手に入れるための2022年の機械学習ツールトップ12

人工知能と機械学習は、今日のテクノロジーの世界で最も注目されているトレンドです。 AIとMLアプリケーションは、レコメンデーションエンジンのような単純なものから自動運転車まで、現代の世界のほぼすべての側面を支配しており、AIとMLは遍在しています。

ますます多くの企業がこれらの新興技術の境界を熱心に探求しているので、それは志願者のための実質的な雇用機会を生み出しています。 世界的に、巨大企業と小規模新興企業の両方がこれらの破壊的技術の利点を活用しており、それによって雇用のための新しく刺激的な展望を開いています。

ただし、AIまたはMLに就職できるようにするには、まず機械学習ツールに精通している必要があります。 機械学習ツールと機械学習ソフトウェアを使用すると、ウェブ/モバイルアプリの開発者は効率的で機能的なMLアルゴリズムを作成できます。 これらのアルゴリズムは、さまざまな目的に使用できます。推奨エンジンの構築、検索パターンの正確な予測、スパムフィルタリング、不正検出などです。

初心者と経験豊富な専門家の両方に優れた、機械学習用の上位12のツールのリストをまとめました。

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2019年のトップ機械学習ツール

1. TensorFlow

TensorFlowは当初Googleによって開発された、データフローグラフを使用した数値計算用のオープンソースの機械学習ソフトウェアライブラリです。 包括的で柔軟なツール、ライブラリ、リソースのスイートを備えているため、面倒なことなくMLアプリケーションを構築、トレーニング、デプロイできます。

TensorFlowは、ディープラーニングシステムとニューラルネット向けの優れた機械学習ツールです。 TensorFlowのもう1つの優れた機能は、GPUとCPUだけでなく、モバイルコンピューティングプラットフォームでも実行できることです。

2. Amazon Machine Learning（AML）

Amazon Machine Learningツールは、クラウドベースの機械学習ソフトウェアアプリケーションです。 これは主に、世界中の開発者が機械学習モデルを構築したり、予測を生成したりするために使用されます。 それについての最もよい部分は、それがすべてのスキルレベルのウェブ/モバイルアプリ開発者によって使用されることができるということです。

AMLは、回帰、マルチクラス分類、およびバイナリ分類を含む3種類のMLモデルをサポートします。 Redshift、Amazon S3、RDSなどの複数のソースからのデータを統合できます。 また、MySQLデータベースからデータソースオブジェクトを作成することもできます。

3. Auto-WEKA

Auto-WEKAは、WEKAが実装する分類および回帰アルゴリズムに対して、アルゴリズムの選択とハイパーパラメータの最適化を組み合わせて実行するように設計されたデータマイニングツールです。

したがって、データセットがWEKAに供給されると、いくつかのアルゴリズムのハイパーパラメータ設定が調査され、ユーザーに最も好ましいもの、つまり信頼できる一般化パフォーマンスを提供するものが推奨されます。 このツールは、完全に自動化されたアプローチを使用し、ベイズ最適化の最近の革新を活用しています。

4. BigML

機械学習ツールについて話すとき、BigMLを見逃すことはできません。 これは、統合され統合されたフレームワークを通じて複雑な現実世界の問題を解決するための多数のMLアルゴリズムを提供する包括的なMLプラットフォームです。 機械学習用に明示的に設計されたBigMLには、便利なWebUIに十分に統合された幅広い機能が付属しています。 これにより、データセットの読み込み、MLモデルの構築と共有、モデルのトレーニングと評価、および新しい予測の生成を、単独またはバッチで行うことができます。

BigMLには、分類、回帰、時系列予測、クラスター分析、異常検出、トピックモデリングなど、さまざまな有用なMLの側面が含まれます。これらはすべて、幅広い予測アプリケーションに適用されます。

5. Google Cloud AutoML

Google Cloud AutoMLは、MLの専門知識が限られている開発者が、独自のビジネス要件に従って高品質のモデルをトレーニングできるようにするML製品のコレクションです。 これは、Googleの最先端の転送学習とニューラルアーキテクチャ検索テクノロジーに基づいています。

このツールは、特定のデータセットに基づいてモデルをトレーニング、評価、拡張、および展開するためのすっきりとしたシンプルなGUIを提供します。 カスタムモデルを追加することで、既存のVisionAPIを介してトレーニング済みモデルの予測を生成できます。 データをクラウドストレージに安全に保存できます。

6. MLflow

MLflowは、MLライフサイクル全体（実験、再現性、MLモデルのデプロイを含む）を管理するために設計されたオープンソースプラットフォームです。 トラッキング、プロジェクト、モデルの3つのコアコンポーネントがあり、それぞれが独自の機能を実行します。

MLflowには、TensorFlow、PyTorch Keras、Spark、H20.ai、Python、Java、R、Kubernetes、Docker、Azure ML、GoogleCloudなどの多数の組み込み統合があります。 これらは、特定のニーズに合わせてMLモデルを構築するのに非常に便利です。

7. Scikit-Learn

Scikit-Learnは、PythonのMLで最も役立つライブラリの1つです。 NumPy、SciPy、およびMatplotlibに基づいて構築された、このPythonベースのライブラリには、機械学習と統計モデリングのための効率的なツールの配列が含まれています。 これらには、分類、回帰、クラスタリングと次元削減、モデル選択、および前処理が含まれます。

活発なコミュニティを持つオープンソースの図書館であるため、常に改善されています。 そして、行き止まりの問題で立ち往生した場合は、いつでもScikit-Learnコミュニティに連絡して支援を求めることができますのでご安心ください。

8. Apache Mahout

Apache Mahoutは、スケーラブルなMLアプリケーションを開発するために設計された、オープンソースの分散線形代数フレームワークであり、数学的に表現力のあるScalaDSLです。 これは主に、データサイエンティスト、数学者、統計家がMLアルゴリズムを迅速に実装するために使用します。

スケーラブルなアルゴリズムを構築するための拡張可能なプラットフォームを提供するほかに、ApacheMahoutには行列およびベクトルライブラリも含まれています。 MapReduceパラダイムを使用して、ApacheHadoop上で実行できます。

9. IBM Watson Studio

IBM Watson Studioは、より高速な最適化でスケー​​ラブルなMLモデルを構築およびトレーニングできるプラットフォームです。 コラボレーションデータエクスペリエンスを通じてビジネス上の問題を解決するために必要なすべてのツールを提供します。 データの分析と視覚化、データのクレンジングとシェーピング、データの取り込み、そしてもちろん、MLモデルの作成とトレーニングのためのツールがあります。

IBM Watson Studioは、AIをビジネス・インフラストラクチャーに統合するために不可欠な機械学習とディープラーニングのワークフローを加速し、それによってイノベーションを促進します。

10. Microsoft Azure ML Studio

Microsoft Azure Machine Learning Studioは、フルマネージドのクラウドサービスであり、予測分析ソリューションを手間のかからない方法で構築、展開、共有できます。 これは、データ上で予測分析ソリューションを構築、テスト、および展開できるようにする、協調的なドラッグアンドドロップツールです。

Azure ML Studioは、モデルをWebサービスとして公開し、カスタムアプリまたはBIツールで簡単に利用できるようにします。 予測分析モデルを開発、テスト、反復するためのインタラクティブで視覚的なワークスペースを提供します。 このツールはプログラミングを必要としません。データセットとモジュールを視覚的に接続して、予測分析モデルを構築します。

11. Apache Spark MLib

Apache Spark MLibは、スタンドアロンまたはクラウドのいずれかで、Apache Mesos、Hadoop、Kubernetesで実行されるスケーラブルなMLライブラリです。 これは、分類、回帰、クラスタリング、協調フィルタリング、次元削減など、すべての標準MLアルゴリズムとユーティリティで構成されています。 このツールの主な目的は、実用的な機械学習をスケーラブルで簡単にすることです。

Spark MLlibは、MLアルゴリズム、機能化（特徴抽出、変換、次元削減、選択用）、パイプライン（MLパイプラインの構築、評価、調整用）、永続性（アルゴリズム、モデル、パイプラインの保存と読み込み用）などのさまざまなツールを提供します。 、およびユーティリティ（線形代数、統計、データ処理用）。

12. Accord.NET

Accord.NETは、.NETの科学計算のためのMLフレームワークです。 これは、C＃プログラミング言語で記述された複数の画像および音声処理ライブラリで構成されています。 ライブラリはソースコードの両方で利用可能であり、実行可能インストーラーとNuGetパッケージを介してアクセスできます。 重点分野は、統計、機械学習、人工ニューラルネットワーク、数値線形代数、数値最適化、信号と画像の処理、およびサポートライブラリ（グラフのプロットや視覚化など）です。

Accord.NETフレームワークには、Accord.Statistics、Accord.Math、およびAccord.MachineLearningが含まれています。 コードを深く掘り下げることなく、新しいMLアルゴリズムを作成してテストできます。 また、アプリケーションをすばやく作成するのに役立つ一連のサンプルアプリケーションが付属しています。

データサイエンス（AI、ML、ディープラーニング）に関しては、ツールを使用すると、データサイエンスドメインの深さを調査し、それらを実験して、完全に機能するAI/MLソリューションを革新することができます。 さまざまなツールがさまざまなニーズに合わせて設計されています。 したがって、機械学習ツールの選択は、目前のプロジェクト、期待される結果、そして場合によっては専門知識のレベルに大きく依存します。

ただし、目標は、新しいスキルを学び、習得し続けることです。 だから、新しいMLツールとソフトウェアで遊ぶことを恐れないでください-あなたがいつか素晴らしいものを作ることができるかもしれないことを誰が知っていますか！

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