangilio uliopangishwa, tayari kwa uzalishaji. Na Kubeflow kwenye AWS, Amazon Web Services (AWS) inachangia jamii ya Kubeflow ya chanzo-wazi kwa kutoa usambazaji wake wa Kubeflow, ambayo husaidia makampuni kama. afya tengeneza mitiririko ya kazi ya ML ambayo ni ya kuaminika sana, salama, inayoweza kubebeka na inayoweza kupanuka huku ikihitaji utendakazi mdogo kutokana na ushirikiano wao usio na mshono na huduma zinazodhibitiwa na AWS.

TensorFlow

TensorFlow ya Google imerahisisha zaidi kupata data, miundo ya treni, kupata ubashiri, na kuboresha matokeo yajayo.

TensorFlow ni maktaba isiyolipishwa na ya programu huria iliyotengenezwa na timu ya Google Brain kwa matumizi ya kukokotoa nambari na kujifunza kwa mashine yenye matokeo ya juu.

TensorFlow hutoa ufikiaji rahisi wa kujifunza kwa mashine mbalimbali na miundo ya kina ya kujifunza na algoriti kupitia sitiari za programu zinazojulikana. Maombi yameandikwa kwa Python au JavaScript kwa API ya mwisho ya mbele ya mtumiaji na kisha kukimbia kwa haraka na kwa ufanisi C++.

TensorFlow ni mbadala maarufu kwa mifumo mingine kama PyTorch na Apache MXNet, na inaweza kutumika kufunza na kuendesha mitandao ya kina ya neva kwa kazi kama vile uainishaji wa tarakimu zilizoandikwa kwa mkono, NLP, na uigaji unaotegemea PDE. Sehemu bora zaidi ni kwamba miundo sawa inaweza kutumika kwa mafunzo na utabiri wa uzalishaji katika TensorFlow.

TensorFlow pia inajumuisha mkusanyiko mkubwa wa miundo iliyofunzwa mapema kwa matumizi katika mipango yako. Ikiwa unafunza miundo yako katika TensorFlow, unaweza kutumia mifano ya msimbo iliyotolewa katika TensorFlow Model Garden kama miongozo.

PyTorch

Kujifunza kwa mashine (ML) kunarahisishwa kwa kutumia PyTorch, mfumo huria na huria ulioandikwa kwa Python na kutumia maktaba ya Mwenge.

Mwenge, maktaba ya kujifunza kwa mashine (ML) iliyoundwa katika lugha ya uandishi ya Lua, inatumika kuunda mitandao ya kina ya neva. Zaidi ya shughuli mia mbili tofauti za hisabati zinapatikana ndani ya mfumo wa PyTorch. Kwa kuwa PyTorch hurahisisha uundaji wa miundo ya mitandao ya neva bandia, inapata umaarufu. PyTorch hutumiwa katika nyanja nyingi, kama vile maono ya Kompyuta, kukuza uainishaji wa picha, utambuzi wa kitu, na mengi zaidi. Inaweza pia kutumika kutengeneza chatbots na kwa uundaji wa lugha. 

• Ni rahisi kuchukua na hata ngumu kidogo kutekeleza.
• Seti kamili na yenye nguvu ya API za kupanua Maktaba za PyTorch.
• Inatoa usaidizi wa grafu ya kukokotoa wakati wa utekelezaji.
• Inaweza kubadilika, haraka na ina vipengele vya uboreshaji.
• Pytorch inasaidia usindikaji wa GPU na CPU.
• Mazingira jumuishi ya maendeleo ya Python (IDE) na zana za utatuzi hurahisisha kurekebisha mende.