Cele mai bune instrumente de învățare automată pe care este bine să le cunoașteți

Fiecare an care trece aduce în lumea digitală o nouă recoltă de cuvinte și expresii la modă. Afluxul de termeni noi înseamnă că toți guru aspiranți la tehnologie sunt obligați să țină pasul, mai ales dacă vor să-și păstreze reputația de a fi actuali și la modă. Una dintre cele mai recente expresii la modă care câștigă tot mai multă vizibilitate este „Machine Learning”. Dacă nu ați auzit încă de el, nu vă stresați – aceasta este șansa dvs. de a intra în peisaj.

Ce este Machine Learning?

Pentru a simplifica, învățarea automată este o formă de inteligență artificială care automatizează analiza datelor, permițând calculatoarelor să învețe prin experiență să îndeplinească sarcini fără programare explicită. Nu este un secret că abilitățile de inteligență artificială și de învățare automată sunt din ce în ce mai solicitate. Pe o piață în creștere atât de rapidă ca aceasta, există o multitudine de instrumente de învățare automată disponibile. Dacă îl alegeți pe cel care vi se potrivește, învățarea automată poate face diverse procese mai rapide și mai eficiente. Alegerea potrivită pentru dvs. și pentru organizația dvs. poate fi dificilă, dar vă vom prezenta câteva dintre cele mai populare pentru a vă ajuta să începeți. Să aruncăm o privire la cele mai bune instrumente de învățare automată.

Microsoft Azure Machine Learning

Azure Machine Learning este o platformă cloud care permite dezvoltatorilor să construiască, să antreneze și să implementeze modele de inteligență artificială. Microsoft face în mod constant actualizări și îmbunătățiri ale instrumentelor sale de învățare automată și a anunțat recent schimbări la Azure Machine Learning, retrăgând Azure Machine Learning Workbench.

IBM Watson

Watson Machine Learning este un serviciu cloud IBM care utilizează date pentru a pune în producție modele de învățare automată și de învățare profundă. Acest instrument de învățare automată le permite utilizatorilor să efectueze antrenamente și scoruri, două operațiuni fundamentale de învățare automată. Rețineți că IBM Watson este cel mai potrivit pentru crearea de aplicații de învățare automată prin intermediul conexiunilor API.

Google TensorFlow

TensorFlow, care este utilizat pentru cercetare și producție la Google, este o bibliotecă software open-source pentru programarea fluxului de date. În concluzie, TensorFlow este un cadru de învățare automată. Acest instrument de învățare automată este relativ nou pe piață și evoluează rapid. Vizualizarea ușoară a rețelelor neuronale de către TensorFlow este probabil cea mai atractivă caracteristică pentru dezvoltatori.

Amazon Machine Learning

Nu ar trebui să fie o surpriză faptul că Amazon oferă un număr impresionant de instrumente de învățare automată. Potrivit site-ului AWS, Amazon Machine Learning este un serviciu gestionat pentru construirea de modele de Machine Learning și generarea de predicții. Amazon Machine Learning include un instrument de transformare automată a datelor, simplificând și mai mult instrumentul de învățare automată pentru utilizator. În plus, Amazon oferă și alte instrumente de învățare automată, cum ar fi Amazon SageMaker, care este o platformă complet gestionată care facilitează utilizarea modelelor de învățare automată de către dezvoltatori și cercetătorii de date.

OpenNN

OpenNN este o bibliotecă software open-source pentru dezvoltarea de rețele neuronale. Aceasta oferă o implementare de înaltă performanță a diferitelor tipuri de rețele neuronale. Oferă o interfață ușor de utilizat, cu o gamă largă de opțiuni de personalizare, ceea ce o face potrivită atât pentru începători, cât și pentru utilizatorii avansați. În plus, suportă mai multe sisteme de operare și limbaje de programare, iar viteza sa de calcul este optimizată atât pentru arhitecturile CPU, cât și pentru cele GPU. Printre caracteristicile sale se numără:

Bibliotecă software pentru rețele neuronale open-source.
Suportă diferite tipuri de rețele neuronale.
Interfață ușor de utilizat cu opțiuni de personalizare.

PyTorch

PyTorch este o bibliotecă de învățare automată open-source care este utilizată pe scară largă pentru sarcini de învățare profundă. A fost dezvoltată de grupul de cercetare în domeniul inteligenței artificiale al Facebook și se bazează pe biblioteca Torch. Sistemul dinamic de grafuri de calcul al PyTorch, flexibilitatea și interfața ușor de utilizat fac din PyTorch o alegere populară în rândul cercetătorilor și practicienilor. Printre caracteristicile sale se numără:

Sistem dinamic de grafuri computaționale.
Suport pentru calculul tensorial cu GPU.
Interfață ușor de utilizat și documentație extinsă.

Vertex AI

Vertex AI este o platformă de învățare automată bazată pe cloud dezvoltată de Google. Aceasta permite dezvoltatorilor și cercetătorilor de date să construiască, să implementeze și să gestioneze modele de învățare automată la scară largă. Vertex AI suportă diverse cadre și instrumente populare de învățare automată, inclusiv TensorFlow, PyTorch și scikit-learn. Caracteristicile și instrumentele sale sunt concepute pentru a simplifica fluxul de lucru al învățării automate și pentru a ajuta utilizatorii să obțină rezultate mai rapide și mai precise. Printre caracteristicile sale se numără:

Instrumente AutoML pentru selectarea automată a modelului și reglarea hiperparametrilor.
Integrarea cu alte servicii Google Cloud pentru gestionarea și implementarea datelor fără probleme.
Instrumente de monitorizare a modelelor și de explicare pentru a ajuta la asigurarea corectitudinii și fiabilității modelelor.

BigML

BigML este o platformă de învățare automată bazată pe cloud care le permite utilizatorilor să construiască și să implementeze modele predictive rapid și ușor. Cu o interfață ușor de utilizat și instrumente puternice de automatizare, BigML permite organizațiilor să obțină informații din datele lor și să ia decizii mai bune. Unele dintre caracteristicile sale cheie includ:

Învățare automată a mașinilor: Capacitatea AutoML a BigML selectează automat cel mai bun algoritm și cei mai buni hiperparametri pentru o anumită sarcină, reducând timpul și expertiza necesare pentru a construi modele precise.
Explicabilitatea modelului: Platforma BigML oferă transparență în ceea ce privește modul în care modelele fac predicții, permițând utilizatorilor să înțeleagă și să valideze rezultatele.
Integrare perfectă: BigML se integrează cu o gamă largă de surse de date și instrumente, încorporând învățarea automată în fluxurile de lucru existente.

Apache Mahout

Apache Mahout este o bibliotecă open-source de învățare automată concepută pentru a oferi implementări scalabile și eficiente ale algoritmilor de învățare automată. Aceasta include o gamă de algoritmi pentru clusterizare, clasificare și filtrare colaborativă, printre altele. Unele dintre caracteristicile cheie ale Apache Mahout sunt:

Scalabilitate: Mahout poate gestiona în mod eficient seturi mari de date și poate fi scalat pentru a gestiona date mari cu ajutorul Apache Hadoop.
Flexibilitate: Suportă mai multe limbaje de programare.
Extensibilitate: Mahout oferă un cadru pentru construirea de algoritmi personalizați și integrarea cu alte instrumente și biblioteci.

Weka

Weka este un instrument popular de învățare automată cu sursă deschisă care oferă o colecție de algoritmi pentru preprocesarea datelor, clasificare, regresie, grupare și vizualizare. Este utilizat pe scară largă în mediul academic și industrial și acceptă o varietate de formate de fișiere. Unele dintre caracteristicile cheie ale Weka sunt:

Interfață ușor de utilizat: Weka oferă o interfață grafică care permite utilizatorilor să exploreze și să analizeze cu ușurință datele.
Extensibilitate: Weka permite utilizatorilor să dezvolte și să integreze în instrument algoritmi și extensii proprii.
Documentație și asistență cuprinzătoare: Weka are o comunitate mare de utilizatori și dezvoltatori și oferă documentație extinsă, tutoriale și forumuri pentru asistență.