Era de este aici și progresează foarte mult în domeniul tehnologic și, conform unui raport Gartner, Machine Learning și AI vor crea 2,3 milioane Locurile de muncă până în 2020 și această creștere masivă a dus la evoluția diferitelor instrumente de învățare automată pe care le vom discuta în acest articol.
Ce este învățarea automată?
Învățarea automată este un tip de care permite aplicațiilor software să învețe din date și să devină mai precise în prezicerea rezultatelor fără intervenția umană.
Învățarea automată este un concept care permite mașinii să învețe din exemple și experiență, și asta, fără a fi programat în mod explicit. Pentru a face acest lucru, avem astăzi o mulțime de instrumente de învățare automată disponibile. Să aruncăm o privire la unele dintre cele mai importante și populare.
Cele mai bune instrumente de învățare automată
- Scikit-Learn
Este o bibliotecă de învățare automată software gratuită pentru limbajul de programare Python. Este un instrument simplu și eficient pentru extragerea datelor și analiza datelor. Construit pe , SciPy și .
Oferă o serie de algoritmi de învățare supravegheați și nesupravegheați în Python, cum ar fi Clasificare, Regresie, Clustering, Reducere dimensională.
- KNIME
KNIME (Konstanz Information Miner), este o platformă gratuită și open-source de analiză a datelor, raportare și integrare construită pentru analize puternice pe un Bazat pe GUI flux de lucru. Aceasta înseamnă că nu trebuie să știți cum să codificați pentru a putea lucra folosind KNIME și pentru a obține informații.
Puteți lucra până la capăt Colectarea datelor și crearea de modele pentru implementare și producție . Acesta consolidează toate funcțiile întregului proces într-un singur flux de lucru.
- TensorFlow
Creat de echipa Google Brain, TensorFlow este o bibliotecă open source pentru calcul numeric și învățare automată pe scară largă. Când vine vorba de confruntarea cadrelor de inteligență artificială, veți găsi TensorFlow apărând ca un câștigător clar de cele mai multe ori.
TensorFlow oferă o sintaxă accesibilă și lizibilă, care este esențială pentru ca aceste resurse de programare să fie mai ușor de utilizat și să fie un nivel scăzut biblioteca oferă mai multă flexibilitate și, cu noua versiune v2.0, va fi doar în top pentru orice Machine Learning sau Invatare profunda scop. Este unul dintre cele mai bune instrumente de învățare automată disponibile.
- WEKA
WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis) este un Sursa deschisa Software Java care are o colecție de algoritmi de învățare automată pentru exploatarea datelor și sarcini de explorare a datelor. Este unul dintre cele mai puternice instrumente de învățare automată pentru înțelegerea și vizualizarea algoritmilor de învățare automată pe mașina dvs. locală.
Are atât un Grafic Interfață și Linie de comanda Interfață. Singurul dezavantaj la aceasta este că există nu prea multă documentație și asistență online sunt disponibile.
cum se convertește șirul de date în java
- Torță / Pytorch
este un bibliotecă bazată pe python construit pentru a oferi flexibilitate ca platformă de dezvoltare a învățării profunde. Fluxul de lucru al PyTorch este cât se poate de aproape de biblioteca științifică de calcul Python - NumPy. Este utilizat în mod activ de Facebook pentru toate activitățile sale de învățare automată sau de învățare profundă.
Grafice dinamice de calcul sunt un punct culminant major al Pytorch. Sprijinul pentru MINUNI asigură că codul poate rula pe GPU, reducând astfel timpul necesar pentru a rula codul și crescând performanța generală a sistemului.
- RapidMiner
RapidMiner este o platformă științifică a datelor pentru echipe care unește pregătirea datelor, învățarea automată și implementarea modelului predictiv . Are o interfață grafică puternică și robustă, care permite utilizatorilor să creeze, să livreze și să mențină analize predictive.
Cu RapidMiner, devin date neordonate, dezorganizate și aparent inutile foarte valoros deoarece simplifică accesul la date și vă permite să le structurați astfel încât să fie ușor de înțeles de dvs. și de echipa dvs.
- Google Cloud AutoML
Google Cloud AutoML vă pune la dispoziție puterea învățării automate chiar dacă aveți cunoștințe limitate de învățare automată. Google serviciul de etichetare umană poate pune o echipă de oameni să lucreze adnotând sau curățând etichetele pentru a vă asigura că modelele dvs. sunt instruite cu date de înaltă calitate. Cat de tare e asta!
Au diverse produse pentru scopuri diferite, ceea ce îl face un instrument de învățare automată foarte bun. Unii dintre ei sunt:
- AutoML Vision : Imagini
- AutoML Video Intelligence : Video
- Limbaj natural AutoML : Structura și semnificația textului
- Traducere AutoML : Detectează dinamic și traduce între limbi
- Tabelele AutoML : Construiește modelul pe date structurate
- Azure Machine Learning Studio
Microsoft Azure Machine Learning Studio este o colaborare, Tragere și plasare Instrument de învățare automată pe care îl puteți utiliza pentru a construi, testa și implementa soluții de analiză predictivă pe datele dvs.
Trageți și plasați seturi de date și module de analiză pe o pânză interactivă, conectându-le împreună pentru a forma un experiment , pe care îl rulați în Machine Learning Studio. Există nu este necesară programarea , doar conectarea vizuală a seturilor de date și a modulelor pentru a vă construi modelul de analiză predictivă.
- Accord.NET
Accord.NET este un cadru de învățare automată .NET combinat cu Biblioteci de procesare audio și imagine complet scris în C #. Sloganul fiind „ Învățarea automată realizată într-un minut '.
Este un cadru complet pentru construirea aplicațiilor de viziune pe computer, audiție computerizată, procesare a semnalului și aplicații statistice. Bibliotecile sunt puse la dispoziție din codul sursă și, de asemenea, prin instalatorul executabil și NuGet manager de pachete. Singurul dezavantaj este că acceptă. Numai limbile acceptate de rețea.
- COLAB
CoLab (Colaboratory) este un program gratuit Notebook Jupyter mediu care nu necesită configurare și rulează în întregime în cloud. Este un proiect de cercetare Google creat pentru a ajuta la diseminarea educației și a cercetării de învățare automată.
găsind cel mai mare număr într-o matrice Java
Este de departe unul dintre instrumentele de învățare automată de top, în special pentru oamenii de știință de date, deoarece nu trebuie să instalați manual toate pachetele și bibliotecile, trebuie doar să le importați direct apelându-le. Puteți salva direct proiectul dvs. pe Google Drive, GitHub sau orice altă locație și în diferite formate.
Și odată cu aceasta, ajungem la sfârșitul acestui articol. Sper că aveți suficiente opțiuni pentru a începe să vă construiți programul de învățare automată și să lucrați la el. Edureka’s vă face să cunoașteți tehnici precum învățarea supravegheată, învățarea nesupravegheată și procesarea limbajului natural. Acesta include instruire cu privire la cele mai recente progrese și abordări tehnice în inteligența artificială și învățarea automată, cum ar fi învățarea profundă, modelele grafice și învățarea prin întărire.