12 najlepszych narzędzi do uczenia maszynowego w 2022 r., które pomogą Ci się zdobyć

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe to najgorętsze trendy w dzisiejszym świecie technologii. Ponieważ aplikacje AI i ML dominują w prawie każdym aspekcie współczesnego świata – od czegoś tak prostego jak silnik rekomendacji po autonomiczny samochód, sztuczna inteligencja i ML są wszechobecne.

Ponieważ coraz więcej firm entuzjastycznie bada granice tych nowych technologii, stwarza to znaczne możliwości zatrudnienia dla aspirantów. Globalnie zarówno wielkie korporacje, jak i małe start-upy czerpią korzyści z tych przełomowych technologii, otwierając w ten sposób nowe i ekscytujące perspektywy zatrudnienia.

Jednak, aby móc znaleźć pracę w AI lub ML, musisz najpierw dobrze znać narzędzia Machine Learning. Narzędzia do uczenia maszynowego i oprogramowanie do uczenia maszynowego umożliwiają twórcom aplikacji internetowych/mobilnych tworzenie wydajnych i funkcjonalnych algorytmów ML. Algorytmy te z kolei mogą być wykorzystywane do różnych celów – budowania silników rekomendacji, dokładnego przewidywania wzorców wyszukiwania, filtrowania spamu, wykrywania oszustw i wielu innych.

Przygotowaliśmy listę dwunastu najlepszych narzędzi do uczenia maszynowego, które są doskonałe zarówno dla początkujących, jak i doświadczonych profesjonalistów!

Uzyskaj certyfikat sztucznej inteligencji online z najlepszych światowych uniwersytetów — studiów magisterskich, programów podyplomowych dla kadry kierowniczej i zaawansowanego programu certyfikacji w zakresie uczenia się maszynowego i sztucznej inteligencji, aby przyspieszyć swoją karierę.

Najlepsze narzędzia do uczenia maszynowego w 2019 roku

1. Przepływ Tensora

TensorFlow, początkowo opracowany przez Google, jest biblioteką oprogramowania typu „Maszyny do uczenia się” o otwartym kodzie źródłowym do obliczeń numerycznych przy użyciu wykresów przepływu danych. Oferuje wszechstronny i elastyczny pakiet narzędzi, bibliotek i zasobów, które umożliwiają bezproblemowe tworzenie, szkolenie i wdrażanie aplikacji ML.

TensorFlow to doskonałe narzędzie do uczenia maszynowego dla systemów Deep Learning i sieci neuronowych. Kolejną wspaniałą cechą TensorFlow jest to, że może działać na procesorach graficznych i procesorach, a także na mobilnych platformach obliczeniowych.

2. Uczenie maszynowe Amazon (AML)

Narzędzie Amazon Machine Learning to oparta na chmurze aplikacja do uczenia maszynowego. Jest używany głównie przez programistów na całym świecie do budowania modeli uczenia maszynowego i generowania prognoz. Najlepsze w tym jest to, że mogą z niego korzystać twórcy aplikacji internetowych/mobilnych na wszystkich poziomach umiejętności.

AML obsługuje trzy typy modeli ML, w tym regresję, klasyfikację wieloklasową i klasyfikację binarną. Może integrować dane z wielu źródeł, takich jak Redshift, Amazon S3 i RDS. Umożliwia także tworzenie obiektów źródeł danych z bazy danych MySQL.

3. Auto-WEKA

Auto-WEKA to narzędzie do eksploracji danych zaprojektowane do przeprowadzania połączonego wyboru algorytmu i optymalizacji hiperparametrów w porównaniu z algorytmami klasyfikacji i regresji, które implementuje WEKA.

Tak więc, gdy zestaw danych jest wprowadzany do WEKA, bada on ustawienia hiperparametrów dla kilku algorytmów i rekomenduje użytkownikowi najbardziej preferowany – ten, który zapewnia niezawodną wydajność uogólniania. Narzędzie wykorzystuje w pełni zautomatyzowane podejście i wykorzystuje najnowsze innowacje w optymalizacji bayesowskiej.

4. BigML

Mówiąc o narzędziach uczenia maszynowego, nie możemy pozwolić sobie na pominięcie BigML. Jest to wszechstronna platforma ML, która oferuje szereg algorytmów ML do rozwiązywania złożonych, rzeczywistych problemów za pomocą ujednoliconej i zintegrowanej struktury. Zaprojektowany bezpośrednio do uczenia maszynowego, BigML oferuje szeroki zakres funkcji, dobrze zintegrowanych z wygodnym interfejsem internetowym. Pozwala załadować zestaw danych, budować i udostępniać modele ML, trenować i oceniać modele oraz generować nowe prognozy, pojedynczo lub w partii.

BigML obejmuje różne przydatne aspekty ML, w tym klasyfikację, regresję, prognozowanie szeregów czasowych, analizę skupień, wykrywanie anomalii, modelowanie tematów itp., które mają zastosowanie do szerokiego zakresu zastosowań predykcyjnych.

5. Google Cloud AutoML

Google Cloud AutoML to zbiór produktów ML, który pozwala programistom z ograniczoną wiedzą na temat ML na trenowanie wysokiej jakości modeli zgodnie z unikalnymi wymaganiami biznesowymi. Opiera się na najnowocześniejszej technologii uczenia transferu i wyszukiwania architektury neuronowej Google.

Narzędzie oferuje schludny i prosty interfejs graficzny do uczenia, oceny, ulepszania i wdrażania modeli opartych na danym zestawie danych. Możesz wygenerować prognozę na wytrenowanym modelu za pomocą istniejącego interfejsu Vision API, dodając model niestandardowy. Możesz bezpiecznie przechowywać dane w chmurze.

6. MLflow

MLflow to platforma typu open source zaprojektowana do zarządzania całym cyklem życia ML (w tym eksperymentowania, odtwarzalności i wdrażania modeli ML). Ma trzy podstawowe komponenty — śledzenie, projekty i modele, z których każdy pełni unikalne funkcje.

MLflow ma wiele wbudowanych integracji, takich jak TensorFlow, PyTorch Keras, Spark, H20.ai, Python, Java, R, Kubernetes, Docker, Azure ML i Google Cloud. Mogą być bardzo przydatne do tworzenia modeli ML dostosowanych do konkretnych potrzeb.

7. Nauka Scikit

Scikit-Learn to jedna z najbardziej użytecznych bibliotek dla ML w Pythonie. Ta oparta na języku Python biblioteka oparta na NumPy, SciPy i Matplotlib zawiera szereg wydajnych narzędzi do uczenia maszynowego i modelowania statystycznego. Obejmują one klasyfikację, regresję, grupowanie i redukcję wymiarowości, wybór modelu i przetwarzanie wstępne.

Ponieważ jest to biblioteka typu open source z aktywną społecznością, zawsze jest ulepszana. Zapewniamy, że jeśli kiedykolwiek utkniesz w ślepym zaułku problemu, zawsze możesz zwrócić się o pomoc do społeczności Scikit-Learn.

8. Apache Mahout

Apache Mahout to open-source, rozproszona struktura algebry liniowej i matematycznie ekspresyjna Scala DSL, zaprojektowana do tworzenia skalowalnych aplikacji ML. Jest używany głównie przez naukowców zajmujących się danymi, matematyków i statystyków do szybkiej implementacji algorytmów ML.

Oprócz oferowania rozszerzalnej platformy do budowania skalowalnych algorytmów, Apache Mahout zawiera również biblioteki macierzowe i wektorowe. Może działać na wierzchu Apache Hadoop przy użyciu paradygmatu MapReduce.

9. IBM Watson Studio

IBM Watson Studio to platforma, która umożliwia tworzenie i trenowanie skalowalnych modeli ML z szybszą optymalizacją. Oferuje wszystkie narzędzia wymagane do rozwiązywania problemów biznesowych dzięki współpracy w zakresie danych. Istnieją narzędzia do analizy i wizualizacji danych, czyszczenia i kształtowania danych, pozyskiwania danych i oczywiście do tworzenia i trenowania modeli ML.

IBM Watson Studio przyspiesza przepływy pracy uczenia maszynowego i uczenia głębokiego niezbędne do integracji sztucznej inteligencji z infrastrukturą biznesową, wspierając w ten sposób innowacje.

10. Microsoft Azure ML Studio

Microsoft Azure Machine Learning Studio to w pełni zarządzana usługa w chmurze, która umożliwia bezproblemowe tworzenie, wdrażanie i udostępnianie rozwiązań do analizy predykcyjnej. Jest to narzędzie do współpracy typu „przeciągnij i upuść”, które umożliwia tworzenie, testowanie i wdrażanie rozwiązań do analizy predykcyjnej danych.

Azure ML Studio publikuje modele jako usługi sieci Web, aby ułatwić korzystanie z niestandardowych aplikacji lub narzędzi BI. Oferuje interaktywną, wizualną przestrzeń roboczą do opracowywania, testowania i iterowania modelu analizy predykcyjnej. Narzędzie nie wymaga programowania — wizualnie łączy zestawy danych i moduły, aby zbudować model analizy predykcyjnej.

11. Apache Spark MLib

Apache Spark MLib to skalowalna biblioteka ML, która działa na Apache Mesos, Hadoop, Kubernetes, samodzielnie lub w chmurze. Obejmuje wszystkie standardowe algorytmy i narzędzia ML, takie jak klasyfikacja, regresja, grupowanie, filtrowanie grupowe, redukcja wymiarowości. Głównym celem tego narzędzia jest uczynienie praktycznego uczenia maszynowego skalowalnym i łatwym.

Spark MLlib oferuje różne narzędzia, takie jak algorytmy ML, cechowanie (do wyodrębniania funkcji, przekształcania, redukcji wymiarów i wyboru), potoki (do konstruowania, oceny i dostrajania potoków ML), trwałość (do zapisywania i ładowania algorytmów, modeli i potoków) i Narzędzia (dla algebry liniowej, statystyki, przetwarzania danych).

12. Accord.NET

Accord.NET to framework ML do obliczeń naukowych w .NET. Składa się z wielu bibliotek przetwarzania obrazu i dźwięku napisanych w języku programowania C#. Biblioteki są dostępne zarówno w kodzie źródłowym, jak i za pośrednictwem wykonywalnych instalatorów i pakietów NuGet. Główne obszary zainteresowania to statystyka, uczenie maszynowe, sztuczne sieci neuronowe, numeryczna algebra liniowa, optymalizacja numeryczna, przetwarzanie sygnału i obrazu oraz biblioteki pomocnicze (na przykład tworzenie wykresów i wizualizacja).

Struktura Accord.NET obejmuje Accord.Statistics, Accord.Math i Accord.MachineLearning. Możesz tworzyć i testować nowe algorytmy ML bez zbytniego zagłębiania się w kod. Ponadto jest wyposażony w zestaw przykładowych aplikacji, które pomogą Ci szybko pisać aplikacje.

Jeśli chodzi o Data Science (AI, ML, Deep Learning), narzędzia pozwalają eksplorować głębię domen Data Science, eksperymentować z nimi i wprowadzać innowacje w pełni funkcjonalne rozwiązania AI/ML. Różne narzędzia są zaprojektowane dla różnych potrzeb. Tak więc wybór narzędzi uczenia maszynowego będzie w dużej mierze zależał od projektu, oczekiwanego wyniku, a czasami od poziomu wiedzy.

Jednak celem jest ciągłe uczenie się i nabywanie nowych umiejętności. Nie bój się więc bawić nowymi narzędziami i oprogramowaniem ML – kto wie, że pewnego dnia możesz stworzyć coś fantastycznego!

Jeśli jesteś zainteresowany pracą nad takimi rzeczami, jak szkolenie agenta w grze w kółko i krzyżyk, szkolenie chatbota itp., powinieneś sprawdzić nasz kurs Advanced Certification in Machine Learning i Cloud z upGrad i IIT-Madras.