Doba je ovdje i puno napreduje na tehnološkom polju, a prema Gartnerovom izvješću, Machine Learning i AI će stvoriti 2,3 milijuna Posao do 2020. godine i ovaj ogroman rast doveo je do evolucije raznih alata za strojno učenje o kojima ćemo raspravljati u ovom članku.
Što je strojno učenje?
Strojno učenje je vrsta koji omogućuje softverskim aplikacijama da uče iz podataka i postaju točnije u predviđanju ishoda bez ljudske intervencije.
Strojno učenje koncept je koji omogućuje stroju da uči na primjerima i iskustvima, i to bez izričitog programiranja. Da bi se to dogodilo imamo danas na raspolaganju puno alata za strojno učenje. Pogledajmo neke od najvažnijih i najpopularnijih.
Vrhunski alati za strojno učenje
- Scikit-Learn
To je besplatna programska knjižnica strojnog učenja za programski jezik Python. To je jednostavan i učinkovit alat za rudarenje podataka i analizu podataka. Izgrađeno , SciPy i .
Pruža niz nadziranih i nenadziranih algoritama učenja u Pythonu poput klasifikacije, regresije, klasteriranja, dimenzionalnog smanjenja.
- KNIM
KNIM (Konstanz Information Miner), besplatna je platforma za analizu podataka, izvještavanje i integraciju podataka otvorenog koda, izgrađena za snažnu analitiku na Na temelju GUI tijek rada. To znači da ne morate znati kodirati da biste mogli raditi koristeći KNIME i stjecati uvide.
Možete raditi do kraja Prikupljanje podataka i stvaranje modela za implementaciju i proizvodnju . Objedinjuje sve funkcije cijelog procesa u jedan tijek rada.
- TensorFlow
Kreirao Googleov tim za mozak, TensorFlow je biblioteka otvorenog koda za numeričko računanje i veliko strojno učenje. Što se tiče obračuna okvira umjetne inteligencije, TensorFlow će se pojaviti kao jasni pobjednik većinu vremena.
TensorFlow pruža pristupačnu i čitljivu sintaksu koja je ključna za olakšavanje upotrebe ovih programskih resursa i njihovo niska razina knjižnica pruža veću fleksibilnost, a s novim v2.0 jednostavno će biti na vrhu za bilo koje Strojno učenje ili Duboko učenje Svrha. To je jedan od najboljih dostupnih alata za strojno učenje.
- WEKA
WEKA (Waikato okruženje za analizu znanja) je Otvoreni izvor Java softver koja ima zbirku algoritama strojnog učenja za zadatke rudarenja podataka i istraživanja podataka. To je jedan od najmoćnijih alata za strojno učenje za razumijevanje i vizualizaciju algoritama strojnog učenja na vašem lokalnom stroju.
Ima oba a Grafički Sučelje i Naredbeni redak Sučelje. Jedini Loša za ovo je da postoji nema puno dokumentacije i dostupna je internetska podrška.
- Baklja / Pytorch
je knjižnica temeljena na pythonu izgrađena da pruži fleksibilnost kao platforma za razvoj dubokog učenja. Tok rada PyTorcha najbliži je koliko možete doći do pythonove znanstvene računalne knjižnice - NumPy. Aktivno ga koristi Facebook za sav njegov rad na području strojnog učenja ili dubokog učenja.
c ++ algoritam sortiranja spajanja
Grafikoni dinamičkih računanja glavni su vrhunac Pytorch-a. Podrška za ČUDA osigurava da se kôd može izvoditi na GPU-u, smanjujući time vrijeme potrebno za pokretanje koda i povećavajući ukupne performanse sustava.
- RapidMiner
RapidMiner je platforma za znanost o podacima za timove koji se ujedinjuju priprema podataka, strojno učenje i primjena prediktivnog modela . Ima snažno i robusno grafičko korisničko sučelje koje korisnicima omogućuje stvaranje, isporuku i održavanje prediktivne analitike.
zašto bih trebao učiti sql
Uz RapidMiner postaju neuredni, neorganizirani i naizgled beskorisni podaci vrlo vrijedna jer pojednostavljuje pristup podacima i omogućuje vam strukturiranje na način koji je vama i vašem timu lako razumjeti.
- Google Cloud AutoML
Google Cloud AutoML vam čini moć strojnog učenja dostupnim čak i ako imate ograničeno znanje o strojnom učenju. Googleova služba za označavanje ljudi može navesti tim ljudi da rade anotiranje ili čišćenje naljepnica kako bi bili sigurni da su vaši modeli obučeni za visokokvalitetne podatke. Kako je to cool!
Imaju različite proizvode za različite svrhe što ih čini vrlo dobrim alatom za strojno učenje. Neki od njih su:
- AutoML Vision : Slike
- AutoML Video Intelligence : Video
- Prirodni jezik AutoML : Struktura i značenje teksta
- Automatski prijevod : Dinamično otkrivanje i prevođenje između jezika
- Tablice AutoML : Gradi model na strukturiranim podacima
- Azure Studio za strojno učenje
Microsoft Azure Studio za strojno učenje suradnički je, Povucite i ispustite Alat za strojno učenje koji možete koristiti za izgradnju, testiranje i primjenu rješenja za prediktivnu analitiku na vašim podacima.
Povucite i ispustite skupove podataka i module za analizu na interaktivno platno, povezujući ih zajedno u jedan eksperiment , koji pokrećete u Studiju za strojno učenje. Tamo je nije potrebno programiranje , samo vizualno povezivanje skupova podataka i modula za izgradnju vašeg modela prediktivne analize.
- Accord.NET
Accord.NET je .NET okvir za strojno učenje u kombinaciji s Biblioteke za obradu zvuka i slike u potpunosti napisano na C #. Oznaka je ' Strojno učenje napravljeno u minuti '.
To je cjelovit okvir za izgradnju računalnog vida produktivne kvalitete, računalne audicije, obrade signala i statističkih aplikacija. Biblioteke su dostupne iz izvornog koda, a također putem izvršnog instalacijskog programa & NuGet upravitelj paketa. Jedini nedostatak je da podržava.Net podržani jezici.
- COLAB
CoLab (Colaboratory) je besplatan Jupyterova bilježnica okruženje koje ne zahtijeva postavljanje i radi u potpunosti u oblaku. Riječ je o Googleovom istraživačkom projektu stvorenom za pomoć u širenju obrazovanja i istraživanja o strojnom učenju.
Daleko je jedan od najboljih alata za strojno učenje, posebno za znanstvenike podataka jer ne morate ručno instalirati sve pakete i knjižnice, samo ih izravno uvezite pozivom. Svoj projekt možete izravno spremiti na Google pogon, GitHub ili bilo koje drugo mjesto i u raznim formatima.
I ovim smo došli do kraja ovog članka. Nadam se da imate dovoljno mogućnosti da započnete s izradom vašeg programa strojnog učenja i radite na njemu. Edureka čini vas vještima u tehnikama poput nadzora pod nadzorom, učenja bez nadzora i obrade prirodnog jezika. Uključuje obuku o najnovijim dostignućima i tehničkim pristupima u umjetnoj inteligenciji i strojnom učenju, poput dubokog učenja, grafičkih modela i učenja ojačanja.