Obdobje je tu in veliko napreduje na tehnološkem področju in po poročanju Gartnerja bo Machine Learning in AI ustvaril 2,3 milijona Zaposlitve do leta 2020 in ta obsežna rast je privedla do razvoja različnih orodij strojnega učenja, o katerih bomo razpravljali v tem članku.
Kaj je strojno učenje?
Strojno učenje je vrsta ki omogoča programskim aplikacijam, da se učijo iz podatkov in postanejo natančnejše pri napovedovanju rezultatov brez človekovega posredovanja.
mešanje podatkov tabele levo pridruži
Strojno učenje je koncept, ki omogoča stroju, da se uči iz primerov in izkušenj, in to tudi brez izrecnega programiranja. Da bi se to zgodilo, imamo danes na voljo veliko orodij za strojno učenje. Oglejmo si nekaj najpomembnejših in najbolj priljubljenih.
Vrhunska orodja za strojno učenje
- Scikit-Learn
Je brezplačna programska knjižnica strojnega učenja za programski jezik Python. Je preprosto in učinkovito orodje za podatkovno rudarjenje in analizo podatkov. Zgrajeno naprej , SciPy in .
Ponuja vrsto nadzorovanih in nenadzorovanih učnih algoritmov v Pythonu, kot so klasifikacija, regresija, grozdenje, dimenzijska redukcija.
- KNIM
KNIM (Konstanz Information Miner), je brezplačna in odprtokodna platforma za analizo podatkov, poročanje in integracijo, zgrajena za zmogljivo analitiko na Na osnovi grafičnega uporabniškega vmesnika potek dela. To pomeni, da vam ni treba vedeti, kako kodirati, da lahko delate s KNIME in pridobivate vpoglede.
Lahko delate vse od Zbiranje podatkov in ustvarjanje modelov za uvajanje in izdelavo . Združi vse funkcije celotnega procesa v en sam potek dela.
- TensorFlow
Ustvarila ekipa Google Brain, TensorFlow je odprtokodna knjižnica za numerično računanje in obsežno strojno učenje. Ko gre za razstavljanje okvirov umetne inteligence, boste ugotovili, da se TensorFlow pojavlja kot jasni zmagovalec večino časa.
TensorFlow zagotavlja dostopno in berljivo skladnjo, ki je bistvenega pomena za lažjo uporabo teh programskih virov in za nizka stopnja knjižnica zagotavlja večjo prilagodljivost in z novim v2.0 bo le na vrhu pri katerem koli strojnem učenju oz Globoko učenje namen. Je eno izmed najboljših orodij za strojno učenje.
- WEKA
WEKA (Waikato okolje za analizo znanja) je Odprtokodno Programska oprema Java ki ima zbirko algoritmov strojnega učenja za naloge rudarjenja in raziskovanja podatkov. Je eno najmočnejših orodij strojnega učenja za razumevanje in vizualizacijo algoritmov strojnega učenja na vašem lokalnem računalniku.
kako ustaviti program v javi -
Ima tako a Grafično Vmesnik in Ukazna vrstica Vmesnik. Edini negativna stran za to je, da obstaja ni veliko dokumentacije Na voljo sta tudi spletna podpora.
- Bakla / Pitora
je knjižnica na osnovi pythona zgrajena za zagotavljanje prilagodljivosti kot platforma za globoko učenje. Potek dela PyTorcha je tako blizu, kot lahko pridete do pythonove znanstvene računalniške knjižnice - NumPy. Aktivno ga uporablja Facebook za celotno delo strojnega učenja ali globokega učenja.
Dinamični računski grafi so glavni poudarek Pytorch. Podpora za ČUDEŽA zagotavlja, da se lahko koda izvaja na grafičnem procesorju, s čimer se zmanjša čas, potreben za zagon kode, in poveča splošna zmogljivost sistema.
- RapidMiner
RapidMiner je platforma za podatkovne vede za skupine, ki se združujejo priprava podatkov, strojno učenje in uvajanje napovednega modela . Ima zmogljiv in robusten grafični uporabniški vmesnik, ki uporabnikom omogoča ustvarjanje, dostavo in vzdrževanje napovedne analitike.
Z RapidMinerjem postanejo neurejeni, neorganizirani in na videz neuporabni podatki zelo dragoceno saj poenostavlja dostop do podatkov in vam omogoča, da jih strukturirate tako, da jih boste lažje razumeli vi in vaša ekipa.
- Google Cloud AutoML
Google Cloud AutoML vam ponuja moč strojnega učenja, tudi če imate strojno učenje omejeno. Googlove služba za označevanje ljudi lahko naredi skupino ljudi, da pripomnijo ali očistijo vaše etikete, da se prepričate, da so vaši modeli usposobljeni za visokokakovostne podatke. Kako kul je to!
Imajo različne izdelke za različne namene, zaradi česar je zelo dobro orodje za strojno učenje. Nekateri med njimi so:
android studio uporabniški vmesnik za oblikovanje
- AutoML Vision : Slike
- AutoML Video Intelligence : Video
- Naravni jezik AutoML : Struktura in pomen besedila
- Prevajanje AutoML : Dinamično zaznavanje in prevajanje med jeziki
- Tabele AutoML : Gradi model na strukturiranih podatkih
- Azure Studio za strojno učenje
Microsoft Azure Studio za strojno učenje je sodelovalni, Povleci in spusti Orodje za strojno učenje, ki ga lahko uporabite za izdelavo, preizkušanje in uvajanje rešitev za napovedno analitiko na vaših podatkih.
Nabore podatkov in module za analizo povlečete in spustite na interaktivno platno, ki jih med seboj povežete v obliki poskus , ki ga vodite v Studiju strojnega učenja. Tukaj je programiranje ni potrebno , samo vizualno povezovanje naborov podatkov in modulov za izdelavo vašega modela napovedne analize.
- Accord.NET
Accord.NET je .NET okvir za strojno učenje v kombinaciji z Knjižnice za obdelavo zvoka in slik v celoti napisano v jeziku C #. Slogan je ' Strojno učenje, narejeno v minuti '.
Je popoln okvir za izdelavo aplikacij za računalniški vid, računalniško avdicijo, obdelavo signalov in statistiko. Knjižnice so na voljo iz izvorne kode in tudi preko izvršljivega namestitvenega programa & NuGet upravitelj paketov. Edini slabost je, da podpira. Samo podprti jeziki.
- COLAB
CoLab (Colaboratory) je brezplačen Jupyterjev zvezek okolje, ki ne zahteva nastavitev in deluje v celoti v oblaku. Gre za Googlov raziskovalni projekt, ustvarjen za razširjanje izobraževanja in raziskovanja strojnega učenja.
To je daleč eno najboljših orodij za strojno učenje, zlasti za znanstvenike s področja podatkov vam ni treba ročno namestiti vse pakete in knjižnice, samo jih neposredno uvozite tako, da jih pokličete. Svoj projekt lahko neposredno shranite na Google Drive, GitHub ali kateri koli lokaciji in v različnih oblikah.
In s tem smo prišli do konca tega članka. Upam, da imate dovolj možnosti, da začnete graditi svoj program strojnega učenja in delate na njem. Edureka vas obvlada v tehnikah, kot so nadzorovano učenje, nenadzorovano učenje in obdelava naravnega jezika. Vključuje usposabljanje o najnovejših dosežkih in tehničnih pristopih na področju umetne inteligence in strojnega učenja, kot so globoko učenje, grafični modeli in učenje okrepitve.