5 Найкращих Інструментів та Фреймворків Машинного Навчання у 2022 Році

Інструменти машинного навчання набувають гіпер-популярності через їхнє широке застосування в різних галузях для високошвидкісної та точної передбачувальної аналітики. Якщо ви думаєте, що це стає складніше, не хвилюйтесь; ця стаття роз’яснить усі ваші сумніви щодо машинного навчання та його застосувань. Машинне навчання (ML) дозволяє програмним додаткам прогнозувати поведінку з вищою точністю.

Інструменти Машинного Навчання Найновішого Покоління

Інструменти машинного навчання найновішого покоління використовують існуючі дані (також звані історичними даними) для прогнозування майбутніх результатів. За даними звіту SEMrush, приблизно 97 мільйонів фахівців з машинного навчання та штучного інтелекту та даних аналітиків будуть потрібні до 2025 року. Ця стаття допоможе вам вибрати найкращі інструменти для ваших бізнес-потреб.

Ось приклади 5 найкращих інструментів машинного навчання та застосувань, доступних на ринку.

Машинне Навчання на Microsoft Azure

У кожній галузі штучний інтелект (AI) швидко набуває популярності. Бізнес-аналітики, розробники, дані-учені та фахівці з машинного навчання, серед інших, швидко приймають AI у сучасних підприємствах. Ваша整个 команда з науки про дані може виграти від інтуїтивного інтерфейсу Azure Machine Learning designer, який прискорює створення та розгортання моделей машинного навчання. Це спеціалізований інструмент для:

• Дослідників у галузі науки про дані, які більше комфортно відчувають себе з візуалізаційними інструментами, ніж з кодом.
• Користувачів без досвіду роботи з машинним навчанням, які шукають більш структуроване введення в цю тему.
• Фахівців з машинного навчання, які також цікавляться швидким прототипуванням.
• Інженерів, які працюють з машинним навчанням та потребують графічного процесу для контролю навчання та розгортання моделей.

Ви можете розробляти та тренувати моделі машинного навчання в Azure Machine Learning Designer, використовуючи передові техніки машинного навчання та глибокого навчання, такі як класичне машинне навчання, комп’ютерне бачення, текстова аналітика, рекомендації та виявлення аномалій. Ви також можете створювати свої моделі, використовуючи налаштований код Python та R.

Кожен модуль можна налаштувати для роботи на окремих кластерах Azure Machine Learning. Ви можете також зосередитися на навчанні, а не на питаннях масштабування.

IBM’s Watson

Обробка природної мови (NLP) – це техніка, яка розшифровує значення та граматику людської мови; IBM Watson – це процесор даних, який використовує NLP.

IBM Watson аналізує великі набори даних та інтерпретує їх, щоб надати відповіді на питання, поставлені людьми, за кілька секунд. Крім того, IBM Watson – це когнітивний суперкомп’ютер. Він може зрозуміти та відповісти на природну мову. Він також може аналізувати величезні об’єми даних та відповідати на бізнес-виклики.

Система Watson працює в компанії. Вона дорога, тому вам потрібно буде мати бюджет понад мільйон доларів. На щастя, Watson можна отримати через хмару IBM для різних галузей. Це робить його практичним вибором для багатьох малих та середніх підприємств.

Amazon ML

Amazon Machine Learning – це керований сервіс для розробки моделей машинного навчання та прогнозної аналітики. Amazon Machine Learning спрощує процес машинного навчання для користувача завдяки своєму автоматизованому інструменту перетворення даних. AWS ставить безпеку хмари вище всього іншого. Як клієнт AWS, ви маєте доступ до центру даних та архітектури мережі, розроблених для задоволення потреб найбільш безпечних підприємств.

Крім того, Amazon SageMaker – це потужне хмарне рішення, яке робить машинне навчання доступним для розробників усіх рівнів. SageMaker дозволяє дані-ученим та розробникам створювати, швидко тренувати та розгортати моделі машинного навчання в хостованому, готовому до виробництва середовищі. З Kubeflow на AWS, Amazon Web Services (AWS) сприяє відкритій спільноті Kubeflow, пропонуючи свою розподілену версію Kubeflow, яка допомагає компаніям, таким як athenahealth, створювати потоки машинного навчання, які є надійними, безпечними, портативними та масштабованими, при мінімальному операційному завданні завдяки їх безшовній інтеграції з керованими сервісами AWS.

TensorFlow

TensorFlow від Google зробив набагато простішим отримання даних, навчання моделей, отримання прогнозів та вдосконалення майбутніх результатів.

TensorFlow – це безкоштовна та відкрита бібліотека, розроблена командою Google Brain для числових обчислень та високопродуктивного машинного навчання.

TensorFlow забезпечує легкий доступ до різних моделей машинного навчання та глибокого навчання через знайомі програмні метафори. Застосунки написані на Python або JavaScript для зручного інтерфейсу API, а потім запускаються в швидкому та ефективному C++.

TensorFlow – це популярна альтернатива іншим фреймворкам, таким як PyTorch та Apache MXNet, і його можна використовувати для навчання та запуску глибоких нейронних мереж для завдань, таких як класифікація рукописних цифр, обробка природної мови та симуляції, засновані на рівняннях. Найкраще те, що одні й ті ж моделі можна використовувати для навчання та прогнозування у виробництві в TensorFlow.

TensorFlow також включає велику колекцію попередньо натренованих моделей для використання у ваших ініціативах. Якщо ви тренуєте свої моделі в TensorFlow, ви можете використовувати приклади коду, надані в саду моделей TensorFlow, як керівництво.

PyTorch

Машинне навчання (ML) спрощується завдяки PyTorch, безкоштовному та відкритому фреймворку, написаному на Python та використовуваному з бібліотекою Torch.

Torch – це бібліотека машинного навчання, створена на мові Lua, використовується для розробки глибоких нейронних мереж. Більше двох сотень різних математичних операцій доступні всередині фреймворку PyTorch. Оскільки PyTorch робить створення моделей для штучних нейронних мереж простішим, він набуває популярності. PyTorch використовується в багатьох галузях, таких як комп’ютерне бачення, для розробки класифікації зображень, виявлення об’єктів та багато іншого. Його також можна використовувати для створення чат-ботів та мовних моделей.

• В нього легке навчання та ще легше застосування.
• Повна та потужна колекція API для розширення бібліотек PyTorch.
• Він забезпечує підтримку розрахункового графу в режимі реального часу.
• В нього адаптивність, швидкість та оптимізаційні можливості.
• PyTorch підтримує обробку на GPU та CPU.
• Інтегрована середовище розробки (IDE) Python та інструменти налагодження спрощують виправлення помилок.