Najboljša orodja za strojno učenje, ki jih je dobro poznati

Vsako leto se v digitalnem svetu pojavijo nove modne besede in fraze. Priliv novih izrazov pomeni, da morajo vsi ambiciozni tehnološki guruji slediti njihovim novostim, zlasti če želijo ohraniti svoj sloves sodobnega in modernega človeka. Ena od najnovejših besednih zvez, ki je vedno bolj prepoznavna, je “strojno učenje”. Če zanj še niste slišali, se ne obremenjujte – to je vaša priložnost, da se vključite v dogajanje.

Kaj je strojno učenje?

Preprosto povedano, strojno učenje je oblika umetne inteligence, ki avtomatizira analizo podatkov in omogoča računalnikom, da se z izkušnjami naučijo opravljati naloge brez izrecnega programiranja. Nobena skrivnost ni, da je po veščinah s področja umetne inteligence in strojnega učenja vedno večje povpraševanje. Na tako hitro rastočem trgu, kot je ta, je na voljo množica orodij za strojno učenje. Če izberete pravo za vas, lahko s strojnim učenjem različne procese naredite hitrejše in učinkovitejše. Pravilna izbira za vas in vašo organizacijo je lahko zapletena, vendar vas bomo seznanili z nekaj najbolj priljubljenimi, da boste lažje začeli. Oglejmo si najboljša orodja za strojno učenje.

Strojno učenje Microsoft Azure

Azure Machine Learning je platforma v oblaku, ki razvijalcem omogoča gradnjo, usposabljanje in uporabo modelov umetne inteligence. Microsoft nenehno posodablja in izboljšuje svoja orodja za strojno učenje, pred kratkim pa je napovedal spremembe v orodju Azure Machine Learning, s katerimi je upokojil Azure Machine Learning Workbench.

IBM Watson

Watson Machine Learning je IBM-ova storitev v oblaku, ki uporablja podatke za uvajanje modelov strojnega učenja in globokega učenja v produkcijo. To orodje za strojno učenje uporabnikom omogoča izvajanje usposabljanja in točkovanja, dveh temeljnih operacij strojnega učenja. Ne pozabite, da je IBM Watson najprimernejši za gradnjo aplikacij za strojno učenje prek povezav API.

Google TensorFlow

TensorFlow, ki se v Googlu uporablja za raziskave in produkcijo, je odprtokodna programska knjižnica za programiranje podatkovnih tokov. TensorFlow je ogrodje za strojno učenje. To orodje za strojno učenje je razmeroma novo na trgu in se hitro razvija. Enostavna vizualizacija nevronskih omrežij v TensorFlow je verjetno najbolj privlačna lastnost za razvijalce.

Amazon strojno učenje

Ne sme biti presenečenje, da Amazon ponuja impresivno število orodij za strojno učenje. Na spletni strani AWS je navedeno, da je Amazon Machine Learning upravljana storitev za gradnjo modelov strojnega učenja in ustvarjanje napovedi. Amazon Machine Learning vključuje orodje za samodejno preoblikovanje podatkov, kar uporabniku še dodatno poenostavi orodje za strojno učenje. Poleg tega Amazon ponuja tudi druga orodja za strojno učenje, kot je Amazon SageMaker, ki je popolnoma upravljana platforma, ki razvijalcem in podatkovnim znanstvenikom olajša uporabo modelov strojnega učenja.

OpenNN

OpenNN je odprtokodna programska knjižnica za razvoj nevronskih mrež. Zagotavlja visoko zmogljivo izvajanje različnih vrst nevronskih mrež. Ponuja enostaven za uporabo vmesnik s širokim naborom možnosti prilagajanja, zato je primerna za začetnike in napredne uporabnike. Poleg tega podpira več operacijskih sistemov in programskih jezikov, njena računska hitrost pa je optimizirana za arhitekture CPU in GPU. Njegove funkcije vključujejo:

odprtokodna programska knjižnica za nevronske mreže.
Podpira različne vrste nevronskih mrež.
Uporabniku prijazen vmesnik z možnostmi prilagajanja.

PyTorch

PyTorch je odprtokodna knjižnica za strojno učenje, ki se pogosto uporablja za naloge globokega učenja. Razvila jo je Facebookova raziskovalna skupina za umetno inteligenco in temelji na knjižnici Torch. Zaradi dinamičnega sistema računskih grafov, prilagodljivosti in vmesnika, enostavnega za uporabo, je PyTorch priljubljena izbira med raziskovalci in praktiki. Njegove funkcije vključujejo:

Dinamični sistem računskih grafov.
Podpora za tenzorsko računanje z grafičnimi procesorji.
Enostaven vmesnik za uporabo in obsežna dokumentacija.

Vertex AI

Vertex AI je platforma za strojno učenje v oblaku, ki jo je razvil Google. Razvijalcem in podatkovnim znanstvenikom omogoča gradnjo, uvajanje in upravljanje obsežnih modelov strojnega učenja. Vertex AI podpira različna priljubljena ogrodja in orodja za strojno učenje, vključno s TensorFlow, PyTorch in scikit-learn. Njegove funkcije in orodja so zasnovani tako, da racionalizirajo delovni proces strojnega učenja ter uporabnikom pomagajo doseči hitrejše in natančnejše rezultate. Njegove funkcije vključujejo:

orodja AutoML za samodejno izbiro modela in nastavitev hiperparametrov.
Integracija z drugimi storitvami Google Cloud za nemoteno upravljanje in uvajanje podatkov.
Orodja za spremljanje modelov in pojasnjevanje, ki pomagajo zagotavljati poštenost in zanesljivost modelov.

BigML

BigML je platforma za strojno učenje v oblaku, ki uporabnikom omogoča hitro in enostavno izdelavo in uporabo napovednih modelov. Z uporabniku prijaznim vmesnikom in zmogljivimi orodji za avtomatizacijo BigML organizacijam omogoča, da iz svojih podatkov pridobijo vpogled in sprejemajo boljše odločitve. Nekatere od njenih ključnih funkcij vključujejo:

avtomatizirano strojno učenje: Zmožnost AutoML podjetja BigML samodejno izbere najboljši algoritem in hiperparametre za določeno nalogo ter tako skrajša čas in zmanjša strokovno znanje, potrebno za izdelavo natančnih modelov.
Razložljivost modelov: Platforma BigML zagotavlja preglednost, kako modeli pripravljajo napovedi, kar uporabnikom omogoča razumevanje in potrjevanje rezultatov.
Brezhibna integracija: BigML se povezuje s številnimi podatkovnimi viri in orodji ter strojno učenje vključuje v obstoječe delovne postopke.

Apache Mahout

Apache Mahout je odprtokodna knjižnica za strojno učenje, zasnovana za zagotavljanje skalabilnih in učinkovitih izvedb algoritmov strojnega učenja. Med drugim vključuje vrsto algoritmov za grozdenje, klasifikacijo in sodelovalno filtriranje. Nekatere ključne značilnosti Apache Mahout so:

Skalabilnost: Mahout lahko učinkovito obdeluje velike nabore podatkov in se lahko s pomočjo Apache Hadoop poveča za obdelavo velikih količin podatkov.
Prilagodljivost: Podpira več programskih jezikov.
Razširljivost: Mahout zagotavlja ogrodje za gradnjo algoritmov po meri in povezovanje z drugimi orodji in knjižnicami.

Weka

Weka je priljubljeno odprtokodno orodje za strojno učenje, ki zagotavlja zbirko algoritmov za predobdelavo podatkov, klasifikacijo, regresijo, grozdenje in vizualizacijo. Široko se uporablja v akademskih in industrijskih okoljih ter podpira različne formate datotek. Nekatere ključne funkcije programa Weka so:

Uporabniku prijazen vmesnik: Weka ponuja grafični uporabniški vmesnik, ki uporabnikom omogoča enostavno raziskovanje in analiziranje podatkov.
Razširljivost: Weka uporabnikom omogoča, da v orodje razvijejo in vključijo lastne algoritme in razširitve.
Izčrpna dokumentacija in podpora: Weka ima veliko skupnost uporabnikov in razvijalcev ter zagotavlja obsežno dokumentacijo, navodila in forume za podporo.