De bedste machine learning-værktøjer, som det er godt at kende

Hvert år, der går, bringer den digitale verden en hel ny høst af buzzwords og sætninger. Tilstrømningen af nye udtryk betyder, at alle håbefulde tech-guruer er nødt til at følge med, især hvis de vil bevare deres ry for at være aktuelle og hippe. En af de seneste buzz-fraser, der bliver mere og mere synlige, er “Machine Learning”. Hvis du ikke har hørt om det endnu, skal du ikke stresse – dette er din chance for at komme ind i billedet.

Hvad er maskinlæring?

Kort sagt er machine learning en form for kunstig intelligens, der automatiserer dataanalyse og gør det muligt for computere at lære gennem erfaring og udføre opgaver uden eksplicit programmering. Det er ingen hemmelighed, at færdigheder inden for kunstig intelligens og machine learning bliver mere og mere efterspurgte. På et marked, der vokser så hurtigt som dette, findes der et væld af værktøjer til maskinlæring. Hvis du vælger det, der er rigtigt for dig, kan machine learning gøre forskellige processer hurtigere og mere effektive. Det kan være svært at træffe det rigtige valg for dig og din organisation, men vi vil gennemgå et par af de mest populære for at hjælpe dig i gang. Lad os tage et kig på de bedste machine learning-værktøjer.

Microsoft Azure Machine Learning

Azure Machine Learning er en cloud-platform, der giver udviklere mulighed for at opbygge, træne og implementere modeller for kunstig intelligens. Microsoft laver konstant opdateringer og forbedringer af sine machine learning-værktøjer og har for nylig annonceret ændringer i Azure Machine Learning, hvor Azure Machine Learning Workbench udgår.

IBM Watson

Watson Machine Learning er en IBM-cloudtjeneste, der bruger data til at sætte machine learning og deep learning-modeller i produktion. Dette machine learning-værktøj giver brugerne mulighed for at udføre træning og scoring, to grundlæggende machine learning-operationer. Husk, at IBM Watson er bedst egnet til at bygge machine learning-applikationer gennem API-forbindelser.

Google TensorFlow

TensorFlow, som bruges til forskning og produktion hos Google, er et open source-softwarebibliotek til dataflow-programmering. I bund og grund er TensorFlow et machine learning framework. Dette machine learning-værktøj er relativt nyt på markedet og udvikler sig hurtigt. TensorFlows nemme visualisering af neurale netværk er sandsynligvis den mest attraktive funktion for udviklere.

Amazon Machine Learning

Det bør ikke komme som nogen overraskelse, at Amazon tilbyder et imponerende antal machine learning-værktøjer. Ifølge AWS’ hjemmeside er Amazon Machine Learning en administreret tjeneste til opbygning af Machine Learning-modeller og generering af forudsigelser. Amazon Machine Learning inkluderer et automatisk datatransformationsværktøj, der forenkler machine learning-værktøjet endnu mere for brugeren. Derudover tilbyder Amazon også andre machine learning-værktøjer som Amazon SageMaker, som er en fuldt administreret platform, der gør det nemt for udviklere og dataforskere at bruge machine learning-modeller.

OpenNN

OpenNN er et open source-softwarebibliotek til udvikling af neurale netværk. Det giver en højtydende implementering af forskellige typer neurale netværk. Det tilbyder en brugervenlig grænseflade med en bred vifte af tilpasningsmuligheder, hvilket gør det velegnet til begyndere og avancerede brugere. Derudover understøtter det flere operativsystemer og programmeringssprog, og dets beregningshastighed er optimeret til både CPU- og GPU-arkitekturer. Dets funktioner inkluderer:

Open source-softwarebibliotek til neurale netværk.
Understøtter forskellige typer neurale netværk.
Brugervenlig grænseflade med tilpasningsmuligheder.

PyTorch

PyTorch er et open source machine learning-bibliotek, der er meget brugt til deep learning-opgaver. Det blev udviklet af Facebooks forskningsgruppe for kunstig intelligens og er baseret på Torch-biblioteket. PyTorchs dynamiske beregningsgrafsystem, fleksibilitet og brugervenlige interface gør det til et populært valg blandt forskere og praktikere. Dets funktioner inkluderer:

Dynamisk beregningsgrafsystem.
Understøttelse af tensorberegning med GPU’er.
Brugervenligt interface og omfattende dokumentation.

Vertex AI

Vertex AI er en cloud-baseret maskinlæringsplatform udviklet af Google. Den giver udviklere og dataforskere mulighed for at opbygge, implementere og administrere maskinlæringsmodeller i stor skala. Vertex AI understøtter forskellige populære maskinlæringsrammer og -værktøjer, herunder TensorFlow, PyTorch og scikit-learn. Funktionerne og værktøjerne er designet til at strømline machine learning-workflowet og hjælpe brugerne med at opnå hurtigere og mere præcise resultater. Dets funktioner inkluderer:

AutoML-værktøjer til automatiseret modelvalg og hyperparameterindstilling.
Integration med andre Google Cloud-tjenester til problemfri datastyring og implementering.
Modelovervågning og forklaringsværktøjer, der hjælper med at sikre modelretfærdighed og pålidelighed.

BigML

BigML er en cloud-baseret maskinlæringsplatform, der giver brugerne mulighed for hurtigt og nemt at opbygge og implementere prædiktive modeller. Med en brugervenlig grænseflade og kraftfulde automatiseringsværktøjer gør BigML det muligt for organisationer at få indsigt i deres data og træffe bedre beslutninger. Nogle af de vigtigste funktioner er

Automatiseret maskinlæring: BigML’s AutoML-funktion vælger automatisk den bedste algoritme og hyperparametre til en given opgave, hvilket reducerer den tid og ekspertise, der kræves for at opbygge nøjagtige modeller.
Forklarbarhed af modeller: BigML’s platform giver gennemsigtighed i, hvordan modeller laver forudsigelser, så brugerne kan forstå og validere resultaterne.
Problemfri integration: BigML integreres med en bred vifte af datakilder og værktøjer og inkorporerer maskinlæring i eksisterende arbejdsgange.

Apache Mahout

Apache Mahout er et open source machine learning-bibliotek, der er designet til at give skalerbare og effektive implementeringer af machine learning-algoritmer. Det omfatter en række algoritmer til bl.a. clustering, klassificering og kollaborativ filtrering. Nogle af de vigtigste funktioner i Apache Mahout er:

Skalerbarhed: Mahout kan effektivt håndtere store datasæt og kan opskaleres til at håndtere big data ved hjælp af Apache Hadoop.
Fleksibilitet: Det understøtter flere programmeringssprog.
Udvidelsesmuligheder: Mahout giver en ramme til at bygge tilpassede algoritmer og integrere med andre værktøjer og biblioteker.

Weka

Weka er et populært open source-maskinlæringsværktøj, der giver en samling algoritmer til dataforbehandling, klassificering, regression, clustering og visualisering. Det bruges i vid udstrækning i akademiske og industrielle sammenhænge og understøtter en række forskellige filformater. Nogle af de vigtigste funktioner i Weka er:

Brugervenlig grænseflade: Weka har en grafisk brugergrænseflade, der gør det nemt for brugerne at udforske og analysere data.
Mulighed for udvidelse: Weka giver brugerne mulighed for at udvikle og integrere deres egne algoritmer og udvidelser i værktøjet.
Omfattende dokumentation og support: Weka har et stort fællesskab af brugere og udviklere og tilbyder omfattende dokumentation, tutorials og fora til support.