Top 12 instrumente de învățare automată în 2022 pe care să-ți pui mâna

Inteligența artificială și învățarea automată sunt cele mai populare tendințe din lumea tehnologiei de astăzi. Cu aplicațiile AI și ML dominând aproape fiecare aspect al lumii moderne – de la ceva atât de simplu precum un motor de recomandare până la mașina cu conducere autonomă, AI și ML sunt omniprezente.

Pe măsură ce tot mai multe companii explorează cu entuziasm granițele acestor tehnologii emergente, creează oportunități substanțiale de angajare pentru aspiranți. La nivel global, atât corporațiile gigantice, cât și micile startup-uri valorifică beneficiile acestor tehnologii disruptive, deschizând astfel perspective noi și interesante pentru angajare.

Cu toate acestea, pentru a putea obține un loc de muncă în AI sau ML, trebuie mai întâi să fii familiarizat cu instrumentele de învățare automată. Instrumentele de învățare automată și software-ul de învățare automată permit dezvoltatorilor de aplicații web/mobile să creeze algoritmi ML eficienți și funcționali. Acești algoritmi pot fi, la rândul lor, folosiți în diverse scopuri - construiți motoare de recomandare, preziceți cu exactitate modelele de căutare, filtrarea spam-ului, detectarea fraudelor și multe altele.

Am întocmit o listă cu primele douăsprezece instrumente pentru învățarea automată, care sunt excelente atât pentru începători, cât și pentru profesioniștii cu experiență!

Obțineți certificare de inteligență artificială online de la cele mai bune universități din lume – masterat, programe executive postuniversitare și program de certificat avansat în ML și AI pentru a vă accelera cariera.

Top instrumente de învățare automată în 2019

1. TensorFlow

Dezvoltat inițial de Google, TensorFlow este o bibliotecă de software de învățare automată open-source pentru calcul numeric folosind grafice de flux de date. Are o suită cuprinzătoare și flexibilă de instrumente, biblioteci și resurse care vă permit să construiți, să antrenezi și să implementați aplicații ML fără nicio problemă.

TensorFlow este un instrument excelent de învățare automată pentru sistemele de învățare profundă și rețelele neuronale. O altă caracteristică excelentă a TensorFlow este că poate rula pe GPU-uri și procesoare, precum și pe platforme de calcul mobile.

2. Amazon Machine Learning (AML)

Instrumentul Amazon Machine Learning este o aplicație software de învățare automată bazată pe cloud. Este folosit în principal de dezvoltatori din întreaga lume pentru a construi modele de învățare automată și pentru a genera predicții. Cea mai bună parte este că poate fi folosit de dezvoltatorii de aplicații web/mobile de toate nivelurile de calificare.

AML acceptă trei tipuri de modele ML, inclusiv regresia, clasificarea multiclasă și clasificarea binară. Poate integra date din mai multe surse, cum ar fi Redshift, Amazon S3 și RDS. De asemenea, vă permite să creați obiecte sursă de date din baza de date MySQL.

3. Auto-WEKA

Auto-WEKA este un instrument de extragere a datelor conceput pentru a efectua selecția combinată a algoritmului și optimizarea hiper-parametrilor peste algoritmii de clasificare și regresie pe care îi implementează WEKA.

Deci, atunci când un set de date este alimentat în WEKA, acesta explorează setările de hiperparametri pentru mai mulți algoritmi și îl recomandă utilizatorului pe cel mai preferat – cel care oferă o performanță de generalizare fiabilă. Instrumentul utilizează o abordare complet automatizată și prin valorificarea inovațiilor recente în optimizarea bayesiană.

4. BigML

Când vorbim despre instrumentele de învățare automată, nu ne putem permite să pierdem BigML. Este o platformă ML cuprinzătoare care oferă o serie de algoritmi ML pentru a rezolva probleme complexe, din lumea reală, printr-un cadru unificat și integrat. Proiectat în mod explicit pentru învățarea automată, BigML vine cu o gamă extinsă de funcții bine integrate într-o interfață web convenabilă. Vă permite să vă încărcați setul de date, să construiți și să partajați modelele dvs. ML, să vă instruiți și să vă evaluați modelele și să generați noi predicții, fie individual, fie într-un lot.

BigML cuprinde diverse aspecte utile ML, inclusiv clasificarea, regresia, prognoza serii temporale, analiza clusterului, detectarea anomaliilor, modelarea subiectelor etc., toate acestea se aplică unei game largi de aplicații predictive.

5. Google Cloud AutoML

Google Cloud AutoML este o colecție de produse ML care le permite dezvoltatorilor cu experiență limitată ML să antreneze modele de înaltă calitate conform cerințelor unice ale afacerii. Se bazează pe tehnologia de învățare prin transfer de ultimă oră și de căutare a arhitecturii neuronale de la Google.

Instrumentul oferă o interfață grafică ordonată și simplă pentru instruirea, evaluarea, îmbunătățirea și implementarea modelelor bazate pe un anumit set de date. Puteți genera o predicție pentru modelul dvs. antrenat prin intermediul API-ului Vision existent, adăugând un model personalizat. Puteți stoca datele în spațiul de stocare în cloud în siguranță.

6. MLflow

MLflow este o platformă open-source concepută pentru a gestiona întregul ciclu de viață ML (inclusiv experimentarea, reproductibilitatea și implementarea modelelor ML). Are trei componente de bază – Urmărire, Proiecte și Modele, fiecare realizând funcții unice.

MLflow are numeroase integrări încorporate, cum ar fi TensorFlow, PyTorch Keras, Spark, H20.ai, Python, Java, R, Kubernetes, Docker, Azure ML și Google Cloud. Acestea pot fi foarte utile pentru construirea de modele ML pentru a se potrivi nevoilor specifice.

7. Scikit-Learn

Scikit-Learn este una dintre cele mai utile biblioteci pentru ML în Python. Construită pe NumPy, SciPy și Matplotlib, această bibliotecă bazată pe Python conține o serie de instrumente eficiente pentru învățarea automată și modelarea statistică. Acestea includ clasificarea, regresia, gruparea și reducerea dimensionalității, selecția modelului și preprocesarea.

Deoarece este o bibliotecă open-source cu o comunitate activă, este mereu îmbunătățită. Și fiți siguri că, dacă vă blocați vreodată într-o problemă fără fund, puteți oricând să contactați comunitatea Scikit-Learn pentru ajutor.

8. Apache Mahout

Apache Mahout este un cadru de algebră liniară distribuită open-source și Scala DSL expresiv din punct de vedere matematic, conceput pentru dezvoltarea aplicațiilor ML scalabile. Este folosit în principal de oamenii de știință, matematicieni și statisticieni pentru implementarea rapidă a algoritmilor ML.

Pe lângă faptul că oferă o platformă extensibilă pentru construirea de algoritmi scalabili, Apache Mahout include și biblioteci de matrice și vectori. Poate rula pe Apache Hadoop folosind paradigma MapReduce.

9. IBM Watson Studio

IBM Watson Studio este o platformă care vă permite să construiți și să antrenați modele ML scalabile cu optimizare mai rapidă. Vă oferă toate instrumentele necesare pentru a rezolva problemele de afaceri printr-o experiență de colaborare a datelor. Există instrumente pentru analiza și vizualizarea datelor, pentru curățarea și modelarea datelor, pentru asimilarea datelor și, desigur, pentru crearea și antrenamentul modelelor ML.

IBM Watson Studio accelerează fluxurile de lucru Machine Learning și Deep Learning esențiale pentru integrarea AI în infrastructura afacerii dvs., încurajând astfel inovația.

10. Microsoft Azure ML Studio

Microsoft Azure Machine Learning Studio este un serviciu cloud complet gestionat care vă permite să construiți, să implementați și să partajați soluții de analiză predictivă într-un mod fără probleme. Este un instrument colaborativ, de tip drag-and-drop, care vă permite să construiți, să testați și să implementați soluții de analiză predictivă asupra datelor dvs.

Azure ML Studio publică modele ca servicii web pentru a facilita consumul ușor de către aplicații personalizate sau instrumente BI. Oferă un spațiu de lucru interactiv, vizual pentru dezvoltarea, testarea și iterația pe un model de analiză predictivă. Instrumentul nu necesită programare – conectează vizual seturile de date și modulele pentru a construi modelul dumneavoastră de analiză predictivă.

11. Apache Spark MLib

Apache Spark MLib este o bibliotecă ML scalabilă care rulează pe Apache Mesos, Hadoop, Kubernetes, fie independent, fie în cloud. Constă din toți algoritmii și utilitățile standard de ML, cum ar fi clasificarea, regresia, gruparea, filtrarea colaborativă, reducerea dimensionalității. Scopul principal al acestui instrument este de a face învățarea automată practică scalabilă și ușoară.

Spark MLlib oferă diverse instrumente precum algoritmi ML, Featurization (pentru extragerea, transformarea, reducerea dimensionalității și selecția caracteristicilor), Pipelines (pentru construirea, evaluarea și reglarea conductelor ML), Persistența (pentru salvarea și încărcarea algoritmilor, modelelor și conductelor) , și Utilități (pentru algebră liniară, statistică, manipulare a datelor).

12. Accord.NET

Accord.NET este un cadru ML pentru calculul științific în .NET. Acesta cuprinde mai multe biblioteci de procesare a imaginilor și audio scrise în limbajul de programare C#. Bibliotecile sunt disponibile atât în ​​codul sursă și pot fi accesate prin programe de instalare executabile și pachete NuGet. Principalele domenii de interes sunt statistica, învățarea automată, rețelele neuronale artificiale, algebra liniară numerică, optimizarea numerică, procesarea semnalului și a imaginilor și bibliotecile de suport (de exemplu, reprezentarea grafică și vizualizarea).

Cadrul Accord.NET include Accord.Statistics, Accord.Math și Accord.MachineLearning. Puteți crea și testa noi algoritmi ML fără a vă scufunda prea adânc în cod. De asemenea, vine cu o suită de exemple de aplicații pentru a vă ajuta să vă scrieți rapid aplicațiile.

Când vine vorba de Data Science (AI, ML, Deep Learning), instrumentele vă permit să explorați profunzimea domeniilor Data Science, să experimentați cu ele și să inovezi soluții AI/ML complet funcționale. Diferite instrumente sunt concepute pentru nevoi diferite. Deci, alegerea instrumentelor de învățare automată va depinde în mare măsură de proiectul în cauză, de rezultatul așteptat și, uneori, de nivelul dumneavoastră de expertiză.

Totuși, scopul este de a continua să învețe și să dobândească noi abilități. Deci, nu vă fie teamă să vă jucați cu noi instrumente și software ML – cine știe că s-ar putea să creați ceva fantastic într-o zi!

Dacă sunteți interesat să lucrați la lucruri precum pregătirea unui agent pentru a juca tic tac toe, antrenamentul unui chatbot etc., ar trebui să verificați cursul nostru de certificare avansată în învățare automată și cloud de la upGrad și IIT-Madras.