Най-добрите инструменти за машинно обучение, които е добре да познавате

13/12/2023 6 min read

Всяка изминала година носи на дигиталния свят цял набор от нови думи и фрази. Напливът от нови термини означава, че всички амбициозни технологични гурута са длъжни да бъдат в крак с тях, особено ако искат да запазят репутацията си на актуални и модерни. Една от най-новите фрази, които стават все по-популярни, е „машинно обучение“. Ако все още не сте чували за него, не се стресирайте – това е вашият шанс да влезете в картината.

Какво представлява машинното обучение?

Казано по-просто, машинното обучение е форма на изкуствен интелект, която автоматизира анализа на данни, позволявайки на компютрите да се учат чрез опита си да изпълняват задачи без изрично програмиране. За никого не е тайна, че уменията в областта на изкуствения интелект и машинното обучение са все по-търсени. На пазар, който се развива толкова бързо, колкото този, има множество инструменти за машинно обучение. Ако изберете подходящия за вас, машинното обучение може да направи различни процеси по-бързи и по-ефективни. Да направите правилния избор за вас и вашата организация може да бъде сложно, но ние ще ви запознаем с няколко от най-популярните, за да ви помогнем да започнете. Нека разгледаме най-добрите инструменти за машинно обучение.

Машинно обучение в Microsoft Azure

Azure Machine Learning е облачна платформа, която позволява на разработчиците да изграждат, обучават и разгръщат модели на изкуствен интелект. Microsoft непрекъснато прави актуализации и подобрения на своите инструменти за машинно обучение и наскоро обяви промени в Azure Machine Learning, като пенсионира Azure Machine Learning Workbench.

IBM Watson

Watson Machine Learning е облачна услуга на IBM, която използва данни за внедряване в производството на модели за машинно обучение и дълбоко обучение. Този инструмент за машинно обучение позволява на потребителите да извършват обучение и оценяване – две основни операции на машинното обучение. Имайте предвид, че IBM Watson е най-подходяща за изграждане на приложения за машинно обучение чрез API връзки.

Google TensorFlow

TensorFlow, който се използва за изследвания и производство в Google, е софтуерна библиотека с отворен код за програмиране на потоци от данни. В крайна сметка TensorFlow е рамка за машинно обучение. Този инструмент за машинно обучение е сравнително нов на пазара и се развива бързо. Лесната визуализация на невронните мрежи в TensorFlow вероятно е най-привлекателната функция за разработчиците.

Машинно обучение на Amazon

Не би трябвало да е изненада, че Amazon предлага впечатляващ брой инструменти за машинно обучение. Според уебсайта на AWS Amazon Machine Learning е управлявана услуга за изграждане на модели за машинно обучение и генериране на прогнози. Amazon Machine Learning включва инструмент за автоматично преобразуване на данни, което още повече опростява инструмента за машинно обучение за потребителя. Освен това Amazon предлага и други инструменти за машинно обучение, като например Amazon SageMaker, който представлява напълно управлявана платформа, улесняваща разработчиците и специалистите по данни при използването на модели за машинно обучение.

OpenNN

OpenNN е софтуерна библиотека с отворен код за разработване на невронни мрежи. Тя осигурява високопроизводителна реализация на различни видове невронни мрежи. Тя предлага лесен за използване интерфейс с широк набор от възможности за персонализация, което я прави подходяща за начинаещи и напреднали потребители. Освен това тя поддържа множество операционни системи и езици за програмиране, а изчислителната ѝ скорост е оптимизирана както за CPU, така и за GPU архитектури. Характеристиките му включват:

Софтуерна библиотека за невронни мрежи с отворен код.
Поддържа различни видове невронни мрежи.
Удобен за потребителя интерфейс с възможности за персонализиране.

PyTorch

PyTorch е библиотека за машинно обучение с отворен код, която се използва широко за задачи за дълбоко обучение. Тя е разработена от изследователската група за изкуствен интелект на Facebook и се основава на библиотеката Torch. Динамичната изчислителна графична система, гъвкавостта и лесният за използване интерфейс на PyTorch я правят популярен избор сред изследователите и практиците. Функциите му включват:

Динамична система за изчислителни графи.
Поддръжка на тензорни изчисления с графични процесори.
Лесен за използване интерфейс и обширна документация.

Vertex AI

Vertex AI е базирана в облака платформа за машинно обучение, разработена от Google. Тя позволява на разработчиците и специалистите по данни да изграждат, внедряват и управляват широкомащабни модели за машинно обучение. Vertex AI поддържа различни популярни рамки и инструменти за машинно обучение, включително TensorFlow, PyTorch и scikit-learn. Нейните функции и инструменти са предназначени да рационализират работния процес на машинното обучение и да помогнат на потребителите да постигнат по-бързи и по-точни резултати. Функциите му включват:

AutoML инструменти за автоматизиран избор на модел и настройка на хиперпараметри.
Интеграция с други облачни услуги на Google за безпроблемно управление на данни и внедряване.
Инструменти за наблюдение и обяснение на моделите, които помагат да се гарантира справедливостта и надеждността на моделите.

BigML

BigML е базирана в облака платформа за машинно обучение, която позволява на потребителите да изграждат и внедряват прогнозни модели бързо и лесно. С удобен за потребителя интерфейс и мощни инструменти за автоматизация BigML дава възможност на организациите да извличат прозрения от своите данни и да вземат по-добри решения. Някои от ключовите ѝ функции включват:

Автоматизирано машинно обучение: Възможността AutoML на BigML автоматично избира най-добрия алгоритъм и хиперпараметри за дадена задача, като намалява времето и експертните познания, необходими за изграждане на точни модели.
Обяснимост на модела: Платформата на BigML осигурява прозрачност на начина, по който моделите правят прогнози, което позволява на потребителите да разбират и потвърждават резултатите.
Безпроблемна интеграция: BigML се интегрира с широк набор от източници на данни и инструменти, като включва машинното обучение в съществуващите работни процеси.

Apache Mahout

Apache Mahout е библиотека с отворен код за машинно обучение, предназначена да осигури мащабируеми и ефективни реализации на алгоритми за машинно обучение. Тя включва набор от алгоритми за клъстериране, класификация и съвместно филтриране, наред с други. Някои от основните характеристики на Apache Mahout са:

Мащабируемост: Mahout може ефективно да обработва големи масиви от данни и може да се мащабира за обработка на големи данни с помощта на Apache Hadoop.
Гъвкавост: Поддържа множество езици за програмиране.
Разширяемост: Mahout предоставя рамка за изграждане на персонализирани алгоритми и за интегриране с други инструменти и библиотеки.

Weka

Weka е популярен инструмент за машинно обучение с отворен код, който предоставя колекция от алгоритми за предварителна обработка на данни, класификация, регресия, клъстеризация и визуализация. Той се използва широко в академични и индустриални среди и поддържа различни файлови формати. Някои от основните характеристики на Weka са:

Удобен за потребителя интерфейс: Weka предоставя графичен потребителски интерфейс, който позволява на потребителите лесно да изследват и анализират данни.
Разширяемост: Weka позволява на потребителите да разработват и интегрират свои собствени алгоритми и разширения в инструмента.
Изчерпателна документация и поддръжка: Weka има голяма общност от потребители и разработчици и предоставя обширна документация, ръководства и форуми за поддръжка.