12 инструментов машинного обучения (а также ключевые функции и преимущества)

11 марта 2022 г.

Использование машинного обучения в вашей деятельности может помочь вам улучшить ваши предложения, повысить эффективность ваших систем и повысить удобство работы ваших пользователей. Изучение различных программных инструментов, доступных в области машинного обучения, может помочь вам разработать эффективные процессы, соответствующие различным потребностям и целям. При таком большом количестве инструментов обзор основных функций и преимуществ программного обеспечения может помочь вам выбрать инструменты, которые подходят для ваших конкретных приложений. В этой статье мы объясним, что такое машинное обучение, и перечислим 12 инструментов машинного обучения, которые вы можете использовать.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение использует данные и опыт для автоматического улучшения взаимодействия с пользователем и существующих процессов. Считающиеся формой искусственного интеллекта, компьютерные системы могут использовать машинное обучение для разработки и адаптации без получения явно запрограммированных инструкций. Инструменты машинного обучения используют модели, алгоритмы и анализ данных для поиска и интерпретации закономерностей. Затем они могут использовать свой анализ для информирования своих операций и автоматического улучшения.

Например, потоковые сервисы могут использовать машинное обучение, чтобы рекомендовать своим зрителям новую серию на основе их предыдущего выбора. Сервер электронной почты может использовать машинное обучение для фильтрации спам-сообщений. К трем основным типам машинного обучения относятся:

1. Усиление: этот тип машинного обучения направлен на повышение эффективности системы.

2. Контролируемый: контролируемое обучение использует существующие данные для прогнозирования.

3. Неконтролируемое: неконтролируемое машинное обучение ищет шаблоны в данных для информирования системных действий.

12 инструментов машинного обучения

Вот некоторые программные инструменты машинного обучения вместе с их ключевыми функциями:

1. Сёгун

Shogun — это бесплатное программное обеспечение, которое работает с большинством операционных систем. Написанный на C++, инструмент машинного обучения использует алгоритмы регрессии, кластеризации и классификации для обоснования своих решений. Алгоритмы регрессии и классификации используют прошлые данные для выполнения функций, но алгоритмы регрессии могут выводить конкретные значения. Алгоритмы кластеризации также предоставляют выходные данные, но они используют их для создания ряда кластеров данных. Shogun предоставляет онлайн-ресурсы для обучения, а их программное обеспечение поддерживает работу с векторными машинами.

2. Быстрый майнер

Rapid Miner — это кроссплатформенное программное обеспечение с различными уровнями тарифных планов. Они предлагают бесплатный план вместе с возможностью перейти на платную услугу. Написанный на Java, Rapid Miner предлагает услуги по загрузке и преобразованию данных. Вы также можете выполнять визуализацию данных и предварительную обработку с помощью программы.

3. Аккорс.нет

Accors.net — еще один бесплатный инструмент машинного обучения, который работает на нескольких платформах. Пользователи могут использовать программное обеспечение для запуска алгоритмов регрессии, классификации, кластеризации и распределения. Сервис также предлагает проверки гипотез и методы ядра, которые представляют собой класс алгоритмов, используемых для анализа закономерностей.

4. Scikit Learn

Этот программный инструмент работает с большинством операционных систем и является бесплатным. Он использует наиболее распространенные алгоритмы машинного обучения, такие как кластеризация, регрессия, предварительная обработка и классификация. Инструмент также помогает выполнять выбор модели и уменьшать размерность.

5. Лазурь

Azure — это инструмент машинного обучения от Microsoft. Вы можете создать бесплатную учетную запись, а затем перейти на их платные предложения, платя только за то, что вы используете. Программное обеспечение автоматизировано, что помогает вам быстрее определять подходящие алгоритмы для ваших услуг. Их интегрированные конвейеры непрерывной интеграции (CI) и непрерывной доставки (CD) помогут вам повысить производительность.

6. Века

Еще один бесплатный инструмент, Weka, поддерживает алгоритмы классификации, регрессии и кластеризации. Кроме того, пользователи могут извлечь выгоду из своих функций подготовки данных, визуализации и анализа правил ассоциации. Программное обеспечение, написанное на Java, работает с большинством платформ.

7. Питорч

Pytorch предлагает три бесплатных модуля: Autograd, Optim и nn. Их модуль «Автоград» — это механизм автоматической дифференциации. Optim помогает реализовать алгоритмы оптимизации, а nn содержит различные классы для построения моделей нейронных сетей. Программное обеспечение совместимо с большинством операционных систем. Вы также можете использовать другую функцию компании, TorchScript, для перехода между графическим и нетерпеливым режимами. Приложение легко использовать на основных облачных платформах, что позволяет легко масштабировать и развивать ваши системы.

8. Колаб

Colab — это бесплатный облачный сервис, который можно использовать вместе с другими инструментами машинного обучения. Он работает с Pytorch, Keras и TensorFlow, тремя другими программными инструментами из этого списка. Colab поддерживает библиотеки каждого из этих приложений, помогая вам использовать преимущества нескольких инструментов одновременно.

9. Тензорный поток

Главной особенностью TensorFlow является его библиотека для программирования потоков данных. Это сквозная платформа с открытым исходным кодом, в которой особое внимание уделяется глубокому обучению нейронных сетей и логическим выводам. Вы можете найти учебные пособия и поддержку от сообщества открытого исходного кода в Интернете. Инструмент предоставляет различные рабочие процессы для обучения и разработки моделей с помощью JavaScript и Python, но, независимо от используемого языка, вы можете развернуть программу в облаке, в браузере на своем устройстве, используя любой язык. Их интерфейс программирования приложений для работы с данными помогает пользователям создавать конвейеры ввода с использованием многократно используемых элементов.

10. Апач Махаут

Apache Mahout может быть полезным инструментом для ученых, математиков и специалистов по статистике, желающих выполнять свои алгоритмы. Его библиотеки Java работают с наиболее распространенными математическими операциями и следуют распределенной структуре линейной алгебры. Apache Mahout также может быть хорошим вариантом для тех, кто работает с большими наборами данных. Инструменты используют методы машинного обучения, такие как классификация и рекомендации в своей реализации.

11. Орикс 2

Oryx 2 — полезный инструмент для крупномасштабного машинного обучения в режиме реального времени. Программа использует три уровня: уровень скорости, уровень обслуживания и пакетный уровень, которые взаимодействуют для выполнения различных функций. Четвертый уровень, уровень передачи данных, помогает передавать входные данные и перемещать данные между другими уровнями. Вы можете использовать Oryx для пользовательских приложений или для совместной фильтрации, классификации и функций регрессии с использованием случайных лесов решений и кластеризации k-средних.

12. Керас.ио

Keras использует библиотеку Python, чтобы помочь пользователям проводить быстрые исследования. Вы можете использовать интерфейс прикладного программирования (API) для нейронных сетей, чтобы выполнять быстрое и удобное прототипирование. Он удобен для пользователя и работает в сочетании с другими программными инструментами, такими как TensorFlow, для предоставления ряда предложений услуг. Keras.io поддерживает как сверточные, так и рекуррентные сети.

Обратите внимание, что ни один из продуктов или компаний, упомянутых в этой статье, не связан с компанией Indeed.