Sissejuhatus masinõppeplatvormi
Masinõpe on õppesuund, mis pakub arvutitele potentsiaali õppida ilma selgesõnaliselt programmeerimata. See muudab arvutid inimestega sarnaseks. Masinõppe mudel on väljund, mis genereeritakse pärast masinaõppe algoritmilise programmi andmete koolitamist. Pärast koolitust, kui olete andnud mudeli koos vastava sisendiga, antakse väljund. Selles teemas tutvume masinõppe platvormiga.
Mis on masinõppe platvorm?
Platvorm prohvetlike rakenduste tarneahela automatiseerimiseks ja kiirendamiseks, mis on võimelised tohutuks andmetöötluseks, kasutades masinõpet või ühendatud protseduure.
Selle määratluse mõned peamised ideed on:
- Kiiruse suurendamine on kiire ja kiire eraldusvõime tarnimise elutsükli esilekutsumine ning lisaks tööaja kiirendamine täiustatud protseduuride abil, nagu hajutatud ja mälusisene arvutus.
- Teabeanalüütik tegeleb heauskse ülesandega, mis koosneb paljudest tüütutest ja pikkadest ülesannetest. Nende ülesannete automatiseerimine võib kõrvaldada projekti kitsaskohad, võimaldades organisatsioonidel kiiremini edastada uusi projekte, ajakohastada ja saada rohkem ülesandeid, suurendamata samas personali hulka.
- Masinõppeplatvormi võimekus teenindada ja töödelda tohutul hulgal andmeid heast omast allikast pärinevaid andmeid.
- Need platvormid keskenduvad ennustavate rakenduste täieliku elutsükli võimaldamisele, kui need eristuvad personaalarvutite tööriistadest ja koodikogudest.
- Masinõppe platvormid tuleks integreerida, kuna need on hästi soovitatud tarkvarasüsteemi rakenduste jaoks korraldatud.
- Masinõppe platvormid keskenduvad peamiselt kauplemisele, et aidata teada saada tulevasi tulemusi, näiteks klientide võimet osta antud pakkumist või lükata tehing tagasi.
Masinõppe platvormid
Masinõppe valdkond kasvab kiiresti. Seetõttu on väga oluline valida õige platvorm, mis viib otsmudelite lähenemisviise kasutavate mudelite ehitamiseni. Siin on masinõppeplatvormide loend.
1. Microsoft Azure
Microsoft Azure masinõppe tööriist võimaldab arendajatel mudeleid luua. See pakub SDK-sid ja teenuseid teabe kiireks ettevalmistamiseks, koolitamiseks ja masinõppe mudelite juurutamiseks. Parandage tootlikkust ja hindu auto skaleerimise šifri ja torustike abil. Kasutage neid võimalusi avatud lähtekoodiga Pythoni raamistikega, näiteks PyTorch, Tensor Flow ja scikit-learning.
Funktsioonid
- See kasutab oma liidesena Azure Machine Learning Studio, millel on mudelite ehitamiseks lohistamiskeskkond.
- Sellel on automatiseeritud programmid otsustuspuude, sügavate närvivõrkude, klassifitseerimise ja regressiooni käivitamiseks.
- See võimaldab Azure'i pilve üles laadida ainult tohutuid andmekogumeid, mitte kummagi teenusepakkuja väiksemaid andmekogumeid.
- See pakub piiratud funktsioonidega standardset ja tasuta versiooni.
2. IBM Watson
IBM Watsoni platvorm on välja töötatud nii arendajatele kui ka kasutajatele, kus on palju AI-tööriistu. See pakub süsteemiprogramme ja päringuid, ennustamist ning koondab tööriistu töövihikute loomiseks. See võimaldab mudelite loomiseks võimsaid teabe visualiseerimisi, mida abistatakse lohistamisel ümbritsevaga.
Funktsioonid
- Kasutame liidest SPSS graafilise analüüsi abil.
- Teave ja ennustused tuleb säilitada IBM Bluemixis.
- Äriklientidele keskenduvad teenused aitavad API-pistikute abil luua ML-põhiseid rakendusi.
- Need on tasulised ja saadaval on isegi tasuta versioonid.
3. Amazon
Amazoni masinõppe platvorm pakub igale arendajale valmis ja lihtsalt saadaval olevaid ennustusmudeleid, isegi kui neil pole andmeteadusest aimugi. Makseviis, mis nõuab väga vähem investeeringuid riist- või tarkvarapakettidesse, on teinud Amazonast ühe lihtsamate ML-i platvormi pakkujate seas, kuhu siseneja registreerub. Arendajad saavad kasutada AWS-i (Amazoni veebiteenused) pakutavaid AI-tööriistakomplekte, mille hulka kuuluvad ka Amazon Lex ja Amazon Polly.
Funktsioonid
- See kasutab Amazoni masinõppe puhvetkappi ja Amazon Characteri kasutajaliidest.
- Teave peab olema salvestatud seotud AWS-kontol nagu S3, Redshift ja RDS.
- See töötab "pay-as-you-go" mudelil ja kardinaalsete partiide prognooside kohaselt on see hind isegi kümme senti.
4. ai-üks
Kasutades platvormi ai-one, loovad arendajad intelligentsed abilised, mida saab hõlpsasti kasutada peaaegu igas tarkvararakenduses. Tööriistade ressursside loend sisaldab arendaja API-sid, dokumenditeeki ja ehitusagente, mida kasutatakse teabe muutmiseks reeglikomplektideks, mis toetavad ML- ja AI-struktuure.
5. Apache'i ennustamineIO
See on avatud lähtekoodiga pinu, millel on ka masinõppe jaoks avatud lähtekoodiga server. Peaksite selle vaatama Apache PredictionIO on lihtsaim viis prohvetlike mootorite loomiseks, mis täidavad mis tahes masinõppe ülesannet. Apache PredictionIO sisaldab lisaks sündmuserverile ja seega ka platvormile endale lisaks mudeligaleriid.
6. H2O
See platvorm oli loodud keelte, näiteks python, R & Java, programmeerimiseks H2O.ai poolt. See pakub ühiselt ka tööriistu, mis on vajalikud Apache Hadoopi failisüsteemide andmekogumite analüüsimiseks ja cloud.H2O.ai eeldus on Mountain View, CA. ja pakub tasuta avatud lähtekoodiga H2O OpenThis platvormi, mis on loodud H2O.ai jaoks selliste keelte programmeerimiseks nagu python, R & Java. Samuti pakub see tööriistu, mis on vajalikud andmekogumite analüüsimiseks Apache Hadoopi failisüsteemides ja pilves. H2O.ai asub Mountain View, CA. ning pakub tasuta avatud lähtekoodiga H2O avatud lähtekoodiga masinõpet (H2O, vahuvesi ja H2O4GPU) ning kommertstoodet nimega H2O Driverless AI. H2O.ai komponendid on väga optimeeritud ja paralleelsed keskprotsessori mitmetuumaliste ja mitmemoodiliste konfiguratsioonide jaoks.
Järeldus
See artikkel annab lühikese sissejuhatuse masinõppe platvormidele. Masinõpe võib olla masinate treenimise juhendatav või järelevalveta tehnika, mis võimaldab tegevusi tavalisest inimesest natuke kiiremini ja paremini läbi viia. Enda masinõppe mudelite väljatöötamisel on valida mitmesuguste arenduskeelte, IDE-de ja platvormide vahel. See artikkel annab parimad platvormid, mida kasutaja saab kasutada; see võib olla nii pilve- kui ka tootmispõhine platvorm.
Soovitatavad artiklid
See on masinõppeplatvormi juhend. Siin käsitleme masinõppe platvorme funktsioonidega. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmist artiklit -
- Masinõppe meetodid
- Masinõppe meetodid
- Masinõppe arhitektuur
- Kaotamise funktsioonid masinõppes
- Šifri tüübid
- Neuraalsete võrkude rakendamise täielik juhend
- Kuidas luua otsustuspuu?