Wprowadzenie do oprogramowania do uczenia maszynowego
Machine Learning to aplikacja naukowa oparta na sztucznej inteligencji (AI), która umożliwia systemowi komputerowemu naukę, wykonanie określonego zadania i poprawę zdobytego doświadczenia bez programowania go w rzeczywistości. Algorytmy uczenia maszynowego są używane w codziennych ćwiczeniach, takich jak wyszukiwarka, rozpoznawanie obrazu i mowy, diagnostyka opieki zdrowotnej itp. Algorytmy te wymagają określonego oprogramowania i narzędzi do wykonywania i wykonywania określonych czynności. Oprogramowanie Machine Learning ma własny zestaw narzędzi, bibliotek i zasobów do tworzenia aplikacji, które mogą replikować ludzkie zachowanie za pomocą inteligentnych maszyn i aplikacji. Oprogramowanie, które będziemy wyróżniać, znajduje odzwierciedlenie poniżej.
Rodzaje oprogramowania do uczenia maszynowego
Na rynku dostępnych jest mnóstwo oprogramowania do uczenia maszynowego. Niektóre programy mają swoje wyjątkowe i unikalne funkcje. Jednocześnie istnieją narzędzia, które są stosunkowo lepsze. Wiele firm zaczęło stosować technologię w celu zwiększenia ROI (zwrotu z inwestycji). Ponieważ uczenie maszynowe jest częścią sztucznej inteligencji (AI), maszyny są szkolone na podstawie wyników lub wzorców w celu samodzielnego opracowywania nowych zmian. Niektóre rodzaje oprogramowania Machine Learning to Azure Machine Learning Studio, Shogun, Apache Mahout, Apache Spark MLlib, IBM Watson Machine Learning, RapidMinor, Weka, Google Cloud ML Engine, Pytroch, Figure Eight, Crab, Microsoft Cognitive Toolkit, Torch itp. Przyjrzyjmy się bliżej najpopularniejszemu i najczęściej używanemu oprogramowaniu, na którym polegają eksperci Machine Learning.
Najlepsze oprogramowanie do uczenia maszynowego
Poniżej znajduje się różne oprogramowanie do uczenia maszynowego:
1. Google Cloud ML Engine
Google Cloud Machine Learning Engine to jedna z popularnych aplikacji do szkoleń, analiz i głębokiego uczenia się.
2. Azure ML Studio
Jest to wolne od kodu rozwiązanie „przeciągnij i upuść” dla ekspertów ML do wygodnego użytkowania przez Microsoft.
3. IBM Watson Machine Learning
Dzięki działaniu modelu typu open source pomaga naukowcom i programistom danych w przyspieszeniu aplikacji AI i uczenia maszynowego.
4. TensorFlow
Jest to nowa platforma open source wydana w 2015 roku i nie jest skomplikowana w obsłudze, a także może być wdrażana na różnych platformach. Wykonany przez Google, TensorFlow jest dostępny dla Python, C ++, Java, Rust itp.
5. Microsoft Cognitive Toolkit
Nowo wprowadzone rozwiązanie AI firmy Microsoft może trenować maszynę dzięki algorytmom głębokiego uczenia się, aby zachowywała się jak ludzki mózg i twarz. Może obsługiwać dane z Python, C ++ itp.
6. Theano
Jest to oparta na Pythonie biblioteka typu open source do algorytmów głębokiego uczenia w celu przyspieszenia wdrażania uczenia maszynowego. Theano jest w stanie przenieść struktury danych na wyższy poziom dzięki integracji bibliotek Python, takich jak NumPy, Pandas i niektórych rodzimych programów.
7. Pochodnia
Ta typowa starsza biblioteka Machine Learning fascynuje elastyczność i szybkość działania podczas wdrażania projektów Machine Learning.
8. Apache Spark MLlib
Apache Spark jest zaufanym narzędziem uczenia maszynowego do zaawansowanego uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się. Jest to płynna, skalowalna platforma, którą można zintegrować z Hadoop w celu uzyskania lepszych wyników z algorytmów. Klasyfikacja, regresja, zwiększanie gradientu, drzewa decyzyjne, LDA itp. To niektóre z algorytmów wspierających MLlib.
9. Pytorch
Pytorch został opracowany przez Facebook do zaawansowanego głębokiego uczenia się za pomocą sieci neuronowych i tensorów. Ustalono, że naukowcy z całego świata używają Pytorch do dynamicznej reprezentacji graficznej i technik projektowania.
10. Technologie Ideas2T
Narzędzie Ideas2T, w przeciwieństwie do innych, ma unikalną funkcję, która może pomóc rekruterom w zatrudnieniu odpowiednich kandydatów na podstawie ich CV przez Machine Learning. Stanowi skrzyżowanie dla przedsiębiorstw typu start-up, przedsiębiorstw i domów biznesowych ze względu na najnowocześniejsze i zaawansowane algorytmy.
Zalety oprogramowania do uczenia maszynowego
Uczenie maszynowe, podzbiór sztucznej inteligencji, który pomaga badać dane i uczyć się z nich oraz podejmować z nich określone decyzje. Jest w stanie dostarczać decyzje i zalecenia z dużą prędkością i dokładnością. Oprogramowanie ML jest więc bardzo popularne. Co ciekawe, są one również niedrogie. Zarówno uczenie maszynowe, jak i sztuczna inteligencja działają na dużych i złożonych zestawach danych, aby wizualizować i podejmować doskonałe decyzje. Oto kilka przykładów:
- Facebook: Kiedy przesyłamy zdjęcie na Facebooku, rozpoznaje ono osobę z tego samego zdjęcia i sugeruje wzajemną przyjaźń. Tak działa ML.
- Netflix: Netflix czasami wysyła sugestie dotyczące programów internetowych lub filmów na podstawie tego, co oglądaliśmy wcześniej. Zasadniczo uczenie maszynowe służy do wybierania danych na podstawie wyboru.
Podmioty gospodarcze i organizacje używają odpowiedniej pary algorytmu z pewnym narzędziem i tworzą modele uczenia maszynowego na podstawie uczenia się na podstawie danych. Pomaga przedsiębiorstwom pracować wydajniej, budując wysokiej klasy modele przy niskich kosztach. Oprogramowanie Machine Learning pomaga w automatyzacji analizy danych, co zmniejsza siłę roboczą i czyni ją opłacalną. Ten proces jest dość iteracyjny i skalowalny.
Istnieje kilka innych zastosowań, w których ML jest używany w codziennym życiu. Niektóre obszary, w których oprogramowanie ML jest skutecznie wykorzystywane, to:
- Usługi finansowe : sektor finansowy wykorzystuje to do wyszukiwania informacji na temat inwestycji, handlu, a nawet ustalania ryzyka finansowego.
- Marketing i sprzedaż : Różne firmy i inne podobne firmy używają oprogramowania Machine Learning do analizy historii zakupów i formułowania rekomendacji dla klientów w zależności od tego.
- Opieka zdrowotna : Elektroniczne urządzenia do noszenia i czujniki są obecnie szeroko stosowane. Czujniki w tych urządzeniach do noszenia dostarczają w czasie rzeczywistym danych o ciśnieniu krwi, bicie serca i innych istotnych informacjach związanych ze zdrowiem.
- Transport : oprogramowanie Machine Learning analizuje historię podróży i trasy, aby zidentyfikować ewentualne problemy, aby pomóc klientom / pasażerom w rezygnacji z obszarów narażonych na ryzyko w przyszłości.
- Rząd : Niektóre agencje rządowe używają narzędzi ML do uzyskiwania informacji, aby zminimalizować koszty i zwiększyć efektywność swoich działań.
- Ropa i gaz : Uczenie maszynowe jest najczęściej stosowane w sektorach energetycznych. Pomaga analizować istniejące i nowe źródła energii do poszukiwań i dystrybucji. Wiele agencji naftowych zarówno w sektorze rządowym, jak i prywatnym zastosowało te techniki.
Wniosek
Uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja mają szerokie zastosowanie wśród współczesnych pokoleń i wciąż się rozwija. Dlatego nie będzie błędem stwierdzenie, że oprogramowanie Machine Learning wykonuje działania z zestawu danych wejściowych i odgrywa dużą rolę w zapewnianiu wglądu w surowe dane w celu poprawy celów komercyjnych i innych.
Polecane artykuły
To jest przewodnik po oprogramowaniu do uczenia maszynowego. Tutaj omawiamy wprowadzenie i najlepsze oprogramowanie do uczenia maszynowego wraz z jego zaletami. Możesz także przejrzeć następujące artykuły, aby dowiedzieć się więcej-
- Co to jest nauka zbrojenia?
- Rodzaje algorytmów uczenia maszynowego
- Wprowadzenie do IoT
- Zastosowania uczenia maszynowego
- Jak utworzyć drzewo decyzyjne?
- Przewodnik po drzewie decyzyjnym w eksploracji danych