A 10 legfontosabb gépi tanulási eszköz, amelyről tudnia kell

Ez a cikk az iparágban elérhető legjobb gépi tanulási eszközök listáját tartalmazza, és segít kiválasztani a megfelelőt magának.

Korszaka itt van, és sokat halad a technológiai területen, és a Gartner-jelentés szerint a Gépi tanulás és az AI létrehozni fog 2,3 millió A munkahelyek 2020-ig és ez a hatalmas növekedés a különböző gépi tanulási eszközök fejlődéséhez vezetett, amelyeket ebben a cikkben tárgyalunk.



Mi az a gépi tanulás?

A gépi tanulás egyfajta amely lehetővé teszi a szoftveralkalmazások számára, hogy tanuljanak az adatokból, és emberi beavatkozás nélkül pontosabbá váljanak az eredmények előrejelzésében.



machine-learning-tools

A gépi tanulás olyan fogalom, amely lehetővé teszi a gép számára, hogy tanuljon példákból és tapasztalatokból, és ezt is anélkül, hogy kifejezetten programoznák. Ennek megvalósításához ma sok gépi tanulási eszköz áll rendelkezésünkre. Vessünk egy pillantást a legfontosabbakra és a legnépszerűbbekre.



A legjobb gépi tanulási eszközök

  • Scikit-Learn

Ez egy ingyenes szoftveres gépi tanulási könyvtár a Python programozási nyelv számára. Ez egy egyszerű és hatékony eszköz az adatbányászathoz és az adatelemzéshez. Beépített , SciPy és .

Számos felügyelt és felügyelet nélküli algoritmust kínál a Python-ban, mint például osztályozás, regresszió, fürtözés, dimenziócsökkentés.

  • BÉKE

BÉKE (Konstanz Information Miner), egy ingyenes és nyílt forráskódú adatelemzési, jelentéskészítési és integrációs platform, amely a hatékony GUI alapú munkafolyamat. Ez azt jelenti, hogy nem kell tudnia, hogyan kell kódolni, hogy a KNIME használatával dolgozni tudjon, és betekintést nyerjen.



Végig lehet dolgozni Adatok gyűjtése és modellek létrehozása a telepítéshez és a gyártáshoz . Összefoglalja a teljes folyamat összes funkcióját egyetlen munkafolyamatba.

  • TensorFlow

Készítette: a Google Brain csapata, TensorFlow egy nyílt forráskódú könyvtár numerikus számításhoz és nagyméretű gépi tanuláshoz. Amikor a Mesterséges Intelligencia keretrendszerének bemutatásáról van szó, akkor a TensorFlow a-ként jelenik meg egyértelmű győztes az idő nagy részében.

A TensorFlow hozzáférhető és olvasható szintaxist biztosít, amely elengedhetetlen ahhoz, hogy ezek a programozási erőforrások könnyebben használhatók és alacsony szint A könyvtár nagyobb rugalmasságot biztosít, és az új v2.0-val ez csak a tetején lesz minden gépi tanuláshoz Mély tanulás célja. Ez az egyik legjobb elérhető gépi tanulási eszköz.

  • WEKA

A WEKA (Waikato Környezet a Tudáselemzéshez) egy Nyílt forráskód Java szoftver amely rendelkezik gépi tanulási algoritmusok gyűjteményével az adatbányászathoz és az adatfeltárási feladatokhoz. Ez az egyik legerősebb gépi tanulási eszköz a gépi tanulási algoritmusok megértéséhez és megjelenítéséhez a helyi gépen.

Mindkettőnek van egy Grafikus Interfész és Parancs sor Felület. Az egyetlen hátránya erre van nem sok dokumentáció és online támogatás érhető el.

  • Fáklya / Pytorch

egy python alapú könyvtár a rugalmasság biztosítására épül, mint mély tanulásfejlesztő platform. A PyTorch munkafolyamata a lehető legközelebb van a python tudományos számítástechnikai könyvtárához - a NumPy-hez. Aktívan használja Facebook minden gépi tanulási vagy mély tanulási munkájához.

só vs szakács vs báb

Dinamikus számítási grafikonok a Pytorch egyik legfontosabb eseménye. A támogatás a CSODÁK biztosítja, hogy a kód futtatható legyen a GPU-n, ezáltal lerövidítve a kód futtatásához szükséges időt és növelve a rendszer általános teljesítményét.

  • RapidMiner

A RapidMiner egy adattudományi platform a csapatok számára, amely összefog az adatok előkészítése, a gépi tanulás és a prediktív modell telepítése . Erőteljes és robusztus grafikus felhasználói felülettel rendelkezik, amely lehetővé teszi a felhasználók számára a prediktív elemzések készítését, lebonyolítását és fenntartását.

A RapidMiner segítségével a szétzilált, rendezetlen és látszólag haszontalan adatokká válnak nagyon értékes mivel leegyszerűsíti az adatokhoz való hozzáférést, és lehetővé teszi azok strukturálását oly módon, hogy Ön és csapata könnyen megértse.

  • Google Cloud AutoML

Google Cloud Az AutoML akkor is elérhetővé teszi a gépi tanulás hatalmát, ha korlátozott ismeretei vannak a gépi tanulásról. Google emberi címkézési szolgáltatás egy csapat embert fel tud dolgozni a címkék jegyzetelésével vagy tisztításával, hogy megbizonyosodjon arról, hogy modelljeit magas színvonalú adatokra oktatják. Milyen klassz ez!

Különböző termékeik vannak különböző célokra, ami nagyon jó gépi tanulási eszközzé teszi. Néhány közülük:

  • AutoML Vision : Képek
  • AutoML Video Intelligence : Videó
  • AutoML természetes nyelv : A szöveg felépítése és jelentése
  • AutoML fordítás : Dinamikusan felismerni és lefordítani a nyelveket
  • AutoML táblázatok : Modellt épít a strukturált adatokra
  • Azure Machine Learning Studio

Microsoft Azure A Machine Learning Studio együttműködő, Fogd és vidd A gépi tanulási eszköz segítségével prediktív elemzési megoldásokat hozhat létre, tesztelhet és telepíthet az adatokra.

Az adatkészleteket és az elemző modulokat áthúzhatja egy interaktív vászonra, összekapcsolva őket kísérlet , amelyet a Machine Learning Studio-ban futtat. Van nincs szükség programozásra , csak vizuálisan összekapcsolja az adatkészleteket és modulokat a prediktív elemzési modell felépítéséhez.

  • Accord.NET

Az Accord.NET egy .NET gépi tanulási keretrendszer kombinálva Hang- és képfeldolgozó könyvtárak teljesen C # -be írva. A tagline „ A gépi tanulás percek alatt készült '.

Ez egy teljes keretrendszer a gyártási szintű számítógépes látás, számítógépes meghallgatás, jelfeldolgozás és statisztikai alkalmazások kiépítéséhez. A könyvtárak elérhetőek a forráskódból, valamint a futtatható telepítőn keresztül és NuGet csomagkezelő. Az egyetlen hátrány az, hogy támogatja. Csak a hálózat által támogatott nyelveket.

  • COLAB

A CoLab (Colaboratory) ingyenes Jupyter Jegyzetfüzet környezet, amely nem igényel beállítást és teljes egészében a felhőben fut. Ez egy Google-kutatási projekt, amelyet a gépi tanulással kapcsolatos oktatás és kutatás terjesztésének elősegítésére hoztak létre.

Messze az egyik legjobb gépi tanulási eszköz, különösen az adatkutatók számára, mert nem kell manuálisan telepítenie az összes csomagot és könyvtárat, csak importálja őket közvetlenül a hívásukkal. Közvetlenül mentheti projektjét a Google Drive-ra, a GitHub-ra vagy bármely más helyre, különféle formátumokban is.

És ezzel véget értünk ennek a cikknek. Remélem, van elég lehetősége a Gépi Tanulási Program felépítésének megkezdéséhez és a munkához. Edureka's elsajátítja az olyan technikákban, mint a felügyelt tanulás, a felügyelet nélküli tanulás és a természetes nyelv feldolgozása. Képzést tartalmaz a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás legújabb fejleményeiről és technikai megközelítéseiről, mint például a mély tanulás, a grafikus modellek és a megerősítő tanulás.