12 лучших инструментов машинного обучения в 2022 году, чтобы получить в свои руки

Искусственный интеллект и машинное обучение сегодня являются самыми горячими тенденциями в мире технологий. Поскольку приложения ИИ и МО доминируют почти во всех аспектах современного мира — от чего-то такого простого, как механизм рекомендаций, до беспилотного автомобиля, ИИ и МО вездесущи.

Поскольку все больше и больше компаний с энтузиазмом изучают границы этих новых технологий, это создает значительные возможности трудоустройства для претендентов. Во всем мире как гигантские корпорации, так и небольшие стартапы используют преимущества этих передовых технологий, тем самым открывая новые и захватывающие перспективы для трудоустройства.

Однако, чтобы иметь возможность получить работу в области искусственного интеллекта или машинного обучения, вы должны сначала хорошо разбираться в инструментах машинного обучения. Инструменты машинного обучения и программное обеспечение для машинного обучения позволяют разработчикам веб-приложений и мобильных приложений создавать эффективные и функциональные алгоритмы машинного обучения. Эти алгоритмы, в свою очередь, могут использоваться для различных целей — создания систем рекомендаций, точного прогнозирования шаблонов поиска, фильтрации спама, обнаружения мошенничества и многого другого.

Мы составили список из двенадцати лучших инструментов машинного обучения, которые отлично подходят как новичкам, так и опытным профессионалам!

Получите онлайн- сертификат искусственного интеллекта в ведущих университетах мира — магистерские программы, программы последипломного образования для руководителей и продвинутую программу сертификации в области машинного обучения и искусственного интеллекта, чтобы ускорить свою карьеру.

Лучшие инструменты машинного обучения в 2019 году

1. ТензорФлоу

Первоначально разработанная Google, TensorFlow представляет собой библиотеку программного обеспечения для машинного обучения с открытым исходным кодом для числовых вычислений с использованием графов потоков данных. Он имеет всеобъемлющий и гибкий набор инструментов, библиотек и ресурсов, которые позволяют без проблем создавать, обучать и развертывать приложения машинного обучения.

TensorFlow — отличный инструмент машинного обучения для систем глубокого обучения и нейронных сетей. Еще одна замечательная особенность TensorFlow заключается в том, что он может работать на графических и центральных процессорах, а также на мобильных вычислительных платформах.

2. Машинное обучение Amazon (AML)

Инструмент Amazon Machine Learning — это облачное программное приложение для машинного обучения. Он в основном используется разработчиками по всему миру для построения моделей машинного обучения и прогнозирования. Самое приятное в этом то, что его могут использовать разработчики веб-приложений и мобильных приложений любого уровня квалификации.

AML поддерживает три типа моделей ML, включая регрессию, многоклассовую классификацию и бинарную классификацию. Он может интегрировать данные из нескольких источников, таких как Redshift, Amazon S3 и RDS. Кроме того, он позволяет создавать объекты источника данных из базы данных MySQL.

3. Авто-ВЕКА

Auto-WEKA — это инструмент интеллектуального анализа данных, предназначенный для выполнения комбинированного выбора алгоритма и оптимизации гиперпараметров по сравнению с алгоритмами классификации и регрессии, которые реализует WEKA.

Таким образом, когда набор данных загружается в WEKA, он исследует настройки гиперпараметров для нескольких алгоритмов и рекомендует пользователю наиболее предпочтительный — тот, который предлагает надежную производительность обобщения. Инструмент использует полностью автоматизированный подход и использует последние инновации в байесовской оптимизации.

4. BigML

Говоря об инструментах машинного обучения, нельзя не упомянуть BigML. Это комплексная платформа машинного обучения, которая предлагает множество алгоритмов машинного обучения для решения сложных реальных проблем с помощью унифицированной и интегрированной среды. BigML, специально разработанный для машинного обучения, обладает широким набором функций, хорошо интегрированных в удобный веб-интерфейс. Он позволяет загружать набор данных, создавать модели машинного обучения и делиться ими, обучать и оценивать свои модели, а также генерировать новые прогнозы по отдельности или в пакетном режиме.

BigML включает в себя различные полезные аспекты машинного обучения, включая классификацию, регрессию, прогнозирование временных рядов, кластерный анализ, обнаружение аномалий, тематическое моделирование и т. д., все из которых применимы к широкому спектру прогностических приложений.

5. Google Cloud AutoML

Google Cloud AutoML — это набор продуктов машинного обучения, который позволяет разработчикам с ограниченным опытом в машинном обучении обучать высококачественные модели в соответствии с уникальными бизнес-требованиями. Он основан на современной технологии трансферного обучения и поиска нейронной архитектуры от Google.

Инструмент предлагает аккуратный и простой графический интерфейс для обучения, оценки, улучшения и развертывания моделей на основе заданного набора данных. Вы можете создать прогноз для обученной модели с помощью существующего Vision API, добавив пользовательскую модель. Вы можете безопасно хранить данные в облачном хранилище.

6. Млфлоу

MLflow — это платформа с открытым исходным кодом, предназначенная для управления полным жизненным циклом машинного обучения (включая экспериментирование, воспроизводимость и развертывание моделей машинного обучения). Он состоит из трех основных компонентов: отслеживания, проектов и моделей, каждый из которых выполняет уникальные функции.

MLflow имеет множество встроенных интеграций, таких как TensorFlow, PyTorch Keras, Spark, H20.ai, Python, Java, R, Kubernetes, Docker, Azure ML и Google Cloud. Это может быть очень удобно для построения моделей машинного обучения в соответствии с конкретными потребностями.

7. Scikit-Learn

Scikit-Learn — одна из самых полезных библиотек для машинного обучения в Python. Эта библиотека на основе Python, созданная на основе NumPy, SciPy и Matplotlib, содержит множество эффективных инструментов для машинного обучения и статистического моделирования. К ним относятся классификация, регрессия, кластеризация и уменьшение размерности, выбор модели и предварительная обработка.

Поскольку это библиотека с открытым исходным кодом и активным сообществом, она постоянно совершенствуется. И будьте уверены, если вы когда-нибудь застрянете в тупиковой ситуации, вы всегда можете обратиться за помощью к сообществу Scikit-Learn.

8. Апач Махаут

Apache Mahout — это распределенная платформа линейной алгебры с открытым исходным кодом и математически выразительный Scala DSL, предназначенный для разработки масштабируемых приложений машинного обучения. Он в основном используется учеными, математиками и статистиками для быстрой реализации алгоритмов машинного обучения.

Помимо расширяемой платформы для создания масштабируемых алгоритмов, Apache Mahout также включает матричные и векторные библиотеки. Он может работать поверх Apache Hadoop с использованием парадигмы MapReduce.

9. Студия IBM Watson

IBM Watson Studio — это платформа, позволяющая создавать и обучать масштабируемые модели машинного обучения с более быстрой оптимизацией. Он предлагает вам все инструменты, необходимые для решения бизнес-задач посредством совместной работы с данными. Существуют инструменты для анализа и визуализации данных, для очистки и формирования данных, для приема данных и, конечно же, для создания и обучения моделей машинного обучения.

IBM Watson Studio ускоряет рабочие процессы машинного обучения и глубокого обучения, необходимые для интеграции ИИ в инфраструктуру вашего бизнеса, тем самым способствуя инновациям.

10. Студия машинного обучения Microsoft Azure

Microsoft Azure Machine Learning Studio — это полностью управляемая облачная служба, которая позволяет без проблем создавать, развертывать и совместно использовать решения для прогнозной аналитики. Это совместный инструмент перетаскивания, который позволяет создавать, тестировать и развертывать решения прогнозной аналитики для ваших данных.

Azure ML Studio публикует модели в виде веб-служб, чтобы облегчить их использование пользовательскими приложениями или инструментами бизнес-аналитики. Он предлагает интерактивное визуальное рабочее пространство для разработки, тестирования и итерации модели прогнозного анализа. Инструмент не требует программирования — он визуально соединяет наборы данных и модули для построения модели прогнозного анализа.

11. Apache Spark MLib

Apache Spark MLib — это масштабируемая библиотека машинного обучения, которая работает на Apache Mesos, Hadoop, Kubernetes как автономно, так и в облаке. Он состоит из всех стандартных алгоритмов и утилит машинного обучения, таких как классификация, регрессия, кластеризация, совместная фильтрация, уменьшение размерности. Основная цель этого инструмента — сделать практическое машинное обучение масштабируемым и простым.

Spark MLlib предлагает различные инструменты, такие как алгоритмы ML, Featureization (для извлечения функций, преобразования, уменьшения размерности и выбора), Pipelines (для построения, оценки и настройки конвейеров ML), Persistence (для сохранения и загрузки алгоритмов, моделей и конвейеров). и Утилиты (для линейной алгебры, статистики, обработки данных).

12. Аккорд.NET

Accord.NET — это платформа машинного обучения для научных вычислений в .NET. Он состоит из нескольких библиотек обработки изображений и аудио, написанных на языке программирования C#. Библиотеки доступны как в исходном коде, так и через исполняемые установщики и пакеты NuGet. Основными направлениями деятельности являются статистика, машинное обучение, искусственные нейронные сети, числовая линейная алгебра, числовая оптимизация, обработка сигналов и изображений, а также вспомогательные библиотеки (например, построение графиков и визуализация).

Платформа Accord.NET включает Accord.Statistics, Accord.Math и Accord.MachineLearning. Вы можете создавать и тестировать новые алгоритмы машинного обучения, не погружаясь слишком глубоко в код. Кроме того, он поставляется с набором примеров приложений, которые помогут вам быстро написать свои приложения.

Когда дело доходит до науки о данных (искусственный интеллект, машинное обучение, глубокое обучение), инструменты позволяют вам исследовать глубины областей науки о данных, экспериментировать с ними и вводить новшества в полнофункциональные решения искусственного интеллекта и машинного обучения. Разные инструменты предназначены для разных нужд. Таким образом, выбор инструментов машинного обучения будет во многом зависеть от проекта, ожидаемого результата и, иногда, от вашего уровня знаний.

Тем не менее, цель состоит в том, чтобы продолжать учиться и приобретать новые навыки. Так что не бойтесь экспериментировать с новыми инструментами и программным обеспечением машинного обучения — кто знает, может быть, когда-нибудь вы сможете создать что-то фантастическое!

Если вы заинтересованы в работе над такими вещами, как обучение агента игре в крестики-нолики, обучение чат-бота и т. д., вам следует ознакомиться с нашим курсом Advanced Certification in Machine Learning and Cloud от upGrad и IIT-Madras.