10 geriausių mašininio mokymo priemonių, apie kurias turite žinoti

Šiame straipsnyje bus pateiktas geriausių pramonėje galimų mašininio mokymo įrankių sąrašas ir jis padės išsirinkti sau tinkamą.

Epocha yra čia ir daro didelę pažangą technologijos srityje, ir pagal „Gartner“ ataskaitą mašininis mokymasis ir dirbtinis intelektas 2,3 mln Darbas iki 2020 m. Ir šis didžiulis augimas paskatino įvairių mašininio mokymosi priemonių, kurias aptarsime šiame straipsnyje, evoliuciją.

Kas yra mašininis mokymasis?

Mašininis mokymasis yra tam tikras būdas tai leidžia programinės įrangos programoms mokytis iš duomenų ir tiksliau numatyti rezultatus be žmogaus įsikišimo.



skirtumas tarp aws ir žydros spalvos

machine-learning-tools

Mašininis mokymasis yra sąvoka, leidžianti mašinai mokytis iš pavyzdžių ir patirties, be to, ji nėra aiškiai užprogramuota. Kad tai įvyktų, šiandien turime daug mašininio mokymosi įrankių. Pažvelkime į keletą svarbiausių ir populiariausių.

Geriausios mašininio mokymo priemonės

  • „Scikit-Learn“

Tai nemokama programinės įrangos mašininio mokymosi biblioteka, skirta „Python“ programavimo kalbai. Tai paprastas ir efektyvus įrankis duomenų gavybai ir duomenų analizei. Pastatytas ant , SciPy ir .

Tai pateikia daugybę prižiūrimų ir neprižiūrimų „Python“ mokymosi algoritmų, tokių kaip klasifikavimas, regresija, grupavimas, matmenų mažinimas.

  • KNIME

KNIME („Konstanz Information Miner“) yra nemokama ir atviro kodo duomenų analizės, ataskaitų teikimo ir integravimo platforma, sukurta galingai GUI pagrindu darbo eiga. Tai reiškia, kad jūs neturite žinoti, kaip koduoti, kad galėtumėte dirbti naudodami KNIME ir gauti įžvalgų.

Dirbti galite nuo Duomenų rinkimas ir modelių kūrimas diegimui ir gamybai . Jis sujungia visas viso proceso funkcijas į vieną darbo eigą.

  • „TensorFlow“

Sukūrė „Google Brain“ komanda, „TensorFlow“ yra atviro kodo biblioteka skaitiniam skaičiavimui ir didelio masto mašininiam mokymuisi. Kalbant apie dirbtinio intelekto struktūrų demonstravimą, rasite „TensorFlow“, atsirandantį kaip aiškus nugalėtojas daugiausia laiko.

„TensorFlow“ suteikia prieinamą ir įskaitomą sintaksę, kuri yra būtina norint palengvinti šių programavimo išteklių naudojimą ir būti žemas lygis biblioteka suteikia daugiau lankstumo, o su naujuoju v2.0 ji bus tik geriausia bet kokiam mašininiam mokymuisi arba Gilus mokymasis tikslas. Tai yra viena iš geriausių mašininio mokymo priemonių.

  • WEKA

WEKA („Waikato“ aplinka žinių analizei) yra Atviro kodo „Java“ programinė įranga kuriame yra mašininio mokymosi algoritmų rinkinys duomenų gavybai ir duomenų tyrinėjimo užduotims atlikti. Tai yra viena iš galingiausių mašininio mokymosi priemonių, skirta suprasti ir vizualizuoti mašininio mokymosi algoritmus jūsų vietinėje mašinoje.

Jis turi tiek a Grafinis Sąsaja ir Komandinė eilutė Sąsaja. Vienintelis Neigiama pusė tai yra, kad yra nėra daug dokumentų ir internetinė pagalba yra prieinama.

  • Torch / Pytorch

yra pitono biblioteka sukurtas siekiant suteikti lankstumo kaip gilaus mokymosi tobulinimo platformą. „PyTorch“ darbo eiga yra kuo arčiau Python mokslinės skaičiavimo bibliotekos - „NumPy“. Jį aktyviai naudoja Facebook už visą mašininį mokymąsi arba giluminį mokymąsi.

Dinaminio skaičiavimo grafikai yra pagrindinis „Pytorch“ akcentas. Parama Stebuklai užtikrina, kad kodas gali veikti GPU, taip sutrumpindamas kodui paleisti reikalingą laiką ir padidindamas bendrą sistemos našumą.

  • „RapidMiner“

„RapidMiner“ yra vienijanti duomenų mokslo platforma komandoms duomenų paruošimas, mašininis mokymasis ir nuspėjamasis modelio diegimas . Jis turi galingą ir tvirtą grafinę vartotojo sąsają, kuri leidžia vartotojams kurti, teikti ir palaikyti nuspėjamą analizę.

Naudojant „RapidMiner“, duomenys tampa neperkrauti, nesutvarkyti ir, atrodo, nenaudingi labai vertinga nes tai supaprastina prieigą prie duomenų ir leidžia juos struktūrizuoti taip, kad jums ir jūsų komandai būtų lengva suprasti.

  • „Google Cloud AutoML“

„Google Cloud“ „AutoML“ leidžia naudotis mašininio mokymosi galia, net jei turite mažai žinių apie mašininį mokymąsi. „Google“ žmonių ženklinimo tarnyba gali priversti žmonių komandą komentuoti ar valyti etiketes, kad įsitikintų, jog jūsų modeliai mokomi aukštos kokybės duomenų. Argi tai ne šaunu!

Jie turi įvairius skirtingos paskirties produktus, todėl tai yra labai gera mašininio mokymosi priemonė. Kai kurie iš jų yra:

  • „AutoML Vision“ : Vaizdai
  • „AutoML Video Intelligence“ : Vaizdo įrašas
  • „AutoML“ natūrali kalba : Teksto struktūra ir reikšmė
  • „AutoML“ vertimas : Dinamiškai aptikti ir versti iš vienos kalbos į kitą
  • „AutoML“ lentelės : Sukuria struktūrizuotų duomenų modelį
  • „Azure“ mašinų mokymosi studija

„Microsoft Azure“ „Machine Learning Studio“ yra bendradarbiavimas, Tempti ir paleisti Mašininio mokymosi įrankis, kurį galite naudoti kurdami, testuodami ir diegdami nuspėjamosios analizės sprendimus savo duomenims.

Nuvilkite duomenų rinkinius ir analizės modulius į interaktyvią drobę, sujungdami juos kartu suformuodami eksperimentas , kurį valdote mašininio mokymosi studijoje. Yra nereikia programuoti , tiesiog vizualiai sujungdami duomenų rinkinius ir modulius, kad sukurtumėte savo nuspėjamosios analizės modelį.

  • Accord.NET

„Accord.NET“ yra .NET mašininio mokymosi sistema kartu su Garso ir vaizdo apdorojimo bibliotekos visiškai parašyta C #. „Tagline“ yra „ Mašininis mokymasis sukurtas per minutę '.

Tai yra visa sistema, skirta kurti gamybinio lygio kompiuterinę viziją, kompiuterio klausymą, signalų apdorojimą ir statistikos programas. Bibliotekos yra prieinamos iš šaltinio kodo, taip pat per vykdomąjį diegimo programą ir „NuGet“ paketų tvarkyklė. Vienintelis trūkumas yra tai, kad jis palaiko. Tik tinklu palaikomos kalbos.

  • COLAB

„CoLab“ („Colaboratory“) yra nemokama „Jupyter“ užrašų knygelė aplinka, kurios nereikia sąrankos ir kuri veikia tik debesyje. Tai „Google“ tyrimų projektas, sukurtas padėti skleisti mašininio mokymosi švietimą ir tyrimus.

Tai yra viena iš geriausių mašininio mokymosi priemonių, ypač duomenų mokslininkams, nes jums nereikia rankiniu būdu įdiegti visus paketus ir bibliotekas, tiesiog importuokite juos tiesiogiai paskambinę. Galite tiesiogiai išsaugoti savo projektą „Google“ diske, „GitHub“ ar bet kurioje vietoje ir įvairiais formatais.

Ir tuo mes baigėme šį straipsnį. Tikiuosi, kad turite pakankamai galimybių pradėti kurti mašininio mokymosi programą ir ją dirbti. „Edureka“ leidžia išmanyti tokias technikas kaip prižiūrimas mokymasis, neprižiūrimas mokymas ir natūralios kalbos apdorojimas. Tai apima mokymus apie naujausius dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi pasiekimus ir techninius metodus, tokius kaip gilus mokymasis, grafiniai modeliai ir mokymasis sustiprinti.