Era jest tutaj i robi duże postępy w dziedzinie technologii, a według raportu Gartnera uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja stworzą 2,3 miliona Miejsca pracy do 2020 r. I ten ogromny wzrost doprowadził do ewolucji różnych narzędzi uczenia maszynowego, które omówimy w tym artykule.
Co to jest uczenie maszynowe?
Uczenie maszynowe to rodzaj co pozwala aplikacjom na uczenie się na podstawie danych i dokładniejsze przewidywanie wyników bez interwencji człowieka.
Uczenie maszynowe to koncepcja, która pozwala maszynie uczyć się na przykładach i doświadczeniach, a także bez konieczności bezpośredniego programowania. Aby tak się stało, mamy obecnie dostępnych wiele narzędzi do uczenia maszynowego. Przyjrzyjmy się niektórym z najważniejszych i najpopularniejszych.
Najlepsze narzędzia do uczenia maszynowego
- Scikit-Learn
Jest to darmowa biblioteka do uczenia maszynowego dla języka programowania Python. Jest to proste i wydajne narzędzie do eksploracji i analizy danych. Zbudowany na , SciPy i .
Zapewnia szereg nadzorowanych i nienadzorowanych algorytmów uczenia się w Pythonie, takich jak klasyfikacja, regresja, grupowanie, redukcja wymiarowa.
- KNIME
KNIME (Konstanz Information Miner), to bezpłatna platforma typu open source do analizy, raportowania i integracji danych, stworzona z myślą o zaawansowanych analizach Oparty na GUI przepływ pracy. Oznacza to, że nie musisz wiedzieć, jak kodować, aby móc pracować przy użyciu KNIME i uzyskiwać spostrzeżenia.
Możesz pracować od samego początku Zbieranie danych i tworzenie modeli do wdrożenia i produkcji . Konsoliduje wszystkie funkcje całego procesu w jednym przepływie pracy.
- TensorFlow
Stworzony przez zespół Google Brain, TensorFlow jest biblioteką typu open source do obliczeń numerycznych i uczenia maszynowego na dużą skalę. Jeśli chodzi o starcie struktur sztucznej inteligencji, TensorFlow pojawia się jako platforma wyraźny zwycięzca większość czasu.
TensorFlow zapewnia przystępną i czytelną składnię, która jest niezbędna do ułatwienia korzystania z tych zasobów programistycznych i ich bycia niski poziom Library zapewnia większą elastyczność, a dzięki nowej wersji 2.0 po prostu będzie na szczycie dla każdego uczenia maszynowego lub Głęboka nauka cel, powód. Jest to jedno z najlepszych dostępnych narzędzi do uczenia maszynowego.
jak podnieść coś do potęgi w Javie
- WEKA
WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis) to plik Otwarte źródło Oprogramowanie Java który ma zbiór algorytmów uczenia maszynowego do zadań eksploracji danych i eksploracji danych. Jest to jedno z najpotężniejszych narzędzi uczenia maszynowego do zrozumienia i wizualizacji algorytmów uczenia maszynowego na komputerze lokalnym.
Ma zarówno plik Graficzny Interfejs i Wiersz poleceń Berło. Jedyny minusem do tego jest to, że jest niewiele dokumentacji i wsparcie online są dostępne.
- Torch / Pytorch
jest Biblioteka oparta na Pythonie zbudowany, aby zapewnić elastyczność jako platforma programistyczna uczenia głębokiego. Przepływ pracy PyTorch jest tak zbliżony, jak to tylko możliwe, do naukowej biblioteki obliczeniowej Pythona - NumPy. Jest aktywnie używany przez Facebook dla całej swojej pracy Machine Learning lub Deep Learning.
Dynamiczne wykresy obliczeniowe są główną atrakcją Pytorch. Wsparcie dla CUDA zapewnia, że kod może działać na GPU, skracając w ten sposób czas potrzebny do uruchomienia kodu i zwiększając ogólną wydajność systemu.
- RapidMiner
RapidMiner to platforma do nauki o danych dla jednoczących się zespołów przygotowanie danych, uczenie maszynowe i predykcyjne wdrażanie modeli . Posiada potężny i niezawodny graficzny interfejs użytkownika, który umożliwia użytkownikom tworzenie, dostarczanie i utrzymywanie analiz predykcyjnych.
Dzięki RapidMiner, uporządkowane, zdezorganizowane i pozornie bezużyteczne dane stają się bardzo cenny ponieważ upraszcza dostęp do danych i umożliwia ich uporządkowanie w sposób łatwy do zrozumienia dla Ciebie i Twojego zespołu.
- Google Cloud AutoML
Google Cloud AutoML udostępnia możliwości uczenia maszynowego, nawet jeśli masz ograniczoną wiedzę na temat uczenia maszynowego. Google usługa znakowania ludzi może wyznaczyć zespół ludzi do pracy nad adnotacjami lub czyszczeniem etykiet, aby upewnić się, że modele są szkolone w zakresie danych wysokiej jakości. Jakie to jest świetne!
Mają różne produkty do różnych celów, co czyni je bardzo dobrym narzędziem do uczenia maszynowego. Niektórzy z nich są:
- AutoML Vision : Zdjęcia
- AutoML Video Intelligence : Wideo
- Język naturalny AutoML : Struktura i znaczenie tekstu
- Tłumaczenie AutoML : Dynamiczne wykrywanie i tłumaczenie między językami
- Tabele AutoML : Tworzy model na podstawie ustrukturyzowanych danych
- Azure Machine Learning Studio
Microsoft Azure Machine Learning Studio to platforma współpracy, Przeciągnij i upuść Narzędzie Machine Learning, którego można używać do tworzenia, testowania i wdrażania rozwiązań do analizy predykcyjnej na danych.
Zestawy danych i moduły analityczne przeciągasz i upuszczasz na interaktywną kanwę, łącząc je ze sobą, tworząc plik eksperyment , który jest uruchamiany w usłudze Machine Learning Studio. Jest nie wymaga programowania , wystarczy wizualnie połączyć zestawy danych i moduły w celu stworzenia modelu analizy predykcyjnej.
- Accord.NET
Accord.NET to platforma uczenia maszynowego .NET połączona z platformą Biblioteki do przetwarzania dźwięku i obrazu całkowicie napisany w C #. Hasło brzmi „ Uczenie maszynowe w ciągu minuty ”.
Jest to kompletna platforma do tworzenia aplikacji komputerowych do przetwarzania obrazu, odsłuchów komputerowych, przetwarzania sygnałów i aplikacji statystycznych na poziomie produkcyjnym. Biblioteki są udostępniane z kodu źródłowego, a także poprzez instalator wykonywalny i NuGet menedżer pakietów. Jedyny wada jest to, że obsługuje tylko języki obsługiwane przez sieć.
- COLAB
CoLab (Colaboratory) jest darmowy Notatnik Jupyter środowisko, które nie wymaga konfiguracji i działa całkowicie w chmurze. Jest to projekt badawczy Google stworzony, aby pomóc w rozpowszechnianiu edukacji i badań w zakresie uczenia maszynowego.
Jest to zdecydowanie jedno z najlepszych narzędzi uczenia maszynowego, szczególnie dla naukowców zajmujących się danymi, ponieważ nie musisz instalować ręcznie wszystkie pakiety i biblioteki, po prostu zaimportuj je bezpośrednio, wywołując je. Możesz bezpośrednio zapisać swój projekt na Dysku Google, GitHub lub dowolnej lokalizacji, a także w różnych formatach.
I tym samym dochodzimy do końca tego artykułu. Mam nadzieję, że masz wystarczająco dużo opcji, aby rozpocząć tworzenie programu uczenia maszynowego i pracować nad nim. Edureka's sprawia, że jesteś biegły w technikach, takich jak uczenie nadzorowane, uczenie się bez nadzoru i przetwarzanie języka naturalnego. Obejmuje szkolenia dotyczące najnowszych osiągnięć i podejść technicznych w dziedzinie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, takich jak uczenie głębokie, modele graficzne i uczenie się ze wzmocnieniem.