10 phần mềm học máy tốt nhất

Học máy (ML) là chìa khóa thành công của nhiều doanh nghiệp trong thế giới dựa trên dữ liệu này. Đây là kỹ thuật được sử dụng để cho phép máy móc thực hiện các nhiệm vụ mà không nhận được hướng dẫn rõ ràng của con người. Công nghệ học máy có thể tự “học” bằng cách phân tích dữ liệu và xác định các mẫu.

Các thuật toán học máy có thể được thiết kế sẵn để chuyên về một nhiệm vụ cụ thể hoặc chúng có thể cho phép người dùng triển khai các mô hình riêng dành riêng cho dữ liệu của họ. Sự gia tăng của dữ liệu và máy học cũng dẫn đến sự gia tăng của phần mềm máy học, đây là những công cụ chuyên dụng được sử dụng cho mục đích AI và học máy. Một số phần mềm này chuyên dùng cho những việc như kế toán hoặc tuyển dụng, trong khi các công cụ máy học khác có thể được điều chỉnh cho phù hợp với các tập dữ liệu duy nhất.

Dưới đây là 10 phần mềm học máy tốt nhất:

1. Nền tảng AI của Google Cloud

Đứng đầu danh sách 10 phần mềm máy học tốt nhất của chúng tôi là Google Cloud AI Platform, cho phép bạn đào tạo các mô hình máy học của mình trên quy mô lớn, lưu trữ mô hình được đào tạo của bạn trên đám mây và sử dụng mô hình của bạn để đưa ra dự đoán về dữ liệu mới. Nó kết hợp nền tảng AI, AutoML và MLOps đồng thời cung cấp khoa học dữ liệu điểm và nhấp với AutoM, cũng như tối ưu hóa mô hình nâng cao.

Google thực sự đã tập hợp tất cả tài sản của mình dưới một mái nhà với Nền tảng AI, bao gồm nhiều loại dịch vụ ML như chuẩn bị dữ liệu, đào tạo, điều chỉnh, triển khai, cộng tác và chia sẻ các mô hình máy học. Trung tâm AI của nó là nơi bạn có thể khám phá, chia sẻ và triển khai các mô hình ML. Đó là danh mục các mô hình có thể tái sử dụng có thể được triển khai cho một trong các môi trường thực thi của Nền tảng AI. Nó bao gồm nhiều tính năng khác như máy ảo Deep Learning, đường ống Kubeflow, v.v.

Dưới đây là một số tính năng chính của Google Cloud AI Platform:

• AI giải thích
• Giao diện dễ sử dụng
• Kết nối tốt với TPU và TensorFlow
• Các dịch vụ ML khác nhau

2. Học máy Azure 

Một tùy chọn hàng đầu khác cho phần mềm ML là Azure Machine Learning, bao gồm rất nhiều tính năng tuyệt vời cho phép các nhà khoa học dữ liệu lấy dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Nó cũng cho phép các chuyên gia xây dựng các mô hình ML với tập lệnh đơn giản và các phương pháp mã hóa dễ hiểu của con người.

Một trong những tính năng hàng đầu của phần mềm ML là nó cung cấp MLOps để giúp các tổ chức xây dựng, thử nghiệm và triển khai các mô hình ML một cách nhanh chóng. Vòng đời ML có thể được sắp xếp hợp lý và người dùng có thể tận dụng Azure DevOps hoặc GitHub Actions để lên lịch, quản lý và tự động hóa các quy trình ML cũng như thực hiện phân tích dữ liệu trôi dạt để cải thiện hiệu suất của mô hình.

Dưới đây là một số tính năng chính của Azure Machine Learning:

• Người mẫu được đào tạo trước
• Tiện ích sản phẩm miễn phí
• Có sẵn cho những người có nền mã hóa hạn chế
• Đơn giản hóa làm việc từ xa

3. Học máy của IBM

Bộ IBM Machine Learning là sự kết hợp của nhiều sản phẩm khác nhau, chẳng hạn như IBM Watson Studio, IBM Watson Machine Learning, IBM Cloud Pak for Data và IBM Watson Openscale. Thông qua phần mềm máy học, bạn có thể xây dựng các mô hình AI bằng các công cụ nguồn mở, theo dõi các mô hình và triển khai chúng với các ứng dụng của mình.

Trình tăng tốc học máy IBM Watson là một khả năng học sâu trong IBM Watson Studio trên IBM Cloud Pak cho dữ liệu. Nó giúp các doanh nghiệp thực hiện một loạt các tác vụ, chẳng hạn như mở rộng quy mô điện toán, con người và ứng dụng một cách linh hoạt trên bất kỳ đám mây nào. Bạn cũng có thể quản lý và hợp nhất các mô hình và tập dữ liệu lớn với tính minh bạch và khả năng hiển thị.

Dưới đây là một số tính năng chính của bộ IBM Machine Learning:

• Chuẩn bị, pha trộn và lập mô hình dữ liệu bằng cách kéo và thả
• Phân tích văn bản cho dữ liệu phi cấu trúc
• API dễ sử dụng
• mô hình không giới hạn

4. Học máy Amazon

Amazon Machine Learning đã tạo dựng được danh tiếng vững chắc, với người dùng dựa vào nền tảng này để xây dựng, triển khai và chạy các ứng dụng machine learning trên đám mây thông qua AWS. Nó bao gồm xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), nhận dạng hình ảnh, v.v. được đào tạo liên tục và quản lý đầy đủ.

Amazon Machine Learning cho phép dự đoán chính xác, hiểu biết sâu sắc về dữ liệu của bạn, giảm chi phí hoạt động và cải thiện trải nghiệm của khách hàng. Nền tảng này hỗ trợ bạn ở mọi giai đoạn của quy trình tiếp nhận ML, cung cấp một tập hợp toàn diện các dịch vụ AI và ML, cơ sở hạ tầng và tài nguyên triển khai.

Dưới đây là một số tính năng chính của Amazon Machine Learning:

• Giải quyết các vấn đề kinh doanh trong thế giới thực trong bất kỳ ngành nào
• Điều chỉnh ML theo nhu cầu kinh doanh
• Giải pháp đặc thù ngành
• Xử lý các tập dữ liệu lớn bằng nhiều máy chủ

5. Nhà thiết kế thần kinh

Một lựa chọn hàng đầu khác cho phần mềm máy học là Neural Designer, một nền tảng ML hiệu suất cao sử dụng một loạt công cụ kéo và thả, trỏ và nhấp. Phần mềm này đặc biệt hữu ích cho những người muốn triển khai các mô hình mạng thần kinh trong các ngành kỹ thuật, ngân hàng, bảo hiểm, chăm sóc sức khỏe, bán lẻ và tiêu dùng.

Nền tảng dễ sử dụng dựa trên giao thức được xác định rõ ràng để xây dựng các mô hình mạng thần kinh, cho phép bạn phát triển các ứng dụng do AI cung cấp mà không cần lập trình hoặc xây dựng sơ đồ khối. Nó cũng chứa các thuật toán tiên tiến nhất để chuẩn bị dữ liệu, đào tạo mô hình, phân tích thử nghiệm, lựa chọn tính năng, tối ưu hóa phản hồi và triển khai mô hình.

Dưới đây là một số tính năng chính của Neural Designer:

• Xử lý các vấn đề tối ưu hóa tham số
• Quản lý bộ nhớ tốt với tập dữ liệu lớn
• Tính toán tối ưu hóa CPU và GPU
• Giao diện dễ sử dụng

6. Loại rắn lớn ở mỹ

Anaconda là một phần mềm học máy tuyệt vời dành cho các doanh nghiệp nhỏ hoặc dịch giả tự do và nó được sử dụng bởi những tên tuổi lớn như AT&T và Toyota. Nó bao gồm nhiều tính năng như trình quản lý gói Conda, kho lưu trữ được nhân đôi hoặc dựa trên đám mây, trình quản lý môi trường cũng như các gói và băng thông thương mại không giới hạn.

Phần mềm máy học đơn giản hóa việc quản lý và triển khai gói, đồng thời bao gồm một bộ công cụ lớn giúp bạn dễ dàng thu thập dữ liệu từ các nguồn bằng cách sử dụng máy học và AI. Những tính năng này là lý do tại sao Anaconda là lựa chọn hàng đầu của các nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia CNTT.

Dưới đây là một số tính năng chính của Anaconda:

• Miễn phí và mã nguồn mở
• Hơn 1500 gói khoa học dữ liệu Python/R
• Đơn giản hóa việc quản lý và triển khai gói
• Công cụ dễ dàng thu thập dữ liệu từ các nguồn bằng ML và AI

7. H2O.ai 

Một nền tảng thân thiện với người dùng, H2O.ai được Gartner vinh danh là Người có tầm nhìn xa trong Magic Quadrant năm 2020 cho Khoa học dữ liệu và Nền tảng máy học. Nền tảng AI cung cấp khả năng phòng ngừa gian lận, tối ưu hóa giá, phát hiện bất thường, v.v.

H2O.ai là nguồn mở và nó có thể được sử dụng để mang lại lợi ích cho doanh nghiệp theo nhiều cách. Nền tảng này tăng tốc quá trình chuyển đổi dữ liệu thành dự đoán, tận dụng các hồ dữ liệu và silo, đồng thời cho phép khối lượng công việc AI được triển khai liền mạch tại chỗ và trên đám mây.

Một điểm bán hàng hàng đầu khác của H2O.ai là nó cung cấp quy mô trong các thuật toán ML và khả năng tương thích với mọi ngôn ngữ lập trình chính, chẳng hạn như Python và Java.

Dưới đây là một số tính năng chính của H2O.ai:

• Hỗ trợ dữ liệu lớn
• mô hình linh hoạt
• Minh bạch mã nguồn mở
• Tăng tốc độ chuyển đổi dữ liệu thành dự đoán

8. TensorFlow

TensorFlow là một nền tảng nguồn mở, rất phổ biến, cung cấp nhiều khả năng để giảm bớt sự tính toán của máy và học sâu. Cách tiếp cận đồ họa của nó rất hữu ích để trực quan hóa dữ liệu và nó cho phép dễ dàng gỡ lỗi các nút bằng cách sử dụng TensorBoard.

TensorFlow cũng tương thích với Keras, cho phép người dùng mã hóa các phần chức năng cấp cao trong đó. Bên cạnh đó, nền tảng này có khả năng mở rộng cao, với hầu hết mọi thao tác đều có thể thực hiện được. Người dùng có thể phát triển bất kỳ loại hệ thống nào với TensorFlow nhờ đặc tính được triển khai trên mọi máy và biểu diễn đồ họa của một mô hình.

Điều này dẫn đến việc TensorFlow được sử dụng để phát triển các hệ thống như Airbnb và Dropbox.

Dưới đây là một số tính năng chính của TensorFlow:

• Quy trình đào tạo và gỡ lỗi thân thiện với người dùng
• Dùng miễn phí
• Thư viện chức năng khổng lồ cho các tác vụ xung quanh văn bản, hình ảnh, video, v.v.
• Hỗ trợ đa GPU

9. Chính tả

Ở gần cuối danh sách của chúng tôi là Spell, một phần mềm máy học đặc biệt hữu ích cho việc cộng tác. Nền tảng này chuyên xây dựng và quản lý các dự án ML trong các môi trường đang phát triển. Nó cho phép người dùng dễ dàng phân phối mã của họ để chạy các dự án song song, truy cập các không gian làm việc Jupyter cộng tác và triển khai các mô hình trong cơ sở hạ tầng dựa trên Kubernetes.

Spell cũng cung cấp các tính năng tích hợp và thiết lập đơn giản để cho phép mở rộng nhóm, cũng như các công cụ bảng điều khiển web trực quan và công cụ dòng lệnh.

Dưới đây là một số tính năng chính của Spell:

• Các lệnh đơn giản
• Giao diện dòng lệnh và khả năng sử dụng
• tính năng giới thiệu
• Hữu ích cho các môi trường phát triển, có tác động cao

10. Bộ công cụ nhận thức của Microsoft (CNTK)

Kết thúc danh sách 10 phần mềm máy học tốt nhất của chúng tôi là Bộ công cụ nhận thức của Microsoft (CNTK), đây là giải pháp AI của Microsoft đào tạo máy bằng các thuật toán học sâu. Nó có thể xử lý dữ liệu từ Python, C++, v.v.

CNTK là bộ công cụ mã nguồn mở dành cho học sâu phân tán cấp thương mại và cho phép người dùng dễ dàng kết hợp các loại mô hình phổ biến như DNN chuyển tiếp nguồn cấp dữ liệu, mạng thần kinh tích chập (CNN) và mạng thần kinh tái phát (RNN/LSTms).

Công cụ máy học có thể được đưa vào dưới dạng thư viện trong các chương trình Python, C# hoặc C++ của bạn hoặc có thể sử dụng công cụ này như một phần mềm máy học độc lập thông qua ngôn ngữ mô tả mô hình của riêng nó.

Dưới đây là một số tính năng chính của CNTK:

• Mã nguồn mở
• Học sâu phân tán cấp thương mại
• Dễ dàng kết hợp các loại mô hình phổ biến
• Bao gồm như một thư viện hoặc công cụ độc lập