2022년에 사용할 상위 12가지 머신 러닝 도구

인공 지능과 기계 학습은 오늘날 기술 세계에서 가장 뜨거운 트렌드입니다. AI 및 ML 애플리케이션이 추천 엔진과 같은 단순한 것부터 자율주행차에 이르기까지 현대 세계의 거의 모든 측면을 지배함에 따라 AI와 ML은 어디에나 존재합니다.

점점 더 많은 기업이 이러한 새로운 기술의 경계를 열정적으로 탐구함에 따라 지망생을 위한 실질적인 고용 기회를 창출하고 있습니다. 전 세계적으로 대기업과 소규모 신생 기업 모두 이러한 파괴적인 기술의 이점을 활용하여 새롭고 흥미로운 고용 전망을 제공하고 있습니다.

그러나 AI 또는 ML에 취업하려면 먼저 기계 학습 도구에 정통해야 합니다. 기계 학습 도구 및 기계 학습 소프트웨어를 사용하면 웹/모바일 앱 개발자가 효율적이고 기능적인 ML 알고리즘을 만들 수 있습니다. 이러한 알고리즘은 추천 엔진 구축, 검색 패턴의 정확한 예측, 스팸 필터링, 사기 탐지 등 다양한 목적으로 사용될 수 있습니다.

초보자와 숙련된 전문가 모두에게 탁월한 기계 학습을 위한 상위 12개 도구 목록을 작성했습니다!

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2019년 최고의 머신 러닝 도구

1. 텐서플로우

Google에서 처음 개발한 TensorFlow는 데이터 흐름 그래프를 사용한 수치 계산을 위한 오픈 소스 머신 러닝 소프트웨어 라이브러리입니다. 여기에는 번거로움 없이 ML 애플리케이션을 구축, 교육 및 배포할 수 있는 포괄적이고 유연한 도구, 라이브러리 및 리소스 제품군이 있습니다.

TensorFlow는 딥 러닝 시스템 및 신경망을 위한 우수한 기계 학습 도구입니다. TensorFlow의 또 다른 훌륭한 기능은 GPU와 CPU는 물론 모바일 컴퓨팅 플랫폼에서도 실행할 수 있다는 것입니다.

2. 아마존 머신 러닝(AML)

Amazon Machine Learning 도구는 클라우드 기반 기계 학습 소프트웨어 애플리케이션입니다. 주로 전 세계의 개발자가 기계 학습 모델을 구축하고 예측을 생성하는 데 사용합니다. 가장 좋은 점은 모든 기술 수준의 웹/모바일 앱 개발자가 사용할 수 있다는 것입니다.

AML은 회귀, 다중 클래스 분류 및 이진 분류를 포함한 세 가지 유형의 ML 모델을 지원합니다. Redshift, Amazon S3 및 RDS와 같은 여러 소스의 데이터를 통합할 수 있습니다. 또한 MySQL 데이터베이스에서 데이터 소스 개체를 생성할 수 있습니다.

3. 자동위카

Auto-WEKA는 WEKA가 구현하는 분류 및 회귀 알고리즘에 대해 결합된 알고리즘 선택 및 하이퍼 매개변수 최적화를 수행하도록 설계된 데이터 마이닝 도구입니다.

따라서 데이터 세트가 WEKA에 제공되면 여러 알고리즘에 대한 하이퍼파라미터 설정을 탐색하고 사용자에게 가장 선호되는 것, 즉 안정적인 일반화 성능을 제공하는 것을 추천합니다. 이 도구는 최신 베이지안 최적화 혁신을 활용하여 완전 자동화된 접근 방식을 사용합니다.

4. 빅ML

기계 학습 도구에 대해 이야기할 때 BigML을 놓칠 여유가 없습니다. 통합되고 통합된 프레임워크를 통해 복잡한 실제 문제를 해결하기 위해 호스트 ML 알고리즘을 제공하는 포괄적인 ML 플랫폼입니다. 기계 학습을 위해 명시적으로 설계된 BigML은 편리한 웹 UI에 잘 통합된 광범위한 기능을 제공합니다. 이를 통해 데이터 세트를 로드하고, ML 모델을 구축 및 공유하고, 모델을 훈련 및 평가하고, 단독으로 또는 일괄적으로 새 예측을 생성할 수 있습니다.

BigML은 분류, 회귀, 시계열 예측, 클러스터 분석, 이상 감지, 주제 모델링 등을 포함하여 다양한 유용한 ML 측면을 포함하며, 모두 광범위한 예측 애플리케이션에 적용됩니다.

5. 구글 클라우드 오토ML

Google Cloud AutoML은 ML 전문 지식이 제한된 개발자가 고유한 비즈니스 요구사항에 따라 고품질 모델을 학습할 수 있도록 하는 ML 제품 모음입니다. Google의 최첨단 전이 학습 및 신경 아키텍처 검색 기술을 기반으로 합니다.

이 도구는 주어진 데이터 세트를 기반으로 모델을 교육, 평가, 향상 및 배포하기 위한 깔끔하고 간단한 GUI를 제공합니다. 사용자 지정 모델을 추가하여 기존 Vision API를 통해 훈련된 모델에 대한 예측을 생성할 수 있습니다. 클라우드 스토리지에 데이터를 안전하게 저장할 수 있습니다.

6. ML플로우

MLflow는 전체 ML 수명 주기(ML 모델의 실험, 재현성 및 배포 포함)를 관리하도록 설계된 오픈 소스 플랫폼입니다. 각각 고유한 기능을 수행하는 추적, 프로젝트 및 모델의 세 가지 핵심 구성 요소가 있습니다.

MLflow에는 TensorFlow, PyTorch Keras, Spark, H20.ai, Python, Java, R, Kubernetes, Docker, Azure ML 및 Google Cloud와 같은 수많은 내장 통합이 있습니다. 이는 특정 요구 사항에 맞게 ML 모델을 구축하는 데 매우 유용할 수 있습니다.

7. 사이킷런

Scikit-Learn은 Python의 ML에 가장 유용한 라이브러리 중 하나입니다. NumPy, SciPy 및 Matplotlib를 기반으로 하는 이 Python 기반 라이브러리에는 기계 학습 및 통계 모델링을 위한 효율적인 도구 배열이 포함되어 있습니다. 여기에는 분류, 회귀, 클러스터링 및 차원 축소, 모델 선택 및 전처리가 포함됩니다.

커뮤니티가 활발한 오픈 소스 라이브러리이기 때문에 항상 개선되고 있습니다. 막다른 문제에 봉착한 경우 언제든지 Scikit-Learn 커뮤니티에 도움을 요청할 수 있습니다.

8. 아파치 마하우트

Apache Mahout은 확장 가능한 ML 애플리케이션 개발을 위해 설계된 오픈 소스 분산 선형 대수 프레임워크이자 수학적으로 표현 가능한 Scala DSL입니다. ML 알고리즘의 빠른 구현을 위해 주로 데이터 과학자, 수학자 및 통계학자가 사용합니다.

확장 가능한 알고리즘을 구축하기 위한 확장 가능한 플랫폼을 제공하는 것 외에도 Apache Mahout에는 행렬 및 벡터 라이브러리도 포함되어 있습니다. MapReduce 패러다임을 사용하여 Apache Hadoop 위에서 실행할 수 있습니다.

9. IBM 왓슨 스튜디오

IBM Watson Studio는 더 빠른 최적화로 확장 가능한 ML 모델을 빌드하고 교육할 수 있는 플랫폼입니다. 협업 데이터 경험을 통해 비즈니스 문제를 해결하는 데 필요한 모든 도구를 제공합니다. 데이터 분석 및 시각화, 데이터 정리 및 형성, 데이터 수집, 물론 ML 모델 생성 및 교육을 위한 도구가 있습니다.

IBM Watson Studio는 AI를 비즈니스 인프라에 통합하여 혁신을 촉진하는 데 필수적인 기계 학습 및 딥 러닝 워크플로우를 가속화합니다.

10. 마이크로소프트 애저 ML 스튜디오

Microsoft Azure Machine Learning Studio는 번거로움 없이 예측 분석 솔루션을 구축, 배포 및 공유할 수 있는 완전 관리형 클라우드 서비스입니다. 데이터에 대한 예측 분석 솔루션을 구축, 테스트 및 배포할 수 있는 협업 드래그 앤 드롭 도구입니다.

Azure ML Studio는 사용자 지정 앱 또는 BI 도구에서 쉽게 사용할 수 있도록 모델을 웹 서비스로 게시합니다. 예측 분석 모델을 개발, 테스트 및 반복할 수 있는 대화형 시각적 작업 공간을 제공합니다. 이 도구는 프로그래밍이 필요하지 않습니다. 데이터세트와 모듈을 시각적으로 연결하여 예측 분석 모델을 구축합니다.

11. 아파치 스파크 Mlib

Apache Spark MLib는 독립 실행형 또는 클라우드에서 Apache Mesos, Hadoop, Kubernetes에서 실행되는 확장 가능한 ML 라이브러리입니다. 분류, 회귀, 클러스터링, 협업 필터링, 차원 축소와 같은 모든 표준 ML 알고리즘 및 유틸리티로 구성됩니다. 이 도구의 주요 목표는 실용적인 기계 학습을 확장 가능하고 쉽게 만드는 것입니다.

Spark MLlib는 ML 알고리즘, 기능화(특징 추출, 변환, 차원 축소 및 선택용), 파이프라인(ML 파이프라인 구성, 평가 및 조정용), 지속성(알고리즘, 모델 및 파이프라인 저장 및 로드용)과 같은 다양한 도구를 제공합니다. 및 유틸리티(선형 대수학, 통계, 데이터 처리용).

12. 어코드.NET

Accord.NET은 .NET의 과학 컴퓨팅을 위한 ML 프레임워크입니다. C# 프로그래밍 언어로 작성된 여러 이미지 및 오디오 처리 라이브러리로 구성됩니다. 라이브러리는 소스 코드에서 모두 사용할 수 있으며 실행 가능한 설치 프로그램 및 NuGet 패키지를 통해 액세스할 수 있습니다. 초점의 핵심 영역은 통계, 기계 학습, 인공 신경망, 수치 선형 대수학, 수치 최적화, 신호 및 이미지 처리, 지원 라이브러리(예: 그래프 플로팅 및 시각화)입니다.

Accord.NET 프레임워크에는 Accord.Statistics, Accord.Math 및 Accord.MachineLearning이 포함됩니다. 코드를 너무 깊이 들어가지 않고도 새로운 ML 알고리즘을 만들고 테스트할 수 있습니다. 또한 애플리케이션을 빠르게 작성하는 데 도움이 되는 샘플 애플리케이션 제품군과 함께 제공됩니다.

데이터 과학(AI, ML, 딥 러닝)과 관련하여 도구를 사용하면 데이터 과학 영역의 깊이를 탐색하고 실험하고 완전한 기능을 갖춘 AI/ML 솔루션을 혁신할 수 있습니다. 다양한 도구가 다양한 요구에 맞게 설계되었습니다. 따라서 기계 학습 도구의 선택은 현재 진행 중인 프로젝트, 예상 결과, 때로는 전문 지식 수준에 따라 크게 달라집니다.

그러나 목표는 계속 배우고 새로운 기술을 습득하는 것입니다. 따라서 새로운 ML 도구 및 소프트웨어를 사용하는 것을 두려워하지 마십시오.

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