5'nin En İyi 2022 Makine Öğrenimi Aracı ve Çerçevesi

Makine öğrenimi araçları, yüksek hızlı ve doğru tahmine dayalı analitikler için endüstrilerdeki geniş ölçekli uygulamaları nedeniyle büyük ilgi görüyor. Zorlaştığını düşünüyorsanız stres yapmayın; Bu makale, hakkında daha fazla bilgi edinmek için tüm şüphelerinizi ortadan kaldıracaktır. makine öğrenme ve uygulamaları. Makine öğrenimi (ML), yazılım uygulamalarının davranışları daha iyi doğrulukla tahmin etmesini kolaylaştırır.

Son Teknoloji Makine Öğrenimi Araçları

En gelişmiş makine öğrenimi algoritmaları, gelecekteki sonuç değerlerini tahmin etmek için mevcut verileri (geçmiş veriler olarak da adlandırılır) kullanır. Göre SEMrush Raporu, 97 yılına kadar yaklaşık 2025 milyon makine öğrenimi ve yapay zeka uzmanına ve veri analistine ihtiyaç duyulacak. Bu makale, işletmeniz için en iyi araçları seçmenize yardımcı olacaktır. 

İşte piyasada bulunan en iyi 5 makine öğrenimi aracı ve uygulamasına ilişkin örnekler.

Microsoft Azure'da Makine Öğrenimi

Her sektörde yapay zeka (AI) hızla zemin kazanıyor. Diğerlerinin yanı sıra iş analistleri, geliştiriciler, veri bilimcileri ve makine öğrenimi uzmanları, günümüz işletmelerinde yapay zekayı hızla benimsiyor. Tüm veri bilimi ekibiniz, makine öğrenimi modellerinin oluşturulmasını ve dağıtımını hızlandıran Azure Machine Learning tasarımcısının sezgisel sürükle ve bırak arabiriminden yararlanabilir. Bu, aşağıdakiler için özel bir araçtır:

• Veri bilimi alanındaki araştırmacılar, görselleştirme araçları konusunda koddan daha rahattır.
• Makine öğrenimi deneyimi olmayan kullanıcılar, konuya daha akıcı bir giriş arar.
• Hızlı prototiplemeyi de merak eden makine öğrenimi uzmanları.
• Makine öğreniminde çalışan mühendisler, model eğitimini ve dağıtımını kontrol etmek için grafik bir sürece ihtiyaç duyar.

Azure Machine Learning Designer'da, klasik makine öğrenimi, bilgisayarla görme, metin analizi, öneri ve anormallik algılama gibi en ileri makine öğrenimi ve derin öğrenme tekniklerini kullanarak makine öğrenimi modelleri geliştirebilir ve eğitebilirsiniz. Modellerinizi özelleştirilmiş Python ve R kodunu kullanarak da oluşturabilirsiniz. 

Her modül, ayrı Azure Machine Learning üzerinde çalışacak şekilde özelleştirilebilir. Kümeleri hesaplayabilirsiniz. Ayrıca, veri bilimcileri ölçeklenebilirlik sorunları yerine eğitime odaklanabilir.

IBM'in Watson'ı

Doğal dil işleme (NLP), insan konuşmasının anlamını ve gramerini deşifre eden bir tekniktir; IBM Watson, NLP kullanan bir veri analitiği işlemcisidir. 

IBM Watson, önemli veri kümelerini analiz eder ve bunları, insanlar tarafından sorulan sorulara saniyeler içinde yanıt verecek şekilde yorumlar. Ek olarak, IBM Watson bilişsel bir süper bilgisayardır. Doğal dili anlayabilir ve bunlara yanıt verebilir. Aynı zamanda çok büyük miktarda veriyi analiz edebilir ve iş zorluklarına cevap verebilir.

Watson sistemi şirketler tarafından kurum içinde işletilmektedir. Bir Milyon Doların üzerinde bir bütçeye ihtiyacınız olacağı için maliyetlidir. Neyse ki Watson'a, çeşitli sektörler için IBM bulutu aracılığıyla erişilebilir. Bu, onu birçok küçük ve orta ölçekli işletme için pratik bir seçim haline getirir.

Amazon makine öğrenimi

Amazon Machine Learning, Machine Learning modelleri geliştirmek ve tahmin analitiği üretmek için yönetilen bir hizmettir. Amazon Machine Learning, otomatikleştirilmiş veri dönüştürme aracı aracılığıyla makine öğrenimi sürecini kullanıcı için basitleştirir. AWS, bulut güvenliğini her şeyin üzerinde tutar. Bir AWS istemcisi olarak, güvenlik konusunda en bilinçli kuruluşların ihtiyaçlarını karşılamak için tasarlanmış bir veri merkezine ve ağ mimarisine erişiminiz olur.

Ayrıca Amazon SageMaker, makine öğrenimini her beceri seviyesinden geliştirici için erişilebilir kılan güçlü bir bulut tabanlı çözümdür. SageMaker, veri bilimcilerin ve geliştiricilerin makine öğrenimi modelleri oluşturmasını, hızla eğitmesini ve barındırılan, üretime hazır bir ortamda devreye almasını sağlar. AWS'de Kubeflow ile Amazon Web Services (AWS), aşağıdaki gibi şirketlere yardımcı olan Kubeflow dağıtımını sunarak açık kaynaklı Kubeflow topluluğuna katkıda bulunur: athenahealth AWS'nin yönetilen hizmetleriyle sorunsuz entegrasyonları sayesinde minimum operasyonel ek yük gerektiren son derece güvenilir, güvenli, taşınabilir ve ölçeklenebilir makine öğrenimi iş akışları oluşturun.

TensorFlow

Google'ın TensorFlow'u veri toplamayı, modelleri eğitmeyi, tahminler elde etmeyi ve gelecekteki sonuçları hassaslaştırmayı çok daha basit hale getirdi.

TensorFlow, Google'ın Brain ekibi tarafından sayısal hesaplama ve yüksek verimli makine öğreniminde kullanılmak üzere geliştirilmiş ücretsiz ve açık kaynaklı bir kitaplıktır.

TensorFlow, tanıdık programlama metaforları aracılığıyla çeşitli makine öğrenimi ve derin öğrenme modellerine ve algoritmalarına kolay erişim sağlar. Uygulamalar, kullanıcı dostu bir ön uç API için Python veya JavaScript'te yazılır ve ardından hızlı, verimli C++ ile çalıştırılır.

TensorFlow, PyTorch ve Apache MXNet gibi diğer çerçevelere popüler bir alternatiftir ve el yazısı rakam sınıflandırması, NLP ve PDE tabanlı simülasyonlar gibi görevler için derin sinir ağlarını eğitmek ve çalıştırmak için kullanılabilir. En iyi yanı, aynı modellerin TensorFlow'da eğitim ve üretim tahmini için kullanılabilmesidir.

TensorFlow ayrıca girişimlerinizde kullanmanız için önceden eğitilmiş modellerden oluşan oldukça büyük bir koleksiyon içerir. Modellerinizi TensorFlow'da eğitiyorsanız, TensorFlow Model Garden'da sağlanan kod örneklerini kılavuz olarak kullanabilirsiniz.

PyTorch

Makine öğrenimi (ML), Python'da yazılmış ücretsiz ve açık kaynaklı bir çerçeve olan PyTorch ve Torch kitaplığı kullanılarak daha kolay hale getirilmiştir.

Lua kodlama dilinde oluşturulan bir makine öğrenimi (ML) kütüphanesi olan Torch, derin sinir ağlarını geliştirmek için kullanılır. PyTorch çerçevesinde iki yüzden fazla farklı matematiksel işlem mevcuttur. PyTorch, yapay sinir ağları için model oluşturmayı kolaylaştırdığı için popülerlik kazanıyor. PyTorch, Bilgisayarla görme gibi birçok alanda görüntü sınıflandırma, nesne algılama ve çok daha fazlasını geliştirmek için kullanılır. Ayrıca sohbet robotları yapmak ve dil modelleme için de kullanılabilir. 

• Alması basit ve uygulamaya koyması daha da az karmaşık.
• PyTorch Kitaplıklarını genişletmek için eksiksiz ve güçlü bir API seti.
• Çalışma zamanı hesaplamalı grafik desteği sağlar.
• Uyarlanabilir, hızlı ve optimizasyon özelliklerine sahip.
• Pytorch, GPU ve CPU işlemeyi destekler.
• Python'un tümleşik geliştirme ortamı (IDE) ve hata ayıklama araçları, hataları düzeltmeyi basitleştirir.