Aasta ajastu on siin ja teeb tehnoloogias palju edusamme ning vastavalt Gartneri aruandele hakkavad masinõpe ja tehisintellekt looma 2,3 miljonit Töökohad aastaks 2020 ja see tohutu kasv on viinud erinevate masinõppevahendite arenguni, mida me käesolevas artiklis käsitleme.
Mis on masinõpe?
Masinõpe on teatud tüüpi mis võimaldab tarkvararakendustel õppida andmetest ja saada tulemuste prognoosimisel täpsem ilma inimese sekkumiseta.
Masinõpe on mõiste, mis võimaldab masinal õppida näidetest ja kogemustest ning seda ka ilma selgesõnaliselt programmeerimata. Selle saavutamiseks on meil täna saadaval palju masinõppevahendeid. Vaatame üle kõige olulisemad ja populaarsemad.
Parimad masinõppevahendid
- Scikit-Learn
See on Pythoni programmeerimiskeele jaoks mõeldud tasuta tarkvara masinõppe kogu. See on lihtne ja tõhus vahend andmete kaevandamiseks ja andmete analüüsimiseks. Ehitatud , SciPy ja .
See pakub Pythonis paljusid juhendatud ja järelevalveta õppimise algoritme, nagu klassifikatsioon, regressioon, klastrite moodustamine, mõõtmete vähendamine.
- KÜLL
KÜLL (Konstanz Information Miner) on tasuta ja avatud lähtekoodiga andmete analüüsi-, aruandlus- ja integreerimisplatvorm, mis on loodud võimsa analüüsi jaoks GUI põhineb töövoog. See tähendab, et ei pea teadma, kuidas kodeerida, et saaksite töötada KNIME-ga ja saada teadmisi.
Võite töötada kogu tee alates Andmete kogumine ja mudelite loomine juurutamiseks ja tootmiseks . See koondab kogu protsessi kõik funktsioonid ühte töövoogu.
java apleti programmide näited väljundiga
- TensorFlow
Loodud Google Brain meeskonna poolt TensorFlow on avatud lähtekoodiga raamatukogu numbriliseks arvutamiseks ja suuremahuliseks masinõppeks. Mis puutub tehisintellekti raamistike näitamisse, siis leiate TensorFlow'i kui a selge võitja enamus ajast.
TensorFlow pakub ligipääsetavat ja loetavat süntaksi, mis on oluline nende programmeerimisressursside hõlpsamaks kasutamiseks ja madalal tasemel raamatukogu pakub suuremat paindlikkust ja uue v2.0 abil saab see olema masinõppe tipptasemel või Sügav õppimine eesmärk. See on üks parimaid saadaolevaid masinõppevahendeid.
- WEKA
WEKA (Waikato keskkond teadmiste analüüsiks) on Avatud lähtekoodiga Java tarkvara sellel on masinõppe algoritmide kogu andmete kaevandamiseks ja andmete uurimiseks. See on üks võimsamaid masinõppevahendeid masinõppealgoritmide mõistmiseks ja visualiseerimiseks kohalikus masinas.
Sellel on nii a Graafiline Liides ja Käsurida Liides. Ainuke negatiivne külg see on see, et on dokumentatsiooni pole palju ja veebipõhine tugi on saadaval.
- Taskulamp / Pytorch
on pythoni põhine teek ehitatud paindlikkuse tagamiseks sügava õppimise arendusplatvormina. PyTorchi töövoog on võimalikult lähedal Pythoni teadusliku arvutiteeki - NumPy. Seda kasutab aktiivselt Facebook kogu selle masinõppe või süvaõppega seotud töö jaoks.
sortige loendit c ++
Dünaamilised arvutusgraafikud on Pytorchi peamine esiletõst. Toetus programmile IMED tagab koodi töötamise GPU-l, vähendades seeläbi koodi käivitamiseks vajalikku aega ja suurendades süsteemi üldist jõudlust.
- RapidMiner
RapidMiner on meeskondade andmeteaduslik platvorm, mis ühendab andmete ettevalmistamine, masinõpe ja ennustava mudeli juurutamine . Sellel on võimas ja kindel graafiline kasutajaliides, mis võimaldab kasutajatel ennustavat analüüsi luua, edastada ja hooldada.
RapidMineriga muutuvad andmed segaseks, korrastamata ja pealtnäha kasutuks väga väärtuslik kuna see lihtsustab andmetele juurdepääsu ja võimaldab teil neid struktureerida nii, et teil ja teie meeskonnal oleks seda hõlpsasti mõista.
- Google Cloud AutoML
Google Cloud AutoML teeb masinõppe jõu teile kättesaadavaks ka siis, kui teil on piiratud teadmised masinõppest. Google'i inimeste märgistamisteenus võib panna meeskonna inimesi tööle siltide märkimisel või puhastamisel, et veenduda, et teie mudeleid koolitatakse kvaliteetsete andmete osas. Kui lahe see on!
Neil on mitmesuguseid eriotstarbelisi tooteid, mis teeb sellest väga hea masinõppevahendi. Mõned neist on:
- AutoML-visioon : Pildid
- AutoML-videoteave : Video
- AutoML loomulik keel : Teksti struktuur ja tähendus
- AutoML-i tõlge : Dünaamiliselt tuvastada ja tõlkida keelte vahel
- AutoML-tabelid : Ehitab mudeli struktureeritud andmetele
- Azure'i masinõppestuudio
Microsoft Azure Machine Learning Studio on koostöös Tõmba ja lase lahti Masinaõppevahend, mida saate kasutada oma andmetele ennustavate analüütiliste lahenduste loomiseks, testimiseks ja juurutamiseks.
Pukseerige andmekogumid ja analüüsimoodulid interaktiivsele lõuendile, ühendades need kokku ja moodustades katse , mida juhite masinõppestuudios. Seal on programmeerimine pole vajalik , lihtsalt andmekogumite ja moodulite visuaalne ühendamine teie ennustava analüüsi mudeli koostamiseks.
- Accord.NET
Accord.NET on .NET-i masinõppe raamistik koos Heli- ja pilditöötlusraamatukogud täielikult kirjutatud C # -ga. Sildiliin on Masinõpe tehtud minutiga '.
See on täielik raamistik tootmistasemel arvutinägemise, arvutihelide, signaalitöötluse ja statistikarakenduste loomiseks. Raamatukogud tehakse kättesaadavaks lähtekoodist ja ka käivitatava installeri kaudu NuGet paketihaldur. Ainuke puudus on see, et see toetab. Ainult võrguga toetatud keeled.
mis vahe on javascriptil ja jqueryl
- COLAB
CoLab (Colaboratory) on tasuta Jupyteri märkmik keskkond, mis ei vaja seadistamist ja töötab täielikult pilves. See on Google'i uurimisprojekt, mis loodi masinõppe hariduse ja teadustöö levitamiseks.
See on ülekaalukalt üks masinõppevahendeid, eriti andmeteadlaste jaoks, kuna te ei pea käsitsi installima kõik paketid ja teegid, lihtsalt importige need otse neile helistades. Saate oma projekti otse Google Drive'i, GitHubi või mis tahes asukohta salvestada ja ka erinevates vormingutes.
Ja sellega jõuame selle artikli lõpuni. Loodan, et teil on piisavalt võimalusi oma masinõppeprogrammi ülesehitamiseks ja selle kallal töötamiseks. Edureka oma paneb sind tundma selliseid tehnikaid nagu juhendatud õppimine, järelevalveta õppimine ja loomuliku keele töötlemine. See hõlmab koolitust tehisintellekti ja masinõppe uusimate edusammude ja tehniliste lähenemisviiside kohta, nagu sügavõpe, graafilised mudelid ja tugevdav õppimine.