I 12 migliori strumenti di machine learning nel 2022 su cui mettere le mani

L'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico sono le tendenze più calde nel mondo tecnologico di oggi. Con le applicazioni di intelligenza artificiale e ML che dominano quasi ogni aspetto del mondo moderno, da qualcosa di semplice come un motore di suggerimenti all'auto a guida autonoma, IA e ML sono onnipresenti.

Poiché sempre più aziende stanno esplorando con entusiasmo i confini di queste tecnologie emergenti, sta creando notevoli opportunità di lavoro per gli aspiranti. A livello globale, sia le grandi aziende che le piccole startup stanno sfruttando i vantaggi di queste tecnologie dirompenti, aprendo così nuove ed entusiasmanti prospettive per l'occupazione.

Tuttavia, per poter ottenere un lavoro in AI o ML, devi prima essere esperto degli strumenti di Machine Learning. Gli strumenti di Machine Learning e il software di Machine Learning consentono agli sviluppatori di app Web/mobile di creare algoritmi ML efficienti e funzionali. Questi algoritmi possono, a loro volta, essere utilizzati per vari scopi: creare motori di raccomandazione, prevedere con precisione i modelli di ricerca, filtrare lo spam, rilevare le frodi e molto altro.

Abbiamo compilato un elenco dei primi dodici strumenti per l'apprendimento automatico che sono eccellenti sia per i principianti che per i professionisti esperti!

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I migliori strumenti di apprendimento automatico nel 2019

1. TensorFlow

Inizialmente sviluppato da Google, TensorFlow è una libreria software open source di Machine Learning per il calcolo numerico utilizzando grafici del flusso di dati. Dispone di una suite completa e flessibile di strumenti, librerie e risorse che consentono di creare, addestrare e distribuire applicazioni ML senza problemi.

TensorFlow è un eccellente strumento di Machine Learning per sistemi di Deep Learning e reti neurali. Un'altra grande caratteristica di TensorFlow è che può essere eseguito su GPU e CPU, nonché su piattaforme di mobile computing.

2. Amazon Machine Learning (AML)

Lo strumento Amazon Machine Learning è un'applicazione software di Machine Learning basata su cloud. Viene utilizzato principalmente dagli sviluppatori di tutto il mondo per creare modelli di machine learning e per generare previsioni. La parte migliore è che può essere utilizzato da sviluppatori di app web/mobili di tutti i livelli.

AML supporta tre tipi di modelli ML, tra cui la regressione, la classificazione multiclasse e la classificazione binaria. Può integrare dati da più origini come Redshift, Amazon S3 e RDS. Inoltre, consente di creare oggetti origine dati dal database MySQL.

3. Auto-WEKA

Auto-WEKA è uno strumento di data mining progettato per eseguire la selezione combinata di algoritmi e l'ottimizzazione di iperparametri sugli algoritmi di classificazione e regressione implementati da WEKA.

Pertanto, quando un set di dati viene inserito in WEKA, esplora le impostazioni dell'iperparametro per diversi algoritmi e consiglia all'utente quello che preferisce, quello che offre prestazioni di generalizzazione affidabili. Lo strumento utilizza un approccio completamente automatizzato e sfrutta le recenti innovazioni nell'ottimizzazione bayesiana.

4. BigML

Quando si parla di strumenti di Machine Learning, non possiamo permetterci di perdere BigML. È una piattaforma ML completa che offre una serie di algoritmi ML per risolvere problemi complessi del mondo reale attraverso un framework unificato e integrato. Progettato espressamente per l'apprendimento automatico, BigML viene fornito con un'ampia gamma di funzionalità ben integrate all'interno di una comoda interfaccia utente Web. Ti consente di caricare il tuo set di dati, creare e condividere i tuoi modelli ML, addestrare e valutare i tuoi modelli e generare nuove previsioni, singolarmente o in batch.

BigML comprende vari aspetti utili del ML, tra cui classificazione, regressione, previsione di serie temporali, analisi dei cluster, rilevamento di anomalie, modellazione di argomenti, ecc., che si applicano tutti a un'ampia gamma di applicazioni predittive.

5. Google Cloud AutoML

Google Cloud AutoML è una raccolta di prodotti ML che consente agli sviluppatori con competenze ML limitate di addestrare modelli di alta qualità in base ai requisiti aziendali unici. Si basa sulla tecnologia di ricerca basata sull'architettura neurale e sull'apprendimento del trasferimento all'avanguardia di Google.

Lo strumento offre una GUI chiara e semplice per l'addestramento, la valutazione, il miglioramento e la distribuzione di modelli basati su un determinato set di dati. Puoi generare una previsione sul tuo modello addestrato tramite l'API Vision esistente aggiungendo un modello personalizzato. Puoi archiviare i dati nel cloud storage in modo sicuro.

6. MLflow

MLflow è una piattaforma open source progettata per gestire l'intero ciclo di vita del ML (inclusa la sperimentazione, la riproducibilità e l'implementazione di modelli ML). Ha tre componenti principali: monitoraggio, progetti e modelli, ciascuno con funzioni uniche.

MLflow ha numerose integrazioni integrate come TensorFlow, PyTorch Keras, Spark, H20.ai, Python, Java, R, Kubernetes, Docker, Azure ML e Google Cloud. Questi possono essere molto utili per la creazione di modelli ML in base a esigenze specifiche.

7. Scikit-Impara

Scikit-Learn è una delle librerie più utili per ML in Python. Basata su NumPy, SciPy e Matplotlib, questa libreria basata su Python contiene una serie di strumenti efficienti per l'apprendimento automatico e la modellazione statistica. Questi includono classificazione, regressione, raggruppamento e riduzione della dimensionalità, selezione del modello e pre-elaborazione.

Poiché è una libreria open source con una comunità attiva, viene sempre migliorata. E stai certo, se mai ti trovi bloccato in un problema senza uscita, puoi sempre contattare la community di Scikit-Learn per chiedere aiuto.

8. Apache Mahout

Apache Mahout è un framework di algebra lineare distribuito open source e Scala DSL matematicamente espressivo progettato per lo sviluppo di applicazioni ML scalabili. Viene utilizzato principalmente da data scientist, matematici e statistici per una rapida implementazione di algoritmi ML.

Oltre a offrire una piattaforma estensibile per la creazione di algoritmi scalabili, Apache Mahout include anche librerie di matrici e vettori. Può essere eseguito su Apache Hadoop utilizzando il paradigma MapReduce.

9. IBM Watson Studio

IBM Watson Studio è una piattaforma che consente di creare e addestrare modelli ML scalabili con un'ottimizzazione più rapida. Ti offre tutti gli strumenti necessari per risolvere i problemi aziendali attraverso un'esperienza di dati collaborativa. Esistono strumenti per l'analisi e la visualizzazione dei dati, per la pulizia e la modellazione dei dati, per l'importazione dei dati e, naturalmente, per la creazione e il training di modelli ML.

IBM Watson Studio accelera i flussi di lavoro di Machine Learning e Deep Learning essenziali per l'integrazione dell'IA nella tua infrastruttura aziendale, favorendo così l'innovazione.

10. Microsoft Azure ML Studio

Microsoft Azure Machine Learning Studio è un servizio cloud completamente gestito che consente di creare, distribuire e condividere soluzioni di analisi predittiva in modo semplice. È uno strumento collaborativo di trascinamento della selezione che consente di creare, testare e distribuire soluzioni di analisi predittiva sui dati.

Azure ML Studio pubblica modelli come servizi Web per facilitare il consumo da parte di app personalizzate o strumenti di BI. Offre uno spazio di lavoro visivo interattivo per lo sviluppo, il test e l'iterazione su un modello di analisi predittiva. Lo strumento non richiede programmazione: collega visivamente i set di dati e i moduli per creare il tuo modello di analisi predittiva.

11. Apache Spark MLib

Apache Spark MLib è una libreria ML scalabile che viene eseguita su Apache Mesos, Hadoop, Kubernetes, standalone o nel cloud. È costituito da tutti gli algoritmi e le utilità ML standard come classificazione, regressione, clustering, filtraggio collaborativo, riduzione della dimensionalità. L'obiettivo principale di questo strumento è rendere il Machine Learning pratico scalabile e facile.

Spark MLlib offre vari strumenti come algoritmi ML, Featurization (per l'estrazione, la trasformazione, la riduzione della dimensionalità e la selezione delle feature), Pipelines (per la costruzione, la valutazione e l'ottimizzazione delle pipeline ML), Persistence (per il salvataggio e il caricamento di algoritmi, modelli e pipeline) e Utilities (per algebra lineare, statistica, gestione dati).

12. Accord.NET

Accord.NET è un framework ML per il calcolo scientifico in .NET. Comprende più librerie di elaborazione di immagini e audio scritte nel linguaggio di programmazione C#. Le librerie sono disponibili sia nel codice sorgente e sono accessibili tramite programmi di installazione eseguibili e pacchetti NuGet. Le aree principali di interesse sono la statistica, l'apprendimento automatico, le reti neurali artificiali, l'algebra lineare numerica, l'ottimizzazione numerica, l'elaborazione di segnali e immagini e le librerie di supporto (ad esempio, tracciatura e visualizzazione di grafici).

Il framework Accord.NET include Accord.Statistics, Accord.Math e Accord.MachineLearning. Puoi creare e testare nuovi algoritmi ML senza immergerti troppo nel codice. Inoltre, viene fornito con una suite di applicazioni di esempio per aiutarti a scrivere rapidamente le tue applicazioni.

Quando si tratta di Data Science (AI, ML, Deep Learning), gli strumenti consentono di esplorare le profondità dei domini di Data Science, sperimentarli e innovare soluzioni AI/ML completamente funzionali. Strumenti diversi sono progettati per esigenze diverse. Quindi, la scelta degli strumenti di Machine Learning dipenderà in gran parte dal progetto in corso, dal risultato atteso e, a volte, dal tuo livello di esperienza.

Tuttavia, l'obiettivo è continuare ad apprendere e acquisire nuove competenze. Quindi, non aver paura di giocare con i nuovi strumenti e software ML: chissà che potresti essere in grado di creare qualcosa di fantastico un giorno!

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