Uvod v platformo strojnega učenja
Strojno učenje je področje študija, ki računalnikom ponuja možnost učenja, ne da bi bilo izrecno programirano. Računalnike naredi podobne ljudem. Model strojnega učenja je izhod, ustvarjen, ko trenirate algoritem strojnega učenja s podatki. Po usposabljanju, ko daste model s pripadajočim vhodom, je na voljo izhod. V tej temi bomo spoznali platformo strojnega učenja.
Kaj je platforma strojnega učenja?
Platforma za avtomatizacijo in pospešitev življenjskega cikla dostave preroških aplikacij, ki omogoča ogromno obdelavo podatkov s pomočjo strojnega učenja ali povezanih postopkov.
Nekaj ključnih idej v tej definiciji je:
- Hitrost je hitrejši in hitrejši življenjski cikel dostave ločljivosti in dodatno pospešitev časa delovanja z naprednimi postopki, kot so porazdeljeno računalništvo in računalništvo v pomnilniku.
- Resnična naloga, ki jo ima informacijski analitik, sestavljena iz številnih dolgočasnih in dolgih nalog. Z avtomatizacijo teh nalog se lahko odpravijo ozka grla projektov, kar organizacijam omogoča, da hitro pripravijo nove projekte, ki se posodobijo, posodobijo in dobijo več nalog, ne da bi povečali število zaposlenih.
- Zmožnost platforme za strojno učenje, s katero lahko uporabniki strežejo in obdelujejo ogromne količine podatkov iz dobrega vira.
- Te platforme se osredotočajo na to, da omogočajo celoten življenjski cikel dostave predvidevalnih aplikacij, če se ne strinjajo z računalniškimi orodji in knjižnicami kod.
- Platforme strojnega učenja bi morale biti vključene, saj so dobro organizirane za programske sisteme, ki jih zelo priporočamo.
- Platforme za strojno učenje se osredotočijo na pomoč pri trgovanju, da bi vedeli prihodnje rezultate, kot je zmožnost kupcev, da kupujejo določeno ponudbo ali zavrnejo transakcijo.
Platforme strojnega učenja
Področje strojnega učenja hitro raste. Zato je zelo pomembno izbrati ustrezno platformo, ki vodi do uspeha gradnje modelov z uporabo pristopov od konca do konca. Tu je seznam platform strojnega učenja.
1. Microsoft Azure
Orodje za strojno učenje Microsoft Azure razvijalcem omogoča izdelavo modelov. Ponuja SDK in storitve za hitro pripravo informacij, usposabljanje in uvajanje modelov strojnega učenja. Izboljšajte produktivnost in cene z avtomobilskimi šiframi in cevovodi za avtomobile. Te zmogljivosti uporabite z odprtokodnimi okviri Python, kot so PyTorch, Tensor Flow in scikit-learn.
Lastnosti
- Kot svoj vmesnik uporablja program Azure Machine Learning Studio, ki vsebuje okolje povleci in spusti za gradnjo modelov.
- Ima avtomatizirane programe za vodenje dreves odločitev, globoke nevronske mreže, klasifikacijo in regresijo.
- V oblak Azure omogoča nalaganje samo ogromnih naborov podatkov, ne pa manjših nizov podatkov pri obeh ponudnikih storitev.
- Ponuja standardne in brezplačne različice z omejenimi funkcijami.
2. IBM Watson
Platforma IBM Watson je razvita tako za razvijalce kot uporabnike z veliko orodij AI. Ponuja sistemske programe in poizvedbe, napoveduje in sestavlja orodja za ustvarjanje delovnih zvezkov. Omogoča močne vizualne vizualizacije informacij, s pomočjo katerih povleci spustite, da ustvarite modele.
Lastnosti
- Sprednji vmesnik z uporabo SPSS Graphical Analytics.
- Informacije in napovedi morajo biti shranjene v IBM Bluemix.
- Storitve, ki so osredotočene na poslovne odjemalce, pomagajo pri ustvarjanju aplikacij, ki temeljijo na ML s pomočjo priključkov API.
- So plačljivi in na voljo so celo brezplačne različice.
3. Amazonka
Platforma Amazon Machine Learning ponuja gotove in preprosto dostopne modele predvidevanja za vsakega razvijalca, čeprav nimajo pojma o podatkovni znanosti. Model z izplačilom, ki zahteva zelo manj vlaganj v strojne ali programske pakete, je Amazon postal eden najpreprostejših ponudnikov platforme ML, za katerega se bo prijavil prijavitelj. Razvijalci lahko uporabijo orodja AI, ki jih ponuja AWS (Amazonove spletne storitve), ki vključujejo tudi Amazon Lex in Amazon Polly.
Lastnosti
- Uporablja predalnico Amazon Machine Learning in uporabniški vmesnik Amazon Character.
- Informacije morajo biti shranjene v pridruženem računu AWS, kot so S3, Redshift in RDS.
- Deluje na modelu plačljivosti, za kardinalne napovedi paketov pa znaša manj kot deset centov.
4. ai-one
Z uporabo ai-one platforme bodo razvijalci izdelali inteligentne pomočnike, ki jih bo enostavno namestiti v skoraj kateri koli programski opremi. Seznam orodij vključuje API-je za razvijalce, knjižnico dokumentov in gradbene agente, ki bodo uporabljeni za pretvorbo informacij v pravilnike, ki podpirajo ML in AI strukture.
5. Apache NapovedIO
To je odprtokodni sklad, ki ima tudi odprtokodni strežnik za strojno učenje, ki je zasnovan na vrhu. Naj si oglejte Apache PredictionIO, ki je najpreprostejši način za ustvarjanje preroških motorjev, ki bodo izpolnili vse naloge strojnega učenja. Apache PredictionIO poleg strežnika dogodkov in s tem same platforme dodatno vključuje galerijo modelov.
6. H2O
Ta platforma je bila zasnovana za programske jezike, kot so python, R & Java družbe H2O.ai. Skupaj ponuja orodja, potrebna za analizo naborov podatkov v datotečnih sistemih Apache Hadoop in cloud.H2O.ai je predviden v Mountain View, CA. ponuja brezplačno odprtokodno platformo H2O OpenThis, ki je bila zasnovana za programske jezike, kot so python, R & Java in H2O.ai. Ponuja tudi orodja, potrebna za analizo naborov podatkov v datotečnih sistemih Apache Hadoop in oblaku. H2O.ai ima sedež v Mountain View, CA. in ponuja brezplačno odprtokodno H2O odprtokodno strojno učenje (H2O, peneča voda in H2O4GPU) ter komercialni izdelek z imenom H2O Driverless AI. Sestavni deli H2O.ai so zelo optimizirani in vzporedni za konfiguracije večjedrnih in večnamenskih centralnih procesnih enot.
Zaključek
Ta članek daje kratek uvod v platforme strojnega učenja. Strojno učenje je lahko nadzorovana ali nenadzorovana tehnika vadbenih strojev za izvajanje dejavnosti nekoliko hitreje in bolje kot povprečen človek. Ko gre za razvoj lastnih modelov strojnega učenja, obstajajo možnosti izbire različnih razvojnih jezikov, IDE in platform. Ta članek ponuja najboljše platforme, ki jih uporabnik lahko uporablja; lahko so to platforme v oblaku ali produkcije.
Priporočeni članki
To je vodnik po platformi strojnega učenja. Tukaj razpravljamo o platformah strojnega učenja s funkcijami. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednji članek -
- Metode strojnega učenja
- Metode strojnega učenja
- Arhitektura strojnega učenja
- Funkcije izgube v strojnem učenju
- Vrste šifre
- Celoten vodnik za izvajanje nevronskih omrežij
- Kako ustvariti odločitveno drevo?