Uvod v programsko opremo za strojno učenje
Strojno učenje je znanstvena aplikacija, ki temelji na AI (Umetna inteligenca), ki računalniškemu sistemu omogoča učenje, izvajanje določene naloge in izboljšanje izkušenj, pridobljenih iz njega, ne da bi ga dejansko izključno programirali. Algoritmi strojnega učenja se uporabljajo v vsakodnevnih vajah, kot so iskalnik, prepoznavanje slik in govora, zdravstvena diagnoza itd. Ti algoritmi potrebujejo določeno programsko opremo in orodja za izvajanje in izvajanje določenih dejanj. Programska oprema Machine Learning ima svoj nabor orodij, knjižnic in virov za razvoj aplikacij, ki lahko s pametnimi stroji in aplikacijami posnemajo človeško vedenje. Programska oprema, ki jo bomo izpostavili, je prikazana spodaj.
Vrste programske opreme za strojno učenje
Na trgu je na voljo veliko programske opreme za strojno učenje. Nekatere programske opreme imajo svoje ekskluzivne in edinstvene funkcije. Obenem obstaja nekaj orodij, ki so sorazmerno boljša. Veliko podjetij je začelo uporabljati tehnologijo za povečanje donosnosti naložbe. Ker je strojno učenje del AI (Umetna inteligenca), se stroji izučijo iz rezultata ali vzorca, da lahko samostojno razvijejo nove spremembe. Nekatere vrste programske opreme za strojno učenje so: Azure Machine Learning Studio, Shogun, Apache Mahout, Apache Spark MLlib, IBM Watson Machine Learning, RapidMinor, Weka, Google Cloud ML Engine, Pytroch, Figure 8, Crab, Microsoft Cognitive Toolkit, Torch itd. Oglejmo si podrobnejšo programsko opremo, na katero se zanašajo strokovnjaki za strojno učenje.
Najboljša programska oprema za strojno učenje
Spodaj so različne programske opreme za strojno učenje:
1. Google Cloud ML Engine
Googlov mehanizem za računalniško učenje v oblaku je ena izmed priljubljenih aplikacij za usposabljanje, analize in poglobljeno učenje.
2. Azure ML Studio
To je rešitev, ki omogoča, da povlečete in spustite za ML strokovnjake za priročno uporabo.
3. Strojno učenje IBM Watson
S svojim odprtokodnim modelom pomaga znanstvenikom in razvijalcem podatkov pri pospeševanju aplikacij AI in strojnega učenja.
4. TensorFlow
To je nov odprtokodni okvir, ki je izšel leta 2015 in ni zapleten za delovanje, poleg tega pa ga je mogoče namestiti na različnih platformah. Izdelal Google, TensorFlow je na voljo za Python, C ++, Java, Rust itd.
5. Microsoft Cognitive Toolkit
Microsoftova novonastala rešitev AI lahko usposobi stroj s svojimi algoritmi globokega učenja, da se obnašajo kot človeški možgani in obraz. Ta lahko upravlja s podatki iz Pythona, C ++ itd.
6. Theano
To je odprtokodna knjižnica s pomočjo Pythona za algoritme poglobljenega učenja za pospešitev uvajanja strojnega učenja. Theano je sposoben dvig podatkovnih struktur na naslednjo raven z integracijo Python knjižnic, kot so NumPy, Pandas in nekateri domači programi.
7. baklja
Ta tipična starejša knjižnica strojnega učenja privablja fleksibilnost in hitrost delovanja pri uvajanju projektov strojnega učenja.
8. Apache Spark MLlib
Apache Spark je zaupanja vredno orodje strojnega učenja za napredno strojno učenje in globoko učenje. To je brezhibna in razširljiva platforma, ki jo je mogoče integrirati s Hadoopom za boljše rezultate algoritmov. Razvrstitev, regresija, povečanje prelivov, drevesa odločitev, LDA itd. So nekateri od algoritmov za podporo MLlib.
9. Pytorch
Pytorch je razvil Facebook za napredno poglobljeno učenje z uporabo nevronskih mrež in tenzorjev. Ugotovljeno je, da raziskovalci po vsem svetu uporabljajo Pytorch za dinamično grafično predstavitev in tehnike načrtovanja.
10. Ideas2T Technologies
Orodje Ideas2T ima, za razliko od drugih, edinstveno funkcijo, s pomočjo katere lahko kadrovalci zaposlijo prave kandidate na podlagi njihovih življenjepisov s pomočjo Strojnega učenja. Zaradi vrhunskih in naprednih algoritmov je bilo presečišče za podjetja, podjetja in poslovne hiše.
Zasluge programske opreme za strojno učenje
Strojno učenje, podmnožica AI, ki pomaga preučevati in se učiti iz podatkov ter iz njih sprejemati določene odločitve. Zmogljiv je za natančno sprejemanje odločitev in priporočil. Torej, ML programska oprema je zelo priljubljena. Zanimivo je, da so tudi poceni. Strojno učenje in AI delujeta na velikih in zapletenih naborih podatkov, da bi vizualizirali in sprejemali popolne odločitve. Nekaj primerov je pod:
- Facebook: Ko na Facebook naložimo fotografijo, ta prepozna osebo z iste fotografije in predlaga medsebojno prijateljstvo. Tako deluje ML.
- Netflix: Netflix včasih pošilja predloge spletnih oddaj ali filmov na podlagi tistega, kar smo gledali prej. Strojno učenje se v osnovi uporablja za izbiro podatkov na podlagi izbire.
Poslovni subjekti in organizacije uporabljajo pravi par algoritma z določenim orodjem in izdelajo modele strojnega učenja, ki temeljijo na učenju iz podatkov. Podjetjem pomaga, da učinkoviteje delajo pri izdelavi vrhunskih modelov z nizkimi stroški. Programska oprema za strojno učenje pomaga pri avtomatizaciji analize podatkov, kar zmanjšuje delovno silo in omogoča stroškovno učinkovitost. Ta postopek je precej iterativen in razširljiv.
Obstaja več drugih aplikacij, kjer se ML uporablja v vsakodnevnem življenju. Nekatera področja, kjer se ML programska oprema učinkovito uporablja, so naslednja:
- Finančne storitve : finančni sektor to uporablja za določitev vpogleda v naložbe, trgovanje in celo za ugotavljanje finančnih tveganj.
- Trženje in prodaja : Različna podjetja in druge podobne ustanove uporabljajo programsko opremo Machine Learning za analizo zgodovine nakupov in dajanje priporočil strankam glede na to.
- Zdravstvo : Dandanes se široko uporablja elektronsko nošenje in senzorje. Senzorji v teh nošenjih zagotavljajo sprotne podatke o krvnem tlaku, srčnem utripu in druge vitalne informacije, povezane z zdravjem.
- Prevoz : Programska oprema za strojno učenje analizira zgodovino potovanj in poti, da bi ugotovila težave, če obstajajo, da bi lahko kupcem / potnikom v prihodnosti onemogočili območja, ogrožena tveganju.
- Vlada : Nekatere vladne agencije uporabljajo orodja za ML, da pridobijo vpoglede, da zmanjšajo stroške in povečajo učinkovitost pri svojem poslovanju.
- Nafta in plin : Strojno učenje se večinoma uporablja v energetskih sektorjih. Pomaga analizirati obstoječe in nove vire energije za raziskovanje in distribucijo. Mnoge agencije za nafto v vladnem in zasebnem sektorju so sprejele te tehnike.
Zaključek
Strojno učenje in umetna inteligenca imata sodobne generacije široko in široko uporabo in se še vedno širi. Zato ne bo napačno mnenje, da programska oprema Machine Learning izvaja ukrepe iz nabora vhodnih podatkov in ima veliko vlogo pri zagotavljanju vpogleda v surove podatke za izboljšanje komercialnih in drugih ciljev.
Priporočeni članki
To je vodnik za programsko opremo za strojno učenje. Tukaj razpravljamo o uvedbi in najboljši 10 programski opremi strojnega učenja skupaj z njenimi zaslugami. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednje članke -
- Kaj je okrepitev učenja?
- Vrste algoritmov strojnega učenja
- Uvod v IoT
- Uporaba strojnega učenja
- Kako ustvariti odločitveno drevo?
- Vodnik po drevesu odločitev pri pridobivanju podatkov