De beste maskinlæringsverktøyene som er gode å kjenne til

For hvert år som går, får den digitale verden en rekke nye moteord og uttrykk. Tilstrømningen av nye begreper betyr at alle aspirerende teknologiguruer er nødt til å følge med, spesielt hvis de vil beholde ryktet om å være moderne og hippe. Et av de nyeste moteuttrykkene som blir stadig mer synlig, er «maskinlæring». Hvis du ikke har hørt om det ennå, så fortvil ikke – nå har du sjansen til å sette deg inn i det.

Hva er maskinlæring?

Enkelt forklart er maskinlæring en form for kunstig intelligens som automatiserer dataanalyse og lar datamaskiner lære gjennom erfaring for å utføre oppgaver uten eksplisitt programmering. Det er ingen hemmelighet at kompetanse innen kunstig intelligens og maskinlæring blir stadig mer etterspurt. I et marked som vokser så raskt som dette, finnes det et stort utvalg av maskinlæringsverktøy. Hvis du velger det som passer for deg, kan maskinlæring gjøre ulike prosesser raskere og mer effektive. Det kan være vanskelig å velge riktig verktøy for deg og din organisasjon, men vi tar deg gjennom noen av de mest populære for å hjelpe deg i gang. La oss ta en titt på de beste maskinlæringsverktøyene.

Microsoft Azure maskinlæring

Azure Machine Learning er en skyplattform som gjør det mulig for utviklere å bygge, trene og distribuere modeller for kunstig intelligens. Microsoft gjør stadig oppdateringer og forbedringer av maskinlæringsverktøyene sine, og har nylig kunngjort endringer i Azure Machine Learning, der Azure Machine Learning Workbench legges ned.

IBM Watson

Watson Machine Learning er en skytjeneste fra IBM som bruker data til å sette maskinlæring og deep learning-modeller i produksjon. Med dette maskinlæringsverktøyet kan brukerne utføre opplæring og poengberegning, to grunnleggende maskinlæringsoperasjoner. Husk at IBM Watson er best egnet til å bygge maskinlæringsapplikasjoner via API-tilkoblinger.

Google TensorFlow

TensorFlow, som brukes til forskning og produksjon hos Google, er et programvarebibliotek med åpen kildekode for dataflytprogrammering. I bunn og grunn er TensorFlow et rammeverk for maskinlæring. Dette maskinlæringsverktøyet er relativt nytt på markedet og utvikler seg raskt. TensorFlows enkle visualisering av nevrale nettverk er sannsynligvis den mest attraktive funksjonen for utviklere.

Amazon maskinlæring

Det bør ikke komme som noen overraskelse at Amazon tilbyr et imponerende antall maskinlæringsverktøy. Ifølge AWS-nettstedet er Amazon Machine Learning en administrert tjeneste for å bygge maskinlæringsmodeller og generere prediksjoner. Amazon Machine Learning inkluderer et verktøy for automatisk datatransformasjon, noe som forenkler maskinlæringsverktøyet ytterligere for brukeren. I tillegg tilbyr Amazon også andre maskinlæringsverktøy som Amazon SageMaker, som er en fullt administrert plattform som gjør det enkelt for utviklere og dataforskere å bruke maskinlæringsmodeller.

OpenNN

OpenNN er et programvarebibliotek med åpen kildekode for utvikling av nevrale nettverk. Det gir en høytytende implementering av ulike typer nevrale nettverk. Det har et brukervennlig grensesnitt med et bredt spekter av tilpasningsmuligheter, noe som gjør det egnet for både nybegynnere og avanserte brukere. I tillegg støtter det flere operativsystemer og programmeringsspråk, og beregningshastigheten er optimalisert for både CPU- og GPU-arkitekturer. Funksjonene inkluderer blant annet

• Programvarebibliotek for nevrale nettverk med åpen kildekode.
• Støtter ulike typer nevrale nettverk.
• Brukervennlig grensesnitt med tilpasningsmuligheter.

PyTorch

PyTorch er et maskinlæringsbibliotek med åpen kildekode som er mye brukt til dyplæringsoppgaver. Det ble utviklet av Facebooks forskningsgruppe for kunstig intelligens og er basert på Torch-biblioteket. PyTorchs dynamiske beregningsgrafsystem, fleksibilitet og brukervennlige grensesnitt gjør det til et populært valg blant forskere og praktikere. Det har blant annet følgende funksjoner

• Dynamisk beregningssystem for grafer.
• Støtte for tensorberegning med GPU-er.
• Brukervennlig grensesnitt og omfattende dokumentasjon.

Vertex AI

Vertex AI er en skybasert maskinlæringsplattform utviklet av Google. Den gjør det mulig for utviklere og dataforskere å bygge, distribuere og administrere storskala maskinlæringsmodeller. Vertex AI støtter en rekke populære rammeverk og verktøy for maskinlæring, inkludert TensorFlow, PyTorch og scikit-learn. Funksjonene og verktøyene er utformet for å effektivisere arbeidsflyten for maskinlæring og hjelpe brukerne med å oppnå raskere og mer nøyaktige resultater. Funksjonene omfatter blant annet

• AutoML-verktøy for automatisk modellvalg og hyperparameterjustering.
• Integrering med andre Google Cloud-tjenester for sømløs datahåndtering og distribusjon.
• Verktøy for modellovervåking og forklarbarhet for å sikre rettferdige og pålitelige modeller.

BigML

BigML er en skybasert maskinlæringsplattform som gjør det raskt og enkelt å bygge og distribuere prediktive modeller. Med et brukervennlig grensesnitt og kraftige automatiseringsverktøy gjør BigML det mulig for organisasjoner å utlede innsikt fra dataene sine og ta bedre beslutninger. Noen av de viktigste funksjonene er

• Automatisert maskinlæring: BigMLs AutoML-funksjonalitet velger automatisk den beste algoritmen og de beste hyperparametrene for en gitt oppgave, noe som reduserer tiden og ekspertisen som kreves for å bygge nøyaktige modeller.
• Forklarbare modeller: BigML-plattformen gir innsyn i hvordan modellene gir prediksjoner, slik at brukerne kan forstå og validere resultatene.
• Sømløs integrering: BigML kan integreres med et bredt spekter av datakilder og verktøy, slik at maskinlæring kan integreres i eksisterende arbeidsflyter.

Apache Mahout

Apache Mahout er et maskinlæringsbibliotek med åpen kildekode som er utviklet for å gi skalerbare og effektive implementeringer av maskinlæringsalgoritmer. Det inneholder en rekke algoritmer for blant annet gruppering, klassifisering og samarbeidsfiltrering. Noen av de viktigste funksjonene i Apache Mahout er:

• Skalerbarhet: Mahout kan effektivt håndtere store datasett og kan skaleres opp for å håndtere stordata ved hjelp av Apache Hadoop.
• Fleksibilitet: Støtter flere programmeringsspråk.
• Utvidelsesmuligheter: Mahout tilbyr et rammeverk for å bygge tilpassede algoritmer og integrere med andre verktøy og biblioteker.

Weka

Weka er et populært maskinlæringsverktøy med åpen kildekode som inneholder en samling algoritmer for forbehandling, klassifisering, regresjon, klyngedannelse og visualisering av data. Det er mye brukt i akademiske og industrielle miljøer og støtter en rekke filformater. Noen av de viktigste funksjonene i Weka er:

• Brukervennlig grensesnitt: Weka har et grafisk brukergrensesnitt som gjør det enkelt å utforske og analysere data.
• Utvidelsesmuligheter: Weka lar brukerne utvikle og integrere egne algoritmer og utvidelser i verktøyet.
• Omfattende dokumentasjon og support: Weka har et stort fellesskap av brukere og utviklere, og tilbyr omfattende dokumentasjon, veiledninger og forum for support.