Éra je tady a dělá velký pokrok v technologické oblasti a podle Gartner Report, Machine Learning a AI bude vytvářet 2,3 milionu Pracovní místa do roku 2020 a tento masivní růst vedly k vývoji různých nástrojů pro strojové učení, o kterých pojednáme v tomto článku.
Co je to strojové učení?
Strojové učení je typ který umožňuje softwarovým aplikacím poučit se z dat a dosáhnout přesnějšího předpovídání výsledků bez lidského zásahu.
Machine Learning je koncept, který umožňuje stroji učit se z příkladů a zkušeností, a to i bez výslovného programování. Abychom toho dosáhli, máme dnes k dispozici spoustu nástrojů pro strojové učení. Pojďme se podívat na některé z nejdůležitějších a nejoblíbenějších.
Nejlepší nástroje pro strojové učení
- Scikit-Learn
Jedná se o bezplatnou softwarovou knihovnu strojového učení pro programovací jazyk Python. Jedná se o jednoduchý a efektivní nástroj pro dolování a analýzu dat. Postaveno na , SciPy a .
Poskytuje řadu supervizních a nekontrolovaných učebních algoritmů v Pythonu, jako je klasifikace, regrese, shlukování, dimenzionální redukce.
- KNIME
KNIME (Konstanz Information Miner), je bezplatná a otevřená platforma pro analýzu, vykazování a integraci dat, postavená pro výkonnou analýzu na Založeno na GUI Pracovní postup. To znamená, že nemusíte vědět, jak kódovat, abyste mohli pracovat pomocí KNIME a odvodit přehledy.
Můžete pracovat celou cestu od Shromažďování dat a vytváření modelů pro nasazení a produkci . Konsoliduje všechny funkce celého procesu do jediného pracovního toku.
- TensorFlow
Vytvořil tým Google Brain, TensorFlow je knihovna s otevřeným zdrojovým kódem pro numerické výpočty a rozsáhlé strojové učení. Pokud jde o zúčtování rámců umělé inteligence, zjistíte, že se TensorFlow objevuje jako jasný vítěz většinu času.
TensorFlow poskytuje přístupnou a čitelnou syntaxi, která je nezbytná pro to, aby se tyto programovací prostředky snadněji používaly a byly nízká úroveň Knihovna poskytuje větší flexibilitu a s novým v2.0 bude na špičce pro jakékoli strojové učení nebo Hluboké učení účel. Je to jeden z nejlepších dostupných nástrojů pro strojové učení.
- WEKA
WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis) je Otevřený zdroj Java software , který má sbírku algoritmů strojového učení pro úkoly těžby a průzkumu dat. Je to jeden z nejsilnějších nástrojů pro strojové učení pro porozumění a vizualizaci algoritmů strojového učení na vašem místním počítači.
Má obojí Grafický Rozhraní a Příkazový řádek Rozhraní. Jediný spodní strana k tomu je, že existuje málo dokumentace a online podpora jsou k dispozici.
- Pochodeň / Pytorch
je knihovna založená na pythonu vytvořen tak, aby poskytoval flexibilitu jako platforma pro rozvoj hlubokého učení Pracovní postup PyTorch je co nejblíže vědecké výpočetní knihovně Pythonu - NumPy. Aktivně ji používá Facebook pro všechny jeho práce s Machine Learning nebo Deep Learning.
Dynamické výpočetní grafy jsou hlavním vrcholem Pytorch. Podpora pro ZÁZRAKY zajišťuje, že kód může běžet na GPU, čímž zkracuje čas potřebný ke spuštění kódu a zvyšuje celkový výkon systému.
- RapidMiner
RapidMiner je platforma pro datovou vědu pro týmy, které se sjednocují příprava dat, strojové učení a prediktivní nasazení modelu . Má výkonné a robustní grafické uživatelské rozhraní, které uživatelům umožňuje vytvářet, doručovat a udržovat prediktivní analýzu.
S RapidMinerem se stanou přehledná, neuspořádaná a zdánlivě zbytečná data velmi hodnotné protože to zjednodušuje přístup k datům a umožňuje vám je strukturovat tak, abyste je snadno pochopili vy i váš tým.
- Auto Cloud Google Cloud
Google Cloud AutoML vám dává sílu strojového učení k dispozici, i když máte omezené znalosti strojového učení. Google služba označování lidí může dát týmu lidí práci s anotováním nebo čištěním štítků, aby se ujistil, že jsou vaše modely trénovány na vysoce kvalitních datech. To je skvělé!
Mají různé produkty pro různé účely, což z něj dělá velmi dobrý nástroj pro strojové učení. Někteří z nich jsou:
- AutoML Vision : Snímky
- AutoML Video Intelligence : Video
- AutoML přirozený jazyk : Struktura a význam textu
- AutoML překlad : Dynamicky detekovat a překládat mezi jazyky
- Tabulky AutoML : Staví model na strukturovaných datech
- Studio Azure Machine Learning
Microsoft Azure Machine Learning Studio je spolupráce, Drag-and-Drop Nástroj pro strojové učení, který můžete použít k sestavení, testování a nasazení řešení prediktivní analýzy na vašich datech.
c ++, co je to jmenný prostor
Datové sady a analytické moduly přetahujete na interaktivní plátno a spojujete je dohromady experiment , kterou spustíte v Machine Learning Studio. Tady je není nutné žádné programování , stačí vizuálně propojit datové sady a moduly a vytvořit si model prediktivní analýzy.
- Accord.NET
Accord.NET je rozhraní .NET strojového učení v kombinaci s Knihovny pro zpracování zvuku a obrazu úplně napsaný v C #. Slogan je „ Strojové učení za minutu '.
Jedná se o ucelený rámec pro vytváření počítačového vidění, počítačového auditu, zpracování signálu a statistických aplikací na úrovni produkce. Knihovny jsou zpřístupněny ze zdrojového kódu a také prostřednictvím spustitelného instalačního programu & NuGet správce balíčků. Jediný nevýhoda je to, že podporuje. Pouze podporované jazyky.
- COLAB
CoLab (Colaboratory) je zdarma Notebook Jupyter prostředí, které nevyžaduje žádné nastavení a běží zcela v cloudu. Jedná se o výzkumný projekt Google vytvořený za účelem šíření výuky a výzkumu strojového učení.
Je to zdaleka jeden z nejlepších nástrojů strojového učení, zejména pro datové vědce, protože nemusíte ručně instalovat všechny balíčky a knihovny, stačí je přímo importovat voláním. Svůj projekt můžete přímo uložit na Disk Google, GitHub nebo na jakékoli jiné místo a také v různých formátech.
A tímto se dostáváme na konec tohoto článku. Doufám, že máte dostatek možností, jak začít budovat svůj program strojového učení a pracovat na něm. Edureka vám umožní ovládat techniky, jako je supervidované učení, nekontrolované učení a zpracování přirozeného jazyka. Zahrnuje školení o nejnovějších pokrokech a technických přístupech v oblasti umělé inteligence a strojového učení, jako je Deep Learning, Graphical Models a Reinforcement Learning.