5 เครื่องมือและเฟรมเวิร์ก Machine Learning ที่ดีที่สุดในปี 2022

เครื่องมือ Machine Learning ได้รับความสนใจอย่างมากเนื่องจากมีการใช้งานอย่างกว้างขวางในอุตสาหกรรมต่างๆ สำหรับการวิเคราะห์เชิงทำนายที่มีความเร็วสูงและแม่นยำ หากคุณคิดว่ามันกำลังยากเกินไป อย่าเครียด สิ่งนี้จะช่วยให้คุณเข้าใจเกี่ยวกับ Machine Learning และการประยุกต์ใช้ของมัน Machine Learning (ML) ช่วยให้ซอฟต์แวร์สามารถคาดการณ์พฤติกรรมได้ดีขึ้น

เครื่องมือ Machine Learning รุ่นใหม่

อัลกอริทึม Machine Learning รุ่นใหม่ ใช้ข้อมูลที่มีอยู่ (หรือเรียกว่าข้อมูลประวัติศาสตร์) เพื่อคาดการณ์ค่าผลลัพธ์ในอนาคต ตาม SEMrush Report, ประมาณ 97 ล้านผู้เชี่ยวชาญด้าน Machine Learning และ AI และนักวิเคราะห์ข้อมูลจะถูกต้องการในปี 2025 บทความนี้จะช่วยให้คุณเลือกเครื่องมือที่ดีที่สุดสำหรับธุรกิจของคุณ

ต่อไปนี้คือตัวอย่างของเครื่องมือ Machine Learning และแอปพลิเคชันที่ดีที่สุด 5 อันดับซึ่งสามารถเข้าถึงได้ในตลาด

Machine Learning บน Microsoft Azure

ในภาคส่วนใดๆ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังได้รับความนิยมอย่างรวดเร็ว นักวิเคราะห์ธุรกิจ ผู้พัฒนา นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล และผู้เชี่ยวชาญด้าน Machine Learning เป็นต้น กำลังใช้ AI ในองค์กรที่มีอยู่ทุกวันนี้ ทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลทั้งหมดของคุณสามารถใช้ Azure Machine Learning Designer ได้โดยใช้อินเทอร์เฟซแบบลากและวางที่直观 ซึ่งเร่งการสร้างและปรับใช้แบบจำลอง Machine Learning นี่คือเครื่องมือเฉพาะสำหรับ

• นักวิจัยในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่สบายใจกับเครื่องมือการแสดงภาพมากกว่าโค้ด
• ผู้ใช้ที่ไม่มีประสบการณ์กับ Machine Learning ต้องการการแนะนำที่เรียบง่ายยิ่งขึ้น
• ผู้เชี่ยวชาญด้าน Machine Learning ที่ต้องการการสร้างแบบจำลองอย่างรวดเร็ว
• วิศวกรที่ทำงานด้าน Machine Learning ต้องการกระบวนการเชิงภาพเพื่อควบคุมการฝึกอบรมและการปรับใช้แบบจำลอง

คุณสามารถพัฒนาและฝึกอบรมแบบจำลอง Machine Learning ใน Azure Machine Learning Designer โดยใช้เทคนิค Machine Learning และ Deep Learning ที่ทันสมัย เช่น แบบจำลอง Machine Learning แบบคลาสสิก การวิเคราะห์ข้อความ การแนะนำ และการตรวจจับความผิดปกติ คุณยังสามารถสร้างแบบจำลองของคุณโดยใช้โค้ด Python และ R ที่กำหนดเอง

แต่ละโมดูลสามารถปรับแต่งให้ทำงานบนคลัสเตอร์ Azure Machine Learning ที่แยกจากกัน นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถมุ่งเน้นไปที่การฝึกอบรมมากกว่าปัญหาด้านการปรับขนาด

IBM’s Watson

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เป็นเทคนิคที่ตีความความหมายและไวยากรณ์ของภาษามนุษย์; IBM Watson เป็นโปรเซสเซอร์สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลที่ใช้ NLP

IBM Watson วิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่และตีความเพื่อให้คำตอบสำหรับคำถามที่มนุษย์ถามในเวลาไม่กี่วินาที นอกจากนี้ IBM Watson ยังเป็นซูเปอร์คอมพิวเตอร์ที่สามารถเข้าใจและตอบสนองต่อภาษาธรรมชาติได้ และสามารถวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่และตอบสนองต่อความท้าทายทางธุรกิจ

ระบบ Watson ถูกดำเนินการภายในองค์กรโดยบริษัทต่างๆ มีค่าใช้จ่ายสูง เนื่องจากคุณจะต้องมีงบประมาณมากกว่า 1 ล้านเหรียญสหรัฐฯ อย่างไรก็ตาม Watson สามารถเข้าถึงได้ผ่าน IBM Cloud สำหรับอุตสาหกรรมต่างๆ ทำให้เป็นตัวเลือกที่เหมาะสมสำหรับธุรกิจขนาดเล็กและขนาดกลาง

Amazon ML

Amazon (AMZN ) Machine Learning เป็นบริการจัดการสำหรับการพัฒนาแบบจำลอง Machine Learning และการสร้างการวิเคราะห์เชิงทำนาย Amazon Machine Learning ทำให้กระบวนการ Machine Learning ง่ายขึ้นสำหรับผู้ใช้ด้วยเครื่องมือการแปลงข้อมูลอัตโนมัติ AWS ให้ความสำคัญกับความปลอดภัยของคลาวด์มากกว่าอะไรๆ เมื่อคุณเป็นลูกค้าของ AWS คุณจะมีการเข้าถึงศูนย์ข้อมูลและโครงสร้างเครือข่ายที่ออกแบบมาเพื่อตอบสนองความต้องการขององค์กรที่มีความต้องการด้านความปลอดภัยสูงสุด

นอกจากนี้ Amazon SageMaker ยังเป็นโซลูชันคลาวด์ที่มีประสิทธิภาพซึ่งทำให้ Machine Learning เข้าถึงได้สำหรับนักพัฒนาทุกระดับทักษะ SageMaker ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักพัฒนาสร้าง ฝึกอบรม และปรับใช้แบบจำลอง Machine Learning ในสภาพแวดล้อมที่พร้อมสำหรับการผลิตได้อย่างรวดเร็ว ด้วย Kubeflow บน AWS Amazon Web Services (AWS) มีส่วนร่วมในการกระจาย Kubeflow แบบโอเพ่นซอร์สโดยการนำเสนอการกระจาย Kubeflow ซึ่งช่วยให้บริษัทต่างๆ เช่น athenahealth สร้าง 워์กโฟลว์ ML ที่มีความน่าเชื่อถือ มีความปลอดภัย มีความสามารถในการพกพา และมีความสามารถในการปรับขนาดได้สูง โดยมีการใช้งานที่น้อยที่สุด

TensorFlow

TensorFlow ของ Google (GOOGL ) ทำให้การรวบรวมข้อมูล การฝึกอบรมแบบจำลอง การทำนายผลลัพธ์ และการปรับปรุงผลลัพธ์ในอนาคตง่ายขึ้น

TensorFlow เป็นไลบรารีที่เปิดกว้างและฟรี ซึ่งพัฒนาโดยทีม Brain ของ Google สำหรับการคำนวณเชิงตัวเลขและการเรียนรู้ของเครื่องแบบมีประสิทธิภาพสูง

TensorFlow ให้การเข้าถึงแบบจำลอง Machine Learning และ Deep Learning ที่หลากหลายผ่านอินเทอร์เฟซการเขียนโปรแกรมที่คุ้นเคย การใช้งานจะเขียนด้วย Python หรือ JavaScript สำหรับ API ด้านหน้าที่ใช้งานง่าย และรันใน C++ ที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพ

TensorFlow เป็นตัวเลือกที่เป็นทางเลือกสำหรับเฟรมเวิร์กอื่นๆ เช่น PyTorch และ Apache MXNet และสามารถใช้ในการฝึกอบรมและรันเครือข่ายประสาทเทียมลึกสำหรับงานต่างๆ เช่น การจำแนกหลักการเขียนด้วยมือ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และการจำลอง PDE

TensorFlow ยังมีแบบจำลองพรีเทรนที่หลากหลายสำหรับการใช้งานในโครงการของคุณ หากคุณกำลังฝึกอบรมแบบจำลองใน TensorFlow คุณสามารถใช้ตัวอย่างโค้ดที่ให้ไว้ใน TensorFlow Model Garden เป็นแนวทาง

PyTorch

Machine Learning (ML) ถูกทำให้ง่ายขึ้นด้วย PyTorch ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์กที่เปิดกว้างและฟรี ซึ่งเขียนด้วย Python และใช้ไลบรารี Torch

Torch เป็นไลบรารี Machine Learning ที่สร้างขึ้นในภาษาสคริปต์ Lua ซึ่งใช้ในการสร้างเครือข่ายประสาทเทียมลึก PyTorch มีมากกว่า 200 การดำเนินการทางคณิตศาสตร์ที่แตกต่างกันภายในเฟรมเวิร์ก เนื่องจาก PyTorch ทำให้การสร้างแบบจำลองสำหรับเครือข่ายประสาทเทียมลึกง่ายขึ้น จึงได้รับความนิยม PyTorch ถูกใช้ในหลายสาขา เช่น การมองเห็นคอมพิวเตอร์ เพื่อสร้างการจำแนกภาพ การตรวจจับวัตถุ และอื่นๆ นอกจากนี้ยังสามารถใช้ในการสร้างแชทบอทและสำหรับการสร้างแบบจำลองภาษา

• มันง่ายต่อการเรียนรู้และยิ่งง่ายต่อการนำไปใช้
• ชุด API ที่สมบูรณ์และมีประสิทธิภาพสำหรับการขยายไลบรารี PyTorch
• มันให้การสนับสนุนกราฟการคำนวณแบบเรียลไทม์
• มันปรับเปลี่ยนได้ เร็ว และมีคุณสมบัติในการปรับให้เหมาะสม
• PyTorch รองรับการประมวลผล GPU และ CPU
• สภาพแวดล้อมการพัฒนาที่มีประสิทธิภาพและเครื่องมือการแก้ปัญหาของ Python ช่วยให้การแก้ปัญหาได้ง่ายขึ้น