I migliori strumenti di apprendimento automatico che è bene conoscere

13/12/2023 7 minuto di lettura

Ogni anno che passa, il mondo digitale si arricchisce di nuove parole e frasi. L’afflusso di nuovi termini significa che tutti gli aspiranti guru della tecnologia sono obbligati a tenersi al passo, soprattutto se vogliono mantenere la loro reputazione di essere attuali e alla moda. Una delle ultime frasi di moda che stanno acquistando maggiore visibilità è “Machine Learning”. Se non ne avete ancora sentito parlare, non stressatevi: questa è la vostra occasione per entrare nel giro.

Che cos’è l’apprendimento automatico?

In parole povere, l’apprendimento automatico è una forma di intelligenza artificiale che automatizza l’analisi dei dati, consentendo ai computer di imparare attraverso l’esperienza a svolgere compiti senza una programmazione esplicita. Non è un segreto che le competenze in materia di intelligenza artificiale e apprendimento automatico siano sempre più richieste. In un mercato in rapida crescita come questo, è disponibile una pletora di strumenti di apprendimento automatico. Se scegliete quello che fa al caso vostro, l’apprendimento automatico può rendere più veloci ed efficienti diversi processi. Fare la scelta giusta per voi e per la vostra organizzazione può essere complicato, ma vi illustreremo alcuni dei più popolari per aiutarvi a iniziare. Diamo un’occhiata ai migliori strumenti di apprendimento automatico.

Microsoft Azure Machine Learning

Azure Machine Learning è una piattaforma cloud che consente agli sviluppatori di costruire, addestrare e distribuire modelli di intelligenza artificiale. Microsoft apporta costantemente aggiornamenti e miglioramenti ai suoi strumenti di apprendimento automatico e ha recentemente annunciato cambiamenti ad Azure Machine Learning, ritirando l’Azure Machine Learning Workbench.

IBM Watson

Watson Machine Learning è un servizio cloud di IBM che utilizza i dati per mettere in produzione modelli di machine learning e deep learning. Questo strumento di apprendimento automatico consente agli utenti di eseguire l’addestramento e lo scoring, due operazioni fondamentali dell’apprendimento automatico. Tenete presente che IBM Watson è più adatto alla creazione di applicazioni di apprendimento automatico tramite connessioni API.

Google TensorFlow

TensorFlow, utilizzato per la ricerca e la produzione da Google, è una libreria software open-source per la programmazione dataflow. In sostanza, TensorFlow è un framework per l’apprendimento automatico. Questo strumento di apprendimento automatico è relativamente nuovo sul mercato e si sta evolvendo rapidamente. La facilità di visualizzazione delle reti neurali di TensorFlow è probabilmente la caratteristica più interessante per gli sviluppatori.

Apprendimento automatico di Amazon

Non deve sorprendere che Amazon offra un numero impressionante di strumenti di apprendimento automatico. Secondo il sito web di AWS, Amazon Machine Learning è un servizio gestito per la creazione di modelli di apprendimento automatico e la generazione di previsioni. Amazon Machine Learning include uno strumento di trasformazione automatica dei dati, che semplifica ulteriormente lo strumento di apprendimento automatico per l’utente. Inoltre, Amazon offre anche altri strumenti di apprendimento automatico come Amazon SageMaker, una piattaforma completamente gestita che semplifica l’utilizzo dei modelli di apprendimento automatico da parte di sviluppatori e data scientist.

OpenNN

OpenNN è una libreria software open-source per lo sviluppo di reti neurali. Fornisce un’implementazione ad alte prestazioni di vari tipi di reti neurali. Offre un’interfaccia facile da usare con un’ampia gamma di opzioni di personalizzazione, che la rendono adatta a principianti e utenti avanzati. Inoltre, supporta diversi sistemi operativi e linguaggi di programmazione e la sua velocità di calcolo è ottimizzata per le architetture di CPU e GPU. Le sue caratteristiche includono:

Libreria software per reti neurali open-source.
Supporta vari tipi di reti neurali.
Interfaccia facile da usare con opzioni di personalizzazione.

PyTorch

PyTorch è una libreria open-source per l’apprendimento automatico, ampiamente utilizzata per compiti di deep learning. È stata sviluppata dal gruppo di ricerca sull’intelligenza artificiale di Facebook ed è basata sulla libreria Torch. Il sistema dinamico di grafi computazionali, la flessibilità e l’interfaccia facile da usare di PyTorch ne fanno una scelta popolare tra i ricercatori e i professionisti. Le sue caratteristiche includono:

Sistema dinamico di grafi computazionali.
Supporto per il calcolo tensoriale con le GPU.
Interfaccia facile da usare e ampia documentazione.

Vertex AI

Vertex AI è una piattaforma di apprendimento automatico basata su cloud sviluppata da Google. Consente a sviluppatori e data scientist di costruire, distribuire e gestire modelli di apprendimento automatico su larga scala. Vertex AI supporta diversi framework e strumenti di apprendimento automatico, tra cui TensorFlow, PyTorch e scikit-learn. Le sue caratteristiche e i suoi strumenti sono progettati per semplificare il flusso di lavoro dell’apprendimento automatico e aiutare gli utenti a ottenere risultati più rapidi e accurati. Le sue caratteristiche includono:

Strumenti AutoML per la selezione automatica dei modelli e la regolazione degli iperparametri.
Integrazione con altri servizi Google Cloud per una gestione e una distribuzione dei dati senza soluzione di continuità.
Strumenti di monitoraggio dei modelli e di spiegabilità per garantire la correttezza e l’affidabilità dei modelli.

BigML

BigML è una piattaforma di apprendimento automatico basata sul cloud che consente agli utenti di costruire e distribuire modelli predittivi in modo rapido e semplice. Grazie a un’interfaccia intuitiva e a potenti strumenti di automazione, BigML consente alle aziende di ricavare informazioni dai propri dati e di prendere decisioni migliori. Alcune delle sue caratteristiche principali sono:

Apprendimento automatico: La funzionalità AutoML di BigML seleziona automaticamente l’algoritmo e gli iperparametri migliori per un determinato compito, riducendo il tempo e le competenze necessarie per costruire modelli accurati.
Spiegabilità dei modelli: La piattaforma di BigML offre trasparenza sul modo in cui i modelli fanno previsioni, consentendo agli utenti di comprendere e convalidare i risultati.
Integrazione perfetta: BigML si integra con un’ampia gamma di fonti di dati e strumenti, incorporando il machine learning nei flussi di lavoro esistenti.

Apache Mahout

Apache Mahout è una libreria open-source per l’apprendimento automatico progettata per fornire implementazioni scalabili ed efficienti di algoritmi di apprendimento automatico. Include una serie di algoritmi per il clustering, la classificazione e il filtraggio collaborativo, tra gli altri. Alcune delle caratteristiche principali di Apache Mahout sono:

Scalabilità: Mahout è in grado di gestire in modo efficiente grandi insiemi di dati e può scalare per gestire i big data con l’aiuto di Apache Hadoop.
Flessibilità: Supporta diversi linguaggi di programmazione.
Estensibilità: Mahout fornisce un framework per la costruzione di algoritmi personalizzati e l’integrazione con altri strumenti e librerie.

Weka

Weka è un popolare strumento open-source per l’apprendimento automatico che fornisce una raccolta di algoritmi per la preelaborazione dei dati, la classificazione, la regressione, il clustering e la visualizzazione. È ampiamente utilizzato in ambito accademico e industriale e supporta una varietà di formati di file. Alcune delle caratteristiche principali di Weka sono:

Interfaccia intuitiva: Weka offre un’interfaccia grafica che consente agli utenti di esplorare e analizzare facilmente i dati.
Estensibilità: Weka consente agli utenti di sviluppare e integrare nello strumento i propri algoritmi ed estensioni.
Documentazione e supporto completi: Weka ha un’ampia comunità di utenti e sviluppatori e fornisce un’ampia documentazione, tutorial e forum di supporto.