Era av är här och det gör stora framsteg inom teknologifältet och enligt en Gartner-rapport kommer Machine Learning och AI att skapa 2,3 miljoner Jobb fram till 2020 och denna massiva tillväxt har lett till utvecklingen av olika maskininlärningsverktyg som vi kommer att diskutera i den här artikeln.
Vad är maskininlärning?
Maskininlärning är en typ av som gör det möjligt för programvaror att lära av data och bli mer exakta när det gäller att förutsäga resultat utan mänskligt ingripande.
Machine Learning är ett koncept som gör det möjligt för maskinen att lära sig av exempel och erfarenheter, och det utan att vara uttryckligen programmerad. För att göra detta har vi många maskininlärningsverktyg tillgängliga idag. Låt oss titta på några av de viktigaste och mest populära.
De bästa maskininlärningsverktygen
- Scikit-Learn
Det är ett gratis program för maskininlärning för Python-programmeringsspråket. Det är ett enkelt och effektivt verktyg för datautvinning och dataanalys. Byggt på , SciPy och .
Det ger en rad övervakade och ej övervakade inlärningsalgoritmer i Python som klassificering, regression, kluster, dimensionell reduktion.
hur man använder goto c ++
- KNIME
KNIME (Konstanz Information Miner), är en gratis och öppen källkod för dataanalys, rapportering och integrationsplattform byggd för kraftfull analys på en GUI-baserat arbetsflöde. Det betyder att du inte behöver veta hur du kodar för att kunna arbeta med KNIME och få insikter.
Du kan arbeta hela vägen från Samla in data och skapa modeller för distribution och produktion . Den samlar alla funktioner i hela processen i ett enda arbetsflöde.
- TensorFlow
Skapad av Google Brain-teamet, TensorFlow är ett bibliotek med öppen källkod för numerisk beräkning och storskalig maskininlärning. När det gäller artificiell intelligens ramverk showdown, kommer du att hitta TensorFlow framväxande som en klar vinnare för det mesta.
TensorFlow ger en tillgänglig och läsbar syntax som är nödvändig för att göra dessa programmeringsresurser lättare att använda och vara en låg nivå biblioteket ger mer flexibilitet och med den nya v2.0 kommer den bara att vara på topp för maskininlärning eller Djup lärning ändamål. Det är ett av de bästa maskininlärningsverktygen som finns.
- WEKA
WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis) är ett Öppen källa Java-programvara som har en samling maskininlärningsalgoritmer för datautvinning och datautforskningsuppgifter. Det är ett av de mest kraftfulla maskininlärningsverktygen för att förstå och visualisera maskininlärningsalgoritmer på din lokala maskin.
Den har både a Grafisk Gränssnitt och Kommandorad Gränssnitt. Det enda nackdelen till detta är att det finns inte mycket dokumentation och online-support finns.
- Fackla / Pytorch
är en pythonbaserat bibliotek byggd för att ge flexibilitet som en plattform för utveckling av djupinlärning. Arbetsflödet för PyTorch är så nära du kan komma till pythons vetenskapliga datorbibliotek - NumPy. Det används aktivt av Facebook för hela sitt maskininlärnings- eller djupinlärningsarbete.
Dynamiska beräkningsdiagram är en viktig höjdpunkt i Pytorch. Stödet för MIRAKLAR säkerställer att koden kan köras på GPU, vilket minskar tiden som krävs för att köra koden och ökar systemets totala prestanda.
- RapidMiner
RapidMiner är en datavetenskaplig plattform för lag som förenas dataförberedelse, maskininlärning och förutsägbar modelldistribution . Den har ett kraftfullt och robust grafiskt användargränssnitt som gör det möjligt för användare att skapa, leverera och underhålla prediktiv analys.
Med RapidMiner blir oklart, oorganiserat och till synes värdelöst data väldigt värdefull eftersom det förenklar datatillgången och låter dig strukturera dem på ett sätt som det är lätt för dig och ditt team att förstå.
c ++ slå samman sorteringskod
- Google Cloud AutoML
Google Cloud AutoML gör kraften i maskininlärning tillgänglig för dig även om du har begränsad kunskap om maskininlärning. Googles mänsklig märkningstjänst kan sätta ett team av människor i arbete med att anteckna eller rengöra dina etiketter för att se till att dina modeller tränas på högkvalitativa data. Hur coolt är inte det!
De har olika produkter för olika syften vilket gör det till ett mycket bra verktyg för maskininlärning. Några av dem är:
- AutoML Vision : Bilder
- AutoML Video Intelligence : Video
- AutoML Natural Language : Textens struktur och betydelse
- AutoML-översättning : Upptäck och översätt dynamiskt mellan språk
- AutoML-tabeller : Bygger modell på strukturerad data
- Azure Machine Learning Studio
Microsoft Azure Machine Learning Studio är ett samarbete, Dra och släpp Machine Learning Tool som du kan använda för att bygga, testa och distribuera förutsägbara analyslösningar på dina data.
Du drar och släpper datamängder och analysmoduler på en interaktiv duk och ansluter dem till en experimentera , som du kör i Machine Learning Studio. Det finns ingen programmering krävs , bara visuellt ansluta datamängder och moduler för att konstruera din modell för förutsägbar analys.
- Accord.NET
Accord.NET är ett .NET-inlärningsramverk kombinerat med Ljud- och bildbehandlingsbibliotek helt skrivet i C #. Tagline är “ Maskininlärning gjord på en minut '.
Det är ett komplett ramverk för att bygga datorsyn i produktionskvalitet, datorrevision, signalbehandling och statistikapplikationer. Bibliotek görs tillgängliga från källkoden och även genom körbar installationsprogram & NuGet pakethanteraren. Det enda nackdel är att den endast stöder. Net-stödda språk.
- COLAB
CoLab (Colaboratory) är en gratis Jupyter anteckningsbok miljö som inte kräver någon installation och körs helt i molnet. Det är ett Google-forskningsprojekt som skapats för att sprida maskininlärningsutbildning och forskning.
Det är överlägset ett av de bästa maskininlärningsverktygen speciellt för datavetare eftersom du behöver inte installera manuellt alla paket och bibliotek, bara importera dem direkt genom att ringa dem. Du kan spara ditt projekt direkt på Google Drive, GitHub eller vilken plats som helst och i olika format.
Och med detta kommer vi till slutet av den här artikeln. Jag hoppas att du har tillräckligt med alternativ för att börja bygga ditt maskininlärningsprogram och arbeta med det. Edureka's gör dig skicklig i tekniker som Supervised Learning, Unsupervised Learning och Natural Language Processing. Det inkluderar utbildning om de senaste framstegen och tekniska tillvägagångssätten inom artificiell intelligens och maskininlärning som djupinlärning, grafiska modeller och förstärkningslärande.