Het tijdperk van is hier en boekt veel vooruitgang op technologisch gebied en volgens een Gartner-rapport gaan Machine Learning en AI 2,3 miljoen Banen tegen 2020 en deze enorme groei heeft geleid tot de evolutie van verschillende Machine Learning Tools die we in dit artikel zullen bespreken.
Wat is machine learning?
Machine learning is een soort waarmee softwaretoepassingen kunnen leren van de gegevens en nauwkeuriger resultaten kunnen voorspellen zonder menselijke tussenkomst.
Machine Learning is een concept waarbij de machine leert van voorbeelden en ervaringen, en dat ook zonder expliciet te worden geprogrammeerd. Om dit mogelijk te maken, hebben we vandaag veel Machine Learning Tools beschikbaar. Laten we eens kijken naar enkele van de belangrijkste en meest populaire.
De beste tools voor machine learning
- Scikit-Learn
Het is een gratis software machine learning-bibliotheek voor de programmeertaal Python. Het is een eenvoudige en efficiënte tool voor datamining en data-analyse. Gebouwd op , SciPy en .
Het biedt een reeks supervised en unsupervised leeralgoritmen in Python, zoals classificatie, regressie, clustering, dimensionale reductie.
- KNIME
KNIME (Konstanz Information Miner), is een gratis en open-source data-analyse-, rapportage- en integratieplatform gebouwd voor krachtige analyses op een GUI gebaseerd werkstroom. Je hoeft dus niet te weten hoe je moet coderen om met KNIME te kunnen werken en inzichten af te leiden.
Je kunt er helemaal vanaf werken Gegevens verzamelen en modellen maken voor implementatie en productie . Het consolideert alle functies van het hele proces in één workflow.
overbelasting versus overschrijven van c ++
- TensorFlow
Gemaakt door het Google Brain-team, TensorFlow is een open source-bibliotheek voor numerieke berekeningen en grootschalige machine learning. Als het gaat om de showdown van kunstmatige intelligentie-frameworks, zul je TensorFlow in opkomst zien als een duidelijke winnaar meestal.
TensorFlow biedt een toegankelijke en leesbare syntaxis die essentieel is om deze programmeerbronnen gebruiksvriendelijker te maken en een laag niveau -bibliotheek biedt meer flexibiliteit en met de nieuwe v2.0 staat het gewoon bovenaan voor Machine Learning of Diep leren doel. Het is een van de beste beschikbare machine learning-tools.
- WEKA
WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis) is een Open source Java-software met een verzameling machine learning-algoritmen voor datamining en data-exploratietaken. Het is een van de krachtigste Machine Learning-tools voor het begrijpen en visualiseren van machine learning-algoritmen op uw lokale computer.
Het heeft zowel een Grafisch Interface en Opdrachtregel Koppel. De enige keerzijde hieraan is dat er is niet veel documentatie en online ondersteuning zijn beschikbaar.
- Zaklamp / Pytorch
is een python gebaseerde bibliotheek gebouwd om flexibiliteit te bieden als een ontwikkelingsplatform voor diep leren. De workflow van PyTorch is zo dicht mogelijk bij de wetenschappelijke computerbibliotheek van Python - NumPy. Het wordt actief gebruikt door Facebook voor al zijn machine learning of deep learning-werk.
maak een array van objecten java
Dynamische rekengrafieken zijn een belangrijk hoogtepunt van Pytorch. De ondersteuning voor WONDEREN zorgt ervoor dat de code op de GPU kan worden uitgevoerd, waardoor de tijd die nodig is om de code uit te voeren afneemt en de algehele prestaties van het systeem toenemen.
- RapidMiner
RapidMiner is een data science-platform voor teams die zich verenigen datavoorbereiding, machine learning en implementatie van voorspellende modellen . Het heeft een krachtige en robuuste grafische gebruikersinterface waarmee gebruikers voorspellende analyses kunnen maken, leveren en onderhouden.
Met RapidMiner worden overzichtelijke, ongeorganiseerde en schijnbaar nutteloze gegevens erg waardevol omdat het de gegevenstoegang vereenvoudigt en u ze zo kunt structureren dat u en uw team ze gemakkelijk kunnen begrijpen.
- Google Cloud AutoML
Google Cloud AutoML maakt de kracht van machine learning voor u beschikbaar, zelfs als u beperkte kennis heeft van machine learning. Google's menselijke etiketteringsservice kan een team van mensen aan het werk zetten om uw labels te annoteren of op te schonen om ervoor te zorgen dat uw modellen worden getraind op gegevens van hoge kwaliteit. Hoe cool is dat!
Ze hebben verschillende producten voor verschillende doeleinden, waardoor het een zeer goede machine learning-tool is. Sommige ervan zijn:
- AutoML Vision : Afbeeldingen
- AutoML Video Intelligence : Video
- AutoML Natural Language : Structuur en betekenis van tekst
- AutoML-vertaling : Dynamisch detecteren en vertalen tussen talen
- AutoML-tabellen : Bouwt model op gestructureerde gegevens
- Azure Machine Learning Studio
Microsoft Azure Machine Learning Studio is een samenwerkingsverband, Slepen en neerzetten Machine Learning Tool die u kunt gebruiken om voorspellende analyseoplossingen voor uw gegevens te bouwen, testen en implementeren.
U sleept datasets en analysemodules naar een interactief canvas en verbindt ze met elkaar om een experiment , die u uitvoert in Machine Learning Studio. Er bestaat geen programmering vereist , door gewoon gegevenssets en modules visueel te verbinden om uw voorspellende analysemodel te construeren.
- Accord.NET
Accord.NET is een .NET machine learning framework gecombineerd met Audio- en beeldverwerkingsbibliotheken volledig geschreven in C #. De slogan is ' Machine learning gemaakt in een minuut '.
Het is een compleet raamwerk voor het bouwen van computervisie, computerauditie, signaalverwerking en statistiektoepassingen van productiekwaliteit. Bibliotheken worden beschikbaar gesteld vanuit de broncode en ook via het uitvoerbare installatieprogramma & NuGet pakket manager. De enige nadeel is dat het alleen door Net ondersteunde talen ondersteunt.
hoe u het programma java afsluit
- COLAB
CoLab (Colaboratory) is gratis Jupyter Notebook omgeving die geen installatie vereist en volledig in de cloud draait. Het is een Google-onderzoeksproject dat is opgezet om onderwijs en onderzoek op het gebied van machine learning te helpen verspreiden.
Het is verreweg een van de beste machine learning-tools, vooral voor datawetenschappers, omdat u hoeft niet handmatig te installeren alle pakketten en bibliotheken, importeer ze gewoon rechtstreeks door ze op te roepen. U kunt uw project direct opslaan op Google Drive, GitHub of een willekeurige locatie en ook in verschillende formaten.
En hiermee komen we aan het einde van dit artikel. Ik hoop dat je genoeg opties hebt om te beginnen met het bouwen van je Machine Learning-programma en eraan te werken. Edureka's maakt je bekwaam in technieken zoals begeleid leren, onbewaakt leren en natuurlijke taalverwerking. Het omvat training over de nieuwste ontwikkelingen en technische benaderingen op het gebied van kunstmatige intelligentie en machine learning, zoals diep leren, grafische modellen en versterkend leren.