Najlepsze narzędzia do uczenia maszynowego, które warto znać

13/12/2023 6 min read

Każdy mijający rok przynosi cyfrowemu światu zupełnie nowy zasób modnych słów i zwrotów. Napływ nowych terminów oznacza, że wszyscy aspirujący guru technologii są zobowiązani do nadążania za nimi, zwłaszcza jeśli chcą zachować reputację bycia na czasie i modnym. Jednym z najnowszych zwrotów, które zyskują coraz większą widoczność, jest „Machine Learning”. Jeśli jeszcze o nim nie słyszałeś, nie stresuj się – to Twoja szansa, aby się z nim zapoznać.

Czym jest uczenie maszynowe?

Mówiąc najprościej, uczenie maszynowe to forma sztucznej inteligencji, która automatyzuje analizę danych, umożliwiając komputerom uczenie się poprzez doświadczenie w celu wykonywania zadań bez wyraźnego programowania. Nie jest tajemnicą, że sztuczna inteligencja i umiejętności uczenia maszynowego są coraz bardziej poszukiwane. Na tak szybko rozwijającym się rynku dostępnych jest mnóstwo narzędzi do uczenia maszynowego. Jeśli wybierzesz odpowiednie dla siebie, uczenie maszynowe może sprawić, że różne procesy będą szybsze i bardziej wydajne. Dokonanie właściwego wyboru dla siebie i swojej organizacji może być trudne, ale przeprowadzimy Cię przez kilka najpopularniejszych, aby pomóc Ci zacząć. Przyjrzyjmy się najlepszym narzędziom do uczenia maszynowego.

Microsoft Azure Machine Learning

Azure Machine Learning to platforma chmurowa, która umożliwia programistom tworzenie, trenowanie i wdrażanie modeli sztucznej inteligencji. Microsoft stale wprowadza aktualizacje i ulepszenia do swoich narzędzi uczenia maszynowego, a ostatnio ogłosił zmiany w Azure Machine Learning, wycofując Azure Machine Learning Workbench.

IBM Watson

Watson Machine Learning to usługa IBM w chmurze, która wykorzystuje dane do wprowadzania modeli uczenia maszynowego i głębokiego uczenia do produkcji. To narzędzie do uczenia maszynowego umożliwia użytkownikom przeprowadzanie szkoleń i scoringów, czyli dwóch podstawowych operacji uczenia maszynowego. Należy pamiętać, że IBM Watson najlepiej nadaje się do tworzenia aplikacji uczenia maszynowego za pośrednictwem połączeń API.

Google TensorFlow

TensorFlow, który jest wykorzystywany do badań i produkcji w Google, to biblioteka oprogramowania typu open source do programowania przepływu danych. Podsumowując, TensorFlow to framework do uczenia maszynowego. To narzędzie do uczenia maszynowego jest stosunkowo nowe na rynku i szybko ewoluuje. Łatwa wizualizacja sieci neuronowych w TensorFlow jest prawdopodobnie najbardziej atrakcyjną funkcją dla programistów.

Uczenie maszynowe Amazon

Nie powinno być zaskoczeniem, że Amazon oferuje imponującą liczbę narzędzi do uczenia maszynowego. Według strony internetowej AWS, Amazon Machine Learning to zarządzana usługa do tworzenia modeli uczenia maszynowego i generowania prognoz. Amazon Machine Learning zawiera narzędzie do automatycznej transformacji danych, co jeszcze bardziej upraszcza narzędzie uczenia maszynowego dla użytkownika. Ponadto Amazon oferuje również inne narzędzia do uczenia maszynowego, takie jak Amazon SageMaker, która jest w pełni zarządzaną platformą, która ułatwia programistom i naukowcom zajmującym się danymi wykorzystanie modeli uczenia maszynowego.

OpenNN

OpenNN to biblioteka oprogramowania typu open source do tworzenia sieci neuronowych. Zapewnia wysokowydajną implementację różnych typów sieci neuronowych. Oferuje łatwy w użyciu interfejs z szerokim zakresem opcji dostosowywania, dzięki czemu jest odpowiedni zarówno dla początkujących, jak i zaawansowanych użytkowników. Ponadto obsługuje wiele systemów operacyjnych i języków programowania, a jego szybkość obliczeniowa jest zoptymalizowana zarówno dla architektur CPU, jak i GPU. Jego funkcje obejmują:

Biblioteka oprogramowania sieci neuronowych o otwartym kodzie źródłowym.
Obsługa różnych typów sieci neuronowych.
Przyjazny dla użytkownika interfejs z opcjami dostosowywania.

PyTorch

PyTorch to biblioteka uczenia maszynowego o otwartym kodzie źródłowym, która jest szeroko stosowana do zadań głębokiego uczenia. Została ona opracowana przez grupę badawczą Facebooka zajmującą się sztuczną inteligencją i bazuje na bibliotece Torch. Dynamiczny system grafów obliczeniowych PyTorch, elastyczność i łatwy w użyciu interfejs sprawiają, że jest to popularny wybór wśród badaczy i praktyków. Jego funkcje obejmują:

Dynamiczny system grafów obliczeniowych.
Wsparcie dla obliczeń tensorowych na GPU.
Łatwy w użyciu interfejs i obszerna dokumentacja.

Vertex AI

Vertex AI to oparta na chmurze platforma uczenia maszynowego opracowana przez Google. Umożliwia ona programistom i naukowcom zajmującym się danymi tworzenie, wdrażanie i zarządzanie modelami uczenia maszynowego na dużą skalę. Vertex AI obsługuje różne popularne frameworki i narzędzia uczenia maszynowego, w tym TensorFlow, PyTorch i scikit-learn. Jego funkcje i narzędzia zostały zaprojektowane w celu usprawnienia przepływu pracy uczenia maszynowego i pomocy użytkownikom w osiąganiu szybszych i dokładniejszych wyników. Jego funkcje obejmują:

Narzędzia AutoML do automatycznego wyboru modelu i dostrajania hiperparametrów.
Integracja z innymi usługami Google Cloud w celu płynnego zarządzania danymi i ich wdrażania.
Narzędzia do monitorowania i wyjaśniania modeli, które pomagają zapewnić ich uczciwość i niezawodność.

BigML

BigML to oparta na chmurze platforma uczenia maszynowego, która pozwala użytkownikom szybko i łatwo tworzyć i wdrażać modele predykcyjne. Dzięki przyjaznemu dla użytkownika interfejsowi i potężnym narzędziom do automatyzacji, BigML umożliwia organizacjom uzyskiwanie wglądu w dane i podejmowanie lepszych decyzji. Niektóre z jego kluczowych funkcji obejmują

Zautomatyzowane uczenie maszynowe: Funkcja AutoML w BigML automatycznie wybiera najlepszy algorytm i hiperparametry dla danego zadania, skracając czas i wiedzę wymaganą do zbudowania dokładnych modeli.
Wyjaśnialność modelu: Platforma BigML zapewnia przejrzystość tego, w jaki sposób modele tworzą prognozy, umożliwiając użytkownikom zrozumienie i weryfikację wyników.
Płynna integracja: BigML integruje się z szeroką gamą źródeł danych i narzędzi, włączając uczenie maszynowe do istniejących przepływów pracy.

Apache Mahout

Apache Mahout to biblioteka uczenia maszynowego o otwartym kodzie źródłowym, zaprojektowana w celu zapewnienia skalowalnych i wydajnych implementacji algorytmów uczenia maszynowego. Obejmuje ona między innymi szereg algorytmów klastrowania, klasyfikacji i filtrowania kolaboracyjnego. Niektóre z kluczowych cech Apache Mahout to:

Skalowalność: Mahout może wydajnie obsługiwać duże zbiory danych i może skalować się do obsługi dużych zbiorów danych za pomocą Apache Hadoop.
Elastyczność: Obsługuje wiele języków programowania.
Rozszerzalność: Mahout zapewnia ramy do tworzenia niestandardowych algorytmów i integracji z innymi narzędziami i bibliotekami.

Weka

Weka to popularne narzędzie do uczenia maszynowego typu open source, które zapewnia zbiór algorytmów do wstępnego przetwarzania danych, klasyfikacji, regresji, grupowania i wizualizacji. Jest szeroko stosowany w środowisku akademickim i przemysłowym i obsługuje różne formaty plików. Niektóre z kluczowych cech Weka to

Przyjazny dla użytkownika interfejs: Weka zapewnia graficzny interfejs użytkownika, który pozwala użytkownikom łatwo eksplorować i analizować dane.
Rozszerzalność: Weka pozwala użytkownikom rozwijać i integrować własne algorytmy i rozszerzenia z narzędziem.
Kompleksowa dokumentacja i wsparcie: Weka ma dużą społeczność użytkowników i programistów oraz zapewnia obszerną dokumentację, samouczki i fora wsparcia.