Parhaat koneoppimisen työkalut, jotka on hyvä tuntea

Jokainen kuluva vuosi tuo digitaaliseen maailmaan aivan uuden sadon muotisanoja ja fraaseja. Uusien termien tulva tarkoittaa, että kaikkien tekniikkagurujen on pysyttävä ajan tasalla, varsinkin jos he haluavat säilyttää maineensa ajankohtaisina ja trendikkäinä. Yksi viimeisimmistä muotisanoista, jotka saavat yhä enemmän näkyvyyttä, on ”koneoppiminen”. Jos et ole vielä kuullut hänestä, älä stressaa – tämä on tilaisuutesi päästä mukaan kuvaan.

Mitä on koneoppiminen?

Yksinkertaisesti sanottuna koneoppiminen on tekoälyn muoto, joka automatisoi data-analyysin, jolloin tietokoneet oppivat kokemuksen kautta suorittamaan tehtäviä ilman nimenomaista ohjelmointia. Ei ole mikään salaisuus, että tekoälyn ja koneoppimisen taidot ovat yhä kysytympiä. Näin nopeasti kasvavilla markkinoilla on saatavilla lukuisia koneoppimisen työkaluja. Jos valitset itsellesi sopivan, koneoppiminen voi nopeuttaa ja tehostaa erilaisia prosesseja. Oikean valinnan tekeminen sinulle ja organisaatiollesi voi olla hankalaa, mutta käymme läpi muutamia suosituimpia, jotta pääset alkuun. Tutustutaan parhaisiin koneoppimisen työkaluihin.

Microsoft Azure Machine Learning

Azure Machine Learning on pilvialusta, jonka avulla kehittäjät voivat rakentaa, kouluttaa ja ottaa käyttöön tekoälymalleja. Microsoft tekee jatkuvasti päivityksiä ja parannuksia koneoppimistyökaluihinsa, ja se on hiljattain ilmoittanut Azure Machine Learningiin tehdyistä muutoksista, joiden myötä Azure Machine Learning Workbench jää eläkkeelle.

IBM Watson

Watson Machine Learning on IBM:n pilvipalvelu, joka käyttää dataa koneoppimisen ja syväoppimisen mallien tuotantoon saattamiseen. Tämän koneoppimistyökalun avulla käyttäjät voivat suorittaa harjoittelua ja pisteytystä, jotka ovat kaksi perustavanlaatuista koneoppimisoperaatiota. Muista, että IBM Watson soveltuu parhaiten koneoppimissovellusten rakentamiseen API-yhteyksien kautta.

Google TensorFlow

Googlen tutkimuksessa ja tuotannossa käyttämä TensorFlow on avoimen lähdekoodin ohjelmistokirjasto dataflow-ohjelmointiin. Pohjimmiltaan TensorFlow on koneoppimisen kehys. Tämä koneoppimisväline on suhteellisen uusi markkinoilla ja kehittyy nopeasti. TensorFlow’n helppo neuroverkkojen visualisointi on todennäköisesti houkuttelevin ominaisuus kehittäjille.

Amazon Machine Learning

Ei liene yllätys, että Amazon tarjoaa vaikuttavan määrän koneoppimisen työkaluja. AWS:n verkkosivujen mukaan Amazon Machine Learning on hallinnoitu palvelu Machine Learning -mallien rakentamiseen ja ennusteiden tuottamiseen. Amazon Machine Learning sisältää automaattisen datanmuuntotyökalun, joka yksinkertaistaa koneoppimisen työkalua entisestään käyttäjän kannalta. Lisäksi Amazon tarjoaa myös muita koneoppimisen työkaluja, kuten Amazon SageMaker, joka on täysin hallinnoitu alusta, jonka avulla kehittäjien ja datatieteilijöiden on helppo hyödyntää koneoppimisen malleja.

OpenNN

OpenNN on avoimen lähdekoodin ohjelmistokirjasto neuroverkkojen kehittämiseen. Se tarjoaa suorituskykyisen toteutuksen erityyppisille neuroverkoille. Se tarjoaa helppokäyttöisen käyttöliittymän, jossa on laaja valikoima mukautusvaihtoehtoja, joten se sopii sekä aloittelijoille että edistyneille käyttäjille. Lisäksi se tukee useita käyttöjärjestelmiä ja ohjelmointikieliä, ja sen laskentanopeus on optimoitu sekä CPU- että GPU-arkkitehtuureille. Sen ominaisuuksiin kuuluu mm:

• Avoimen lähdekoodin neuroverkko-ohjelmistokirjasto.
• Tukee erityyppisiä neuroverkkoja.
• Käyttäjäystävällinen käyttöliittymä, jossa on räätälöintimahdollisuuksia.

PyTorch

PyTorch on avoimen lähdekoodin koneoppimiskirjasto, jota käytetään laajasti syväoppimistehtävissä. Sen on kehittänyt Facebookin tekoälytutkimusryhmä, ja se perustuu Torch-kirjastoon. PyTorchin dynaaminen laskentagraafijärjestelmä, joustavuus ja helppokäyttöinen käyttöliittymä tekevät siitä suositun valinnan tutkijoiden ja käytännön toimijoiden keskuudessa. Sen ominaisuuksiin kuuluu mm:

• Dynaaminen laskennallinen graafijärjestelmä.
• Tuki tensorilaskennalle GPU:lla.
• Helppokäyttöinen käyttöliittymä ja laaja dokumentaatio.

Vertex AI

Vertex AI on Googlen kehittämä pilvipohjainen koneoppimisalusta. Sen avulla kehittäjät ja datatieteilijät voivat rakentaa, ottaa käyttöön ja hallita laajamittaisia koneoppimismalleja. Vertex AI tukee useita suosittuja koneoppimisen kehyksiä ja työkaluja, kuten TensorFlow, PyTorch ja scikit-learn. Sen ominaisuudet ja työkalut on suunniteltu virtaviivaistamaan koneoppimisen työnkulkua ja auttamaan käyttäjiä saavuttamaan nopeampia ja tarkempia tuloksia. Sen ominaisuuksiin kuuluvat mm:

• AutoML-työkalut automaattiseen mallinvalintaan ja hyperparametrien virittämiseen.
• Integrointi muihin Google Cloud -palveluihin saumatonta tiedonhallintaa ja käyttöönottoa varten.
• Mallien seuranta- ja selitettävyystyökalut, jotka auttavat varmistamaan mallien oikeudenmukaisuuden ja luotettavuuden.

BigML

BigML on pilvipohjainen koneoppimisalusta, jonka avulla käyttäjät voivat rakentaa ja ottaa käyttöön ennustemalleja nopeasti ja helposti. Käyttäjäystävällisen käyttöliittymän ja tehokkaiden automatisointityökalujen avulla BigML antaa organisaatioille mahdollisuuden saada datastaan oivalluksia ja tehdä parempia päätöksiä. Joitakin sen tärkeimpiä ominaisuuksia ovat mm:

• Automatisoitu koneoppiminen: BigML:n AutoML-ominaisuus valitsee automaattisesti parhaan algoritmin ja hyperparametrit tiettyyn tehtävään, mikä vähentää tarkkojen mallien rakentamiseen tarvittavaa aikaa ja asiantuntemusta.
• Mallin selitettävyys: BigML:n alusta tarjoaa läpinäkyvyyttä siihen, miten mallit tekevät ennusteita, jolloin käyttäjät voivat ymmärtää ja validoida tulokset.
• Saumaton integrointi: BigML integroituu monenlaisiin tietolähteisiin ja työkaluihin, jolloin koneoppiminen voidaan sisällyttää olemassa oleviin työnkulkuihin.

Apache Mahout

Apache Mahout on avoimen lähdekoodin koneoppimiskirjasto, joka on suunniteltu tarjoamaan skaalautuvia ja tehokkaita toteutuksia koneoppimisalgoritmeille. Se sisältää useita algoritmeja muun muassa klusterointiin, luokitteluun ja yhteissuodatukseen. Joitakin Apache Mahoutin keskeisiä ominaisuuksia ovat:

• Skaalautuvuus: Mahout pystyy käsittelemään tehokkaasti suuria tietokokonaisuuksia ja se voi skaalautua käsittelemään suurta dataa Apache Hadoopin avulla.
• Joustavuus: Se tukee useita ohjelmointikieliä.
• Laajennettavuus: Mahout tarjoaa kehyksen mukautettujen algoritmien rakentamiseen ja integrointiin muiden työkalujen ja kirjastojen kanssa.

Weka

Weka on suosittu avoimen lähdekoodin koneoppimisväline, joka tarjoaa kokoelman algoritmeja tietojen esikäsittelyyn, luokitteluun, regressioon, klusterointiin ja visualisointiin. Sitä käytetään laajalti akateemisissa ja teollisissa ympäristöissä, ja se tukee erilaisia tiedostomuotoja. Joitakin Wekan keskeisiä ominaisuuksia ovat:

• Käyttäjäystävällinen käyttöliittymä: Weka tarjoaa graafisen käyttöliittymän, jonka avulla käyttäjät voivat helposti tutkia ja analysoida tietoja.
• Laajennettavuus: Weka antaa käyttäjille mahdollisuuden kehittää ja integroida työkaluun omia algoritmejaan ja laajennuksiaan.
• Kattava dokumentaatio ja tuki: Wekalla on laaja käyttäjä- ja kehittäjäyhteisö, ja se tarjoaa laajan dokumentaation, opetusohjelmia ja tukifoorumeita.