As 12 principais ferramentas de aprendizado de máquina em 2022 para colocar as mãos em ação

Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina são as tendências mais quentes no mundo da tecnologia hoje. Com aplicativos de IA e ML dominando quase todos os aspectos do mundo moderno – de algo tão simples como um mecanismo de recomendação até o carro autônomo, IA e ML são onipresentes.

À medida que mais e mais empresas exploram com entusiasmo os limites dessas tecnologias emergentes, estão criando oportunidades substanciais de emprego para os aspirantes. Globalmente, tanto corporações gigantes quanto pequenas startups estão aproveitando os benefícios dessas tecnologias disruptivas, abrindo assim novas e empolgantes perspectivas de emprego.

No entanto, para conseguir um emprego em IA ou ML, você deve primeiro ser bem versado nas ferramentas de Machine Learning. As ferramentas de aprendizado de máquina e o software de aprendizado de máquina permitem que os desenvolvedores de aplicativos da Web/móveis criem algoritmos de ML eficientes e funcionais. Esses algoritmos podem, por sua vez, ser usados ​​para várias finalidades – criar mecanismos de recomendação, prever com precisão padrões de pesquisa, filtragem de spam, detecção de fraude e muito mais.

Compilamos uma lista das doze principais ferramentas para Machine Learning que são excelentes tanto para iniciantes quanto para profissionais experientes!

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Principais ferramentas de aprendizado de máquina em 2019

1. TensorFlow

Inicialmente desenvolvido pelo Google, o TensorFlow é uma biblioteca de software de aprendizado de máquina de código aberto para computação numérica usando gráficos de fluxo de dados. Ele possui um conjunto abrangente e flexível de ferramentas, bibliotecas e recursos que permitem criar, treinar e implantar aplicativos de ML sem problemas.

O TensorFlow é uma excelente ferramenta de Machine Learning para sistemas de Deep Learning e redes neurais. Outro ótimo recurso do TensorFlow é que ele pode ser executado em GPUs e CPUs, bem como em plataformas de computação móvel.

2. Aprendizado de máquina da Amazon (AML)

A ferramenta Amazon Machine Learning é um aplicativo de software Machine Learning baseado em nuvem. É usado principalmente por desenvolvedores de todo o mundo para criar modelos de aprendizado de máquina e gerar previsões. A melhor parte disso é que ele pode ser usado por desenvolvedores de aplicativos da web/móveis de todos os níveis de habilidade.

O AML oferece suporte a três tipos de modelos de ML, incluindo regressão, classificação multiclasse e classificação binária. Ele pode integrar dados de várias fontes, como Redshift, Amazon S3 e RDS. Além disso, permite criar objetos de fonte de dados do banco de dados MySQL.

3. Auto-WEKA

O Auto-WEKA é uma ferramenta de mineração de dados projetada para realizar a seleção de algoritmos combinados e a otimização de hiperparâmetros sobre os algoritmos de classificação e regressão que o WEKA implementa.

Assim, quando um conjunto de dados é alimentado no WEKA, ele explora as configurações de hiperparâmetros de vários algoritmos e recomenda o mais preferido ao usuário – aquele que oferece um desempenho de generalização confiável. A ferramenta usa uma abordagem totalmente automatizada e aproveita as recentes inovações em otimização bayesiana.

4. BigML

Ao falar sobre ferramentas de Machine Learning, não podemos perder o BigML. É uma plataforma de ML abrangente que oferece uma série de algoritmos de ML para resolver problemas complexos do mundo real por meio de uma estrutura unificada e integrada. Explicitamente projetado para aprendizado de máquina, o BigML vem com uma ampla variedade de recursos bem integrados em uma interface de usuário da Web conveniente. Ele permite que você carregue seu conjunto de dados, crie e compartilhe seus modelos de ML, treine e avalie seus modelos e gere novas previsões, individualmente ou em lote.

O BigML abrange vários aspectos úteis de ML, incluindo classificação, regressão, previsão de séries temporais, análise de cluster, detecção de anomalias, modelagem de tópicos, etc., todos os quais se aplicam a uma ampla variedade de aplicativos preditivos.

5. AutoML do Google Cloud

O Google Cloud AutoML é uma coleção de produtos de ML que permite que desenvolvedores com experiência limitada em ML treinem modelos de alta qualidade de acordo com os requisitos comerciais exclusivos. Ele é baseado na tecnologia de pesquisa de arquitetura neural e aprendizado de transferência de última geração do Google.

A ferramenta oferece uma GUI simples e organizada para treinar, avaliar, aprimorar e implantar modelos com base em um determinado conjunto de dados. Você pode gerar uma previsão em seu modelo treinado por meio da API Vision existente adicionando um modelo personalizado. Você pode armazenar os dados no armazenamento em nuvem com segurança.

6. MLflow

O MLflow é uma plataforma de código aberto projetada para gerenciar todo o ciclo de vida de ML (incluindo experimentação, reprodutibilidade e implantação de modelos de ML). Ele tem três componentes principais – Rastreamento, Projetos e Modelos, cada um desempenhando funções exclusivas.

O MLflow tem várias integrações internas, como TensorFlow, PyTorch Keras, Spark, H20.ai, Python, Java, R, Kubernetes, Docker, Azure ML e Google Cloud. Eles podem ser muito úteis para criar modelos de ML para atender a necessidades específicas.

7. Scikit-Learn

Scikit-Learn é uma das bibliotecas mais úteis para ML em Python. Construída em NumPy, SciPy e Matplotlib, esta biblioteca baseada em Python contém uma variedade de ferramentas eficientes para Machine Learning e modelagem estatística. Isso inclui classificação, regressão, agrupamento e redução de dimensionalidade, seleção de modelo e pré-processamento.

Por ser uma biblioteca de código aberto com uma comunidade ativa, está sempre sendo aprimorada. E fique tranquilo, se você ficar preso em um problema sem saída, sempre poderá entrar em contato com a comunidade Scikit-Learn para obter ajuda.

8. Apache Mahout

Apache Mahout é uma estrutura de álgebra linear distribuída de código aberto e DSL Scala matematicamente expressivo projetado para desenvolver aplicativos de ML escaláveis. É usado principalmente por cientistas de dados, matemáticos e estatísticos para implementação rápida de algoritmos de ML.

Além de oferecer uma plataforma extensível para a construção de algoritmos escaláveis, o Apache Mahout também inclui bibliotecas de matrizes e vetoriais. Ele pode ser executado em cima do Apache Hadoop usando o paradigma MapReduce.

9. Estúdio IBM Watson

O IBM Watson Studio é uma plataforma que permite construir e treinar modelos de ML escaláveis ​​com otimização mais rápida. Ele oferece todas as ferramentas necessárias para resolver problemas de negócios por meio de uma experiência de dados colaborativa. Existem ferramentas para análise e visualização de dados, para limpar e moldar os dados, para ingestão de dados e, claro, para criar e treinar modelos de ML.

O IBM Watson Studio acelera os fluxos de trabalho de Machine Learning e Deep Learning essenciais para a integração da IA ​​em sua infraestrutura de negócios, promovendo assim a inovação.

10. Estúdio de ML do Microsoft Azure

O Microsoft Azure Machine Learning Studio é um serviço de nuvem totalmente gerenciado que permite criar, implantar e compartilhar soluções de análise preditiva sem problemas. É uma ferramenta colaborativa de arrastar e soltar que permite criar, testar e implantar soluções de análise preditiva em seus dados.

O Azure ML Studio publica modelos como serviços Web para facilitar o consumo por aplicativos personalizados ou ferramentas de BI. Ele oferece um espaço de trabalho visual interativo para desenvolvimento, teste e iteração em um modelo de análise preditiva. A ferramenta não exige programação – ela conecta visualmente os conjuntos de dados e módulos para construir seu modelo de análise preditiva.

11. Apache Spark MLib

O Apache Spark MLib é uma biblioteca de ML escalável que é executada no Apache Mesos, Hadoop, Kubernetes, independente ou na nuvem. Ele consiste em todos os algoritmos e utilitários de ML padrão, como classificação, regressão, agrupamento, filtragem colaborativa, redução de dimensionalidade. O principal objetivo desta ferramenta é tornar o Machine Learning prático escalável e fácil.

O Spark MLlib oferece várias ferramentas como algoritmos de ML, Featurização (para extração de recursos, transformação, redução de dimensionalidade e seleção), Pipelines (para construir, avaliar e ajustar pipelines de ML), Persistência (para salvar e carregar algoritmos, modelos e pipelines) , e Utilitários (para álgebra linear, estatísticas, manipulação de dados).

12. Accord.NET

Accord.NET é uma estrutura de ML para computação científica em .NET. É composto por várias bibliotecas de processamento de imagem e áudio escritas em linguagem de programação C#. As bibliotecas estão disponíveis no código-fonte e podem ser acessadas por meio de instaladores executáveis ​​e pacotes NuGet. As principais áreas de foco são estatísticas, aprendizado de máquina, redes neurais artificiais, álgebra linear numérica, otimização numérica, processamento de sinais e imagens e bibliotecas de suporte (por exemplo, plotagem e visualização de gráficos).

A estrutura Accord.NET inclui Accord.Statistics, Accord.Math e Accord.MachineLearning. Você pode criar e testar novos algoritmos de ML sem mergulhar muito fundo no código. Além disso, ele vem com um conjunto de aplicativos de amostra para ajudá-lo a escrever seus aplicativos rapidamente.

Quando se trata de Data Science (AI, ML, Deep Learning), as ferramentas permitem explorar as profundezas dos domínios da Data Science, experimentá-los e inovar soluções de AI/ML totalmente funcionais. Diferentes ferramentas são projetadas para diferentes necessidades. Portanto, a escolha das ferramentas de Machine Learning dependerá em grande parte do projeto em questão, do resultado esperado e, às vezes, do seu nível de especialização.

No entanto, o objetivo é continuar aprendendo e adquirindo novas habilidades. Portanto, não tenha medo de brincar com novas ferramentas e softwares de ML – quem sabe você poderá criar algo fantástico algum dia!

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