Ерата на е тук и постига голям напредък в технологичната област и според доклад на Gartner, машинното обучение и AI ще създадат 2,3 милиона Работни места до 2020 г. и този огромен растеж доведе до еволюцията на различни инструменти за машинно обучение, които ще обсъдим в тази статия.
Какво е машинно обучение?
Машинното обучение е вид което позволява на софтуерните приложения да се учат от данните и да станат по-точни при прогнозиране на резултатите без човешка намеса.
Машинното обучение е концепция, която позволява на машината да се учи от примери и опит, и то също без изрично програмиране. За да се случи това, днес имаме много инструменти за машинно обучение. Нека да разгледаме някои от най-важните и популярни.
Топ инструменти за машинно обучение
- Scikit-Learn
Това е безплатна софтуерна библиотека за машинно обучение за езика за програмиране Python. Това е прост и ефективен инструмент за извличане на данни и анализ на данни. Построен на , SciPy и .
Той предоставя набор от контролирани и ненаблюдавани алгоритми за обучение в Python като класификация, регресия, клъстериране, намаляване на размерите.
- КНИМЕ
КНИМЕ (Konstanz Information Miner), е безплатна платформа за анализ, отчитане и интеграция на данни с отворен код, създадена за мощни анализи на Графичен потребителски интерфейс работния процес. Това означава, че не е нужно да знаете как да кодирате, за да можете да работите с помощта на KNIME и да получавате прозрения.
Можете да работите чак от Събиране на данни и създаване на модели за внедряване и производство . Той консолидира всички функции на целия процес в един работен процес.
- TensorFlow
Създадено от екипа на Google Brain, TensorFlow е библиотека с отворен код за цифрови изчисления и широкомащабно машинно обучение. Когато става въпрос за шоудаун на рамки за изкуствен интелект, ще откриете, че TensorFlow се появява като явен победител през повечето време.
TensorFlow осигурява достъпен и четим синтаксис, който е от съществено значение за улесняване на използването на тези програмни ресурси и като ниско ниво библиотеката осигурява по-голяма гъвкавост и с новата v2.0 тя просто ще бъде на върха за всяко машинно обучение или Дълбоко обучение предназначение. Това е един от най-добрите налични инструменти за машинно обучение.
- WEKA
WEKA (Waikato среда за анализ на знанието) е Отворен код Java софтуер който има колекция от алгоритми за машинно обучение за задачи за извличане на данни и проучване на данни. Това е един от най-мощните инструменти за машинно обучение за разбиране и визуализиране на алгоритми за машинно обучение на вашата локална машина.
Има и a Графичен Интерфейс и Командна линия Интерфейс. Единственият лоша страна за това е, че има няма много документация и онлайн поддръжка са на разположение.
- Факел / Питорх
е библиотека, базирана на python създаден, за да осигури гъвкавост като платформа за дълбоко обучение. Работният процес на PyTorch е възможно най-близо до научната изчислителна библиотека на python - NumPy. Той се използва активно от Facebook за цялата му работа по машинно обучение или дълбоко обучение.
инсталиране на php на Windows 10
Динамични изчислителни графики са основен акцент в Pytorch. Подкрепата за ЧУДЕСА гарантира, че кодът може да работи на графичния процесор, като по този начин намалява времето, необходимо за стартиране на кода и увеличава общата производителност на системата.
- RapidMiner
RapidMiner е платформа за наука за данни за екипи, която се обединява подготовка на данни, машинно обучение и внедряване на предсказуем модел . Разполага с мощен и здрав графичен потребителски интерфейс, който позволява на потребителите да създават, доставят и поддържат предсказуем анализ.
С RapidMiner стават незатрупани, дезорганизирани и на пръв поглед безполезни данни много ценно тъй като опростява достъпа до данни и ви позволява да ги структурирате по начин, който е лесен за разбиране от вас и вашия екип.
- Google Cloud AutoML
Google Cloud AutoML ви предоставя силата на машинното обучение, дори ако имате ограничени познания по машинно обучение. Google услуга за етикетиране на хора може да накара екип от хора да работят, като анотират или почистват етикетите ви, за да сте сигурни, че вашите модели са обучени на висококачествени данни. Колко готино е това!
Те имат различни продукти с различна цел, което го прави много добър инструмент за машинно обучение. Някои от тях са:
- AutoML Vision : Изображения
- AutoML Video Intelligence : Видео
- Естествен език на AutoML : Структура и значение на текста
- Превод на AutoML : Динамично откриване и превод между езици
- Таблици AutoML : Изгражда модел на структурирани данни
- Студио за машинно обучение Azure
Microsoft Azure Студио за машинно обучение е съвместна работа, Влачите и пускате Инструмент за машинно обучение, който можете да използвате за изграждане, тестване и внедряване на решения за прогнозен анализ на вашите данни.
Плъзгате и пускате набори от данни и модули за анализ върху интерактивно платно, свързвайки ги заедно, за да образувате експеримент , който стартирате в Студио за машинно обучение. Има не се изисква програмиране , просто визуално свързване на набори от данни и модули за изграждане на вашия модел за прогнозен анализ.
- Accord.NET
Accord.NET е .NET рамка за машинно обучение, комбинирана с Библиотеки за обработка на аудио и изображения изцяло написано на C #. Слоганът е „ Машинно обучение, направено в минута '.
Това е цялостна рамка за изграждане на производствени компютърни зрения, компютърни прослушвания, обработка на сигнали и статистически приложения. Библиотеките се предоставят от изходния код, а също и чрез изпълним инсталатор & NuGet мениджър на пакети. Единственият недостатък е, че поддържа. Само поддържани езици.
- КОЛАБ
CoLab (Colaboratory) е безплатна Бележник на Юпитер среда, която не изисква настройка и работи изцяло в облака. Това е изследователски проект на Google, създаден, за да помогне за разпространението на образованието и изследванията в областта на машинното обучение.
Това е един от най-добрите инструменти за машинно обучение, особено за специалистите по данни, тъй като не е нужно да инсталирате ръчно всички пакети и библиотеки, просто ги импортирайте директно, като ги извикате. Можете директно да запазите проекта си в Google Drive, GitHub или на всяко друго място и в различни формати.
И с това стигнахме до края на тази статия. Надявам се, че имате достатъчно възможности да започнете да изграждате вашата програма за машинно обучение и да работите по нея. Edureka’s ви прави владеещи техники като контролирано обучение, ненаблюдавано обучение и обработка на естествен език. Включва обучение за най-новите постижения и технически подходи в областта на изкуствения интелект и машинното обучение като дълбоко обучение, графични модели и обучение за подсилване.