A legjobb gépi tanulási eszközök, amelyeket jó tudni

A digitális világban minden év új és új divatszavak és kifejezések egész sorát hozza magával. Az új kifejezések beáramlása azt jelenti, hogy minden feltörekvő tech-guru köteles lépést tartani, különösen, ha meg akarja őrizni hírnevét, hogy aktuális és menő. Az egyik legfrissebb divatos kifejezés, amely egyre nagyobb ismertségre tesz szert, a „gépi tanulás”. Ha még nem hallottál róla, ne stresszelj – itt a lehetőség, hogy képbe kerülj.

Mi az a gépi tanulás?

Egyszerűen fogalmazva, a gépi tanulás a mesterséges intelligencia egy olyan formája, amely automatizálja az adatelemzést, lehetővé téve a számítógépek számára, hogy a tapasztalat révén tanulják meg a feladatok elvégzését explicit programozás nélkül. Nem titok, hogy a mesterséges intelligencia és a gépi tanulási készségek iránt egyre nagyobb a kereslet. Egy ilyen gyorsan növekvő piacon, mint ez a piac, rengeteg gépi tanulási eszköz áll rendelkezésre. Ha kiválasztja a megfelelőt, a gépi tanulással gyorsabbá és hatékonyabbá tehet különböző folyamatokat. Az Ön és szervezete számára megfelelő választás meghozatala nehézkes lehet, de most bemutatunk néhányat a legnépszerűbbek közül, hogy segítsünk Önnek az elindulásban. Nézzük meg a legjobb gépi tanulási eszközöket.

Microsoft Azure gépi tanulás

Az Azure Machine Learning egy felhőplatform, amely lehetővé teszi a fejlesztők számára a mesterséges intelligencia modellek létrehozását, betanítását és telepítését. A Microsoft folyamatosan frissíti és fejleszti a gépi tanulás eszközeit, és nemrégiben bejelentette az Azure Machine Learning változását, az Azure Machine Learning Workbench nyugdíjba vonulását.

IBM Watson

A Watson Machine Learning egy IBM felhőszolgáltatás, amely adatok felhasználásával gépi tanulási és mélytanulási modelleket állít üzembe. Ez a gépi tanulási eszköz lehetővé teszi a felhasználók számára a képzés és a pontozás elvégzését, két alapvető gépi tanulási műveletet. Ne feledje, hogy az IBM Watson a legjobban alkalmas gépi tanulási alkalmazások API-kapcsolatokon keresztül történő kiépítésére.

Google TensorFlow

A TensorFlow, amelyet a Google kutatási és termelési célokra használ, egy nyílt forráskódú szoftverkönyvtár az adatfolyam-programozáshoz. A lényeg, hogy a TensorFlow egy gépi tanulási keretrendszer. Ez a gépi tanulási eszköz viszonylag új a piacon, és gyorsan fejlődik. A fejlesztők számára valószínűleg a TensorFlow legvonzóbb tulajdonsága a neurális hálózatok egyszerű vizualizálása.

Amazon gépi tanulás

Nem meglepő, hogy az Amazon lenyűgöző számú gépi tanulási eszközt kínál. Az AWS honlapja szerint az Amazon Machine Learning egy menedzselt szolgáltatás Machine Learning modellek építésére és előrejelzések generálására. Az Amazon Machine Learning egy automatikus adattranszformációs eszközt is tartalmaz, ami még inkább leegyszerűsíti a gépi tanulás eszközét a felhasználó számára. Emellett az Amazon más gépi tanulási eszközöket is kínál, például az Amazon SageMaker-t, amely egy teljesen menedzselt platform, amely megkönnyíti a fejlesztők és az adattudósok számára a gépi tanulási modellek felhasználását.

OpenNN

Az OpenNN egy nyílt forráskódú szoftverkönyvtár a neurális hálózatok fejlesztéséhez. Különböző típusú neurális hálózatok nagy teljesítményű megvalósítását biztosítja. Könnyen használható felületet kínál, széles körű testreszabási lehetőségekkel, így kezdők és haladó felhasználók számára egyaránt alkalmas. Emellett több operációs rendszert és programozási nyelvet is támogat, számítási sebessége pedig CPU- és GPU-architektúrákra egyaránt optimalizált. Funkciói közé tartozik:

• Nyílt forráskódú neurális hálózati szoftverkönyvtár.
• Támogatja a neurális hálózatok különböző típusait.
• Felhasználóbarát felület testreszabási lehetőségekkel.

PyTorch

A PyTorch egy nyílt forráskódú gépi tanulási könyvtár, amelyet széles körben használnak mélytanulási feladatokhoz. A Facebook mesterséges intelligencia kutatócsoportja fejlesztette ki, és a Torch könyvtáron alapul. A PyTorch dinamikus számítási gráfrendszere, rugalmassága és könnyen használható felülete miatt népszerű választás a kutatók és a gyakorlati szakemberek körében. Funkciói közé tartozik:

• Dinamikus számítási gráfrendszer.
• Tenzorszámítás támogatása GPU-kkal.
• Könnyen használható felület és kiterjedt dokumentáció.

Vertex AI

A Vertex AI egy felhőalapú gépi tanulási platform, amelyet a Google fejlesztett ki. Lehetővé teszi a fejlesztők és az adattudósok számára, hogy nagyméretű gépi tanulási modelleket építsenek, telepítsenek és kezeljenek. A Vertex AI számos népszerű gépi tanulási keretrendszert és eszközt támogat, köztük a TensorFlow-t, a PyTorch-ot és a scikit-learnt. Funkcióit és eszközeit úgy tervezték, hogy egyszerűsítsék a gépi tanulás munkafolyamatát, és segítsék a felhasználókat a gyorsabb és pontosabb eredmények elérésében. A funkciók közé tartozik:

• AutoML eszközök az automatikus modellkiválasztáshoz és hiperparaméter-hangoláshoz.
• Integráció más Google Cloud szolgáltatásokkal a zökkenőmentes adatkezelés és telepítés érdekében.
• Modellfelügyeleti és magyarázhatósági eszközök a modell igazságosságának és megbízhatóságának biztosításához.

BigML

A BigML egy felhőalapú gépi tanulási platform, amely lehetővé teszi a felhasználók számára a prediktív modellek gyors és egyszerű felépítését és telepítését. A BigML felhasználóbarát felülettel és erőteljes automatizálási eszközökkel lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy betekintést nyerjenek adataikból, és jobb döntéseket hozzanak. Néhány a legfontosabb funkciók közül:

• Automatizált gépi tanulás: A BigML AutoML funkciója automatikusan kiválasztja a legjobb algoritmust és hiperparamétereket egy adott feladathoz, csökkentve ezzel a pontos modellek létrehozásához szükséges időt és szakértelmet.
• A modell magyarázhatósága: A BigML platformja átláthatóvá teszi, hogy a modellek hogyan készítenek előrejelzéseket, lehetővé téve a felhasználók számára az eredmények megértését és validálását.
• Zökkenőmentes integráció: A BigML adatforrások és eszközök széles körével integrálható, így a gépi tanulás beépíthető a meglévő munkafolyamatokba.

Apache Mahout

Az Apache Mahout egy nyílt forráskódú gépi tanulási könyvtár, amelyet a gépi tanulási algoritmusok skálázható és hatékony megvalósítására terveztek. Többek között számos algoritmust tartalmaz klaszterezéshez, osztályozáshoz és kollaboratív szűréshez. Az Apache Mahout néhány legfontosabb jellemzője a következő:

• Skálázhatóság: A Mahout hatékonyan képes kezelni a nagy adathalmazokat, és az Apache Hadoop segítségével képes skálázódni a nagy adatok kezelésére.
• Rugalmasság: Többféle programozási nyelvet támogat.
• Bővíthetőség: A Mahout keretrendszert biztosít egyéni algoritmusok létrehozásához és más eszközökkel és könyvtárakkal való integráláshoz.

Weka

A Weka egy népszerű nyílt forráskódú gépi tanulási eszköz, amely algoritmusok gyűjteményét nyújtja az adatok előfeldolgozásához, osztályozásához, regressziójához, klaszterezéséhez és vizualizálásához. Széles körben használják tudományos és ipari környezetben, és számos fájlformátumot támogat. A Weka néhány legfontosabb jellemzője a következő:

• Felhasználóbarát felület: A Weka grafikus felhasználói felületet biztosít, amely lehetővé teszi a felhasználók számára az adatok egyszerű feltárását és elemzését.
• Bővíthetőség: A Weka lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy saját algoritmusokat és bővítményeket fejlesszenek és integráljanak az eszközbe.
• Átfogó dokumentáció és támogatás: A Weka nagy felhasználói és fejlesztői közösséggel rendelkezik, és kiterjedt dokumentációt, oktatóanyagokat és fórumokat biztosít a támogatáshoz.