Sissejuhatus masinõppe tarkvarasse
Masinõpe on AI-l (tehisintellekt) põhinev teaduslik rakendus, mis võimaldab arvutisüsteemil õppida, täita teatud ülesannet ja täiustada sellest saadud kogemusi ilma seda tegelikult ainuüksi programmeerimata. Masinõppe algoritme kasutatakse igapäevastes harjutustes, näiteks otsingumootor, pildi ja kõnetuvastus, tervishoiuteenuste diagnoosimine jne. Need algoritmid vajavad teatud toimingute teostamiseks ja teostamiseks teatud tarkvara ja tööriistu. Masinõppe tarkvaral on oma tööriistade komplekt, raamatukogud ja ressursid selliste rakenduste arendamiseks, mis suudavad inimese käitumist nutikate masinate ja rakendustega korrata. Tarkvara, mida esile tõstame, kajastub allpool.
Masinõppe tarkvara tüübid
Turul on saadaval hulgaliselt masinõppe tarkvara. Mõnel tarkvaral on oma eksklusiivsed ja ainulaadsed omadused. Samal ajal on mõned tööriistad, mis on suhteliselt paremad. Paljud ettevõtted on hakanud oma investeeringutasuvuse (ROI) suurendamiseks tehnoloogiat kasutusele võtma. Kuna masinõpe on osa AI-st (tehisintellekt), koolitatakse masinaid tulemuse või mustri järgi uute muudatuste iseseisvaks väljatöötamiseks. Mõni tüüpi masinõppe tarkvara on: Azure Machine Learning Studio, Shogun, Apache Mahout, Apache Spark MLlib, IBM Watson Machine Learning, RapidMinor, Weka, Google Cloud ML Engine, Pytroch, Figure Eight, Crab, Microsoft Cognitive Toolkit, Torch jne. Vaatame lähemalt mõnda parimat ja enim kasutatud tarkvara, millele masinõppe eksperdid tuginevad.
Parim masinõppe tarkvara
Allpool on toodud erinevad masinõppe tarkvara:
1. Google Cloud ML Engine
Google'i pilvemasina õppemootor on üks populaarsetest koolitus-, analüüsi- ja süvaõpperakendustest.
2. Azure ML Stuudio
See on Microsofti loodud ML-i ekspertidele koodivaba pukseerimislahendus mugavaks kasutamiseks.
3. IBM Watsoni masinõpe
Oma avatud lähtekoodiga mudeli toimimisega aitab see andmeteadlastel ja arendajatel kiirendada AI ja masinõppe rakendusi.
4. TensorFlow
See on uus avatud lähtekoodiga raamistik, mis ilmus 2015. aastal ja mida pole keeruline kasutada ning mida saab ka erinevate platvormide kaudu juurutada. Google'i loodud TensorFlow on saadaval Pythoni, C ++, Java, Rust jne jaoks.
5. Microsofti kognitiivne tööriistakomplekt
Microsofti äsja turule tulnud AI-lahendus saab treenida masinat koos oma sügavate õppimisalgoritmidega käituma nagu inimese aju ja nägu. See saab hallata andmeid Pythonist, C ++ jne.
6. Theano
See on Pythoni põhine avatud lähtekoodiga raamatukogu sügavate õppe algoritmide jaoks, et kiirendada masinõppe kasutuselevõttu. Theano on võimeline viima andmestruktuurid järgmisele tasemele, ühendades Pythoni raamatukogud nagu NumPy, Pandas ja mõned looduslikud programmid.
7. Taskulamp
See tüüpiline vanem masinõppekogu köidab masinõppe projektide juurutamisel toimingute paindlikkust ja kiirust.
8. Apache Spark MLlib
Apache Spark on usaldusväärne masinõppe tööriist edasijõudnutele masinõppele ja sügavale õppimisele. See on õmblusteta, skaleeritav platvorm, mille saab algoritmide paremate tulemuste saamiseks integreerida Hadoopiga. Klassifikatsioon, regressioon, gradiendi suurendamine, otsustuspuud, LDA jne on mõned MLlibi toetavaid algoritme.
9. Pytorch
Pytorchi on välja töötanud Facebook arenenud süvaõppe jaoks, kasutades neuronvõrgustikke ja tenoreid. On kindlaks tehtud, et kogu maailma teadlased kasutavad Pytorchit dünaamilise graafilise esituse ja kavanditehnika jaoks.
10. Ideas2T tehnoloogiad
Tööriistal Ideas2T on erinevalt teistest ainulaadne funktsioon, mis aitab värbajatel masinaõppe kaudu värvata õigeid kandidaate vastavalt nende CV-dele. Oma tipptasemel ja täiustatud algoritmide tõttu on see olnud ristmik alustavatele ettevõtetele, ettevõtetele ja ärimajadele.
Masinõppe tarkvara eelised
Masinõpe, AI alamhulk, mis aitab andmeid uurida ja neist õppida ning nende põhjal teatud otsuseid vastu võtta. See on võimeline kiirelt ja täpselt edastama otsuseid ja soovitusi. Niisiis, ML tarkvara on väga populaarne. Huvitaval kombel on need ka odavad. Nii masinõpe kui ka AI töötavad suurte ja keerukate andmekogumitega, et visualiseerida ja teha täiuslikke otsuseid. Mõned näited on järgmised:
- Facebook: kui laadime Facebooki foto üles, tunneb see ära sama fotoga inimese ja soovitab vastastikust sõprust. Nii töötab ML.
- Netflix: Netflix saadab mõnikord veebisaadete või filmide ettepanekuid selle põhjal, mida oleme varem vaadanud. Põhimõtteliselt kasutatakse masinõpet andmete valimiseks valiku põhjal.
Äriüksused ja organisatsioonid kasutavad kindla tööriistaga õiget algoritmi paari ja teevad andmetest õppimise põhjal masinõppe mudeleid. See aitab ettevõtetel tõhusamalt töötada, et luua kalli hinnaga mudeleid. Masinõppe tarkvara aitab automatiseerida andmeanalüüsi, mis vähendab tööjõudu ja muudab selle kulutõhusaks. See protsess on üsna korduv ja skaleeritav.
ML-i kasutatakse igapäevases elus veel mitmeid rakendusi. Mõned valdkonnad, kus ML-tarkvara kasutatakse tõhusalt, on järgmised:
- Finantsteenused : Finantssektor kasutab seda investeeringute, kaubanduse ja isegi finantsriskide tuvastamiseks.
- Turundus ja müük : erinevad ettevõtted ja muud sarnased ettevõtted kasutavad masinõppe tarkvara, et analüüsida ostude ajalugu ja anda sellest sõltuvalt klientidele soovitusi.
- Tervishoid : elektroonilisi kantavaid ja andureid kasutatakse tänapäeval laialdaselt. Nendes kantavates sensorites on reaalajas andmeid vererõhu, südametegevuse ja muu tervisega seotud elutähtsa teabe kohta.
- Transport : masinõppe tarkvara analüüsib reisiajalugu ja marsruute, et tuvastada probleemid, kui neid on, et aidata klientidel / reisijatel tulevikus loobuda riskiohtlikest piirkondadest.
- Valitsus : mõned valitsusasutused kasutavad teabe kogumiseks ML-i vahendeid, et minimeerida kulusid ja suurendada oma tegevuse tõhusust.
- Nafta ja gaas : masinõpet kasutatakse enamasti energeetikasektoris. See aitab analüüsida olemasolevaid ja uusi energiaallikaid uurimiseks ja jaotamiseks. Paljud naftaagentuurid nii valitsuse kui ka erasektoris on selle meetodi omaks võtnud.
Järeldus
Masinõppel ja tehisintellektil on tänapäevaste põlvkondade seas lai ja lai kasutusvõimalus ning see laieneb endiselt. Seega ei ole vale arvata, et Machine Learning tarkvara teostab toiminguid sisendandmekogumist ja mängib suurt rolli toorandmetest ülevaate saamisel, et parandada äri- ja muid eesmärke.
Soovitatavad artiklid
See on masinõppe tarkvara juhend. Siin käsitleme masinõppe tutvustamist ja 10 parimat tarkvara koos selle eelistega. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmisi artikleid -
- Mis on tugevdusõpe?
- Masinõppe algoritmide tüübid
- IoT sissejuhatus
- Masinõppe rakendused
- Kuidas luua otsustuspuu?
- Juhend otsustuspuu jaoks andmete kaevandamisel