Найкращі інструменти машинного навчання, про які варто знати

Кожен рік приносить у цифровий світ новий урожай модних слів і фраз. Приплив нових термінів означає, що всі технологічні гуру-початківці зобов’язані йти в ногу з часом, особливо якщо вони хочуть зберегти свою репутацію сучасних і модних. Одна з останніх модних фраз, яка набуває все більшої популярності, – це “машинне навчання”. Якщо ви ще не чули про нього, не хвилюйтеся – це ваш шанс потрапити в курс справи.

Що таке машинне навчання?

Простіше кажучи, машинне навчання – це форма штучного інтелекту, яка автоматизує аналіз даних, дозволяючи комп’ютерам вчитися на власному досвіді виконувати завдання без явного програмування. Не секрет, що навички штучного інтелекту та машинного навчання користуються все більшим попитом. На ринку, що розвивається так швидко, як цей, існує безліч інструментів машинного навчання. Якщо ви оберете той, який підходить саме вам, машинне навчання може зробити різні процеси швидшими та ефективнішими. Зробити правильний вибір для вас і вашої організації може бути непросто, але ми розповімо вам про декілька найпопулярніших інструментів, які допоможуть вам розпочати роботу. Давайте розглянемо найкращі інструменти машинного навчання.

Microsoft Azure Machine Learning

Azure Machine Learning – це хмарна платформа, яка дозволяє розробникам створювати, навчати та розгортати моделі штучного інтелекту. Microsoft постійно оновлює та вдосконалює свої інструменти машинного навчання і нещодавно оголосила про зміни в Azure Machine Learning, скасувавши інструмент Azure Machine Learning Workbench.

IBM Watson

Watson Machine Learning – це хмарний сервіс IBM, який використовує дані для впровадження моделей машинного навчання та глибокого навчання у виробництво. Цей інструмент машинного навчання дозволяє користувачам виконувати навчання та оцінювання – дві основні операції машинного навчання. Майте на увазі, що IBM Watson найкраще підходить для створення додатків машинного навчання за допомогою API-з’єднань.

Google TensorFlow

TensorFlow, який використовується для досліджень і виробництва в Google, – це програмна бібліотека з відкритим вихідним кодом для програмування потоків даних. Коротше кажучи, TensorFlow – це фреймворк для машинного навчання. Цей інструмент машинного навчання є відносно новим на ринку і швидко розвивається. Легка візуалізація нейронних мереж у TensorFlow, ймовірно, є найпривабливішою функцією для розробників.

Машинне навчання Amazon

Не дивно, що Amazon пропонує вражаючу кількість інструментів машинного навчання. Згідно з веб-сайтом AWS, Amazon Machine Learning – це керований сервіс для побудови моделей машинного навчання та генерації прогнозів. Amazon Machine Learning включає в себе інструмент автоматичного перетворення даних, що ще більше спрощує процес машинного навчання для користувача. Крім того, Amazon також пропонує інші інструменти машинного навчання, такі як Amazon SageMaker, який є повністю керованою платформою, що полегшує розробникам і дослідникам даних використання моделей машинного навчання.

OpenNN

OpenNN – це бібліотека програмного забезпечення з відкритим вихідним кодом для розробки нейронних мереж. Вона забезпечує високопродуктивну реалізацію різних типів нейронних мереж. Вона пропонує простий у використанні інтерфейс з широким спектром можливостей налаштування, що робить її придатною для початківців і досвідчених користувачів. Крім того, він підтримує кілька операційних систем і мов програмування, а його обчислювальна швидкість оптимізована для архітектур CPU і GPU. Його можливості включають в себе

• Бібліотека нейромережевого програмного забезпечення з відкритим вихідним кодом.
• Підтримує різні типи нейронних мереж.
• Зручний інтерфейс з можливістю кастомізації.

PyTorch

PyTorch – це бібліотека машинного навчання з відкритим вихідним кодом, яка широко використовується для завдань глибокого навчання. Вона була розроблена дослідницькою групою штучного інтелекту Facebook і базується на бібліотеці Torch. Динамічна обчислювальна графова система PyTorch, гнучкість і простий у використанні інтерфейс роблять її популярним вибором серед дослідників і практиків. Його можливості включають в себе:

• Динамічна обчислювальна графова система.
• Підтримка обчислення тензорів на графічних процесорах.
• Простий у використанні інтерфейс та обширна документація.

Vertex AI

Vertex AI – це хмарна платформа машинного навчання, розроблена Google. Вона дозволяє розробникам і дослідникам даних створювати, розгортати і керувати великомасштабними моделями машинного навчання. Vertex AI підтримує різні популярні фреймворки та інструменти машинного навчання, включаючи TensorFlow, PyTorch і scikit-learn. Його функції та інструменти призначені для оптимізації робочого процесу машинного навчання і допомагають користувачам досягати більш швидких і точних результатів. До його можливостей відносяться

• Інструменти AutoML для автоматизованого вибору моделі та налаштування гіперпараметрів.
• Інтеграція з іншими хмарними сервісами Google для безперешкодного управління даними та розгортання.
• Інструменти моніторингу та пояснення моделей, що допомагають забезпечити їхню достовірність та надійність.

BigML

BigML – це хмарна платформа машинного навчання, яка дозволяє користувачам швидко і легко створювати і розгортати предиктивні моделі. Завдяки зручному інтерфейсу та потужним інструментам автоматизації BigML дозволяє організаціям отримувати інформацію з даних та приймати кращі рішення. Деякі з його ключових особливостей включають

• Автоматизоване машинне навчання: Функція автоматичного машинного навчання BigML автоматично обирає найкращий алгоритм і гіперпараметри для конкретного завдання, скорочуючи час і досвід, необхідні для побудови точних моделей.
• Пояснюваність моделі: Платформа BigML забезпечує прозорість того, як моделі роблять прогнози, що дозволяє користувачам розуміти і перевіряти результати.
• Безперешкодна інтеграція: BigML інтегрується з широким спектром джерел даних та інструментів, включаючи машинне навчання в існуючі робочі процеси.

Apache Mahout

Apache Mahout – це бібліотека машинного навчання з відкритим вихідним кодом, розроблена для забезпечення масштабованих і ефективних реалізацій алгоритмів машинного навчання. Вона включає в себе ряд алгоритмів для кластеризації, класифікації та спільної фільтрації, серед іншого. Деякі з ключових особливостей Apache Mahout

• Масштабованість: Mahout може ефективно обробляти великі набори даних і може масштабуватися для роботи з великими даними за допомогою Apache Hadoop.
• Гнучкість: Підтримує декілька мов програмування.
• Розширюваність: Mahout надає фреймворк для створення власних алгоритмів та інтеграції з іншими інструментами та бібліотеками.

Weka

Weka – популярний інструмент машинного навчання з відкритим вихідним кодом, який надає набір алгоритмів для попередньої обробки даних, класифікації, регресії, кластеризації та візуалізації. Він широко використовується в академічному та промисловому середовищі і підтримує різні формати файлів. Ось деякі з ключових особливостей Weka:

• Зручний інтерфейс: Weka надає графічний інтерфейс, який дозволяє користувачам легко досліджувати та аналізувати дані.
• Розширюваність: Weka дозволяє користувачам розробляти та інтегрувати власні алгоритми та розширення в інструмент.
• Вичерпна документація та підтримка: Weka має велику спільноту користувачів і розробників, а також надає вичерпну документацію, навчальні посібники та форуми для підтримки.