ยุคของ อยู่ที่นี่และมีความก้าวหน้าอย่างมากในสาขาเทคโนโลยีและจากรายงานของ Gartner พบว่า Machine Learning และ AI กำลังจะสร้าง 2.3 ล้าน งานในปี 2020 และการเติบโตอย่างมากนี้ได้นำไปสู่วิวัฒนาการของ Machine Learning Tools ต่างๆที่เราจะกล่าวถึงในบทความนี้
Machine Learning คืออะไร?
การเรียนรู้ของเครื่องเป็นประเภทของ ที่ช่วยให้แอปพลิเคชันซอฟต์แวร์เรียนรู้จากข้อมูลและมีความแม่นยำมากขึ้นในการทำนายผลลัพธ์โดยไม่ต้องมีการแทรกแซงจากมนุษย์
พิมพ์สองครั้งเพื่อ int java
Machine Learning เป็นแนวคิดที่ช่วยให้เครื่องสามารถเรียนรู้จากตัวอย่างและประสบการณ์ได้โดยไม่ต้องมีการตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน ในการทำให้สิ่งนี้เกิดขึ้นเรามี Machine Learning Tools มากมายในปัจจุบัน มาดูสิ่งที่สำคัญและเป็นที่นิยมกันดีกว่า
เครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องชั้นนำ
- วิทย์ - เรียน
เป็นไลบรารีการเรียนรู้ของเครื่องซอฟต์แวร์ฟรีสำหรับภาษาโปรแกรม Python เป็นเครื่องมือที่ง่ายและมีประสิทธิภาพสำหรับการขุดข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูล สร้างขึ้นเมื่อ , SciPy และ .
มันมีอัลกอริทึมการเรียนรู้ภายใต้การดูแลและไม่ได้รับการดูแลใน Python เช่นการจำแนกประเภทการถดถอยการจัดกลุ่มการลดมิติ
- KNIME
KNIME (Konstanz Information Miner) เป็นแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ข้อมูลการรายงานและการรวมข้อมูลแบบโอเพนซอร์สฟรีที่สร้างขึ้นเพื่อการวิเคราะห์ที่มีประสิทธิภาพบน ใช้ GUI เวิร์กโฟลว์ ซึ่งหมายความว่าคุณไม่จำเป็นต้องรู้วิธีเขียนโค้ดเพื่อให้สามารถทำงานโดยใช้ KNIME และได้รับข้อมูลเชิงลึก
คุณสามารถทำงานได้ทุกทางจาก การรวบรวมข้อมูลและการสร้างโมเดลเพื่อการปรับใช้และการผลิต . รวมฟังก์ชันทั้งหมดของกระบวนการทั้งหมดไว้ในเวิร์กโฟลว์เดียว
- TensorFlow
สร้างโดยทีม Google Brain TensorFlow เป็นไลบรารีโอเพ่นซอร์สสำหรับการคำนวณเชิงตัวเลขและการเรียนรู้ของเครื่องขนาดใหญ่ เมื่อพูดถึงการประลองปัญญาประดิษฐ์คุณจะพบว่า TensorFlow เกิดขึ้นในรูปแบบไฟล์ ผู้ชนะที่ชัดเจน เวลาส่วนใหญ่.
TensorFlow มีไวยากรณ์ที่สามารถเข้าถึงได้และอ่านได้ซึ่งจำเป็นสำหรับการทำให้ทรัพยากรการเขียนโปรแกรมเหล่านี้ใช้งานง่ายขึ้นและเป็นไฟล์ ระดับต่ำ ไลบรารีให้ความยืดหยุ่นมากขึ้นและด้วย v2.0 ใหม่จะอยู่ในอันดับต้น ๆ สำหรับ Machine Learning หรือ การเรียนรู้เชิงลึก วัตถุประสงค์. เป็นหนึ่งใน Machine Learning Tools ที่ดีที่สุด
- WEKA
WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis) คือไฟล์ โอเพ่นซอร์ส ซอฟต์แวร์ Java ที่มีชุดอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับงานขุดข้อมูลและงานสำรวจข้อมูล เป็นหนึ่งในเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องที่ทรงพลังที่สุดสำหรับการทำความเข้าใจและแสดงภาพอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องบนเครื่องในพื้นที่ของคุณ
มีทั้งแบบ กราฟิก อินเทอร์เฟซและ บรรทัดคำสั่ง อินเตอร์เฟซ. เพียง ข้อเสีย นี่คือที่มี เอกสารไม่มาก และมีการสนับสนุนทางออนไลน์
- คบเพลิง / Pytorch
คือ ไลบรารีที่ใช้ python สร้างขึ้นเพื่อมอบความยืดหยุ่นในฐานะแพลตฟอร์มการพัฒนาการเรียนรู้เชิงลึก ขั้นตอนการทำงานของ PyTorch นั้นใกล้เคียงกับที่คุณสามารถไปที่ไลบรารีการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ของ python - NumPy มีการใช้งานโดย เฟสบุ๊ค สำหรับงาน Machine Learning หรือ Deep Learning ทั้งหมด
กราฟการคำนวณแบบไดนามิก เป็นจุดเด่นที่สำคัญของ Pytorch การสนับสนุนสำหรับ มิราเคิล ตรวจสอบให้แน่ใจว่าโค้ดสามารถทำงานบน GPU ได้ซึ่งจะช่วยลดเวลาที่ต้องใช้ในการรันโค้ดและเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวมของระบบ
- RapidMiner
RapidMiner เป็นแพลตฟอร์มด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลสำหรับทีมที่รวมตัวกัน การเตรียมข้อมูลการเรียนรู้ของเครื่องและการปรับใช้แบบจำลองการคาดการณ์ . มีอินเทอร์เฟซผู้ใช้แบบกราฟิกที่มีประสิทธิภาพและมีประสิทธิภาพซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถสร้างส่งมอบและรักษาการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ได้
ด้วย RapidMiner ข้อมูลที่ไม่เป็นระเบียบไม่เป็นระเบียบและดูเหมือนไม่มีประโยชน์จะกลายเป็น มีค่ามาก เนื่องจากช่วยลดความยุ่งยากในการเข้าถึงข้อมูลและช่วยให้คุณจัดโครงสร้างได้ง่ายสำหรับคุณและทีมของคุณในการทำความเข้าใจ
- Google Cloud AutoML
Google Cloud AutoML ทำให้คุณสามารถใช้พลังของแมชชีนเลิร์นนิงได้แม้ว่าคุณจะมีความรู้ด้านแมชชีนเลิร์นนิง จำกัด ก็ตาม ของ Google บริการติดฉลากมนุษย์ สามารถจัดทีมคนให้ทำงานคำอธิบายประกอบหรือทำความสะอาดฉลากของคุณเพื่อให้แน่ใจว่าโมเดลของคุณได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลคุณภาพสูง จะเด็ดแค่ไหน!
พวกเขามีผลิตภัณฑ์ที่หลากหลายสำหรับวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกันซึ่งทำให้เป็น Machine Learning Tool ที่ดีมาก บางส่วน ได้แก่ :
- วิสัยทัศน์ AutoML : รูปภาพ
- AutoML Video Intelligence : วิดีโอ
- AutoML ภาษาธรรมชาติ : โครงสร้างและความหมายของข้อความ
- การแปล AutoML : ตรวจจับและแปลระหว่างภาษาแบบไดนามิก
- ตาราง AutoML : สร้างโมเดลบนข้อมูลที่มีโครงสร้าง
- Azure Machine Learning Studio
Microsoft Azure Machine Learning Studio เป็นการทำงานร่วมกัน ลากแล้ววาง Machine Learning Tool ที่คุณใช้สร้างทดสอบและปรับใช้โซลูชันการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์กับข้อมูลของคุณได้
คุณลากและวางชุดข้อมูลและโมดูลการวิเคราะห์ลงบนผืนผ้าใบแบบโต้ตอบเชื่อมต่อเข้าด้วยกันเพื่อสร้างไฟล์ การทดลอง ซึ่งคุณเรียกใช้ใน Machine Learning Studio มี ไม่จำเป็นต้องเขียนโปรแกรม เพียงแค่เชื่อมต่อชุดข้อมูลและโมดูลด้วยสายตาเพื่อสร้างโมเดลการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ของคุณ
- Accord.NET
Accord.NET เป็นกรอบการเรียนรู้ของเครื่อง. NET ที่รวมกับ ไลบรารีการประมวลผลเสียงและภาพ เขียนอย่างสมบูรณ์ใน C # สโลแกนคือ“ การเรียนรู้ของเครื่องทำได้ในไม่กี่นาที '.
ถ้าเงื่อนไขในแบบสอบถาม sql
เป็นกรอบที่สมบูรณ์สำหรับการสร้างวิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์ระดับการผลิตการทดสอบคอมพิวเตอร์การประมวลผลสัญญาณและการใช้งานสถิติ ไลบรารีมีให้จากซอร์สโค้ดและผ่านตัวติดตั้งที่เรียกใช้งานได้ & NuGet ผู้จัดการแพ็คเกจ เพียง ข้อเสียเปรียบ คือมันรองรับภาษาที่รองรับ Net เท่านั้น
- COLAB
CoLab (Colaboratory) ฟรี Jupyter Notebook สภาพแวดล้อมที่ไม่ต้องตั้งค่าและทำงานทั้งหมดในระบบคลาวด์ เป็นโครงการวิจัยของ Google ที่สร้างขึ้นเพื่อช่วยเผยแพร่การศึกษาและการวิจัยด้านแมชชีนเลิร์นนิง
เป็นหนึ่งใน Machine Learning Tools อันดับต้น ๆ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพราะ คุณไม่จำเป็นต้องติดตั้งด้วยตนเอง แพ็คเกจและไลบรารีทั้งหมดเพียงแค่นำเข้าโดยตรงโดยเรียกใช้ คุณสามารถบันทึกโครงการของคุณโดยตรงบน Google Drive, GitHub หรือสถานที่ใด ๆ และในรูปแบบต่างๆได้เช่นกัน
และด้วยเหตุนี้เราจึงมาถึงจุดสิ้นสุดของบทความนี้ ฉันหวังว่าคุณจะมีตัวเลือกเพียงพอที่จะเริ่มสร้างโปรแกรม Machine Learning และดำเนินการต่อไป Edureka’s ทำให้คุณมีความเชี่ยวชาญในเทคนิคต่างๆเช่นการเรียนรู้ภายใต้การดูแลการเรียนรู้ที่ไม่มีผู้ดูแลและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ รวมถึงการฝึกอบรมเกี่ยวกับความก้าวหน้าล่าสุดและแนวทางทางเทคนิคในปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องเช่นการเรียนรู้เชิงลึกแบบจำลองกราฟิกและการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง