Введение

Искусственный интеллект (ИИ) становится обычным явлением, и в основе этого роста лежат модели машинного обучения. Методы и технологии машинного обучения революционизируют различные отрасли, от здравоохранения до финансов. Однако мало кто понимает важность машинного обучения и инструментов, которые делают его возможным.

Правильный набор инструментов может существенно повлиять на успех проекта. Обратите внимание, что существует более одного типа машинного обучения, включая обучение с учителем и обучение без учителя. Каждый тип имеет свое применение и подходит для конкретных задач. Эти модели стали основой различных методов машинного обучения. Они необходимы для создания приложений на базе ИИ.

В этом сообщении блога будут обсуждаться 7 лучших инструментов машинного обучения 2023 года. Надеюсь, это поможет вам выбрать правильный алгоритм машинного обучения и инструмент для вашего проекта.

В этом разделе мы представим семь самых популярных инструментов и платформ машинного обучения в 2023 году. Эти инструменты были тщательно отобраны с учетом различных факторов. Например, некоторые выделяются простотой использования или алгоритмическими приложениями. Другие предлагают более высокую скорость обучения GPU или дополнительные инструменты. В этом списке вы найдете два типа инструментов для машинного обучения.

Облачные платформы играют важную роль в машинном обучении. Лидируют такие громкие имена, как Google Cloud AI Platform, Amazon Machine Learning и Azure Machine Learning. Платформы обеспечивают легкий доступ к мощным вычислительным ресурсам. Они также позволяют вам получить доступ к совместным услугам.

Фреймворки и библиотеки с открытым исходным кодом также являются важной частью экосистемы машинного обучения. Python, TensorFlow и PyTorch — одни из самых популярных среди разработчиков благодаря их широким возможностям и простоте использования.

Машинное обучение в Microsoft Azure

Наш первый инструмент машинного обучения Машинное обучение Microsoft Azure. Это надежная облачная платформа для машинного обучения, предлагающая широкий набор функций. Большая часть этого делается через Azure Machine Learning Studio. Эта платформа предоставляет удобный интерфейс с функцией перетаскивания. Создавать приложения бизнес-аналитики очень просто даже тем, у кого ограниченный опыт в машинном обучении. Вы можете использовать эти приложения для обнаружения аномалий, задач обнаружения мошенничества и многого другого.

Простота использования графического пользовательского интерфейса Azure сочетается с широким спектром алгоритмов машинного обучения и моделей прогнозирования. Это позволяет пользователям быстро создавать и развертывать различные приложения машинного обучения. Эта универсальность делает Машинное обучение Azure подходящим для широкого круга проектов. Это может помочь с небольшими экспериментами и крупномасштабными критически важными системами.

Помимо Azure Machine Learning Studio, Microsoft предлагает другие услуги, дополняющие ее платформу машинного обучения. Microsoft Power BI — это популярный инструмент для создания отчетов и визуализации данных, который отлично подходит для бизнес-аналитики. С другой стороны, Фабрика данных Azure — это облачный сервис интеграции данных. Окончательно, Azure Databricks — это аналитическая платформа на основе Apache Spark. Его можно использовать для обработки больших данных и задач машинного обучения.

Эта интеграция позволяет пользователям использовать весь потенциал экосистемы Microsoft. Это улучшает их проекты машинного обучения и обеспечивает бесперебойную совместимость между различными компонентами. Его поддержка популярных фреймворков с открытым исходным кодом, таких как TensorFlow и PyTorch, делает его еще более гибким.

IBM Watson

IBM Watson — это передовая платформа искусственного интеллекта с впечатляющим набором услуг. Наиболее популярным является Студия IBM Watson, основная платформа IBM для машинного обучения. Благодаря таким возможностям, как NLP и распознавание изображений, Watson может автономно выполнять различные задачи. Он в основном используется для предоставления информации по отраслям.

Знаменитый суперкомпьютер еще больше усиливает способность Watson справляться с задачами машинного обучения. Он отлично справляется с работой фреймворков глубокого обучения и рекуррентных сетей. Эта модель нейронной сети позволяет Watson преуспеть в области машинного обучения. Таким образом, это универсальный инструмент для разработчиков и исследователей.

Реальных приложений и тематических исследований предприятий, использующих IBM Watson, предостаточно. Компания продемонстрировала свою ценность в различных отраслях, таких как обработка сигналов и здравоохранение. Вы также можете найти его в финансах, маркетинге и обслуживании клиентов. Расширенные возможности Watson доказали свою эффективность в решении сложных проблем и внедрении инноваций.

Помимо основных возможностей машинного обучения, Watson также предлагает набор инструментов на базе ИИ. Например, есть Помощник Ватсона, используемый для создания диалоговых приложений ИИ. Эти виртуальные помощники удивительно похожи на людей и могут революционизировать обслуживание клиентов. Уотсон Дискавери — еще один полезный инструмент, используемый для анализа неструктурированных данных. Эти дополнения помогают компаниям использовать всю мощь искусственного интеллекта и машинного обучения, открывая новые возможности и повышая эффективность.

К сожалению, управление внутренними операциями Watson было бы довольно дорого для большинства предприятий. В ответ IBM предлагает облачные варианты для небольших компаний. Переход через облако снижает затраты для тех, кто ищет доступ к расширенным возможностям обучения Watson без необходимости значительных инвестиций в инфраструктуру.

Читайте также: Что случилось с IBM Watson?

Amazon машинное обучение

Далее у нас есть Голиаф ML. Машинное обучение Amazon on AWS — это популярная облачная инфраструктура машинного обучения, которая считается пионером в отрасли. Благодаря экономичным и масштабируемым решениям Amazon ML является привлекательным вариантом для всех типов бизнеса. Они упрощают внедрение машинного обучения в свои операции. Интеграция с экосистемой AWS, включая Амазонка S3 и Amazon RDSеще больше повышает его привлекательность.

Amazon ML поддерживает множество методов машинного обучения, например:

• контролируемое обучение
• Бинарная классификация
• Мультиклассовая классификация
• Регрессия

Эта универсальность позволяет пользователям применять Amazon ML в различных сценариях использования — от обнаружения мошенничества до систем рекомендаций. Он также отлично подходит для диагностического обслуживания и прогнозирования спроса. Эта платформа ориентирована на обеспечение безопасного пространства для бизнеса. Их строгие функции безопасности делают его популярным среди крупных организаций. Одним из ярких примеров использования инфраструктуры Amazon является Coursera, онлайн-платформа для обучения.

Способность Amazon ML предоставлять полезную информацию является свидетельством его ценности в сфере машинного обучения. Его эффективность доказана в прогнозной аналитике и сегментации клиентов.

Чтобы украсить свои предложения, Amazon ML также предоставляет дополнительные инструменты и услуги. Например, Amazon SageMaker упрощает процесс создания, обучения и развертывания приложений в масштабе. Благодаря этому комплексному пакету Amazon ML хорошо подходит для поддержки предприятий в их начинаниях.

ТензорФлоу

ТензорФлоу, платформа с открытым исходным кодом, разработанная командой Google Brain, является популярным выбором для глубокого обучения. Как библиотека для программирования потоков данных, она значительно упрощает создание моделей машинного обучения. Вы найдете предварительно обученные модели и различные инструменты для таких задач, как:

• Распознавание изображений
• Распознавание речи
• Нейронные сети
• Обработка естественного языка
• Компьютерное зрение
• Робототехника

Совместимый с несколькими языками программирования, такими как Python, JavaScript и C++, TensorFlow можно использовать на различных платформах, включая Google Colab. Это делает его отличным вариантом, если вам нужна доступная скорость обучения GPU. Скорость обучения графического процессора помогает ускорить разработку и развертывание моделей машинного обучения. Эта звездная производительность позволяет пользователям быстро повторять и совершенствовать свои модели.

Обширная экосистема TensorFlow также включает в себя дополнительные инструменты и библиотеки. Есть ТензорФлоу Лайт для мобильных и встроенных устройств, TensorFlow.js для машинного обучения на основе браузера и Расширенный TensorFlow (TFX) для сквозных конвейеров машинного обучения. Эти инструменты делают TensorFlow всеобъемлющей платформой для решения различных задач машинного обучения.

Мощные возможности TensorFlow делают его лучшим выбором для разработчиков в различных отраслях, от здравоохранения и финансов до розничной торговли и производства.

питон

Большинство людей в отрасли слышали о питон. Но знаете ли вы, что это также популярный язык сценариев для проектов машинного обучения? Это связано с тем, что он может похвастаться большим сообществом и относительно простым синтаксисом. Благодаря обширным библиотекам и пакетам Python является популярным инструментом для разработки моделей машинного обучения. Некоторые примеры этих библиотек включают научное обучениекоторый предлагает:

• Классификация
• Регрессия
• Кластеризация
• Снижение размерности
• Выбор модели
• Предварительная обработка

NumPy еще один, обеспечивающий поддержку операций линейной алгебры. Еще одна полезная библиотека, панды, упрощает работу с данными и их анализ, облегчая разработчикам работу со структурированными данными. Также стоит отметить роль Python в обучении машинному обучению. Многие платформы онлайн-обучения, такие как edX, построены на нем. Они также предлагают курсы, которые обучают навыкам программирования, анализу данных, библиотекам визуализации, прогнозной аналитике и разработке веб-приложений с использованием Python.

Как независимый язык программирования, Python предлагает гибкость и универсальность. Это делает его популярным выбором для проектов машинного обучения. Диспетчер пакетов Python обслуживает широкий спектр задач машинного обучения, от предварительной обработки данных и разработки функций до обучения и оценки моделей. Простой синтаксис и удобочитаемость облегчают обучение новичкам. Но он по-прежнему достаточно надежен, чтобы опытные разработчики могли писать эффективные строки кода.

Читайте также: Сколько времени нужно, чтобы выучить Python

ПиТорч

Еще один новый вариант в мире инструментов ML — ПиТорч. Эта платформа с открытым исходным кодом названа в честь ее происхождения. Ты угадал; он сочетает в себе язык программирования Python и библиотеку Torch. PyTorch, написанный с использованием Lua, предлагает динамический граф вычислений и структуру линейной алгебры. Существует более 200 математических операций, что делает его идеальным выбором для задач глубокого обучения и нестандартных данных.

Одной из сильных сторон PyTorch является его гибкость. Разработчики могут легче создавать и экспериментировать со сложными моделями. Его мощные возможности отладки и активная поддержка сообщества укрепляют его привлекательность в качестве среды машинного обучения.

Совместимость PyTorch с различными языками программирования и платформами, такими как Python и C++, делает его универсальным инструментом для разработчиков. Реальные приложения PyTorch включают компьютерное зрение, языковые модели, распознавание речи и обучение с подкреплением.

Читайте также: Введение в функции PyTorch Loss и машинное обучение

Вершинный ИИ

Наконец, у нас есть Вершинный ИИ, относительно молодая платформа. Vertex AI поддерживает различные методы машинного обучения, утверждая, что предоставляет все необходимые инструменты в одном унифицированном пользовательском интерфейсе и API. Некоторые из его приложений включают обнаружение объектов, обработку естественного языка, обнаружение аномалий и анализ настроений.

Vertex AI от Google Cloud — это облачная платформа машинного обучения с удобным интерфейсом. Это позволяет пользователям быстро начать обучение моделей, даже без предварительного опыта. Интеграция Vertex AI с другими сервисами Google Cloud делает его еще лучше. API предоставляет вам доступ к облачным сервисам Google, таким как Google Cloud ML Engine и Google Cloud Storage. Это делает его привлекательным вариантом для предприятий, которые хотят взяться за дело.

Vertex AI имеет масштабируемую архитектуру, которая позволяет пользователям эффективно создавать и развертывать модели.

Заключение

В заключение, 7 лучших программных инструментов машинного обучения, обсуждаемых в этой статье, лидируют в этой захватывающей области. Эти популярные платформы машинного обучения и инструменты глубокого обучения предлагают несколько важных функций и возможностей.

При выборе инструмента машинного обучения важно оценить конкретные потребности и цели вашего проекта. Вы должны выбрать наиболее подходящий алгоритм машинного обучения и платформу. Как только вы поймете расширенные возможности обучения каждого инструмента, вы сможете принять обоснованное решение о том, что лучше всего подходит для вашего проекта.

Мы призываем читателей исследовать и экспериментировать с различными инструментами, чтобы найти тот, который лучше всего подходит для их проектов и целей. По мере того, как мир моделей искусственного интеллекта и машинного обучения продолжает развиваться, будут развиваться и технологии, которые им движут. Будьте в курсе последних достижений в области технологий машинного обучения и моделей нейронных сетей, и вы сможете помочь сформировать будущее!

Объявления