Эпоха уже здесь, и он делает большой прогресс в области технологий. Согласно отчету Gartner, машинное обучение и искусственный интеллект 2,3 миллиона Рабочих мест к 2020 году и этот массовый рост привели к развитию различных инструментов машинного обучения, которые мы обсудим в этой статье.
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение - это разновидность Это позволяет программным приложениям учиться на данных и более точно прогнозировать результаты без вмешательства человека.
Машинное обучение - это концепция, которая позволяет машине учиться на примерах и опыте, причем без явного программирования. Чтобы это произошло, сегодня у нас есть множество инструментов машинного обучения. Давайте посмотрим на некоторые из самых важных и популярных.
Лучшие инструменты машинного обучения
- Scikit-Learn
Это бесплатная библиотека машинного обучения для языка программирования Python. Это простой и эффективный инструмент для интеллектуального анализа и анализа данных. Построен на , SciPy и .
Он предоставляет ряд контролируемых и неконтролируемых алгоритмов обучения на Python, таких как классификация, регрессия, кластеризация, уменьшение размеров.
- KNIME
KNIME (Konstanz Information Miner) - это бесплатная платформа для анализа данных, отчетности и интеграции с открытым исходным кодом, созданная для мощной аналитики на На основе графического интерфейса рабочий процесс. Это означает, что вам не нужно знать, как программировать, чтобы иметь возможность работать с KNIME и получать информацию.
Вы можете работать полностью с Сбор данных и создание моделей для развертывания и производства . Он объединяет все функции всего процесса в единый рабочий процесс.
- TensorFlow
Создано командой Google Brain, TensorFlow - это библиотека с открытым исходным кодом для численных вычислений и крупномасштабного машинного обучения. Когда дело доходит до вскрытия фреймворков искусственного интеллекта, вы обнаружите, что TensorFlow становится явный победитель большую часть времени.
псевдокод алгоритма поиска в ширину
TensorFlow предоставляет доступный и читаемый синтаксис, который необходим для упрощения использования этих программных ресурсов и низкий уровень библиотека обеспечивает большую гибкость, а с новой версией 2.0 она просто будет лучшей для любого машинного обучения или Глубокое обучение цель. Это один из лучших доступных инструментов машинного обучения.
- WEKA
WEKA (среда Вайкато для анализа знаний) - это Открытый исходный код Программное обеспечение Java который содержит набор алгоритмов машинного обучения для задач интеллектуального анализа и исследования данных. Это один из самых мощных инструментов машинного обучения для понимания и визуализации алгоритмов машинного обучения на вашем локальном компьютере.
Он имеет как Графический Интерфейс и Командная строка Интерфейс. Единственный обратная сторона к этому, что есть не так много документации доступна онлайн-поддержка.
- Факел / Pytorch
это библиотека на основе Python создан для обеспечения гибкости в качестве платформы разработки глубокого обучения. Рабочий процесс PyTorch максимально приближен к библиотеке научных вычислений Python - NumPy. Его активно используют Facebook за всю его работу по машинному обучению или глубокому обучению.
что такое множественное наследование в Java
Графики динамических вычислений являются главной изюминкой Pytorch. Поддержка ЧУДЕСА гарантирует, что код может выполняться на графическом процессоре, тем самым сокращая время, необходимое для запуска кода, и повышая общую производительность системы.
- RapidMiner
RapidMiner - платформа для анализа данных для команд, которые объединяют подготовка данных, машинное обучение и развертывание прогнозных моделей . Он имеет мощный и надежный графический пользовательский интерфейс, который позволяет пользователям создавать, предоставлять и поддерживать прогнозную аналитику.
С RapidMiner незагроможденные, неорганизованные и кажущиеся бесполезными данные становятся Очень ценно поскольку он упрощает доступ к данным и позволяет структурировать их таким образом, чтобы их было легко понять вам и вашей команде.
- Google Cloud AutoML
Google Cloud AutoML делает доступными возможности машинного обучения, даже если у вас ограниченные знания о машинном обучении. Google служба маркировки людей может поручить группе людей работать над аннотированием или очисткой ваших этикеток, чтобы убедиться, что ваши модели обучаются на высококачественных данных. Как это круто!
Java преобразовывает двоичное в десятичное
У них есть различные продукты для разных целей, что делает его очень хорошим инструментом для машинного обучения. Некоторые из них:
- AutoML Vision : Картинки
- AutoML Video Intelligence : Видео
- Естественный язык AutoML : Структура и значение текста
- Перевод AutoML : Динамически обнаруживать и переводить между языками
- Таблицы AutoML : Строит модель на основе структурированных данных
- Студия машинного обучения Azure
Microsoft Azure Студия машинного обучения - это совместная, Перетаскивание Инструмент машинного обучения, который можно использовать для создания, тестирования и развертывания решений прогнозной аналитики для ваших данных.
Вы перетаскиваете наборы данных и модули анализа на интерактивный холст, соединяя их вместе, чтобы сформировать эксперимент , который вы запускаете в Студии машинного обучения. Есть не требуется программирования , просто визуально соединяя наборы данных и модули для построения вашей модели прогнозного анализа.
- Accord.NET
Accord.NET - это платформа машинного обучения .NET в сочетании с Библиотеки обработки аудио и изображений полностью написан на C #. Слоган: « Машинное обучение за минуту '.
Это полная структура для создания приложений компьютерного зрения промышленного уровня, компьютерного прослушивания, обработки сигналов и статистики. Библиотеки доступны из исходного кода, а также через исполняемый установщик и NuGet менеджер пакетов. Единственный недостаток в том, что он поддерживает только языки, поддерживаемые .NET.
- COLAB
CoLab (Colaboratory) - бесплатная Блокнот Jupyter среда, которая не требует настройки и полностью работает в облаке. Это исследовательский проект Google, созданный для распространения образования и исследований в области машинного обучения.
Это, безусловно, один из лучших инструментов машинного обучения, особенно для специалистов по данным, потому что вам не нужно устанавливать вручную все пакеты и библиотеки, просто импортируйте их напрямую, вызвав их. Вы можете напрямую сохранить свой проект на Google Диске, GitHub или в любом месте и в различных форматах.
На этом мы подошли к концу статьи. Я надеюсь, что у вас достаточно возможностей, чтобы начать создавать свою программу машинного обучения и работать над ней. Эдурека позволяет овладеть такими методами, как контролируемое обучение, неконтролируемое обучение и обработка естественного языка. Он включает в себя обучение последним достижениям и техническим подходам в области искусственного интеллекта и машинного обучения, таких как глубокое обучение, графические модели и обучение с подкреплением.