Ера је овде и пуно напредује у технолошком пољу и према Гартнеровом извештају, машинско учење и АИ ће створити 2,3 милиона Посао до 2020. године и овај огроман раст довео је до еволуције различитих алата за машинско учење о којима ћемо расправљати у овом чланку.
разлика између преоптерећења методе и замене у јави
Шта је машинско учење?
Машинско учење је врста што омогућава софтверским апликацијама да уче из података и постају тачније у предвиђању исхода без људске интервенције.
Машинско учење је концепт који омогућава машини да учи на примерима и искуству, и то без изричитог програмирања. Да би се ово догодило, данас имамо на располагању пуно алата за машинско учење. Погледајмо неке од најважнијих и најпопуларнијих.
Врхунски алати за машинско учење
- Сцикит-Леарн
То је бесплатна софтверска библиотека за машинско учење за програмски језик Питхон. То је једноставан и ефикасан алат за рударење података и анализу података. Изграђен на , СциПи и .
Пружа низ надзираних и ненадгледаних алгоритама учења у Питхону попут класификације, регресије, кластеровања, димензионалног смањења.
- КНИМЕ
КНИМЕ (Констанз Информатион Минер), бесплатна је платформа за анализу података, извештавање и интеграцију података отвореног кода изграђена за моћну аналитику на Заснован на ГУИ Процес рада. То значи да не морате знати кодирати да бисте могли радити помоћу КНИМЕ-а и стећи увиде.
Можете радити до краја Прикупљање података и стварање модела за примену и производњу . Обједињује све функције читавог процеса у један ток рада.
- ТенсорФлов
Креирао Гоогле Браин тим, ТенсорФлов је библиотека отвореног кода за нумеричко рачунање и велико машинско учење. Када је реч о обрачуну оквира вештачке интелигенције, видећете да се ТенсорФлов појављује као јасни победник већину времена.
ТенсорФлов пружа приступачну и читљиву синтаксу која је од суштинског значаја за олакшавање употребе ових програмских ресурса и низак ниво библиотека пружа већу флексибилност и са новим в2.0, биће само на врху за било које машинско учење или Дубоко учење сврха. То је један од најбољих доступних алата за машинско учење.
- ВЕКА
ВЕКА (Ваикато окружење за анализу знања) је Отвореног кода Јава софтвер која има колекцију алгоритама машинског учења за задатке рударења података и истраживања података. То је један од најмоћнијих алата за машинско учење за разумевање и визуализацију алгоритама машинског учења на вашој локалној машини.
Има оба а Графички Интерфејс и Командна линија Приступ. Једини доле за ово је да постоји нема много документације и доступна је подршка на мрежи.
- Бакља / Питорцх
је библиотека заснована на питхон-у изграђена да пружи флексибилност као платформа за дубоко учење. Ток рада ПиТорцх-а је што је могуће ближи Питхоновој научној рачунарској библиотеци - НумПи. Активно га користи Фејсбук за све његове радове на пољу машинског учења или дубоког учења.
Графикони динамичких рачунања су главни врхунац Питорцх-а. Подршка за ЧУДА осигурава да код може радити на ГПУ-у, смањујући тиме време потребно за покретање кода и повећавајући укупне перформансе система.
- РапидМинер
РапидМинер је платформа за науку података за тимове који се уједињују припрема података, машинско учење и примена предиктивног модела . Има моћан и робустан графички кориснички интерфејс који омогућава корисницима да креирају, испоручују и одржавају предиктивну аналитику.
Уз РапидМинер постају неуредни, неорганизовани и наизглед бескорисни подаци веома вредан јер поједностављује приступ подацима и омогућава вам да их структурирате на начин који је вама и вашем тиму лако разумљив.
- Гоогле Цлоуд АутоМЛ
Гоогле Цлоуд АутоМЛ вам омогућава моћ машинског учења чак и ако имате ограничено знање о машинском учењу. Гоогле-ове служба за етикетирање људи може да постави тим људи да раде анотирање или чишћење налепница како би били сигурни да су ваши модели обучени за висококвалитетне податке. Како је то кул!
Имају различите производе за различите сврхе што их чини врло добрим алатом за машинско учење. Неки од њих су:
- АутоМЛ Висион : Слике
- АутоМЛ Видео Интеллигенце : Видео
- Природни језик АутоМЛ : Структура и значење текста
- АутоМЛ Транслатион : Динамично откривање и превођење између језика
- Табеле АутоМЛ : Гради модел на структурираним подацима
- Азуре Студио за машинско учење
Мицрософт Азуре Студио за машинско учење је сарадник, Превуци и отпусти Алат за машинско учење који можете користити за изградњу, тестирање и примену решења за предвиђање аналитике на вашим подацима.
Превлачите и испуштајте скупове података и модуле за анализу на интерактивно платно, повезујући их заједно да бисте формирали експеримент , коју покрећете у Студију за машинско учење. Постоји није потребно програмирање , само визуелно повезујући скупове података и модуле за изградњу вашег модела предиктивне анализе.
- Аццорд.НЕТ
Аццорд.НЕТ је .НЕТ оквир за машинско учење у комбинацији са Библиотеке за обраду звука и слике у потпуности написано на Ц #. Слоган је „ Машинско учење направљено у минути '.
То је комплетан оквир за изградњу рачунарског вида, рачунарске аудиције, обраде сигнала и статистичких података производног нивоа. Библиотеке су доступне из изворног кода, а такође и путем извршног програма за инсталирање и НуГет менаџер пакета. Једини недостатак је да подржава.Нет подржани језици.
- ЦОЛАБ
ЦоЛаб (Цолаборатори) је бесплатан Јупитер Нотебоок окружење које не захтева подешавање и ради у потпуности у облаку. То је Гоогле-ов истраживачки пројекат створен да помогне у ширењу образовања и истраживања о машинском учењу.
То је далеко један од најбољих алата за машинско учење, посебно за научнике података јер не морате ручно да инсталирате све пакете и библиотеке, само их директно увезите тако што ћете их позвати. Свој пројекат можете директно сачувати на Гоогле диску, ГитХуб-у или на било којој другој локацији иу различитим форматима.
И овим смо дошли до краја овог чланка. Надам се да имате довољно могућности да започнете изградњу програма за машинско учење и радите на њему. Едурека чини вас вештим у техникама попут надзора под надзором, учења без надзора и обраде природног језика. Обухвата обуку о најновијим достигнућима и техничким приступима у вештачкој интелигенцији и машинском учењу као што су дубоко учење, графички модели и учење ојачања.