Wprowadzenie do platformy uczenia maszynowego
Uczenie maszynowe to dziedzina nauki, która oferuje komputerom możliwość uczenia się bez wyraźnego programowania. To sprawia, że komputery są podobne do ludzi. Model uczenia maszynowego to wynik generowany po szkoleniu programu algorytmicznego uczenia maszynowego z danymi. Po zakończeniu szkolenia, gdy podasz model z powiązanymi danymi wejściowymi, dane wyjściowe są dostarczane. W tym temacie poznamy platformę uczenia maszynowego.
Co to jest platforma uczenia maszynowego?
Platforma do automatyzacji i przyspieszenia cyklu dostarczania proroczych aplikacji zdolnych do ogromnego przetwarzania danych z wykorzystaniem uczenia maszynowego lub powiązanych procedur.
Kilka kluczowych pomysłów w tej definicji to:
- Przyspieszenie ma na celu przyspieszenie i przyspieszenie cyklu życia rozdzielczości, a także przyspieszenie pracy dzięki zaawansowanym procedurom, takim jak przetwarzanie rozproszone i przetwarzanie w pamięci.
- Prawdziwe zadanie analityka informacji składa się z wielu żmudnych i długich zadań. Automatyzacja tych zadań może wyeliminować wąskie gardła w projektach, umożliwiając organizacjom szybkie dostarczanie nowych projektów, aktualizowanie i wykonywanie większej liczby zadań bez zwiększania personelu.
- Zdolność platformy uczenia maszynowego dla użytkowników do obsługi i przetwarzania ogromnych ilości danych z dobrego źródła.
- Platformy te koncentrują się na umożliwieniu pełnego cyklu życia dostarczania aplikacji predykcyjnych, ponieważ nie zgadzają się z narzędziami PC i bibliotekami kodów.
- Platformy uczenia maszynowego powinny być zintegrowane, ponieważ są dobrze zorganizowane w kierunku aplikacji systemu, które są wysoce zalecane.
- Platformy uczenia maszynowego koncentrują się na wspomaganiu handlu w poznaniu przyszłych wyników, takich jak zdolność klientów do kupowania danej oferty lub odrzucania transakcji.
Platformy uczenia maszynowego
Pole uczenia maszynowego szybko się rozwija. Dlatego bardzo ważne jest, aby wybrać odpowiednią platformę, która prowadzi do sukcesu w budowaniu modeli przy użyciu kompleksowych metod. Oto lista platform uczenia maszynowego.
1. Microsoft Azure
Narzędzie do uczenia maszynowego Microsoft Azure pozwala programistom budować modele. Zapewnia zestawy SDK i usługi do szybkiego przygotowywania informacji, szkolenia i wdrażania modeli uczenia maszynowego. Popraw produktywność i ceny za pomocą szyfrów samochodowych i rurociągów. Skorzystaj z tych możliwości w ramach frameworków Pythona typu open source, takich jak PyTorch, Tensor Flow i scikit-learn.
cechy
- Używa Azure Machine Learning Studio jako interfejsu, mając środowisko przeciągnij i upuść do budowania modeli.
- Ma zautomatyzowane programy do uruchamiania drzew decyzyjnych, głębokich sieci neuronowych, klasyfikacji i regresji.
- Umożliwia przesyłanie tylko dużych zestawów danych w chmurze Azure, a nie mniejszych zestawów danych od któregokolwiek z dostawców usług.
- Oferuje wersje standardowe i bezpłatne z ograniczonymi funkcjami.
2. IBM Watson
Platforma IBM Watson została opracowana zarówno dla programistów, jak i użytkowników z dużą ilością narzędzi AI. Zapewnia programy systemowe i zapytania, prognozy i narzędzia do tworzenia skoroszytów. Umożliwia wydajne wizualizacje informacji, które wspomagane są otoczeniem przeciągania i tworzenia modeli.
cechy
- Interfejs front-end za pomocą SPSS Graphical Analytics.
- Informacje i prognozy muszą być przechowywane w IBM Bluemix.
- Usługi skoncentrowane na klientach korporacyjnych pomagają tworzyć aplikacje oparte na ML przy użyciu konektorów API.
- Są płatne, a nawet darmowe wersje są dostępne.
3. Amazon
Platforma Amazon Machine Learning oferuje gotowe i łatwo dostępne modele predykcyjne dla każdego programisty, nawet jeśli nie mają oni pojęcia o informatyce. Model płatności zgodnie z rzeczywistym użyciem, wymagający znacznie mniejszych inwestycji w pakiety sprzętowe lub programowe, sprawił, że Amazon jest jednym z najprostszych dostawców platform ML, dla których uczestnik będzie się zameldował. Programiści mogą korzystać z zestawów narzędzi AI dostarczanych przez AWS (usługi internetowe Amazon), które obejmują także Amazon Lex i Amazon Polly.
cechy
- Wykorzystuje kredens Amazon Machine Learning i interfejs użytkownika Amazon Character.
- Informacje muszą być przechowywane na powiązanym koncie AWS, takim jak S3, Redshift i RDS.
- Działa na modelu płatności zgodnie z rzeczywistym użyciem, a dla kardynalnych prognoz partii cena wynosi zaledwie mniej niż dziesięć centów.
4. ai-one
Korzystając z platformy ai-one, programiści stworzą inteligentnych asystentów, które z łatwością zostaną wdrożone w prawie każdej aplikacji. Lista narzędzi zasobów obejmuje interfejsy API dla programistów, bibliotekę dokumentów i agentów budowlanych, które będą używane do przekształcania informacji w zestawy reguł obsługujące struktury ML i AI.
5. Prognozy ApacheIO
Jest to stos typu open source, który ma również serwer typu open source do uczenia maszynowego. Spójrz na Apache PredictionIO to najprostszy sposób na stworzenie proroczych silników, które spełnią każde zadanie uczenia maszynowego. Oprócz serwera zdarzeń, a tym samym samej platformy, Apache PredictionIO dodatkowo zawiera galerię modeli.
6. H2O
Ta platforma została zaprojektowana dla języków programowania takich jak Python, R & Java autorstwa H2O.ai. Wspólnie oferuje narzędzia potrzebne do analizy zestawów danych w systemach plików Apache Hadoop i w chmurze. H2O.ai jest przewidywany w Mountain View w Kalifornii. i oferuje bezpłatną platformę H2O Open-source Platforma OpenThis została zaprojektowana dla języków programowania takich jak Python, R & Java autorstwa H2O.ai. Oferuje także narzędzia potrzebne do analizy zestawów danych w systemach plików i chmurze Apache Hadoop. H2O.ai ma siedzibę w Mountain View, Kalifornia. i oferuje bezpłatny H2O Open Source Machine Learning (H2O, woda gazowana i H2O4GPU) oraz komercyjny produkt o nazwie H2O Driverless AI. Komponenty H2O.ai są wysoce zoptymalizowane i zrównoleglone do konfiguracji wielordzeniowych i wielowęzłowych jednostki centralnej.
Wniosek
Ten artykuł zawiera krótkie wprowadzenie do platform uczenia maszynowego. Uczenie maszynowe może być nadzorowaną lub nienadzorowaną techniką szkolenia maszyn w celu wykonywania czynności nieco szybciej i lepiej niż przeciętny człowiek. Jeśli chodzi o opracowywanie własnych modeli uczenia maszynowego, istnieje wybór różnych języków programowania, IDE i platform. W tym artykule przedstawiono najlepsze platformy, z których użytkownik może korzystać; może to być platforma oparta na chmurze lub platforma produkcyjna.
Polecane artykuły
Jest to przewodnik po platformie uczenia maszynowego. Tutaj omawiamy platformy uczenia maszynowego z funkcjami. Możesz także spojrzeć na następujący artykuł, aby dowiedzieć się więcej -
- Metody uczenia maszynowego
- Metody uczenia maszynowego
- Architektura uczenia maszynowego
- Funkcje strat w uczeniu maszynowym
- Rodzaje szyfrów
- Kompletny przewodnik po implementacji sieci neuronowych
- Jak utworzyć drzewo decyzyjne?