Tools für maschinelles Lernen erhalten aufgrund ihrer breit angelegten Anwendung in allen Branchen für schnelle und genaue prädiktive Analysen große Aufmerksamkeit. Wenn Sie denken, dass es schwierig wird, machen Sie sich keinen Stress; Dieser Artikel wird alle Ihre Zweifel beseitigen, mehr über maschinelles Lernen und seine Anwendungen zu erfahren. Maschinelles Lernen (ML) ermöglicht Softwareanwendungen, Verhaltensweisen mit größerer Genauigkeit vorherzusagen.
Hochmoderne Tools für maschinelles Lernen
Das ML verwendet hochmoderne Algorithmen vorhandene Daten (auch als historische Daten bezeichnet), um zukünftige Ergebniswerte vorherzusagen. Laut dem SEMrush Report werden etwa 97 Millionen Experten für maschinelles Lernen und KI sowie Datenanalysten benötigt 2025. Dieser Artikel hilft Ihnen bei der Auswahl der besten Tools für Ihr Unternehmen.
Hier sind Beispiele der 5 besten Tools und Anwendungen für maschinelles Lernen, die auf dem Markt erhältlich sind.
Maschinelles Lernen auf Microsoft Azure
In allen Bereichen gewinnt die künstliche Intelligenz (KI) schnell an Boden. Geschäftsanalysten, Entwickler, Datenwissenschaftler und Experten für maschinelles Lernen, unter anderem, führen KI schnell in den heutigen Unternehmen ein. Ihr gesamtes Data-Science-Team kann von der intuitiven Drag-and-Drop-Oberfläche des Azure Machine Learning-Designers profitieren, die die Erstellung und Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen beschleunigt. Dies ist ein spezialisiertes Tool für:
Forscher auf dem Gebiet der Datenwissenschaft sind mit Visualisierungstools besser vertraut als mit Code.Benutzer ohne Erfahrung mit maschinellem Lernen suchen nach einer optimierten Einführung in das Thema.Experten für maschinelles Lernen, die es ebenfalls sind neugierig auf Rapid Prototyping.Ingenieure, die im maschinellen Lernen arbeiten, benötigen einen grafischen Prozess, um Modelltraining und-bereitstellung zu steuern.
In Azure Machine Learning Designer können Sie Modelle für maschinelles Lernen entwickeln und trainieren, indem Sie modernste Techniken für maschinelles Lernen und Deep Learning verwenden, z solche für klassisches maschinelles Lernen, Computer Vision, Textanalyse, Empfehlung und Anomalieerkennung. Sie können Ihre Modelle auch mit benutzerdefiniertem Python-und R-Code erstellen.
Jedes Modul kann so angepasst werden, dass es auf separatem Azure Machine Learning läuft. Sie können Cluster berechnen. Außerdem können sich Datenwissenschaftler auf das Training statt auf Skalierbarkeitsprobleme konzentrieren.
Watson von IBM
Natural Language Processing (NLP) ist eine Technik, die die Bedeutung und Grammatik der menschlichen Sprache entschlüsselt; IBM Watson ist ein Datenanalyseprozessor, der NLP verwendet.
IBM Watson analysiert umfangreiche Datensätze und interpretiert sie, um in Sekundenschnelle Antworten auf Fragen zu liefern, die von Menschen gestellt werden. Außerdem ist IBM Watson ein kognitiver Supercomputer. Es kann natürliche Sprache verstehen und darauf reagieren. Es kann auch riesige Datenmengen analysieren und geschäftliche Herausforderungen lösen.
Das Watson-System wird intern von Unternehmen betrieben. Es ist kostspielig, da Sie ein Budget von über einer Million Dollar benötigen. Glücklicherweise ist Watson für mehrere Branchen über die IBM Cloud erreichbar. Dies macht es zu einer praktischen Wahl für viele kleine und mittlere Unternehmen.
Amazon ML
Amazon Machine Learning ist ein Managed Service für die Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen und die Erstellung von Vorhersageanalysen. Amazon Machine Learning vereinfacht den maschinellen Lernprozess für den Benutzer über sein automatisiertes Datentransformationstool. AWS priorisiert die Cloud-Sicherheit über alles andere. Als AWS-Kunde haben Sie Zugriff auf ein Rechenzentrum und eine Netzwerkarchitektur, die darauf ausgelegt sind, die Anforderungen der sicherheitsbewusstesten Unternehmen zu erfüllen.
Außerdem ist Amazon SageMaker eine robuste Cloud-basierte Lösung, die maschinelles Lernen ermöglicht zugänglich für Entwickler aller Erfahrungsstufen. SageMaker ermöglicht es Data Scientists und Entwicklern, maschinelle Lernmodelle schnell zu erstellen, zu trainieren und in einer gehosteten, produktionsbereiten Umgebung bereitzustellen. Mit Kubeflow auf AWS trägt Amazon Web Services (AWS) zur Open-Source-Kubeflow-Community bei, indem es seine Kubeflow-Distribution anbietet, die Unternehmen wie athenahealth Erstellen Sie ML-Workflows, die äußerst zuverlässig, sicher, portabel und skalierbar sind und gleichzeitig dank ihrer nahtlosen Integration mit den verwalteten Diensten von AWS nur minimalen Betriebsaufwand erfordern.
TensorFlow
TensorFlow von Google hat es geschafft Es ist viel einfacher, Daten zu erfassen, Modelle zu trainieren, Vorhersagen zu treffen und zukünftige Ergebnisse zu verfeinern.
TensorFlow ist eine kostenlose und Open-Source-Bibliothek, die vom Brain-Team von Google zur Verwendung bei numerischen Berechnungen und maschinellem Lernen mit hohem Durchsatz entwickelt wurde.
TensorFlow bietet durch vertraute Programmiermetaphern einfachen Zugriff auf verschiedene Machine-Learning-und Deep-Learning-Modelle und-Algorithmen. Anwendungen werden für eine benutzerfreundliche Front-End-API in Python oder JavaScript geschrieben und dann in schnellem, effizientem C++ ausgeführt.
TensorFlow ist eine beliebte Alternative zu anderen Frameworks wie PyTorch und Apache MXNet, und das kann es sein Wird verwendet, um tiefe neuronale Netze für Aufgaben wie handschriftliche Ziffernklassifizierung, NLP und PDE-basierte Simulationen zu trainieren und auszuführen. Das Beste daran ist, dass dieselben Modelle für das Training und die Produktionsvorhersage in TensorFlow verwendet werden können.
TensorFlow enthält auch eine umfangreiche Sammlung vortrainierter Modelle zur Verwendung in Ihren Initiativen. Wenn Sie Ihre Modelle in TensorFlow trainieren, können Sie die im TensorFlow Model Garden bereitgestellten Codebeispiele als Leitfaden verwenden.
PyTorch
Maschinelles Lernen (ML) wird mit PyTorch vereinfacht , ein kostenloses Open-Source-Framework, das in Python geschrieben ist und die Torch-Bibliothek verwendet.
Torch, eine Bibliothek für maschinelles Lernen (ML), die in der Skriptsprache Lua erstellt wurde, wird verwendet, um tiefe neuronale Netze zu entwickeln. Innerhalb des PyTorch-Frameworks sind mehr als zweihundert verschiedene mathematische Operationen verfügbar. Da PyTorch das Erstellen von Modellen für künstliche neuronale Netze vereinfacht, gewinnt es an Popularität. PyTorch wird in vielen Bereichen verwendet, wie z. B. Computer Vision, um Bildklassifizierung, Objekterkennung und vieles mehr zu entwickeln. Es kann auch zur Erstellung von Chatbots und zur Sprachmodellierung verwendet werden.
Es ist einfach zu erlernen und noch weniger kompliziert in die Praxis umzusetzen. Ein vollständiger und leistungsstarker Satz von APIs zur Erweiterung der PyTorch-Bibliotheken. Es bietet Unterstützung für Berechnungsgraphen zur Laufzeit. Es ist anpassungsfähig, schnell und verfügt über Optimierungsfunktionen. Pytorch unterstützt GPU-und CPU-Verarbeitung. Die integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) von Python und Debugging-Tools vereinfachen die Behebung von Fehlern.