Aikakausi on täällä ja se on edistynyt paljon tekniikan alalla, ja Gartnerin raportin mukaan koneoppiminen ja tekoäly aikovat luoda 2,3 miljoonaa Työpaikat vuoteen 2020 mennessä ja tämä valtava kasvu ovat johtaneet erilaisten koneoppimistyökalujen kehitykseen, joista keskustelemme tässä artikkelissa.
Mikä on koneoppiminen?
Koneoppiminen on eräänlainen jonka avulla ohjelmistosovellukset voivat oppia tiedoista ja tulla tarkemmiksi ennustamaan tuloksia ilman ihmisen puuttumista.
Koneoppiminen on käsite, jonka avulla kone voi oppia esimerkkeistä ja kokemuksista, ja myös ilman, että sitä olisi erikseen ohjelmoitu. Tämän toteuttamiseksi meillä on tänään tarjolla paljon koneoppimisen työkaluja. Katsotaanpa joitain tärkeimpiä ja suosituimpia.
Parhaat koneoppimistyökalut
- Scikit-Opi
Se on ilmainen ohjelmisto koneoppimiskirjasto Python-ohjelmointikielelle. Se on yksinkertainen ja tehokas työkalu tiedonlouhintaan ja tietojen analysointiin. Rakennettu , SciPy ja .
Se tarjoaa valikoiman valvottuja ja valvomattomia Python-oppimisalgoritmeja, kuten luokittelu, regressio, klusterointi ja ulottuvuuden vähennys.
- RUOKA
RUOKA (Konstanz Information Miner) on ilmainen ja avoimen lähdekoodin data-analyysi-, raportointi- ja integraatioalusta, joka on rakennettu tehokkaalle analytiikalle GUI-pohjainen työnkulku. Tämä tarkoittaa, että sinun ei tarvitse osata koodata, jotta voit työskennellä KNIME: n avulla ja saada oivalluksia.
Voit työskennellä aina Tietojen kerääminen ja mallien luominen käyttöönottoon ja tuotantoon . Se kokoaa kaikki prosessin toiminnot yhdeksi työnkuluksi.
- TensorFlow
Luonut Google Brain -tiimi TensorFlow on avoimen lähdekoodin kirjasto numeeriseen laskentaan ja laajamittaiseen koneoppimiseen. Kun on kyse keinotekoisen älykkyyden kehyksistä, löydät TensorFlow'n nousevan a selkeä voittaja suurimman osan ajasta.
TensorFlow tarjoaa käytettävän ja luettavan syntaksin, joka on välttämätön näiden ohjelmointiresurssien käytön helpottamiseksi ja matala taso kirjasto tarjoaa enemmän joustavuutta, ja uuden v2.0: n myötä se tulee olemaan vain huippu kaikille koneoppimisille tai Syvä oppiminen tarkoitus. Se on yksi parhaista käytettävissä olevista koneoppimistyökaluista.
- WEKA
WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis) on Avoin lähdekoodi Java-ohjelmisto jolla on kokoelma koneoppimisalgoritmeja tiedonlouhintaa ja tiedonhakutehtäviä varten. Se on yksi tehokkaimmista koneoppimistyökaluista koneoppimisen algoritmien ymmärtämiseen ja visualisointiin paikallisella koneellasi.
mikä on vektori jaavassa
Siinä on sekä a Graafinen Liitäntä ja Komentorivi Käyttöliittymä. Ainoa alapuoli tähän on, että on ei paljon asiakirjoja ja online-tuki ovat käytettävissä.
- Taskulamppu / Pytorch
on python-pohjainen kirjasto rakennettu tarjoamaan joustavuutta syvällisenä oppimisen kehitysalustana. PyTorchin työnkulku on niin lähellä kuin mahdollista Pythonin tieteelliseen laskentakirjastoon - NumPyyn. Se käyttää sitä aktiivisesti Facebook kaiken koneoppimisen tai syvällisen oppimisen työlle.
Dynaamiset laskentakaaviot ovat Pytorchin merkittävä kohokohta. Tuki IMET varmistaa, että koodi voi toimia GPU: lla, mikä lyhentää koodin suorittamiseen tarvittavaa aikaa ja lisää järjestelmän kokonaistehoa.
- RapidMiner
RapidMiner on tietojenkäsittelyalusta ryhmille, joka yhdistää tietojen valmistelu, koneoppiminen ja ennakoiva mallin käyttöönotto . Siinä on tehokas ja vankka graafinen käyttöliittymä, jonka avulla käyttäjät voivat luoda, toimittaa ja ylläpitää ennakoivaa analytiikkaa.
RapidMinerin avulla tiedoista tulee selkeitä, epäjärjestettyjä ja näennäisesti hyödyttömiä hyvin arvokas koska se yksinkertaistaa tietojen käyttöä ja antaa sinun rakentaa ne siten, että sinun ja tiimisi on helppo ymmärtää.
- Google Cloud AutoML
Google Cloud AutoML asettaa koneoppimisen voiman saatavillesi, vaikka sinulla olisi vain vähän tietoa koneoppimisesta. Googlen ihmisten etikettipalvelu voi laittaa joukon ihmisiä tekemään merkintöjä tai puhdistamaan tarroja varmistaaksesi, että mallisi koulutetaan korkealaatuiseen dataan. Kuinka siistiä!
Heillä on erilaisia tuotteita eri tarkoituksiin, mikä tekee siitä erittäin hyvän koneoppimistyökalun. Jotkut niistä ovat:
- AutoML-visio : Kuvat
- AutoML Video Intelligence : Video
- Luonnollinen AutoML-kieli : Tekstin rakenne ja merkitys
- AutoML-käännös : Tunnista ja käännä dynaamisesti kielten välillä
- AutoML-taulukot : Rakentaa mallin jäsenneltyihin tietoihin
- Azure Machine Learning Studio
Microsoft Azure Machine Learning Studio on yhteistyö, Raahaa ja pudota Koneoppimisen työkalu, jonka avulla voit rakentaa, testata ja ottaa käyttöön ennakoivia analyysiratkaisuja tietoihisi.
Vedät ja pudotat datajoukot ja analyysimoduulit interaktiiviselle kankaalle yhdistämällä ne yhteen muodostaen koe , jota suoritat Machine Learning Studiossa. On ohjelmointia ei tarvita , vain visuaalisesti yhdistämällä tietojoukot ja moduulit ennustavan analyysimallisi rakentamiseksi.
- Accord.NET
Accord.NET on .NET-koneoppimiskehys yhdistettynä Ääni- ja kuvankäsittelykirjastot kirjoitettu kokonaan C #: lla. Tunniste on Koneoppiminen minuutissa '.
Se on täydellinen kehys tuotantotason tietokonenäön, atk-koe-, signaalinkäsittely- ja tilastosovellusten rakentamiseksi. Kirjastot ovat saatavilla lähdekoodista ja myös suoritettavan asennusohjelman ja NuGet paketinhallinta. Ainoa haittana on, että se tukee vain verkkokieliä.
- COLAB
CoLab (Colaboratory) on ilmainen Jupyter-muistikirja ympäristö, joka ei vaadi asennusta ja toimii kokonaan pilvessä. Se on Googlen tutkimushanke, joka on luotu koneoppimiseen liittyvän koulutuksen ja tutkimuksen levittämiseksi.
Se on ylivoimaisesti yksi koneoppimisen huippuvälineistä erityisesti datatieteilijöille, koska sinun ei tarvitse asentaa manuaalisesti kaikki paketit ja kirjastot, tuo ne vain soittamalla heille. Voit tallentaa projektisi suoraan Google Driveen, GitHubiin tai mihin tahansa paikkaan ja myös eri muodoissa.
Ja tämän kanssa olemme päässeet tämän artikkelin loppuun. Toivon, että sinulla on tarpeeksi vaihtoehtoja aloittaa koneoppimisohjelman rakentaminen ja työskennellä sen parissa. Edurekan saa sinut hallitsemaan tekniikoita, kuten valvottu oppiminen, valvomaton oppiminen ja luonnollisen kielen käsittely. Se sisältää koulutuksen uusimmista kehityksistä ja teknisistä lähestymistavoista tekoälyyn ja koneoppimiseen, kuten syväoppiminen, graafiset mallit ja vahvistusoppiminen.