Eraen av er her og det gjør store fremskritt innen teknologisk felt, og ifølge en Gartner-rapport skal maskinlæring og AI skape 2,3 millioner Jobber innen 2020 og denne massive veksten har ført til utviklingen av forskjellige maskinlæringsverktøy som vi vil diskutere i denne artikkelen.
Hva er maskinlæring?
Maskinlæring er en type som lar programvare lære av dataene og bli mer nøyaktige i å forutsi resultater uten menneskelig inngripen.
Machine Learning er et konsept som lar maskinen lære av eksempler og erfaringer, og det også uten å være eksplisitt programmert. For å få dette til å skje har vi mange maskinlæringsverktøy tilgjengelig i dag. La oss ta en titt på noen av de viktigste og mest populære.
Topp maskinlæringsverktøy
- Scikit-Learn
Det er et gratis maskinlæringsbibliotek for programvare for Python-programmeringsspråket. Det er et enkelt og effektivt verktøy for datautvinning og dataanalyse. Bygd på , SciPy og .
Det gir en rekke overvåket og ikke-overvåket læringsalgoritmer i Python som klassifisering, regresjon, klynging, dimensjonal reduksjon.
- KNIDE
KNIDE (Konstanz Information Miner), er en gratis og åpen kildekode-dataanalyse-, rapporterings- og integrasjonsplattform bygget for kraftig analyse på en GUI-basert arbeidsflyt. Dette betyr at du ikke trenger å vite hvordan du skal kode for å kunne jobbe med KNIME og få innsikt.
Du kan jobbe helt fra Samle inn data og lage modeller for distribusjon og produksjon . Den samler alle funksjonene i hele prosessen til en enkelt arbeidsflyt.
- TensorFlow
Skapt av Google Brain-teamet, TensorFlow er et open source-bibliotek for numerisk beregning og storskala maskinlæring. Når det kommer til kunstig intelligens rammeverk, vil du finne TensorFlow dukker opp som en klar vinner meste parten av tiden.
TensorFlow gir en tilgjengelig og lesbar syntaks som er viktig for å gjøre disse programmeringsressursene enklere å bruke og være en lavt nivå biblioteket gir mer fleksibilitet, og med den nye v2.0 vil den bare være på topp for maskinlæring eller Dyp læring hensikt. Det er et av de beste maskinlæringsverktøyene som er tilgjengelige.
- WEKA
WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis) er en Åpen kilde Java-programvare som har en samling maskinlæringsalgoritmer for datautvinning og datautforskingsoppgaver. Det er et av de kraftigste maskinlæringsverktøyene for å forstå og visualisere maskinlæringsalgoritmer på din lokale maskin.
Den har begge en Grafisk Grensesnitt og Kommandolinje Grensesnitt. Den eneste ulemper til dette er at det er ikke mye dokumentasjon og online støtte er tilgjengelig.
- Fakkel / Pistorch
er en pythonbasert bibliotek bygget for å gi fleksibilitet som en dyp læringsutviklingsplattform. Arbeidsflyten til PyTorch er så nær du kan komme til pythons vitenskapelige databibliotek - NumPy. Den brukes aktivt av Facebook for alt maskinlærings- eller dyplæringsarbeidet.
Dynamiske beregningsgrafer er et viktig høydepunkt i Pytorch. Støtten til MIRAKLER sørger for at koden kan kjøres på GPU, og reduserer dermed tiden det tar å kjøre koden og øker systemets totale ytelse.
- RapidMiner
RapidMiner er en datavitenskapelig plattform for team som forener seg datapreparasjon, maskinlæring og prediktiv distribusjon av modeller . Den har et kraftig og robust grafisk brukergrensesnitt som gjør det mulig for brukere å lage, levere og vedlikeholde prediktiv analyse.
Med RapidMiner blir ryddig, uorganisert og tilsynelatende ubrukelig data veldig verdifull ettersom det forenkler datatilgang og lar deg strukturere dem på en måte som det er enkelt for deg og teamet å forstå.
__init__ i python
- Google Cloud AutoML
Google Cloud AutoML gjør kraften i maskinlæring tilgjengelig for deg selv om du har begrenset kunnskap om maskinlæring. Google merkingstjeneste for mennesker kan sette et team av mennesker til å kommentere eller rengjøre etikettene dine for å sikre at modellene dine blir opplært i data av høy kvalitet. Hvor kult er det!
De har forskjellige produkter for forskjellige formål, noe som gjør det til et veldig bra maskinlæringsverktøy. Noen av dem er:
- AutoML-visjon : Bilder
- AutoML Video Intelligence : Video
- AutoML Natural Language : Struktur og betydning av tekst
- AutoML-oversettelse : Oppdage og oversette mellom språk dynamisk
- AutoML-tabeller : Bygger modell på strukturerte data
- Azure Machine Learning Studio
Microsoft Azure Machine Learning Studio er et samarbeid, Dra og slipp Machine Learning Tool du kan bruke til å bygge, teste og distribuere prediktive analyseløsninger på dataene dine.
Du drar og slipper datasett og analysemoduler på et interaktivt lerret, og kobler dem sammen for å danne et eksperiment , som du kjører i Machine Learning Studio. Det er ingen programmering nødvendig , bare visuelt koble datasett og moduler for å konstruere din prediktive analysemodell.
- Accord.NET
Accord.NET er et .NET maskinlæringsrammeverk kombinert med Biblioteker for lyd- og bildebehandling helt skrevet i C #. Tagline er “ Maskinlæring laget på et minutt '.
Det er et komplett rammeverk for å bygge produksjonsnivå datamaskinsyn, datamaskinrevisjon, signalbehandling og statistikkapplikasjoner. Biblioteker gjøres tilgjengelige fra kildekoden og også gjennom kjørbart installasjonsprogram og NuGet pakkeleder. Den eneste ulempe er at den bare støtter. Net-støttede språk.
- COLAB
CoLab (Colaboratory) er gratis Jupyter Notatbok miljø som ikke krever noe oppsett og kjører helt i skyen. Det er et Google-forskningsprosjekt opprettet for å formidle maskinlæringsutdanning og forskning.
Det er uten tvil et av de beste maskinlæringsverktøyene spesielt for dataforskere fordi du trenger ikke å installere manuelt alle pakkene og bibliotekene, bare importer dem direkte ved å ringe dem. Du kan lagre prosjektet direkte på Google Drive, GitHub eller hvor som helst og i forskjellige formater.
Og med dette kommer vi til en slutt på denne artikkelen. Jeg håper du har nok muligheter til å begynne å bygge maskinlæringsprogrammet ditt og jobbe med det. Edureka’s gjør deg dyktig i teknikker som Supervised Learning, Unsupervised Learning, and Natural Language Processing. Det inkluderer opplæring i de siste fremskrittene og tekniske tilnærmingene innen kunstig intelligens og maskinlæring som dyp læring, grafiske modeller og forsterkningslæring.