12 Alat Pembelajaran Mesin Teratas pada tahun 2022 Untuk Mendapatkannya

Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin adalah tren terpanas di dunia teknologi saat ini. Dengan aplikasi AI dan ML yang mendominasi hampir setiap aspek dunia modern – dari sesuatu yang sederhana seperti Mesin Rekomendasi hingga mobil yang dapat mengemudi sendiri, AI dan ML ada di mana-mana.

Karena semakin banyak perusahaan dengan antusias menjelajahi batas-batas teknologi yang muncul ini, ini menciptakan peluang kerja yang besar bagi para calon. Secara global, baik perusahaan raksasa maupun perusahaan rintisan kecil memanfaatkan manfaat dari teknologi yang mengganggu ini, sehingga membuka pandangan baru dan menarik untuk pekerjaan.

Namun, untuk dapat mendapatkan pekerjaan di AI atau ML, Anda harus terlebih dahulu menguasai alat Pembelajaran Mesin. Alat Pembelajaran Mesin dan perangkat lunak Pembelajaran Mesin memungkinkan pengembang aplikasi web/seluler membuat algoritme ML yang efisien dan fungsional. Algoritme ini, pada gilirannya, dapat digunakan untuk berbagai tujuan – membangun mesin rekomendasi, memprediksi pola pencarian secara akurat, penyaringan spam, deteksi penipuan, dan banyak lagi.

Kami telah menyusun daftar dua belas alat teratas untuk Pembelajaran Mesin yang sangat baik untuk pemula dan profesional berpengalaman!

Dapatkan sertifikasi kecerdasan buatan secara online dari Universitas top dunia – Magister, Program Pascasarjana Eksekutif, dan Program Sertifikat Tingkat Lanjut di ML & AI untuk mempercepat karier Anda.

Alat Pembelajaran Mesin Teratas di 2019

1. TensorFlow

Awalnya dikembangkan oleh Google, TensorFlow adalah perpustakaan perangkat lunak Pembelajaran Mesin sumber terbuka untuk komputasi numerik menggunakan grafik aliran data. Ini memiliki rangkaian alat, pustaka, dan sumber daya yang komprehensif dan fleksibel yang memungkinkan Anda membangun, melatih, dan menerapkan aplikasi ML tanpa kerumitan.

TensorFlow adalah alat Pembelajaran Mesin yang sangat baik untuk sistem Pembelajaran Mendalam dan jaringan saraf. Fitur hebat lainnya dari TensorFlow adalah dapat berjalan di GPU dan CPU serta pada platform komputasi seluler.

2. Pembelajaran Mesin Amazon (AML)

Alat Pembelajaran Mesin Amazon adalah aplikasi perangkat lunak Pembelajaran Mesin berbasis cloud. Ini terutama digunakan oleh pengembang di seluruh dunia untuk membangun model pembelajaran mesin dan untuk menghasilkan prediksi. Bagian terbaiknya adalah dapat digunakan oleh pengembang aplikasi web/seluler dari semua tingkat keahlian.

AML mendukung tiga jenis model ML, termasuk regresi, klasifikasi multi-kelas, dan klasifikasi biner. Itu dapat mengintegrasikan data dari berbagai sumber seperti Redshift, Amazon S3, dan RDS. Juga, ini memungkinkan Anda untuk membuat objek sumber data dari database MySQL.

3. Auto-WEKA

Auto-WEKA adalah alat penambangan data yang dirancang untuk melakukan pemilihan algoritme gabungan dan optimasi hiper-parameter atas algoritme klasifikasi dan regresi yang diimplementasikan WEKA.

Jadi, ketika dataset dimasukkan ke dalam WEKA, ia mengeksplorasi pengaturan hyperparameter untuk beberapa algoritme dan merekomendasikan yang paling disukai pengguna – yang menawarkan kinerja generalisasi yang andal. Alat ini menggunakan pendekatan yang sepenuhnya otomatis dan dengan memanfaatkan inovasi terbaru dalam pengoptimalan Bayesian.

4. BigML

Saat berbicara tentang alat Pembelajaran Mesin, kita tidak boleh melewatkan BigML. Ini adalah platform ML komprehensif yang menawarkan sejumlah algoritme ML untuk memecahkan masalah dunia nyata yang kompleks melalui kerangka kerja terpadu dan terpadu. Dirancang secara eksplisit untuk Pembelajaran Mesin, BigML hadir dengan berbagai fitur yang terintegrasi dengan baik dalam UI Web yang nyaman. Ini memungkinkan Anda memuat kumpulan data, membuat dan membagikan model ML, melatih dan mengevaluasi model, serta menghasilkan prediksi baru, baik secara tunggal maupun berkelompok.

BigML mencakup berbagai aspek ML yang berguna, termasuk klasifikasi, regresi, peramalan deret waktu, analisis klaster, deteksi anomali, pemodelan topik, dll., yang semuanya berlaku untuk berbagai aplikasi prediktif.

5. Google Cloud AutoML

Google Cloud AutoML adalah kumpulan produk ML yang memungkinkan developer dengan keahlian ML terbatas untuk melatih model berkualitas tinggi sesuai dengan kebutuhan bisnis yang unik. Ini didasarkan pada pembelajaran transfer mutakhir dan teknologi pencarian arsitektur saraf Google.

Alat ini menawarkan GUI yang rapi dan sederhana untuk melatih, mengevaluasi, meningkatkan, dan menerapkan model berdasarkan kumpulan data yang diberikan. Anda dapat membuat prediksi pada model terlatih Anda melalui Vision API yang ada dengan menambahkan model khusus. Anda dapat menyimpan data di penyimpanan cloud dengan aman.

6. aliran ml

MLflow adalah platform sumber terbuka yang dirancang untuk mengelola siklus hidup ML lengkap (termasuk eksperimen, reproduktifitas, dan penerapan model ML). Ini memiliki tiga komponen inti – Pelacakan, Proyek, dan Model, masing-masing melakukan fungsi unik.

MLflow memiliki banyak integrasi bawaan seperti TensorFlow, PyTorch Keras, Spark, H20.ai, Python, Java, R, Kubernetes, Docker, Azure ML, dan Google Cloud. Ini bisa sangat berguna untuk membuat model ML agar sesuai dengan kebutuhan spesifik.

7. Scikit-Belajar

Scikit-Learn adalah salah satu perpustakaan paling berguna untuk ML dengan Python. Dibangun di NumPy, SciPy, dan Matplotlib, pustaka berbasis Python ini berisi serangkaian alat yang efisien untuk Pembelajaran Mesin dan pemodelan statistik. Ini termasuk klasifikasi, regresi, pengelompokan dan pengurangan dimensi, pemilihan model, dan pra-pemrosesan.

Karena ini adalah perpustakaan open-source dengan komunitas aktif, itu selalu ditingkatkan. Dan yakinlah, jika Anda pernah terjebak dalam masalah buntu, Anda selalu dapat menghubungi komunitas Scikit-Learn untuk mendapatkan bantuan.

8. Apache Mahout

Apache Mahout adalah open-source, kerangka kerja aljabar linier terdistribusi dan Scala DSL ekspresif matematis yang dirancang untuk mengembangkan aplikasi ML yang skalabel. Ini terutama digunakan oleh Ilmuwan Data, Matematikawan, dan Ahli Statistik untuk implementasi cepat dari algoritma ML.

Selain menawarkan platform yang dapat diperluas untuk membangun algoritme yang dapat diskalakan, Apache Mahout juga menyertakan pustaka matriks dan vektor. Itu dapat berjalan di atas Apache Hadoop menggunakan paradigma MapReduce.

9. IBM Watson Studio

IBM Watson Studio adalah platform yang memungkinkan Anda membuat dan melatih model ML yang skalabel dengan pengoptimalan yang lebih cepat. Ini menawarkan Anda semua alat yang diperlukan untuk memecahkan masalah bisnis melalui pengalaman data kolaboratif. Ada alat untuk analisis dan visualisasi data, untuk membersihkan dan membentuk data, untuk penyerapan data, dan tentu saja, untuk membuat dan melatih model ML.

IBM Watson Studio mempercepat alur kerja Machine Learning dan Deep Learning yang penting untuk integrasi AI ke dalam infrastruktur bisnis Anda, sehingga mendorong inovasi.

10. Microsoft Azure ML Studio

Microsoft Azure Machine Learning Studio adalah layanan cloud yang terkelola sepenuhnya yang memungkinkan Anda membangun, menyebarkan, dan berbagi solusi analitik prediktif dengan cara yang mudah. Ini adalah alat kolaboratif, seret dan lepas yang memungkinkan Anda membangun, menguji, dan menerapkan solusi analitik prediktif pada data Anda.

Azure ML Studio menerbitkan model sebagai layanan web untuk memfasilitasi konsumsi yang mudah oleh aplikasi kustom atau alat BI. Ini menawarkan ruang kerja visual yang interaktif untuk mengembangkan, menguji, dan mengulangi model analisis prediktif. Alat ini tidak memerlukan pemrograman – alat ini secara visual menghubungkan kumpulan data dan modul untuk membangun model analisis prediktif Anda.

11. Apache Spark MLib

Apache Spark MLib adalah library ML skalabel yang berjalan di Apache Mesos, Hadoop, Kubernetes, baik mandiri maupun di cloud. Ini terdiri dari semua algoritma dan utilitas ML standar seperti klasifikasi, regresi, pengelompokan, penyaringan kolaboratif, pengurangan dimensi. Tujuan utama dari alat ini adalah untuk membuat Pembelajaran Mesin yang praktis terukur dan mudah.

Spark MLlib menawarkan berbagai alat seperti algoritme ML, Fitur (untuk ekstraksi fitur, transformasi, pengurangan dimensi, dan pemilihan), Pipeline (untuk membangun, mengevaluasi, dan menyetel saluran ML), Persistensi (untuk menyimpan dan memuat algoritme, model, dan saluran pipa) , dan Utilitas (untuk aljabar linier, statistik, penanganan data).

12. Accord.NET

Accord.NET adalah kerangka kerja ML untuk komputasi ilmiah di .NET. Ini terdiri dari beberapa perpustakaan pemrosesan gambar dan audio yang ditulis dalam bahasa pemrograman C#. Pustaka tersedia dalam kode sumber dan dapat diakses melalui penginstal yang dapat dieksekusi dan paket NuGet. Area fokus inti adalah statistik, pembelajaran mesin, jaringan saraf tiruan, aljabar linier numerik, optimisasi numerik, pemrosesan sinyal dan gambar, dan pustaka pendukung (misalnya, pembuatan grafik dan visualisasi).

Kerangka Accord.NET mencakup Accord.Statistics, Accord.Math, dan Accord.MachineLearning. Anda dapat membuat dan menguji algoritme ML baru tanpa menyelami kode terlalu dalam. Selain itu, ia hadir dengan rangkaian aplikasi sampel untuk membantu Anda menulis aplikasi dengan cepat.

Dalam hal Ilmu Data (AI, ML, Deep Learning), alat memungkinkan Anda menjelajahi kedalaman domain Ilmu Data, bereksperimen dengannya, dan berinovasi dengan solusi AI/ML yang berfungsi penuh. Alat yang berbeda dirancang untuk kebutuhan yang berbeda. Jadi, pilihan alat Pembelajaran Mesin akan sangat bergantung pada proyek yang ada, hasil yang diharapkan, dan, terkadang, tingkat keahlian Anda.

Namun, tujuannya adalah untuk terus belajar dan memperoleh keterampilan baru. Jadi, jangan takut untuk bermain dengan alat dan perangkat lunak ML baru – siapa tahu Anda bisa membuat sesuatu yang fantastis suatu hari nanti!

Jika Anda tertarik untuk mengerjakan hal-hal seperti melatih agen untuk bermain tic tac toe, melatih chatbot, dll. Anda harus memeriksa Kursus Sertifikasi Lanjutan kami dalam Pembelajaran Mesin dan Cloud dari upGrad dan IIT-Madras.