Geriausi mašininio mokymosi įrankiai, kuriuos verta žinoti

Kiekvienais metais skaitmeninis pasaulis sulaukia vis naujų madingų žodžių ir frazių. Naujų terminų antplūdis reiškia, kad visi norintys technologijų guru privalo neatsilikti, ypač jei nori išlaikyti šiuolaikiškumo ir madingumo reputaciją. Viena iš naujausių frazių, kuri tampa vis labiau pastebima, yra „mašininis mokymasis”. Jei apie jį dar negirdėjote, nesinervinkite – tai jūsų šansas įsitraukti į šį procesą.

Kas yra mašininis mokymasis?

Paprastai tariant, mašininis mokymasis yra dirbtinio intelekto forma, kuria automatizuojama duomenų analizė, leidžianti kompiuteriams mokytis per patirtį atlikti užduotis be aiškaus programavimo. Ne paslaptis, kad dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi įgūdžiai tampa vis paklausesni. Tokioje sparčiai augančioje rinkoje, kaip ši, yra daugybė mašininio mokymosi įrankių. Jei pasirinksite jums tinkamą, mašininis mokymasis gali pagreitinti ir padaryti efektyvesnius įvairius procesus. Pasirinkti tinkamą jums ir jūsų organizacijai gali būti sudėtinga, tačiau mes supažindinsime jus su keletu populiariausių, kad būtų lengviau pradėti. Apžvelkime geriausius mašininio mokymosi įrankius.

Microsoft Azure mašininio mokymosi įrankiai

Azure Machine Learning yra debesijos platforma, leidžianti kūrėjams kurti, mokyti ir diegti dirbtinio intelekto modelius. „Microsoft” nuolat atnaujina ir tobulina savo mašininio mokymosi įrankius ir neseniai paskelbė apie „Azure Machine Learning” pokyčius, išleisdama į pensiją „Azure Machine Learning Workbench”.

IBM Watson

Mašinų mokymasis „Watson” yra IBM debesijos paslauga, kuri naudoja duomenis mašininio mokymosi ir gilaus mokymosi modeliams diegti. Ši mašinų mokymosi priemonė leidžia naudotojams atlikti mokymą ir vertinimą – dvi pagrindines mašinų mokymosi operacijas. Atminkite, kad „IBM Watson” geriausiai tinka kurti mašininio mokymosi programas per API jungtis.

Google TensorFlow

TensorFlow, kuri naudojama „Google” moksliniams tyrimams ir gamybai, yra atvirojo kodo programinės įrangos biblioteka, skirta duomenų srauto programavimui. Svarbiausia, kad „TensorFlow” yra mašininio mokymosi sistema. Ši mašininio mokymosi priemonė yra palyginti nauja rinkoje ir sparčiai vystosi. Tikėtina, kad kūrėjams patraukliausia TensorFlow savybė yra lengvas neuroninių tinklų vizualizavimas.

Amazon mašinų mokymasis

Nereikėtų stebėtis, kad „Amazon” siūlo įspūdingą skaičių mašininio mokymosi įrankių. Pasak AWS svetainės, „Amazon Machine Learning” yra valdoma paslauga, skirta mašininio mokymosi modeliams kurti ir prognozėms generuoti. Į „Amazon Machine Learning” įtrauktas automatinis duomenų transformavimo įrankis, dar labiau supaprastinantis mašininio mokymosi įrankį naudotojui. Be to, „Amazon” siūlo ir kitas mašininio mokymosi priemones, pavyzdžiui, „Amazon SageMaker”, kuri yra visiškai valdoma platforma, leidžianti kūrėjams ir duomenų mokslininkams lengvai naudoti mašininio mokymosi modelius.

OpenNN

OpenNN yra atvirojo kodo programinės įrangos biblioteka, skirta neuroniniams tinklams kurti. Joje pateikiamas didelio našumo įvairių tipų neuroninių tinklų įgyvendinimas. Ji siūlo lengvai naudojamą sąsają su įvairiomis pritaikymo galimybėmis, todėl tinka ir pradedantiesiems, ir pažengusiems naudotojams. Be to, ji palaiko kelias operacines sistemas ir programavimo kalbas, o jos skaičiavimo greitis optimizuotas tiek CPU, tiek GPU architektūroms. Jo funkcijos:

• Atvirojo kodo neuroninių tinklų programinės įrangos biblioteka.
• Palaiko įvairių tipų neuroninius tinklus.
• Patogi vartotojui sąsaja su pritaikymo galimybėmis.

PyTorch

PyTorch yra atvirojo kodo mašininio mokymosi biblioteka, kuri plačiai naudojama gilaus mokymosi užduotims atlikti. Ją sukūrė „Facebook” dirbtinio intelekto tyrimų grupė ir ji pagrįsta „Torch” biblioteka. Dėl dinamiškos skaičiavimo grafų sistemos, lankstumo ir lengvai naudojamos sąsajos „PyTorch” yra populiarus tyrėjų ir praktikų pasirinkimas. Jos funkcijos yra šios:

• Dinaminė skaičiavimo grafų sistema.
• Tensorinių skaičiavimų su GPU palaikymas.
• Lengva naudoti sąsaja ir išsami dokumentacija.

Vertex AI

Vertex AI yra „Google” sukurta debesų kompiuterijos pagrindu veikianti mašininio mokymosi platforma. Ji leidžia kūrėjams ir duomenų mokslininkams kurti, diegti ir valdyti didelės apimties mašininio mokymosi modelius. Vertex AI palaiko įvairias populiarias mašininio mokymosi sistemas ir įrankius, įskaitant TensorFlow, PyTorch ir scikit-learn. Jos funkcijos ir įrankiai sukurti taip, kad supaprastintų mašininio mokymosi darbo eigą ir padėtų naudotojams pasiekti greitesnių ir tikslesnių rezultatų. Šios funkcijos apima:

• AutoML įrankiai, skirti automatiniam modelio parinkimui ir hiperparametrų derinimui.
• Integracija su kitomis „Google Cloud” paslaugomis, kad būtų užtikrintas sklandus duomenų valdymas ir diegimas.
• Modelių stebėsenos ir paaiškinamumo įrankiai, padedantys užtikrinti modelio teisingumą ir patikimumą.

BigML

BigML – tai debesų kompiuterijos pagrindu veikianti mašininio mokymosi platforma, leidžianti naudotojams greitai ir lengvai kurti ir diegti prognozavimo modelius. Naudodamos patogią vartotojo sąsają ir galingas automatizavimo priemones, „BigML” leidžia organizacijoms gauti įžvalgų iš savo duomenų ir priimti geresnius sprendimus. Kai kurios iš pagrindinių jos funkcijų yra šios:

• Automatizuotas mašininis mokymasis: „BigML” funkcija „AutoML” automatiškai parenka geriausią algoritmą ir hiperparametrus tam tikrai užduočiai atlikti, taip sumažindama laiką ir žinias, kurių reikia norint sukurti tikslius modelius.
• Modelio paaiškinamumas: „BigML” platforma užtikrina skaidrumą, kaip modeliai daro prognozes, todėl naudotojai gali suprasti ir patvirtinti rezultatus.
• Sklandi integracija: BigML integruojama su įvairiais duomenų šaltiniais ir įrankiais, įtraukiant mašininį mokymąsi į esamas darbo eigas.

Apache Mahout

Apache Mahout yra atvirojo kodo mašininio mokymosi biblioteka, sukurta siekiant užtikrinti keičiamo mastelio ir veiksmingą mašininio mokymosi algoritmų įgyvendinimą. Joje, be kita ko, pateikiami įvairūs klasterizavimo, klasifikavimo ir bendradarbiavimo filtravimo algoritmai. Keletas pagrindinių „Apache Mahout” funkcijų:

• mastelio keitimas: Mahout gali efektyviai tvarkyti didelius duomenų rinkinius, o naudojant „Apache Hadoop” jį galima padidinti, kad būtų galima tvarkyti didelius duomenis.
• Lankstumas: Jis palaiko kelias programavimo kalbas.
• Išplėčiamumas: Mahout” suteikia galimybę kurti pasirinktinius algoritmus ir integruoti su kitais įrankiais ir bibliotekomis.

Weka

Weka yra populiarus atvirojo kodo mašininio mokymosi įrankis, kuriame pateikiamas duomenų pirminio apdorojimo, klasifikavimo, regresijos, klasterizavimo ir vizualizavimo algoritmų rinkinys. Ji plačiai naudojama akademinėje ir pramoninėje aplinkoje ir palaiko įvairius failų formatus. Keletas pagrindinių „Weka” funkcijų:

• Patogi vartotojo sąsaja: Weka suteikia grafinę naudotojo sąsają, leidžiančią naudotojams lengvai tyrinėti ir analizuoti duomenis.
• Išplėčiamumas: Weka leidžia naudotojams kurti ir integruoti į įrankį savo algoritmus ir plėtinius.
• Išsami dokumentacija ir palaikymas: Weka turi didelę naudotojų ir kūrėjų bendruomenę ir teikia išsamią dokumentaciją, vadovėlius ir palaikymo forumus.