ซอฟต์แวร์การเรียนรู้ของเครื่องจักรที่ดีที่สุด 10 อัน (กรกฎาคม 2025)

1. การเรียนรู้ของเครื่อง Azure 

Microsoft Azure นำเสนอแพลตฟอร์มที่ครอบคลุมสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องที่เรียกว่า Azure Machine Learning โดยมอบโซลูชันแบบครบวงจรสำหรับวงจรการเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล วิศวกร ML และนักพัฒนาสามารถสร้าง ฝึกอบรม ปรับใช้ และจัดการโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องในวงกว้าง Azure Machine Learning ทำงานร่วมกับบริการ Azure อื่นๆ และสนับสนุนเฟรมเวิร์กโอเพ่นซอร์สยอดนิยม ทำให้เป็นเครื่องมืออเนกประสงค์และมีประสิทธิภาพสำหรับโครงการ ML

ด้วย Azure Machine Learning ผู้ใช้สามารถเข้าถึงความสามารถและฟีเจอร์ต่างๆ มากมายเพื่อปรับปรุงเวิร์กโฟลว์ของตน โดยนำเสนอสภาพแวดล้อมการทำงานร่วมกันสำหรับทีมในการทำงานร่วมกันในโครงการ ML พร้อมด้วยเครื่องมือ เช่น สมุดบันทึกที่ใช้ร่วมกัน และการติดตามการทดลอง แพลตฟอร์มดังกล่าวยังมีฟังก์ชันการเรียนรู้ของเครื่องแบบอัตโนมัติเพื่อสร้างโมเดลที่แม่นยำอย่างรวดเร็ว ความสามารถ MLOps สำหรับการจัดการและการปรับใช้โมเดล และฟีเจอร์ AI ที่รับผิดชอบเพื่อให้แน่ใจว่าโมเดลมีความยุติธรรมและโปร่งใส

คุณสมบัติที่สำคัญของ Azure Machine Learning ได้แก่:

• การสนับสนุนอย่างกว้างขวางสำหรับเฟรมเวิร์กโอเพ่นซอร์สเช่น PyTorch, TensorFlow และ scikit-learn
• การเรียนรู้ของเครื่องอัตโนมัติเพื่อสร้างโมเดลคุณภาพสูงได้อย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องมีความเชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลอย่างกว้างขวาง
• เครื่องมือ MLOps สำหรับการทำงานร่วมกัน ความสามารถในการทำซ้ำ และการปรับใช้และการตรวจสอบโมเดลที่มีประสิทธิภาพ
• การผสานรวมกับคุณสมบัติความปลอดภัยของ Azure เช่น เครือข่ายเสมือน, Azure Key Vault และรีจิสทรีคอนเทนเนอร์สำหรับการรักษาความปลอดภัยระดับองค์กร
• ตัวเลือกการประมวลผลที่ยืดหยุ่น รวมถึงคลัสเตอร์ CPU และ GPU สำหรับการฝึกอบรมและการอนุมานปริมาณงาน

เยี่ยมชม Microsoft Azure →

2. Google Cloud Vertex AI

Google Cloud Vertex AI เป็นแพลตฟอร์มที่ครอบคลุมสำหรับการสร้างและปรับใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิง โดยจะรวมข้อเสนอ AI ของ Google ไว้ในสภาพแวดล้อมแบบ end-to-end ที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งช่วยให้เวิร์กโฟลว์แมชชีนเลิร์นนิงง่ายขึ้น Vertex AI ใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีล้ำสมัยของ Google เช่น TPU และสถาปัตยกรรมหม้อแปลงไฟฟ้า ซึ่งมีความสำคัญอย่างยิ่งในการพัฒนาโมเดลภาษาขนาดใหญ่ เช่น Gemini

จุดแข็งหลักประการหนึ่งของ Vertex AI คือความสามารถแบบต่อเนื่องหลายรูปแบบ ซึ่งได้รับการยกตัวอย่างจากโมเดล Gemini Gemini สามารถประมวลผลและให้เหตุผลผ่านข้อความ รูปภาพ เสียง และวิดีโอไปพร้อมๆ กัน ช่วยให้ใช้งานฟังก์ชันขั้นสูง เช่น การระบุช่วงเวลาที่เฉพาะเจาะจงในวิดีโอตามข้อความแจ้ง หรือทำความเข้าใจข้อความแจ้งหลายรูปแบบที่ซับซ้อนซึ่งรวมข้อความและรูปภาพเข้าด้วยกัน แนวทางต่อเนื่องหลายรูปแบบนี้เปิดการใช้งานจริงที่หลากหลาย ตั้งแต่แชทบอตการบริการลูกค้าไปจนถึงการระบุไฮไลต์กีฬา และแม้แต่งานที่ซับซ้อน เช่น การแปลงรหัสและการวิเคราะห์เอกสารทางการเงิน

คุณสมบัติที่สำคัญของ Google Cloud Vertex AI ได้แก่:

• Gemini โมเดลต่อเนื่องหลายรูปแบบที่ล้ำสมัยที่สามารถประมวลผลข้อความ รูปภาพ เสียง และวิดีโอได้
• AutoML สำหรับผู้เริ่มต้น ช่วยให้ผู้ใช้สามารถสร้างโมเดลคุณภาพสูงโดยมีประสบการณ์การเขียนโค้ดเพียงเล็กน้อย
• การฝึกอบรมโมเดลแบบกำหนดเองสำหรับผู้เชี่ยวชาญ รองรับเฟรมเวิร์กยอดนิยม เช่น PyTorch, TensorFlow และ XGBoost
• การปรับใช้โมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมอย่างราบรื่นเป็น API แบบเรียลไทม์หรือสำหรับการทำนายแบทช์
• การผสานรวมกับบริการของ Google Cloud เช่น Cloud Storage สำหรับการจัดการข้อมูลและ Compute Engine สำหรับการฝึกอบรมที่เน้นทรัพยากร

เยี่ยมชม Cloud Vertex →

3. อเมซอน SageMaker

Amazon SageMaker เป็นแพลตฟอร์มแมชชีนเลิร์นนิงที่มีการจัดการเต็มรูปแบบซึ่งช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักพัฒนาสามารถสร้าง ฝึก และปรับใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิ่งทุกขนาดได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย โดยมีอินสแตนซ์สมุดบันทึกการเขียน Jupyter ในตัวเพื่อให้เข้าถึงแหล่งข้อมูลของคุณเพื่อการสำรวจและวิเคราะห์ได้อย่างง่ายดาย ดังนั้นคุณจึงสามารถสร้างโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องโดยใช้เฟรมเวิร์กยอดนิยม เช่น PyTorch, TensorFlow และ scikit-learn

จุดแข็งหลักประการหนึ่งของ SageMaker คือความสามารถในการสนับสนุนเวิร์กโฟลว์แมชชีนเลิร์นนิงทั้งหมด ตั้งแต่การเตรียมข้อมูลไปจนถึงการสร้างแบบจำลอง การฝึกอบรม การปรับแต่ง และการปรับใช้ มีเครื่องมือที่สร้างขึ้นตามวัตถุประสงค์สำหรับแต่ละขั้นตอน เช่น SageMaker Data Wrangler สำหรับการเตรียมข้อมูล SageMaker Experiments สำหรับการติดตามการวนซ้ำโมเดล SageMaker Debugger สำหรับระบุปัญหาการฝึกอบรม และ SageMaker Model Monitor สำหรับการตรวจจับการเบี่ยงเบนของแนวคิด SageMaker ยังมอบความสามารถขั้นสูง เช่น Autopilot สำหรับการสร้างแบบจำลองอัตโนมัติ และ SageMaker Clarify สำหรับการอธิบายโมเดลและการตรวจจับอคติ

คุณสมบัติหลักของ Amazon SageMaker ได้แก่:

• ชุดเครื่องมือ ML ที่หลากหลายซึ่งครอบคลุมเวิร์กโฟลว์ ML ทั้งหมด ตั้งแต่การติดป้ายกำกับข้อมูลและการเตรียมการไปจนถึงการสร้างแบบจำลอง การฝึกอบรม การปรับแต่ง การปรับใช้ และการตรวจสอบ
• โครงสร้างพื้นฐานที่มีการจัดการเต็มรูปแบบซึ่งปรับขนาดได้อย่างราบรื่นเพื่อรองรับปริมาณงานการฝึกอบรมและการอนุมานทุกขนาด
• รองรับเฟรมเวิร์กโอเพ่นซอร์สยอดนิยม เช่น PyTorch, TensorFlow, scikit-learn และอื่นๆ
• การเรียนรู้ของเครื่องอัตโนมัติด้วย SageMaker Autopilot เพื่อสร้างโมเดลคุณภาพสูงอย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องมีความเชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่กว้างขวาง
• การผสานรวมกับ Amazon DataZone เพื่อปรับปรุงการกำกับดูแล ML ทั่วทั้งโครงสร้างพื้นฐาน สินทรัพย์ข้อมูล และโปรเจ็กต์ ML

เยี่ยมชม SageMaker →

4. ไพทอร์ช

PyTorch เป็นเฟรมเวิร์กการเรียนรู้ของเครื่องแบบโอเพ่นซอร์สที่พัฒนาโดยห้องปฏิบัติการวิจัย AI ของ Facebook (ปัจจุบันคือ Meta) เป็นที่รู้จักจากกราฟการคำนวณแบบไดนามิก ซึ่งช่วยให้การพัฒนาโครงข่ายประสาทเทียมและโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องอื่นๆ มีความยืดหยุ่นและมีประสิทธิภาพ PyTorch มอบอินเทอร์เฟซระดับสูงสำหรับการสร้างและการฝึกอบรมโมเดล โดยเน้นที่การใช้งานและความเร็ว

จุดแข็งหลักประการหนึ่งของ PyTorch คือรูปแบบการเขียนโปรแกรมที่จำเป็น ซึ่งช่วยให้นักพัฒนาสามารถเขียนโค้ดด้วยวิธีที่เป็นธรรมชาติและใช้งานง่ายยิ่งขึ้น ซึ่งช่วยให้แก้ไขจุดบกพร่อง แก้ไข และทดสอบโมเดลได้ง่ายขึ้นเมื่อเปรียบเทียบกับเฟรมเวิร์กที่ใช้กราฟการคำนวณแบบคงที่ PyTorch ยังให้การสนับสนุนการเร่งความเร็ว GPU การฝึกอบรมแบบกระจาย และการปรับใช้อุปกรณ์เคลื่อนที่อีกด้วย

คุณสมบัติที่สำคัญของ PyTorch ได้แก่:

• กราฟการคำนวณแบบไดนามิกเพื่อการพัฒนาแบบจำลองที่ยืดหยุ่นและมีประสิทธิภาพ
• รูปแบบการเขียนโปรแกรมที่จำเป็นซึ่งช่วยให้สามารถแก้ไขข้อบกพร่องและทดลองได้ง่าย
• คลังโมดูลและฟังก์ชันที่สร้างไว้ล่วงหน้ามากมายสำหรับเลเยอร์และการทำงานของโครงข่ายประสาทเทียมทั่วไป
• การสร้างความแตกต่างอัตโนมัติสำหรับการคำนวณการไล่ระดับสีระหว่างการถ่ายทอดกลับ
• รองรับการฝึกอบรมแบบกระจายไปยัง GPU และเครื่องหลายเครื่องโดยใช้โมดูล torch.distributed

เยี่ยมชม PyTorch →

5. ดาไตคุ

Dataiku เป็นแพลตฟอร์ม AI และการเรียนรู้ของเครื่องชั้นนำที่ช่วยให้องค์กรต่างๆ สามารถสร้างและส่งมอบโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลและ AI ในวงกว้างได้ โดยมอบสภาพแวดล้อมการทำงานร่วมกันแบบครบวงจรสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลในการออกแบบ ปรับใช้ ควบคุม และจัดการแอปพลิเคชัน AI และการวิเคราะห์

จุดแข็งหลักประการหนึ่งของ Dataiku คือความสามารถในการทำให้ AI เป็นประชาธิปไตยทั่วทั้งองค์กร มีอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายซึ่งช่วยให้ผู้ที่มีระดับทักษะทางเทคนิคที่แตกต่างกันสามารถเข้าร่วมในโครงการข้อมูลได้ นักวิเคราะห์ธุรกิจสามารถใช้ประโยชน์จากเครื่องมือภาพและส่วนประกอบที่สร้างไว้ล่วงหน้าเพื่อจัดเตรียมข้อมูล สร้างแบบจำลอง และสร้างข้อมูลเชิงลึก ในขณะที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลขั้นสูงสามารถใช้โค้ดและผสานรวมกับไลบรารีและเฟรมเวิร์กที่พวกเขาชื่นชอบได้

คุณสมบัติที่สำคัญของ Dataiku ได้แก่:

• แพลตฟอร์มแบบรวมศูนย์ที่ทำงานร่วมกันสำหรับไปป์ไลน์ข้อมูลทั้งหมด ตั้งแต่การเตรียมข้อมูลไปจนถึงการปรับใช้แบบจำลองและการตรวจสอบ
• อินเทอร์เฟซแบบภาพสำหรับการเตรียมข้อมูล การสร้างโมเดล และการวิเคราะห์ด้วยส่วนประกอบแบบลากและวางและสูตรอาหารที่สร้างไว้ล่วงหน้า
• รองรับการเขียนโค้ดใน SQL, Python, R และ Scala สำหรับผู้ใช้ขั้นสูงและกรณีการใช้งานที่ซับซ้อน
• ความสามารถ AutoML เพื่อเร่งการสร้างโมเดลและการเพิ่มประสิทธิภาพ
• คุณสมบัติ MLOps สำหรับการปรับใช้โมเดลที่มีประสิทธิภาพ การตรวจสอบ และการจัดการในสภาพแวดล้อมการใช้งานจริง

เยี่ยมชม Dataiku →

6. นักออกแบบประสาท

Neural Designer คือเครื่องมือซอฟต์แวร์แมชชีนเลิร์นนิงที่ครอบคลุมซึ่งใช้ประโยชน์จากพลังของโครงข่ายประสาทเทียมเพื่อทำงานด้านการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูง Neural Designer พัฒนาโดย Artelnics มอบอินเทอร์เฟซกราฟิกที่เป็นมิตรต่อผู้ใช้ ซึ่งช่วยให้กระบวนการป้อนข้อมูล การสร้างโมเดล และการตีความผลลัพธ์ง่ายขึ้น ได้รับการออกแบบมาเพื่อรองรับการใช้งานที่หลากหลาย รวมถึงการถดถอยของฟังก์ชัน การจดจำรูปแบบ การคาดการณ์อนุกรมเวลา และการเข้ารหัสอัตโนมัติ

จุดแข็งหลักประการหนึ่งของ Neural Designer คือความสามารถในการปรับใช้สถาปัตยกรรมเชิงลึกที่มีเลเยอร์ที่ไม่ใช่เชิงเส้นหลายชั้น ทำให้สามารถค้นพบรูปแบบที่ซับซ้อนและความสัมพันธ์ภายในข้อมูลได้ ซอฟต์แวร์ใช้ชุดข้อมูลเป็นอินพุตและสร้างแบบจำลองการทำนายเป็นเอาต์พุต ซึ่งสามารถแสดงเป็นนิพจน์ทางคณิตศาสตร์ที่ชัดเจนได้ โมเดลนี้สามารถส่งออกไปยังภาษาคอมพิวเตอร์หรือระบบต่างๆ ได้อย่างง่ายดายเพื่อรวมเข้ากับแอปพลิเคชันอื่น

คุณสมบัติที่สำคัญของ Neural Designer ได้แก่:

• ส่วนติดต่อผู้ใช้แบบกราฟิกที่ใช้งานง่ายเพื่อการป้อนข้อมูลและการตีความผลลัพธ์ที่มีประสิทธิภาพ
• รองรับสถาปัตยกรรมเครือข่ายประสาทเชิงลึกพร้อมเลเยอร์ไม่จำกัดและฟังก์ชันการเปิดใช้งานต่างๆ
• อัลกอริธึมการปรับให้เหมาะสมที่หลากหลายสำหรับโมเดลการฝึกบนชุดข้อมูลขนาดต่างๆ
• เครื่องมือการเลือกโมเดลอัตโนมัติ เช่น ลำดับที่เพิ่มขึ้นสำหรับการค้นหาสถาปัตยกรรมเครือข่ายที่เหมาะสมที่สุด และอัลกอริธึมการเลือกอินพุตสำหรับความสำคัญของคุณลักษณะ
• ความสามารถในการทดสอบและการวิเคราะห์ที่ครอบคลุม รวมถึงเมทริกซ์ความสับสน เส้นโค้ง ROC แผนภูมิอัตราขยายและการเพิ่มสะสม และอื่นๆ

เยี่ยมชม Neural Designer →

7. งู

Anaconda เป็นการเผยแพร่โอเพ่นซอร์สยอดนิยมของภาษาการเขียนโปรแกรม Python และ R สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล การเรียนรู้ของเครื่อง และการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ โดยมีจุดมุ่งหมายเพื่อลดความซับซ้อนในการจัดการและการปรับใช้แพ็คเกจโดยมอบคอลเลกชันที่ครอบคลุมมากกว่า 7,500 แพ็คเกจ รวมถึงไลบรารียอดนิยมเช่น NumPy, pandas, scikit-learn และ TensorFlow

จุดแข็งหลักประการหนึ่งของ Anaconda คือความสามารถในการสร้างสภาพแวดล้อมแบบแยกสำหรับโปรเจ็กต์ต่างๆ ทำให้มั่นใจได้ว่าแต่ละโปรเจ็กต์มีชุดการขึ้นต่อกันและแพ็คเกจของตัวเอง คุณลักษณะนี้ช่วยหลีกเลี่ยงข้อขัดแย้งระหว่างไลบรารีเวอร์ชันต่างๆ และอำนวยความสะดวกในการทำซ้ำ นอกจากนี้ Anaconda ยังมีอินเทอร์เฟซแบบกราฟิกที่เป็นมิตรต่อผู้ใช้ที่เรียกว่า Anaconda Navigator ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถเปิดแอปพลิเคชันและจัดการแพ็คเกจและสภาพแวดล้อมโดยไม่ต้องใช้คำสั่งบรรทัดคำสั่ง

คุณสมบัติที่สำคัญของอนาคอนดา ได้แก่ :

• คอลเลกชันโอเพ่นซอร์สที่ครอบคลุมมากกว่า 7,500 แพ็คเกจสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล การเรียนรู้ของเครื่อง และการแสดงภาพข้อมูล
• แพ็คเกจ Conda และตัวจัดการสภาพแวดล้อมเพื่อการติดตั้ง การจัดการ และการปรับใช้แพ็คเกจและการขึ้นต่อกันที่ง่ายดาย
• ความสามารถในการสร้างสภาพแวดล้อมแบบแยกสำหรับโปรเจ็กต์ต่างๆ เพื่อหลีกเลี่ยงความขัดแย้งของแพ็คเกจและรับประกันความสามารถในการทำซ้ำ
• ส่วนต่อประสานกราฟิกกับผู้ใช้ Anaconda Navigator สำหรับการจัดการแพ็คเกจและสภาพแวดล้อมโดยไม่ต้องโต้ตอบบรรทัดคำสั่ง
• รองรับหลายแพลตฟอร์ม รวมถึง Windows, macOS และ Linux

เยี่ยมชมอนาคอนด้า →

8. H2O

H2O.ai นำเสนอแพลตฟอร์มที่ครอบคลุมสำหรับเวิร์กโฟลว์แมชชีนเลิร์นนิงที่สำคัญโดยอัตโนมัติ ช่วยให้ผู้ใช้สามารถสร้างโมเดล AI และแอปพลิเคชันระดับโลกได้อย่างรวดเร็ว โดยไม่ต้องมีความเชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่กว้างขวาง

H2O AI Cloud รวมวิทยาศาสตร์ข้อมูลและข้อเสนอ AI ของบริษัทเข้าไว้ด้วยกันเป็นแพลตฟอร์มเดียว ประกอบด้วย H2O-3 สำหรับการเรียนรู้ของเครื่องแบบกระจาย, H2O Driverless AI สำหรับการเรียนรู้ของเครื่องอัตโนมัติ, H2O Hydrogen Torch สำหรับการเรียนรู้เชิงลึกแบบไม่มีโค้ด, H2O Document AI สำหรับการประมวลผลเอกสารอัจฉริยะ, H2O Wave สำหรับการพัฒนาแอป AI แบบใช้โค้ดต่ำ และความสามารถเพิ่มเติมสำหรับ ร้านค้าคุณลักษณะและ MLOps

คุณสมบัติที่สำคัญของ H2O.ai ได้แก่:

• H2O-3: แพลตฟอร์มแมชชีนเลิร์นนิงแบบโอเพ่นซอร์สแบบกระจายที่ให้อัลกอริธึมที่หลากหลายสำหรับการจำแนกประเภท การถดถอย การจัดกลุ่ม และอื่นๆ
• H2O AI ไร้คนขับ: แพลตฟอร์ม AutoML ที่ได้รับรางวัลซึ่งทำงานอัตโนมัติของแมชชีนเลิร์นนิง เช่น วิศวกรรมฟีเจอร์ การปรับแต่งโมเดล และการเลือกโมเดลเพื่อสร้างโมเดลที่มีความแม่นยำสูงอย่างรวดเร็ว
• คลื่น H2O: เฟรมเวิร์กที่ใช้โค้ดน้อยสำหรับการพัฒนาแอปพลิเคชัน AI ที่หลากหลายและแดชบอร์ดแบบโต้ตอบได้อย่างรวดเร็ว
• การผสานรวมกับ Snowflake เพื่อการเข้าถึงและการจัดการข้อมูลที่ง่ายขึ้น โดยใช้ประโยชน์จาก Snowflake Native Apps และ Snowpark Container Services
• ตัวเลือกการปรับใช้ที่ยืดหยุ่น รวมถึงระบบคลาวด์ที่มีการจัดการเต็มรูปแบบและสภาพแวดล้อมคลาวด์แบบไฮบริด

เยี่ยมชม H2O →

9. TensorFlow

TensorFlow เป็นไลบรารีซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สที่พัฒนาโดย Google สำหรับกระแสข้อมูลและการเขียนโปรแกรมที่สร้างความแตกต่างได้ในงานต่างๆ เป็นห้องสมุดคณิตศาสตร์เชิงสัญลักษณ์และมีการใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับแอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่อง เช่น โครงข่ายประสาทเทียม TensorFlow มอบระบบนิเวศที่ยืดหยุ่นของเครื่องมือ ห้องสมุด และทรัพยากรชุมชน ซึ่งช่วยให้นักวิจัยสามารถผลักดันความล้ำสมัยใน ML และนักพัฒนาเพื่อสร้างและปรับใช้แอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย ML

จุดแข็งหลักประการหนึ่งของ TensorFlow คือความสามารถในการฝึกอบรมแบบกระจายบน CPU, GPU หรือ TPU หลายตัว ซึ่งช่วยให้สามารถพัฒนาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องขนาดใหญ่ได้ นอกจากนี้ยังมีชุดเครื่องมือมากมายสำหรับการแสดงภาพโมเดล การดีบัก และการปรับให้เหมาะสม TensorFlow 2.0 เปิดตัวในปี 2019 นำเสนอการดำเนินการที่กระตือรือร้นเป็นค่าเริ่มต้น ทำให้กระบวนการพัฒนาโมเดลง่ายขึ้น และทำให้ใช้งานง่ายขึ้น โดยเฉพาะสำหรับผู้เริ่มต้น

คุณสมบัติที่สำคัญของ TensorFlow ได้แก่:

• การรวม Keras สำหรับ API โครงข่ายประสาทเทียมระดับสูง ช่วยให้สามารถสร้างต้นแบบได้อย่างรวดเร็วและการสร้างแบบจำลองที่ง่ายดาย
• การดำเนินการอย่างกระตือรือร้นเพื่อการวนซ้ำทันทีและการดีบักที่ใช้งานง่าย
• กระจายการสนับสนุนการฝึกอบรมไปยัง CPU, GPU หรือ TPU หลายตัว
• TensorBoard สำหรับการตรวจสอบและทำความเข้าใจโมเดลด้วยภาพผ่านการแสดงภาพเชิงโต้ตอบ
• TensorFlow Lite สำหรับการปรับใช้โมเดลบนอุปกรณ์พกพาและอุปกรณ์ฝังตัว

เยี่ยมชม TensorFlow →

10. อาปาเช่ควาญช้าง

Apache Mahout เป็นไลบรารีการเรียนรู้ของเครื่องแบบโอเพ่นซอร์สที่พัฒนาโดย Apache Software Foundation มีอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่หลากหลาย ซึ่งได้รับการออกแบบมาเพื่อปรับขนาดได้และสามารถทำงานบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่โดยใช้เฟรมเวิร์กการประมวลผลแบบกระจาย เช่น Apache Hadoop และ Apache Spark

ควาญช้างเริ่มต้นจากโปรเจ็กต์ย่อยของ Apache Lucene โดยมุ่งเน้นไปที่งานการเรียนรู้ของเครื่อง เช่น การจัดกลุ่ม การจัดหมวดหมู่ และการกรองการทำงานร่วมกัน เมื่อเวลาผ่านไป มีการพัฒนาเพื่อรองรับชุดอัลกอริธึมที่กว้างขึ้น และได้เปลี่ยนโฟกัสจาก Hadoop MapReduce ไปเป็นกลไกการประมวลผลแบบกระจายที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น เช่น Spark

คุณสมบัติที่สำคัญของ Apache Mahout ได้แก่:

• เฟรมเวิร์กพีชคณิตเชิงเส้นแบบกระจายและ Scala DSL ที่แสดงออกทางคณิตศาสตร์สำหรับการเขียนอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่มีประสิทธิภาพและปรับขนาดได้
• การผสานรวมกับ Apache Spark, Apache Flink และ H2O สำหรับการประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่แบบกระจาย
• อัลกอริธึมการกรองการทำงานร่วมกันสำหรับการสร้างระบบผู้แนะนำ รวมถึงแนวทางตามผู้ใช้และตามรายการ การแยกตัวประกอบเมทริกซ์ และอื่นๆ
• อัลกอริธึมการจัดกลุ่มเช่น k-Means, k-Means แบบคลุมเครือ, การสตรีม k-Means และการจัดกลุ่มสเปกตรัม
• อัลกอริธึมการจำแนกประเภท เช่น การถดถอยโลจิสติก อ่าวไร้เดียงสา ฟอเรสต์สุ่ม และแบบจำลองมาร์คอฟที่ซ่อนอยู่

เยี่ยมชม Apache ควาญช้าง →

ทำไมคุณควรพิจารณาใช้ซอฟต์แวร์ ML

วิวัฒนาการของ เรียนรู้เครื่อง ซอฟต์แวร์ได้ปฏิวัติวิธีที่องค์กรต่างๆ เข้าถึงธุรกิจเกือบทุกด้าน เครื่องมือเหล่านี้ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักพัฒนาสามารถสร้างโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ซับซ้อน ซึ่งสามารถจัดการกับปัญหาที่ซับซ้อนในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ คอมพิวเตอร์วิทัศน์ และสาขาอื่นๆ อีกมากมาย ตั้งแต่การเรียนรู้แบบมีผู้สอนไปจนถึงการเรียนรู้ของเครื่องแบบไม่มีผู้ดูแล อัลกอริธึมและเทคนิคต่างๆ ที่มีให้ใช้งานผ่านแพลตฟอร์มเหล่านี้นั้นมีมากมายและขยายตัวอย่างต่อเนื่อง

เครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องทำให้การเข้าถึงเทคโนโลยีขั้นสูงเป็นประชาธิปไตย เช่น โครงข่ายประสาทเทียมและการเรียนรู้เชิงลึก ช่วยให้การสร้างกราฟกระแสข้อมูลง่ายขึ้น ปรับปรุงการพัฒนาโปรเจ็กต์แมชชีนเลิร์นนิง และจัดเตรียมสภาพแวดล้อมที่แข็งแกร่งสำหรับการฝึกอบรมและการปรับใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิง ไม่ว่าองค์กรจะใช้อัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงตัวเดียวหรือสร้างระบบแมชชีนเลิร์นนิงทั้งหมด โซลูชันซอฟต์แวร์เหล่านี้มอบความยืดหยุ่นและพลังที่จำเป็นในการขับเคลื่อนนวัตกรรม

เนื่องจากเทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่องจักรก้าวหน้าอย่างต่อเนื่อง เราจึงสามารถคาดหวังได้ว่าเครื่องมือเหล่านี้จะมีความซับซ้อนและใช้งานง่ายยิ่งขึ้น มีแนวโน้มว่าพวกเขาจะรวมคุณสมบัติอัตโนมัติมากขึ้น เพื่อช่วยนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในการเลือกและเพิ่มประสิทธิภาพอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง ช่วยลดอุปสรรคในการเข้าสู่องค์กรที่ต้องการใช้ประโยชน์จากพลังของการเรียนรู้ของเครื่อง อนาคตของระบบธุรกิจอัจฉริยะและการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลนั้นเชื่อมโยงโดยเนื้อแท้กับการพัฒนาอย่างต่อเนื่องและการนำแพลตฟอร์มซอฟต์แวร์การเรียนรู้ของเครื่องอันทรงพลังเหล่านี้มาใช้