เครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่อง 12 อันดับแรกในปี 2565 ที่คุณจะได้ลงมือทำ

ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องเป็นเทรนด์ที่ร้อนแรงที่สุดในโลกเทคโนโลยีในปัจจุบัน ด้วยแอปพลิเคชัน AI และ ML ที่ครอบงำเกือบทุกด้านของโลกยุคใหม่ ตั้งแต่บางอย่างง่ายๆ เช่น Recommendation Engine ไปจนถึงรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตัวเอง AI และ ML มีอยู่ทั่วไปทุกหนทุกแห่ง

เนื่องจากมีบริษัทจำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ ที่กำลังสำรวจขอบเขตของเทคโนโลยีเกิดใหม่เหล่านี้อย่างกระตือรือร้น จึงสร้างโอกาสในการจ้างงานอย่างมากสำหรับผู้ต้องการ ทั่วโลก ทั้งบริษัทยักษ์ใหญ่และสตาร์ทอัพขนาดเล็กต่างใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีที่ก่อกวนเหล่านี้ จึงเป็นการเปิดมุมมองใหม่ๆ ที่น่าตื่นเต้นสำหรับการจ้างงาน

อย่างไรก็ตาม เพื่อที่จะได้งานใน AI หรือ ML คุณต้องมีความรอบรู้กับเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องก่อน เครื่องมือ Machine Learning และซอฟต์แวร์ Machine Learning ช่วยให้นักพัฒนาเว็บ/แอพมือถือสร้างอัลกอริทึม ML ที่มีประสิทธิภาพและใช้งานได้ ในทางกลับกัน อัลกอริธึมเหล่านี้สามารถนำมาใช้เพื่อวัตถุประสงค์ต่างๆ เช่น สร้างเครื่องมือแนะนำ คาดการณ์รูปแบบการค้นหาอย่างแม่นยำ การกรองสแปม การตรวจจับการฉ้อโกง และอื่นๆ อีกมากมาย

เราได้รวบรวมรายการเครื่องมือสิบสองอันดับแรกสำหรับการเรียนรู้ด้วยเครื่องที่ยอดเยี่ยมทั้งสำหรับผู้เริ่มต้นและมืออาชีพที่มีประสบการณ์!

รับ ใบรับรองปัญญาประดิษฐ์ ออนไลน์จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก - ปริญญาโท, หลักสูตร Executive Post Graduate และหลักสูตรประกาศนียบัตรขั้นสูงใน ML & AI เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

เครื่องมือแมชชีนเลิร์นนิงชั้นนำในปี 2019

1. TensorFlow

TensorFlow ได้รับการพัฒนาในขั้นต้นโดย Google เป็นไลบรารีซอฟต์แวร์ Machine Learning แบบโอเพนซอร์สสำหรับการคำนวณเชิงตัวเลขโดยใช้กราฟการไหลของข้อมูล มีชุดเครื่องมือ ไลบรารี และทรัพยากรที่ครอบคลุมและยืดหยุ่น ซึ่งช่วยให้คุณสร้าง ฝึกอบรม และปรับใช้แอปพลิเคชัน ML ได้โดยไม่ยุ่งยาก

TensorFlow เป็นเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องที่ยอดเยี่ยมสำหรับระบบ Deep Learning และโครงข่ายประสาท คุณสมบัติที่ยอดเยี่ยมอีกประการของ TensorFlow คือสามารถทำงานบน GPU และ CPU ตลอดจนบนแพลตฟอร์มคอมพิวเตอร์พกพา

2. การเรียนรู้ของเครื่องอเมซอน (AML)

เครื่องมือ Amazon Machine Learning คือแอปพลิเคชันซอฟต์แวร์ Machine Learning ที่ทำงานบนระบบคลาวด์ นักพัฒนาทั่วโลกใช้เป็นหลักในการสร้างโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องและสำหรับสร้างการคาดการณ์ ส่วนที่ดีที่สุดคือนักพัฒนาเว็บ/แอพมือถือทุกระดับสามารถใช้งานได้

AML รองรับโมเดล ML สามประเภท รวมถึงการถดถอย การจัดประเภทหลายคลาส และการจัดประเภทไบนารี สามารถรวมข้อมูลจากหลายแหล่ง เช่น Redshift, Amazon S3 และ RDS นอกจากนี้ยังช่วยให้คุณสร้างวัตถุแหล่งข้อมูลจากฐานข้อมูล MySQL

3. อัตโนมัติ-WEKA

Auto-WEKA เป็นเครื่องมือขุดข้อมูลที่ออกแบบมาเพื่อทำการเลือกอัลกอริธึมแบบรวมและการเพิ่มประสิทธิภาพไฮเปอร์พารามิเตอร์เหนืออัลกอริธึมการจำแนกและการถดถอยที่ WEKA นำไปใช้

ดังนั้น เมื่อมีการป้อนชุดข้อมูลใน WEKA ชุดข้อมูลจะสำรวจการตั้งค่าไฮเปอร์พารามิเตอร์สำหรับอัลกอริธึมต่างๆ และแนะนำชุดข้อมูลที่ต้องการมากที่สุดแก่ผู้ใช้ ซึ่งเป็นชุดที่ให้ประสิทธิภาพการวางนัยทั่วไปที่เชื่อถือได้ เครื่องมือนี้ใช้วิธีการอัตโนมัติเต็มรูปแบบและใช้ประโยชน์จากนวัตกรรมล่าสุดในการเพิ่มประสิทธิภาพแบบเบย์

4. BigML

เมื่อพูดถึงเครื่องมือ Machine Learning เราไม่สามารถพลาด BigML ได้ เป็นแพลตฟอร์ม ML ที่ครอบคลุมซึ่งมีอัลกอริธึม ML จำนวนมากเพื่อแก้ปัญหาที่ซับซ้อนในโลกแห่งความเป็นจริงผ่านเฟรมเวิร์กที่เป็นหนึ่งเดียวและบูรณาการ ออกแบบมาอย่างชัดเจนสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง BigML มาพร้อมกับคุณสมบัติมากมายที่ผสานรวมอย่างดีภายใน Web UI ที่สะดวกสบาย ช่วยให้คุณโหลดชุดข้อมูล สร้างและแชร์โมเดล ML ฝึกอบรมและประเมินแบบจำลองของคุณ และสร้างการคาดการณ์ใหม่ ไม่ว่าจะแบบเดี่ยวหรือแบบกลุ่ม

BigML ครอบคลุมแง่มุม ML ที่เป็นประโยชน์ต่างๆ มากมาย รวมถึงการจำแนกประเภท การถดถอย การพยากรณ์อนุกรมเวลา การวิเคราะห์คลัสเตอร์ การตรวจหาความผิดปกติ การสร้างแบบจำลองหัวข้อ ฯลฯ ซึ่งทั้งหมดนี้ใช้กับแอปพลิเคชันการคาดการณ์ที่หลากหลาย

5. Google Cloud AutoML

Google Cloud AutoML คือคอลเล็กชันผลิตภัณฑ์ ML ที่ช่วยให้นักพัฒนาซอฟต์แวร์ที่มีความเชี่ยวชาญด้าน ML ที่จำกัดสามารถฝึกโมเดลคุณภาพสูงตามความต้องการทางธุรกิจที่ไม่เหมือนใคร มันขึ้นอยู่กับการเรียนรู้การถ่ายโอนที่ทันสมัยและเทคโนโลยีการค้นหาสถาปัตยกรรมประสาทของ Google

เครื่องมือนี้นำเสนอ GUI ที่เรียบร้อยและเรียบง่ายสำหรับการฝึกอบรม การประเมิน การปรับปรุง และการปรับใช้โมเดลตามชุดข้อมูลที่กำหนด คุณสามารถสร้างการคาดคะเนบนโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมของคุณผ่าน Vision API ที่มีอยู่โดยการเพิ่มโมเดลแบบกำหนดเอง คุณสามารถจัดเก็บข้อมูลในที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์ได้อย่างปลอดภัย

6. MLflow

MLflow เป็นแพลตฟอร์มโอเพ่นซอร์สที่ออกแบบมาเพื่อจัดการวงจรชีวิต ML ที่สมบูรณ์ (รวมถึงการทดลอง การทำซ้ำ และการปรับใช้โมเดล ML) มีองค์ประกอบหลักสามประการ – การติดตาม โครงการ และแบบจำลอง โดยแต่ละส่วนทำหน้าที่เฉพาะ

MLflow มีการผสานการทำงานในตัวมากมาย เช่น TensorFlow, PyTorch Keras, Spark, H20.ai, Python, Java, R, Kubernetes, Docker, Azure ML และ Google Cloud สิ่งเหล่านี้มีประโยชน์มากสำหรับการสร้างแบบจำลอง ML เพื่อให้เหมาะกับความต้องการเฉพาะ

7. Scikit-เรียนรู้

Scikit-Learn เป็นหนึ่งในไลบรารี่ที่มีประโยชน์ที่สุดสำหรับ ML ใน Python ไลบรารีที่ใช้ Python นี้สร้างขึ้นบน NumPy, SciPy และ Matplotlib มีชุดเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องและการสร้างแบบจำลองทางสถิติ ซึ่งรวมถึงการจัดประเภท การถดถอย การจัดกลุ่มและการลดขนาด การเลือกแบบจำลอง และการประมวลผลล่วงหน้า

เนื่องจากเป็นไลบรารีโอเพนซอร์ซที่มีชุมชนที่ใช้งานอยู่ จึงมีการปรับปรุงอยู่เสมอ และมั่นใจได้เลยว่า หากคุณเคยประสบปัญหาทางตัน คุณสามารถติดต่อชุมชน Scikit-Learn เพื่อขอความช่วยเหลือได้ตลอดเวลา

8. Apache Mahout

Apache Mahout เป็นเฟรมเวิร์กพีชคณิตเชิงเส้นแบบโอเพนซอร์สแบบกระจายและ Scala DSL ที่แสดงออกทางคณิตศาสตร์ที่ออกแบบมาสำหรับการพัฒนาแอปพลิเคชัน ML ที่ปรับขนาดได้ ส่วนใหญ่จะใช้โดยนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักคณิตศาสตร์ และนักสถิติเพื่อการใช้งานอัลกอริธึม ML อย่างรวดเร็ว

นอกเหนือจากการนำเสนอแพลตฟอร์มที่ขยายได้สำหรับการสร้างอัลกอริธึมที่ปรับขนาดได้ Apache Mahout ยังมีไลบรารีเมทริกซ์และเวกเตอร์อีกด้วย สามารถทำงานบน Apache Hadoop โดยใช้กระบวนทัศน์ MapReduce

9. IBM Watson Studio

IBM Watson Studio เป็นแพลตฟอร์มที่ช่วยให้คุณสามารถสร้างและฝึกโมเดล ML ที่ปรับขนาดได้ด้วยการเพิ่มประสิทธิภาพที่เร็วขึ้น มีเครื่องมือทั้งหมดที่จำเป็นในการแก้ปัญหาทางธุรกิจผ่านประสบการณ์ข้อมูลการทำงานร่วมกัน มีเครื่องมือสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและการแสดงภาพ สำหรับการล้างข้อมูลและการจัดรูปแบบข้อมูล สำหรับการนำเข้าข้อมูล และแน่นอน สำหรับการสร้างและฝึกอบรมโมเดล ML

IBM Watson Studio เร่งความเร็วเวิร์กโฟลว์ Machine Learning และ Deep Learning ที่จำเป็นสำหรับการรวม AI เข้ากับโครงสร้างพื้นฐานทางธุรกิจของคุณ ซึ่งจะช่วยส่งเสริมนวัตกรรม

10. Microsoft Azure ML Studio

Microsoft Azure Machine Learning Studio เป็นบริการระบบคลาวด์ที่มีการจัดการเต็มรูปแบบ ซึ่งช่วยให้คุณสร้าง ปรับใช้ และแบ่งปันโซลูชันการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในลักษณะที่ไม่ยุ่งยาก เป็นเครื่องมือแบบลากและวางที่ทำงานร่วมกันได้ซึ่งช่วยให้คุณสร้าง ทดสอบ และปรับใช้โซลูชันการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์กับข้อมูลของคุณได้

Azure ML Studio เผยแพร่โมเดลเป็นบริการเว็บเพื่ออำนวยความสะดวกในการใช้งานที่ง่ายโดยแอปที่กำหนดเองหรือเครื่องมือ BI มีพื้นที่ทำงานแบบโต้ตอบและเป็นภาพสำหรับการพัฒนา ทดสอบ และทำซ้ำในแบบจำลองการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ เครื่องมือนี้ไม่ต้องการการเขียนโปรแกรม – โดยจะเชื่อมต่อชุดข้อมูลและโมดูลด้วยสายตาเพื่อสร้างแบบจำลองการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ของคุณ

11. Apache Spark MLib

Apache Spark MLib เป็นไลบรารี ML ที่ปรับขนาดได้ซึ่งทำงานบน Apache Mesos, Hadoop, Kubernetes ทั้งแบบสแตนด์อโลนหรือในระบบคลาวด์ ประกอบด้วยอัลกอริธึมและยูทิลิตี้ ML มาตรฐานทั้งหมด เช่น การจำแนกประเภท การถดถอย การจัดกลุ่ม การกรองการทำงานร่วมกัน การลดมิติ จุดประสงค์หลักของเครื่องมือนี้คือการทำให้การเรียนรู้ของเครื่องสามารถปรับขนาดได้และใช้งานได้จริง

Spark MLlib นำเสนอเครื่องมือที่หลากหลาย เช่น อัลกอริทึม ML, ฟีเจอร์ (สำหรับการดึงฟีเจอร์, การแปลง, การลดขนาดและการเลือก), ไปป์ไลน์ (สำหรับการสร้าง ประเมิน และปรับแต่งไปป์ไลน์ ML) ความคงอยู่ (สำหรับการบันทึกและโหลดอัลกอริธึม โมเดล และไปป์ไลน์) และยูทิลิตี้ (สำหรับพีชคณิตเชิงเส้น สถิติ การจัดการข้อมูล)

12. Accord.NET

Accord.NET เป็นเฟรมเวิร์ก ML สำหรับการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ใน .NET ประกอบด้วยไลบรารีประมวลผลภาพและเสียงจำนวนมากที่เขียนด้วยภาษาโปรแกรม C# ไลบรารีมีทั้งแบบซอร์สโค้ดและสามารถเข้าถึงได้ผ่านโปรแกรมติดตั้งที่ปฏิบัติการได้และแพ็คเกจ NuGet ประเด็นหลักที่มุ่งเน้น ได้แก่ สถิติ การเรียนรู้ของเครื่อง โครงข่ายประสาทเทียม พีชคณิตเชิงเส้นเชิงตัวเลข การเพิ่มประสิทธิภาพเชิงตัวเลข การประมวลผลสัญญาณและภาพ และการสนับสนุนไลบรารี (เช่น การพล็อตกราฟและการแสดงภาพ)

กรอบงาน Accord.NET ประกอบด้วย Accord.Statistics, Accord.Math และ Accord.MachineLearning คุณสามารถสร้างและทดสอบอัลกอริธึม ML ใหม่โดยไม่ต้องเจาะลึกโค้ดมากเกินไป นอกจากนี้ยังมาพร้อมกับชุดแอปพลิเคชันตัวอย่างเพื่อช่วยให้คุณเขียนแอปพลิเคชันของคุณได้อย่างรวดเร็ว

เมื่อพูดถึง Data Science (AI, ML, Deep Learning) เครื่องมือจะช่วยให้คุณสำรวจส่วนลึกของโดเมน Data Science ทดลองกับพวกมัน และสร้างนวัตกรรมโซลูชัน AI/ML ที่ทำงานได้อย่างสมบูรณ์ เครื่องมือต่างๆ ได้รับการออกแบบมาเพื่อตอบสนองความต้องการที่แตกต่างกัน ดังนั้น การเลือกเครื่องมือแมชชีนเลิร์นนิงจะขึ้นอยู่กับโครงการที่มีอยู่เป็นส่วนใหญ่ ผลลัพธ์ที่คาดหวัง และบางครั้ง ระดับความเชี่ยวชาญของคุณ

อย่างไรก็ตาม เป้าหมายคือการเรียนรู้และรับทักษะใหม่ๆ ต่อไป ดังนั้น อย่ากลัวที่จะเล่นกับเครื่องมือและซอฟต์แวร์ ML ใหม่ เพราะใครจะรู้ว่าคุณอาจจะสามารถสร้างสรรค์สิ่งที่ยอดเยี่ยมได้ในสักวันหนึ่ง!

หากคุณสนใจที่จะทำงานกับสิ่งต่างๆ เช่น การฝึกตัวแทนให้เล่น tic tac toe ฝึกแชทบ็อต ฯลฯ คุณควรตรวจสอบหลักสูตร Advanced Certification in Machine Learning และ Cloud จาก upGrad และ IIT-Madras