Den æra af er her, og det gør store fremskridt inden for det teknologiske felt, og ifølge en Gartner-rapport vil Machine Learning og AI skabe 2,3 millioner Job inden 2020, og denne massive vækst har ført til udviklingen af forskellige maskinlæringsværktøjer, som vi vil diskutere i denne artikel.
Hvad er maskinindlæring?
Maskinindlæring er en type der gør det muligt for softwareapplikationer at lære af dataene og blive mere præcise i forudsigelse af resultater uden menneskelig indgriben.
Machine Learning er et koncept, der gør det muligt for maskinen at lære af eksempler og erfaringer, og det også uden at være eksplicit programmeret. For at få dette til at ske har vi mange Machine Learning Tools tilgængelige i dag. Lad os se på nogle af de vigtigste og mest populære.
Top værktøjer til maskinindlæring
- Scikit-Learn
Det er et gratis softwaremaskineindlæringsbibliotek til Python-programmeringssproget. Det er et simpelt og effektivt værktøj til datamining og dataanalyse. Bygge på , SciPy og .
Det giver en række overvågede og ikke-overvågede læringsalgoritmer i Python som klassifikation, regression, klyngedannelse, dimensionel reduktion.
- KNIME
KNIME (Konstanz Information Miner), er en gratis og open source dataanalyse-, rapporterings- og integrationsplatform bygget til kraftfuld analyse på en GUI-baseret workflow. Det betyder, at du ikke behøver at vide, hvordan du koder for at kunne arbejde ved hjælp af KNIME og udlede indsigt.
konvertering af c ++ type
Du kan arbejde hele vejen fra Indsamling af data og oprettelse af modeller til implementering og produktion . Det samler alle funktionerne i hele processen i en enkelt arbejdsgang.
- TensorFlow
Oprettet af Google Brain-teamet, TensorFlow er et open source-bibliotek til numerisk beregning og storskalig maskinindlæring. Når det kommer til kunstig intelligens rammer showdown, vil du finde TensorFlow dukker op som en klar vinder det meste af tiden.
TensorFlow giver en tilgængelig og læsbar syntaks, som er afgørende for at gøre disse programmeringsressourcer lettere at bruge og være en lavt niveau biblioteket giver mere fleksibilitet, og med den nye v2.0 vil den bare være på toppen for enhver maskinindlæring eller Dyb læring formål. Det er et af de bedste tilgængelige maskinlæringsværktøjer.
- WEKA
WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis) er en Åben kilde Java-software der har en samling af maskinlæringsalgoritmer til dataudvinding og dataudforskningsopgaver. Det er et af de mest kraftfulde maskinlæringsværktøjer til forståelse og visualisering af maskinlæringsalgoritmer på din lokale maskine.
Det har begge en Grafisk Interface og Kommandolinje Interface. Den eneste ulempe til dette er, at der er ikke meget dokumentation og online support er tilgængelig.
- Fakkel / Pytorch
er en pythonbaseret bibliotek bygget til at give fleksibilitet som en dyb læringsudviklingsplatform. Arbejdsgangen i PyTorch er så tæt som muligt på pythons videnskabelige databibliotek - NumPy. Det bruges aktivt af Facebook til alt dets Machine Learning eller Deep Learning arbejde.
Dynamiske beregningsgrafer er et vigtigt højdepunkt i Pytorch. Støtten til MIRAKLER sikrer, at koden kan køre på GPU'en og derved reducere den nødvendige tid til at køre koden og øge systemets samlede ydeevne.
find maks antal i array java
- RapidMiner
RapidMiner er en datavidenskabsplatform for teams, der forener sig dataklargøring, maskinlæring og implementering af forudsigelig model . Det har en kraftfuld og robust grafisk brugergrænseflade, der gør det muligt for brugere at oprette, levere og vedligeholde forudsigelig analyse.
Med RapidMiner bliver ryddelige, uorganiserede og tilsyneladende ubrugelige data meget værdifuldt da det forenkler dataadgang og lader dig strukturere dem på en måde, som det er let for dig og dit team at forstå.
- Google Cloud AutoML
Google Cloud AutoML stiller kraften i maskinindlæring til rådighed for dig, selvom du har begrænset viden om maskinindlæring. Google service til menneskelig mærkning kan sætte et team af mennesker i gang med at kommentere eller rengøre dine etiketter for at sikre, at dine modeller trænes i data af høj kvalitet. Hvor sejt er det!
De har forskellige produkter til forskellige formål, hvilket gør det til et meget godt værktøj til maskinindlæring. Nogle af dem er:
- AutoML Vision : Billeder
- AutoML Video Intelligence : Video
- AutoML Natural Language : Struktur og betydning af tekst
- AutoML-oversættelse : Registrer og oversæt dynamisk mellem sprog dynamisk
- AutoML-tabeller : Bygger model på strukturerede data
- Azure Machine Learning Studio
Microsoft Azure Machine Learning Studio er et samarbejde, Træk og slip Machine Learning Tool, du kan bruge til at opbygge, teste og implementere forudsigelige analyseløsninger på dine data.
hvordan man omdanner en dobbelt til en int
Du trækker og slipper datasæt og analysemoduler på et interaktivt lærred og forbinder dem sammen for at danne et eksperiment , som du kører i Machine Learning Studio. Der er ingen programmering krævet , bare visuelt forbinder datasæt og moduler til at konstruere din forudsigende analysemodel.
- Accord.NET
Accord.NET er en .NET maskinindlæringsramme kombineret med Biblioteker til lyd- og billedbehandling helt skrevet i C #. Tagline er “ Maskinindlæring lavet på et minut '.
Det er en komplet ramme til opbygning af computersyn, produktionsprocesser, signalbehandling og statistikapplikationer i produktionskvalitet. Biblioteker stilles til rådighed fra kildekoden og også gennem eksekverbart installationsprogram & NuGet pakkehåndtering. Den eneste ulempe er, at den kun understøtter. Net-understøttede sprog.
- COLAB
CoLab (Colaboratory) er en gratis Jupyter Notebook miljø, der ikke kræver nogen opsætning og kører helt i skyen. Det er et Google-forskningsprojekt oprettet for at hjælpe med at formidle maskinlæringsuddannelse og forskning.
Det er langt et af de bedste maskinlæringsværktøjer, især for dataforskere, fordi du behøver ikke at installere manuelt alle pakker og biblioteker skal du bare importere dem direkte ved at ringe til dem. Du kan gemme dit projekt direkte på Google Drev, GitHub eller en hvilken som helst placering og i forskellige formater.
Og med dette kommer vi til slutningen af denne artikel. Jeg håber, du har nok muligheder for at begynde at opbygge dit Machine Learning Program og arbejde på det. Edureka's gør dig dygtig i teknikker som Supervised Learning, Unsupervised Learning og Natural Language Processing. Det inkluderer træning i de nyeste fremskridt og tekniske tilgange inden for kunstig intelligens og maskinindlæring som dyb læring, grafiske modeller og forstærkningslæring.