Лучшие инструменты машинного обучения, которые полезно знать

13/12/2023 6 минут чтение

Каждый год в цифровом мире появляется все больше новых слов и выражений. Приток новых терминов означает, что все начинающие технологические гуру обязаны идти в ногу со временем, особенно если они хотят сохранить свою репутацию актуального и модного человека. Одна из последних фраз, которая становится все более заметной, — «машинное обучение». Если вы еще не слышали о нем, не расстраивайтесь — это ваш шанс войти в курс дела.

Что такое машинное обучение?

Проще говоря, машинное обучение — это форма искусственного интеллекта, которая автоматизирует анализ данных, позволяя компьютерам обучаться на основе опыта и выполнять задачи без явного программирования. Не секрет, что навыки искусственного интеллекта и машинного обучения становятся все более востребованными. На таком быстрорастущем рынке, как этот, существует огромное количество инструментов машинного обучения. Если вы выберете тот, который подходит именно вам, машинное обучение поможет сделать различные процессы быстрее и эффективнее. Сделать правильный выбор для вас и вашей организации может быть непросто, но мы расскажем вам о нескольких самых популярных, чтобы помочь вам начать. Давайте рассмотрим лучшие инструменты машинного обучения.

Microsoft Azure Machine Learning

Azure Machine Learning — это облачная платформа, которая позволяет разработчикам создавать, обучать и развертывать модели искусственного интеллекта. Microsoft постоянно обновляет и улучшает свои инструменты машинного обучения, и недавно она объявила об изменениях в Azure Machine Learning, убрав из него Azure Machine Learning Workbench.

IBM Watson

Watson Machine Learning — это облачный сервис IBM, который использует данные для внедрения моделей машинного обучения и глубокого обучения в производство. Этот инструмент машинного обучения позволяет пользователям выполнять обучение и оценку, две фундаментальные операции машинного обучения. Не забывайте, что IBM Watson лучше всего подходит для создания приложений машинного обучения через API-соединения.

Гугл TensorFlow

TensorFlow, используемый в Гугле для исследований и производства, представляет собой программную библиотеку с открытым исходным кодом для программирования потока данных. Суть в том, что TensorFlow — это фреймворк машинного обучения. Этот инструмент машинного обучения появился на рынке относительно недавно и быстро развивается. Легкая визуализация нейронных сетей в TensorFlow, вероятно, является наиболее привлекательной особенностью для разработчиков.

Машинное обучение Amazon

Не стоит удивляться тому, что Amazon предлагает впечатляющее количество инструментов машинного обучения. Согласно сайту AWS, Amazon Machine Learning — это управляемый сервис для построения моделей машинного обучения и генерации прогнозов. Amazon Machine Learning включает в себя инструмент автоматического преобразования данных, что еще больше упрощает работу с инструментом машинного обучения для пользователя. Кроме того, Amazon предлагает и другие инструменты машинного обучения, например Amazon SageMaker — полностью управляемую платформу, которая упрощает использование моделей машинного обучения для разработчиков и специалистов по исследованию данных.

OpenNN

OpenNN — это программная библиотека с открытым исходным кодом для разработки нейронных сетей. Она обеспечивает высокопроизводительную реализацию различных типов нейронных сетей. Она предлагает простой в использовании интерфейс с широкими возможностями настройки, что делает ее подходящей как для новичков, так и для опытных пользователей. Кроме того, он поддерживает множество операционных систем и языков программирования, а его скорость вычислений оптимизирована для архитектур CPU и GPU. Особенности:

Программная библиотека нейронных сетей с открытым исходным кодом.
Поддержка различных типов нейронных сетей.
Удобный интерфейс с возможностью настройки.

PyTorch

PyTorch — это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, которая широко используется для решения задач глубокого обучения. Она была разработана исследовательской группой искусственного интеллекта Фейсбука и основана на библиотеке Torch. Динамическая система вычислительных графов, гибкость и простой в использовании интерфейс PyTorch делают ее популярной среди исследователей и практиков. К его особенностям относятся:

Динамическая система вычислительных графов.
Поддержка тензорных вычислений с помощью GPU.
Простой в использовании интерфейс и обширная документация.

Vertex AI

Vertex AI — это облачная платформа машинного обучения, разработанная компанией Гугл. Она позволяет разработчикам и специалистам по исследованию данных создавать, развертывать и управлять крупномасштабными моделями машинного обучения. Vertex AI поддерживает различные популярные фреймворки и инструменты машинного обучения, включая TensorFlow, PyTorch и scikit-learn. Ее функции и инструменты призваны упростить рабочий процесс машинного обучения и помочь пользователям добиться более быстрых и точных результатов. В число функций входят:

Инструменты AutoML для автоматического выбора модели и настройки гиперпараметров.
Интеграция с другими облачными сервисами Гугл для удобного управления данными и их развертывания.
Инструменты мониторинга и объяснения моделей для обеспечения их справедливости и надежности.

BigML

BigML — это облачная платформа машинного обучения, которая позволяет пользователям быстро и легко создавать и внедрять прогностические модели. Благодаря удобному интерфейсу и мощным инструментам автоматизации BigML позволяет организациям извлекать информацию из своих данных и принимать более эффективные решения. Некоторые из ее ключевых особенностей включают:

Автоматизированное машинное обучение: Функция AutoML в BigML автоматически выбирает наилучший алгоритм и гиперпараметры для конкретной задачи, сокращая время и опыт, необходимые для построения точных моделей.
Объяснимость моделей: Платформа BigML обеспечивает прозрачность того, как модели делают прогнозы, позволяя пользователям понимать и проверять результаты.
Бесшовная интеграция: BigML интегрируется с широким спектром источников данных и инструментов, что позволяет включить машинное обучение в существующие рабочие процессы.

Apache Mahout

Apache Mahout — это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, разработанная для обеспечения масштабируемой и эффективной реализации алгоритмов машинного обучения. Она включает в себя ряд алгоритмов кластеризации, классификации, коллаборативной фильтрации и других. Среди ключевых особенностей Apache Mahout можно выделить следующие:

Масштабируемость: Mahout может эффективно обрабатывать большие массивы данных и масштабироваться для работы с большими данными с помощью Apache Hadoop.
Гибкость: Поддерживает множество языков программирования.
Расширяемость: Mahout предоставляет основу для создания собственных алгоритмов и интеграции с другими инструментами и библиотеками.

Weka

Weka — это популярный инструмент машинного обучения с открытым исходным кодом, который предоставляет набор алгоритмов для предварительной обработки данных, классификации, регрессии, кластеризации и визуализации. Он широко используется в академической и промышленной среде и поддерживает различные форматы файлов. Среди ключевых особенностей Weka можно выделить следующие:

Удобный интерфейс: Weka предоставляет графический пользовательский интерфейс, который позволяет пользователям легко изучать и анализировать данные.
Расширяемость: Weka позволяет пользователям разрабатывать и интегрировать в инструмент свои собственные алгоритмы и расширения.
Исчерпывающая документация и поддержка: Weka имеет большое сообщество пользователей и разработчиков и предоставляет обширную документацию, учебные пособия и форумы для поддержки.