De bästa verktygen för maskininlärning som det är bra att känna till

Varje år som går ger den digitala världen en helt ny skörd av buzzwords och fraser. Inflödet av nya termer innebär att alla blivande teknikgurus är tvungna att hänga med, särskilt om de vill behålla sitt rykte om att vara aktuella och hippa. En av de senaste buzz-fraserna som får allt större synlighet är ”Machine Learning”. Om du inte har hört talas om honom ännu, stressa inte – det här är din chans att komma in i bilden.

Vad är maskininlärning?

Enkelt uttryckt är maskininlärning en form av artificiell intelligens som automatiserar dataanalys och låter datorer lära sig genom erfarenhet för att utföra uppgifter utan uttrycklig programmering. Det är ingen hemlighet att kompetens inom artificiell intelligens och maskininlärning efterfrågas alltmer. På en marknad som växer så snabbt som den här finns det en uppsjö av verktyg för maskininlärning. Om du väljer det som är rätt för dig kan maskininlärning göra olika processer snabbare och mer effektiva. Att göra rätt val för dig och din organisation kan vara svårt, men vi kommer att ta dig igenom några av de mest populära för att hjälpa dig att komma igång. Låt oss ta en titt på de bästa verktygen för maskininlärning.

Microsoft Azure maskininlärning

Azure Machine Learning är en molnplattform som gör det möjligt för utvecklare att bygga, träna och distribuera modeller för artificiell intelligens. Microsoft gör ständigt uppdateringar och förbättringar av sina maskininlärningsverktyg och har nyligen meddelat ändringar i Azure Machine Learning, där Azure Machine Learning Workbench går i pension.

IBM Watson

Watson Machine Learning är en molntjänst från IBM som använder data för att sätta maskininlärnings- och djupinlärningsmodeller i produktion. Med detta maskininlärningsverktyg kan användare utföra träning och poängsättning, två grundläggande maskininlärningsoperationer. Tänk på att IBM Watson är bäst lämpad för att bygga maskininlärningsapplikationer via API-anslutningar.

Google TensorFlow

TensorFlow, som används för forskning och produktion på Google, är ett programvarubibliotek med öppen källkod för dataflow-programmering. I slutändan är TensorFlow ett ramverk för maskininlärning. Detta maskininlärningsverktyg är relativt nytt på marknaden och utvecklas snabbt. TensorFlows enkla visualisering av neurala nätverk är sannolikt den mest attraktiva funktionen för utvecklare.

Amazon maskininlärning

Det borde inte komma som någon överraskning att Amazon erbjuder ett imponerande antal maskininlärningsverktyg. Enligt AWS webbplats är Amazon Machine Learning en hanterad tjänst för att bygga maskininlärningsmodeller och generera förutsägelser. Amazon Machine Learning innehåller ett verktyg för automatisk datatransformation, vilket förenklar maskininlärningsverktyget ytterligare för användaren. Dessutom erbjuder Amazon även andra maskininlärningsverktyg som Amazon SageMaker, som är en fullt hanterad plattform som gör det enkelt för utvecklare och datavetare att använda maskininlärningsmodeller.

OpenNN

OpenNN är ett programvarubibliotek med öppen källkod för utveckling av neurala nätverk. Det ger en högpresterande implementering av olika typer av neurala nätverk. Det har ett lättanvänt gränssnitt med många olika anpassningsalternativ, vilket gör det lämpligt för både nybörjare och avancerade användare. Dessutom stöder det flera operativsystem och programmeringsspråk, och dess beräkningshastighet är optimerad för både CPU- och GPU-arkitekturer. Dess funktioner inkluderar:

• Programvarubibliotek med öppen källkod för neurala nätverk.
• Stöder olika typer av neurala nätverk.
• Användarvänligt gränssnitt med anpassningsalternativ.

PyTorch

PyTorch är ett maskininlärningsbibliotek med öppen källkod som ofta används för djupinlärningsuppgifter. Det utvecklades av Facebooks forskningsgrupp för artificiell intelligens och är baserat på Torch-biblioteket. PyTorchs dynamiska beräkningsgrafsystem, flexibilitet och lättanvända gränssnitt gör det till ett populärt val bland forskare och utövare. Bland funktionerna kan nämnas

• Dynamiskt system för beräkningsgrafer.
• Stöd för tensorberäkningar med GPU:er.
• Lättanvänt gränssnitt och omfattande dokumentation.

Vertex AI

Vertex AI är en molnbaserad maskininlärningsplattform som utvecklats av Google. Det gör det möjligt för utvecklare och datavetare att bygga, distribuera och hantera storskaliga maskininlärningsmodeller. Vertex AI stöder olika populära maskininlärningsramar och verktyg, inklusive TensorFlow, PyTorch och scikit-learning. Dess funktioner och verktyg är utformade för att effektivisera arbetsflödet för maskininlärning och hjälpa användare att uppnå snabbare och mer exakta resultat. Dess funktioner inkluderar:

• AutoML-verktyg för automatiserat modellval och hyperparameterinställning.
• Integration med andra Google Cloud-tjänster för sömlös datahantering och distribution.
• Verktyg för modellövervakning och förklarbarhet som hjälper till att säkerställa modellens rättvisa och tillförlitlighet.

BigML

BigML är en molnbaserad maskininlärningsplattform som gör det möjligt för användare att snabbt och enkelt bygga och distribuera prediktiva modeller. Med ett användarvänligt gränssnitt och kraftfulla automatiseringsverktyg gör BigML det möjligt för organisationer att få insikter från sina data och fatta bättre beslut. Några av dess viktigaste funktioner inkluderar:

• Automatiserad maskininlärning: BigML:s AutoML-funktion väljer automatiskt den bästa algoritmen och hyperparametrarna för en viss uppgift, vilket minskar den tid och expertis som krävs för att bygga korrekta modeller.
• Modellens förklarbarhet: BigML:s plattform ger insyn i hur modeller gör förutsägelser, vilket gör det möjligt för användare att förstå och validera resultaten.
• Sömlös integration: BigML integreras med ett brett utbud av datakällor och verktyg, vilket gör det möjligt att integrera maskininlärning i befintliga arbetsflöden.

Apache Mahout

Apache Mahout är ett maskininlärningsbibliotek med öppen källkod som är utformat för att tillhandahålla skalbara och effektiva implementeringar av maskininlärningsalgoritmer. Det innehåller en rad algoritmer för bland annat klustring, klassificering och kollaborativ filtrering. Några av de viktigaste funktionerna i Apache Mahout är

• Skalbarhet: Mahout kan effektivt hantera stora datamängder och kan skalas upp för att hantera stora datamängder med hjälp av Apache Hadoop.
• Flexibilitet: Stöd för flera olika programmeringsspråk.
• Utökningsbarhet: Mahout tillhandahåller ett ramverk för att bygga anpassade algoritmer och integrera med andra verktyg och bibliotek.

Weka

Weka är ett populärt verktyg för maskininlärning med öppen källkod som tillhandahåller en samling algoritmer för dataförbehandling, klassificering, regression, klustring och visualisering. Det används ofta i akademiska och industriella miljöer och stöder en mängd olika filformat. Några av de viktigaste funktionerna i Weka är:

• Användarvänligt gränssnitt: Weka tillhandahåller ett grafiskt användargränssnitt som gör det möjligt för användare att enkelt utforska och analysera data.
• Utökningsbarhet: Weka tillåter användare att utveckla och integrera sina egna algoritmer och tillägg i verktyget.
• Omfattande dokumentation och support: Weka har en stor gemenskap av användare och utvecklare och tillhandahåller omfattande dokumentation, handledning och forum för support.