Éra je tu a robí veľký pokrok v technologickej oblasti a podľa správy spoločnosti Gartner vytvorí strojové učenie a umelá inteligencia 2,3 milióna Pracovné miesta do roku 2020 a tento masívny rast viedli k vývoju rôznych nástrojov strojového učenia, ktorým sa budeme venovať v tomto článku.
Čo je to strojové učenie?
Strojové učenie je typ ktorý umožňuje softvérovým aplikáciám učiť sa z údajov a predvídať výsledky bez ľudskej intervencie.
Machine Learning je koncept, ktorý umožňuje stroju učiť sa z príkladov a skúseností, a to tiež bez toho, aby bol výslovne naprogramovaný. Aby sme to dosiahli, dnes máme k dispozícii veľa nástrojov pre strojové učenie. Pozrime sa na tie najdôležitejšie a najobľúbenejšie.
Najlepšie nástroje strojového učenia
- Scikit-uč sa
Je to bezplatná softvérová knižnica strojového učenia pre programovací jazyk Python. Je to jednoduchý a efektívny nástroj na dolovanie a analýzu údajov. Postavené na , SciPy a .
Poskytuje celý rad učiacich sa algoritmov pod dohľadom a bez dozoru v Pythone, ako je klasifikácia, regresia, klastrovanie, dimenzionálna redukcia.
- KNIME
KNIME (Konstanz Information Miner), je bezplatná a otvorená platforma pre analýzu, vykazovanie a integráciu údajov, postavená pre výkonnú analýzu na Založené na GUI pracovný tok. To znamená, že nemusíte vedieť kódovať, aby ste boli schopní pracovať pomocou KNIME a odvodiť štatistiky.
Môžete pracovať celú cestu od Zhromažďovanie údajov a vytváranie modelov pre nasadenie a výrobu . Spája všetky funkcie celého procesu do jedného pracovného toku.
- TensorFlow
Vytvorený tímom Google Brain, TensorFlow je open source knižnica pre numerické výpočty a rozsiahle strojové učenie. Pokiaľ ide o zúčtovanie rámcov umelej inteligencie, zistíte, že TensorFlow sa javí ako a jasný víťaz väčšinu času.
TensorFlow poskytuje prístupnú a čitateľnú syntax, ktorá je nevyhnutná na to, aby sa tieto programovacie prostriedky ľahšie používali a aby boli nízky level knižnica poskytuje väčšiu flexibilitu a s novým v2.0 bude na vrchole každého strojového učenia alebo Hlboké učenie účel. Je to jeden z najlepších dostupných nástrojov pre strojové učenie.
- WEKA
WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis) je server Open source Softvér Java ktorá má zbierku algoritmov strojového učenia pre úlohy dolovania a prieskumu údajov. Je to jeden z najsilnejších nástrojov strojového učenia pre porozumenie a vizualizáciu algoritmov strojového učenia na vašom lokálnom stroji.
Má oboje a Grafické Rozhranie a Príkazový riadok Rozhranie. Jediný nevýhoda k tomu je, že existuje málo dokumentácie a online podpora sú k dispozícii.
- Pochodeň / Pytorch
je a knižnica založená na pythone postavené tak, aby poskytovalo flexibilitu ako platforma pre rozvoj hlbokého vzdelávania. Pracovný tok PyTorch je čo najbližší k vedeckej výpočtovej knižnici Pythonu - NumPy. Aktívne ho používajú Facebook pre celú svoju prácu s Machine Learning alebo Deep Learning.
Dynamické výpočtové grafy sú hlavným vrcholom Pytorcha. Podpora pre ZÁZRAKY zaisťuje, že kód môže bežať na GPU, čím skracuje čas potrebný na spustenie kódu a zvyšuje celkový výkon systému.
- RapidMiner
RapidMiner je platforma pre dátovú vedu pre tímy, ktoré sa združujú príprava údajov, strojové učenie a nasadenie prediktívnych modelov . Má výkonné a robustné grafické používateľské rozhranie, ktoré umožňuje používateľom vytvárať, dodávať a udržiavať prediktívne analýzy.
S RapidMinerom sa stanú prehľadné, neusporiadané a zdanlivo zbytočné údaje veľmi cenné pretože to zjednodušuje prístup k dátam a umožňuje vám ich štruktúrovať spôsobom, ktorý je pre vás a váš tím ľahko pochopiteľný.
- Google Cloud AutoML
Google Cloud AutoML vám dáva silu strojového učenia k dispozícii, aj keď máte obmedzené znalosti strojového učenia. Google služba označovania ľudí môže dať tímu ľudí prácu s anotáciami alebo čistením štítkov, aby sa ubezpečil, že vaše modely sú trénované na vysoko kvalitných údajoch. Aké je to super!
Majú rôzne produkty na rôzne účely, čo z neho robí veľmi dobrý nástroj pre strojové učenie. Niektoré z nich sú:
- AutoML Vision : Snímky
- AutoML Video Intelligence : Video
- Prirodzený jazyk AutoML : Štruktúra a význam textu
- AutoML preklad : Dynamicky zisťovať a prekladať medzi jazykmi
- Tabuľky AutoML : Stavia model na štruktúrovaných dátach
- Štúdio Azure Machine Learning
Microsoft Azure Machine Learning Studio je spolupráca, Presuňte myšou Nástroj strojového učenia, ktorý môžete použiť na zostavenie, testovanie a nasadenie prediktívnych analytických riešení pre vaše dáta.
je sas programovací jazyk
Dátové súbory a analytické moduly presuniete myšou na interaktívne plátno a spojíte ich dohromady, aby vytvorili jeden experiment , ktoré prevádzkujete v štúdiu strojového učenia. Existuje nie je potrebné programovanie , stačí vizuálne prepojiť súbory údajov a moduly a vytvoriť si model prediktívnej analýzy.
- Accord.NET
Accord.NET je .NET framework pre strojové učenie kombinovaný s Knižnice na spracovanie zvuku a obrazu úplne napísaný v C #. Slogan je „ Strojové učenie vyrobené za minútu „.
Jedná sa o kompletný rámec pre vytváranie produkčných aplikácií pre počítačové videnie, počítačový konkurz, spracovanie signálu a štatistiku. Knižnice sú prístupné zo zdrojového kódu a tiež prostredníctvom spustiteľného inštalačného programu & NuGet správca balíkov. Jediný nevýhoda je to, že podporuje. Iba podporované jazyky.
- COLAB
CoLab (Colaboratory) je zadarmo Notebook Jupyter prostredie, ktoré nevyžaduje žiadne nastavenie a beží úplne v cloude. Jedná sa o výskumný projekt Google, ktorý bol vytvorený za účelom šírenia strojového učenia a výskumu.
Je to zďaleka jeden z najlepších nástrojov strojového učenia, najmä pre vedcov v oblasti dát, pretože nemusíte manuálne inštalovať všetky balíky a knižnice, jednoducho ich importujte priamo tak, že ich zavoláte. Svoj projekt môžete priamo uložiť na Disk Google, GitHub alebo na ľubovoľné miesto a v rôznych formátoch.
A týmto sa dostávame na koniec tohto článku. Dúfam, že máte dostatok možností, aby ste mohli začať budovať svoj program strojového učenia a pracovať na ňom. Edureka’s vám umožní ovládať techniky, ako je supervidované učenie, nekontrolované učenie a spracovanie prirodzeného jazyka. Zahŕňa školenie o najnovších pokrokoch a technických prístupoch v oblasti umelej inteligencie a strojového učenia, ako sú napríklad Deep Learning, Graphical Models a Reinforcement Learning.