As melhores ferramentas de aprendizagem automática que é bom conhecer

Cada ano que passa traz ao mundo digital uma nova safra de palavras e frases. O afluxo de novos termos significa que todos os aspirantes a gurus da tecnologia são obrigados a manter-se a par, especialmente se quiserem manter a sua reputação de serem actuais e modernos. Um dos mais recentes chavões que estão a ganhar mais visibilidade é “Machine Learning”. Se ainda não ouviu falar dele, não se preocupe – esta é a sua oportunidade de entrar na onda.

O que é a aprendizagem automática?

Para simplificar, o aprendizado de máquina é uma forma de inteligência artificial que automatiza a análise de dados, permitindo que os computadores aprendam através da experiência a realizar tarefas sem programação explícita. Não é segredo que as competências em inteligência artificial e aprendizagem automática são cada vez mais procuradas. Num mercado que cresce tão rapidamente como este, há uma infinidade de ferramentas de aprendizagem automática disponíveis. Se escolher a mais adequada para si, a aprendizagem automática pode tornar vários processos mais rápidos e mais eficientes. Fazer a escolha certa para si e para a sua organização pode ser complicado, mas vamos apresentar-lhe algumas das mais populares para o ajudar a começar. Vamos dar uma olhadela às melhores ferramentas de aprendizagem automática.

Aprendizagem automática do Microsoft Azure

O Azure Machine Learning é uma plataforma na nuvem que permite aos programadores criar, treinar e implementar modelos de inteligência artificial. A Microsoft está constantemente a fazer actualizações e melhorias nas suas ferramentas de aprendizagem automática e anunciou recentemente alterações ao Azure Machine Learning, retirando o Azure Machine Learning Workbench.

IBM Watson

O Watson Machine Learning é um serviço de nuvem da IBM que utiliza dados para colocar em produção modelos de aprendizagem automática e aprendizagem profunda. Esta ferramenta de aprendizagem automática permite aos utilizadores realizar formação e pontuação, duas operações fundamentais de aprendizagem automática. Tenha em mente que o IBM Watson é mais adequado para criar aplicações de aprendizagem automática através de ligações API.

Google TensorFlow

O TensorFlow, que é utilizado para investigação e produção na Google, é uma biblioteca de software de código aberto para programação de fluxo de dados. Em suma, o TensorFlow é uma estrutura de aprendizagem automática. Esta ferramenta de aprendizagem automática é relativamente nova no mercado e está a evoluir rapidamente. A fácil visualização de redes neurais do TensorFlow é provavelmente a caraterística mais atractiva para os programadores.

Aprendizagem automática da Amazon

Não é de surpreender que a Amazon ofereça um número impressionante de ferramentas de aprendizagem automática. De acordo com o site da AWS, o Amazon Machine Learning é um serviço gerido para criar modelos de Machine Learning e gerar previsões. O Amazon Machine Learning inclui uma ferramenta de transformação automática de dados, simplificando ainda mais a ferramenta de aprendizagem automática para o utilizador. Além disso, a Amazon também oferece outras ferramentas de aprendizagem automática, como o Amazon SageMaker, que é uma plataforma totalmente gerida que facilita aos programadores e cientistas de dados a utilização de modelos de aprendizagem automática.

OpenNN

O OpenNN é uma biblioteca de software de código aberto para o desenvolvimento de redes neurais. Fornece uma implementação de alto desempenho de vários tipos de redes neurais. Oferece uma interface fácil de utilizar com uma vasta gama de opções de personalização, tornando-a adequada para principiantes e utilizadores avançados. Além disso, suporta vários sistemas operativos e linguagens de programação, e a sua velocidade de cálculo está optimizada para arquitecturas de CPU e GPU. As suas características incluem:

• Biblioteca de software de rede neural de código aberto.
• Suporta vários tipos de redes neurais.
• Interface amigável com opções de personalização.

PyTorch

PyTorch é uma biblioteca de aprendizagem automática de código aberto que é amplamente utilizada para tarefas de aprendizagem profunda. Foi desenvolvida pelo grupo de investigação de inteligência artificial do Facebook e baseia-se na biblioteca Torch. O sistema gráfico computacional dinâmico, a flexibilidade e a interface fácil de utilizar do PyTorch fazem dele uma escolha popular entre investigadores e profissionais. As suas características incluem:

• Sistema gráfico computacional dinâmico.
• Suporte para computação tensorial com GPUs.
• Interface fácil de utilizar e documentação extensa.

Vertex AI

A Vertex AI é uma plataforma de aprendizagem automática baseada na nuvem desenvolvida pela Google. Permite aos programadores e cientistas de dados criar, implementar e gerir modelos de aprendizagem automática em grande escala. A Vertex AI suporta várias estruturas e ferramentas populares de aprendizagem automática, incluindo TensorFlow, PyTorch e scikit-learn. As suas funcionalidades e ferramentas foram concebidas para simplificar o fluxo de trabalho da aprendizagem automática e ajudar os utilizadores a obter resultados mais rápidos e mais precisos. As suas funcionalidades incluem:

• Ferramentas AutoML para seleção automática de modelos e ajuste de hiperparâmetros.
• Integração com outros serviços do Google Cloud para uma gestão e implementação de dados sem problemas.
• Ferramentas de monitorização de modelos e explicabilidade para ajudar a garantir a equidade e fiabilidade dos modelos.

BigML

O BigML é uma plataforma de aprendizagem automática baseada na nuvem que permite aos utilizadores criar e implementar modelos preditivos de forma rápida e fácil. Com uma interface de fácil utilização e poderosas ferramentas de automação, o BigML permite que as organizações obtenham informações dos seus dados e tomem melhores decisões. Algumas das suas principais características incluem:

• Aprendizado automatizado de máquina: O recurso AutoML do BigML seleciona automaticamente o melhor algoritmo e hiperparâmetros para uma determinada tarefa, reduzindo o tempo e a experiência necessários para criar modelos precisos.
• Explicabilidade do modelo: A plataforma do BigML fornece transparência sobre como os modelos fazem previsões, permitindo que os utilizadores compreendam e validem os resultados.
• Integração perfeita: O BigML integra-se a uma ampla gama de fontes de dados e ferramentas, incorporando o aprendizado de máquina aos fluxos de trabalho existentes.

Apache Mahout

O Apache Mahout é uma biblioteca de aprendizagem automática de código aberto concebida para fornecer implementações escaláveis e eficientes de algoritmos de aprendizagem automática. Inclui uma gama de algoritmos para agrupamento, classificação e filtragem colaborativa, entre outros. Algumas das principais características do Apache Mahout são:

• Escalabilidade: O Mahout pode lidar eficientemente com grandes conjuntos de dados e pode ser escalado para lidar com grandes dados com a ajuda do Apache Hadoop.
• Flexibilidade: Suporta múltiplas linguagens de programação.
• Extensibilidade: Mahout fornece uma estrutura para a construção de algoritmos personalizados e integração com outras ferramentas e bibliotecas.

Weka

O Weka é uma popular ferramenta de aprendizagem automática de código aberto que fornece uma coleção de algoritmos para pré-processamento, classificação, regressão, agrupamento e visualização de dados. É amplamente utilizada em ambientes académicos e industriais e suporta uma variedade de formatos de ficheiros. Algumas das principais características do Weka são

• Interface de fácil utilização: O Weka fornece uma interface gráfica de utilizador que permite aos utilizadores explorar e analisar facilmente os dados.
• Extensibilidade: A Weka permite que os utilizadores desenvolvam e integrem os seus próprios algoritmos e extensões na ferramenta.
• Documentação e suporte abrangentes: A Weka tem uma grande comunidade de utilizadores e programadores e fornece uma vasta documentação, tutoriais e fóruns de apoio.