Выбирая инструмент машинного обучения, вы выбираете свое будущее. Все мы знаем, как быстро все меняется в мире искусственного интеллекта, поэтому важно соблюдать баланс между «старая собака, старые трюки» и «только вчера».

В этом посте мы рассмотрим 18 популярных инструментов машинного обучения. Если вы только начинаете работать с машинным обучением, мы предлагаем просмотреть пару ресурсов машинного обучения, прежде чем углубляться в инструменты.

Сначала поговорим о платформах. Они построены на одноканальной архитектуре и спроектированы таким образом, чтобы было удобно программировать задачи. Они могут предлагать другие услуги, такие как работа в облаке, варианты совместной работы или графические процессоры для визуализации данных. Они также используют популярные фреймворки от Google, Microsoft или Amazon.

Затем мы рассмотрим фреймворки, которые можно использовать при разработке приложения машинного обучения.

Платформы машинного обучения

Если вы начинаете работать с машинным обучением, платформа с готовыми наборами данных и стандартными шаблонами моделей позволит вам создавать свои первые решения быстрее и с меньшим количеством ошибок. На этих платформах установлены все необходимые инструменты, чтобы вы могли начать работу в кратчайшие сроки.

1. Платформа AI и наборы данных в Google Cloud

Фундаментальная проблема любой модели машинного обучения заключается в том, что вам нужен правильный набор данных для ее обучения. Они дороги в изготовлении и требуют много времени. Публичные наборы данных Google Cloud - это регулярно обновляемые наборы данных, которые курирует Google. Форматы очень разные: от изображений до аудио, видео и текстов. Данные предназначены для широкого круга исследователей с различными сценариями использования.

Кроме того, Google предлагает другие полезные сервисы, которые могут вас заинтересовать:

  • Платформа AI для обучения и управления моделями машинного обучения;
  • Услуги по обработке естественного языка;
  • Vision AI (модели для компьютерного зрения);
  • Программное обеспечение для синтеза речи более чем на 30 языках и т. Д.

Google известен своим опытом в области искусственного интеллекта, поэтому вы можете быть уверены, что используете их решения для своих собственных проектов.

2. Amazon Web Services

AWS - это платформа, которая предоставляет разработчикам услуги искусственного интеллекта и машинного обучения. Можно выбрать один из предварительно обученных AI-сервисов для работы с компьютерным зрением, распознаванием языка, генерацией речи, построением системы рекомендаций и моделей прогнозирования.

Используя Amazon SageMaker, вы можете быстро создавать, обучать и развертывать масштабируемые модели машинного обучения или создавать собственные модели, поддерживающие все популярные платформы машинного обучения с открытым исходным кодом.

Вы также можете использовать сервисы Amazon для предоставления новых функций существующим бизнес-решениям. Их можно легко интегрировать с различным программным обеспечением, например, для модернизации контакт-центра и увеличения удержания клиентов. AWS может помочь повысить удовлетворенность клиентов и расширить стандартный набор бизнес-инструментов.

3. Microsoft Azure

Студия машинного обучения Azure позволяет разработчикам, не имеющим опыта в машинном обучении, использовать функцию перетаскивания. Эта платформа позволяет создавать решения непосредственно в облаке и легко создавать приложения бизнес-аналитики независимо от качества данных.

Microsoft также предлагает Cortana Intelligence, инструмент, который позволяет полностью управлять большими данными и аналитикой, а также преобразовывать данные в значимую информацию и выполнять последующие действия.

В целом, Azure может использоваться группами и крупными организациями для совместной работы над решениями машинного обучения в облаке. Он имеет широкий набор инструментов для различных целей, что делает его столь любимым в международных корпорациях.

4. RapidMiner

RapidMiner - платформа для анализа данных и машинного обучения. Он имеет удобный графический интерфейс и позволяет обрабатывать данные из множества различных форматов, включая .csv, .txt, .xls, .pdf. Благодаря простоте использования и соблюдению конфиденциальности Rapid Miner используется тысячами предприятий по всему миру.

Этот инструмент хорош, когда вам нужно быстро построить автоматизированные модели. Это поможет вам автоматически анализировать данные и выявлять общие проблемы качества с корреляциями, отсутствующими значениями и стабильностью. Однако для решения более сложных исследовательских задач лучше использовать другие инструменты.

5. IBM Watson

Если вы ищете полнофункциональную платформу с рядом инструментов как для исследовательских групп, так и для предприятий, обратите внимание на Платформу Watson от IBM.

Watson - это набор API с открытым исходным кодом. Его пользователи имеют доступ к образцам кодов, стартовому набору инструментов и могут создавать системы когнитивного поиска и виртуальных агентов. Их инструменты может использовать любой разработчик для создания собственного программного обеспечения в облаке, а цены очень удобны для клиентов, что делает его хорошим решением для малого и среднего бизнеса.

Кроме того, у Watson есть платформа для создания чат-ботов, которую могут использовать новички в области машинного обучения для более быстрого обучения ботов.

6. Анаконда

Anaconda - это платформа машинного обучения с открытым исходным кодом для анализа данных, которая работает с Python и R. Она может работать на любых поддерживаемых операционных системах для других платформ. Он позволяет разработчикам использовать более 1500 пакетов Python и R для анализа данных, управлять библиотеками и средами (включая Dask, NumPy и pandas).

Anaconda имеет отличные возможности визуализации для отчетов и моделирования. Этот инструмент популярен, потому что он объединяет множество инструментов всего за одну установку.

Теперь давайте подробнее рассмотрим фреймворки, библиотеки и другие инструменты для машинного обучения, которые вы не можете пропустить.

Популярные языки для машинного обучения

Python - один из самых популярных языков машинного обучения. Это гибкий и простой в освоении. Python - старый язык, и он имеет богатый набор регулярно обновляемых библиотек и фреймворков. Эти ресурсы помогают быстрее разрабатывать решения для машинного обучения благодаря наборам заранее запрограммированных элементов.

Еще один довольно популярный язык для приложений машинного обучения - R. Этот язык был создан для работы со статистическим анализом. Обладает мощными возможностями визуализации. Если вы хотите работать с R, вам потребуются специальные пакеты. Ubuntu Pit собрал 20 лучших пакетов R, которые вы можете использовать в ML.

Ниже вы найдете инструменты для этих и других языков (например, C ++, Julia, Ruby и Scala).

Фреймворки и инструменты машинного обучения

Python - наиболее широко используемый язык в области машинного обучения. Поэтому многие важные библиотеки для машинного обучения находятся на Python.

7. TensorFlow

TensorFlow - это набор программных библиотек для глубокого обучения с открытым исходным кодом от Google. Используя инструменты TensorFlow, специалисты по машинному обучению могут создавать высокоточные и многофункциональные модели машинного обучения.

Это программное обеспечение упрощает процесс построения и развертывания сложных нейронных сетей. TensorFlow предлагает API-интерфейсы для языков Python и C / C ++, которые позволяют исследовать его возможности в исследовательских целях. Более того, предприятия по всему миру получают мощные инструменты для работы с собственными данными и их обработки в дешевой облачной среде.

Библиотеки TensorFlow значительно упрощают интеграцию самообучающихся элементов для приложений, предназначенных для решения сложных задач, таких как распознавание речи, компьютерное зрение или обработка естественного языка.

8. Scikit-learn

Scikit-learn упрощает процесс создания алгоритмов классификации, регрессии, уменьшения размерности и помогает в прогнозной аналитике данных. Эта библиотека имеет открытый исходный код и может использоваться как в исследовательских, так и в коммерческих целях. Sklearn построен на NumPy, SciPy, pandas и matplotlib, которые являются незаменимыми инструментами для программирования машинного обучения на Python.

9. Блокнот Jupyter

Jupyter Notebook - командная оболочка для интерактивных вычислений. Этот инструмент можно использовать не только с Python, но и с другими языками программирования: Julia, R, Haskell и Ruby. Он часто используется для анализа данных, статистического моделирования и машинного обучения.

По сути, Jupyter Notebook помогает с интерактивным представлением проектов в области науки о данных. Он позволяет создавать красивые аналитические отчеты, а также хранить и делиться кодом, визуализациями и комментариями.

10. Колаб

Еще один удобный инструмент, который вам может понадобиться, если вы работаете с Python, - это Colab. Colaboratory, или просто Colab, позволяет писать и запускать Python в браузере. Он не требует настройки, дает вам доступ к мощности графического процессора, а результатами легко поделиться.

11. PyTorch

PyTorch - это фреймворк с открытым исходным кодом на Python для глубокого обучения, основанный на Torch. Он выполняет тензорные вычисления с ускорением на GPU, такие как NumPy. Вдобавок к этому PyTorch предлагает большую библиотеку API для программирования приложений нейронных сетей.

PyTorch отличается от других сервисов машинного обучения. В отличие от TensorFlow или Caffe2, он не использует статические графики. Напротив, графики в PyTorch динамические и рассчитываются на ходу. Работа с динамическими графиками упрощает работу с PyTorch для некоторых людей и позволяет даже новичкам применять глубокое обучение в своих проектах.

12. Керас

Keras - это API нейронной сети, который предоставляет библиотеку глубокого обучения для Python. Keras - наиболее популярный фреймворк глубокого обучения среди команд-победителей на Kaggle. Это один из лучших инструментов для тех, кто начинает свою карьеру в качестве специалиста по машинному обучению. По сравнению с другими библиотеками, Keras намного проще для понимания. Кроме того, он более высокоуровневый, поэтому с помощью Keras легче осмыслить общую картину. Популярные фреймворки Python, такие как TensorFlow, CNTK или Theano, также могут работать с ним.

Другие фреймворки

Машинное обучение реализовано с помощью большого количества различных языков и инструментов. Вот несколько фреймворков, которые не предназначены исключительно «для Python».

13. Knime

Knime понадобится вам для работы с аналитикой данных и формирования отчетов. Этот инструмент машинного обучения с открытым исходным кодом объединяет многочисленные компоненты для машинного обучения и интеллектуального анализа данных за счет модульной концепции конвейерной обработки данных. У этого программного обеспечения есть регулярные выпуски и отличная поддержка.

Одним из больших преимуществ этого инструмента является то, что он может интегрировать код различных языков программирования, таких как C, C ++, R, Python, Java и JavaScript. Он может быть легко принят командой с разными навыками программирования.

14. Apache Spark MLlib

Apache Spark MLlib - это фреймворк для обработки данных с обширной базой данных алгоритмов. MlLib - это библиотека, использующая Spark, платформу кластерных вычислений. Он распределяет вычисления между компьютерами, и в этом его главное преимущество. Помимо прочего, Apache Spark позволяет решать задачи, связанные с классификацией, кластеризацией и совместной фильтрацией.

Помимо экосистемы Apache, существует также фреймворк с открытым исходным кодом под названием Singa, который представляет собой программный инструмент для масштабируемого распределенного обучения глубоких нейронных сетей.

15. Apache Mahout

Apache Mahout - это кроссплатформенный фреймворк с открытым исходным кодом для профессионалов, которые хотят разрабатывать масштабируемые приложения для машинного обучения. Mahout дает разработчикам возможность использовать готовые алгоритмы для Apache Spark, H20 и Apache Flink.

На данный момент алгоритмы Apache Mahout обычно используются для построения рекомендательных систем (совместная фильтрация), для задач кластеризации и классификации. Однако теоретически его можно использовать для решения любых проблем, связанных с машинным обучением, где важны масштабируемость и производительность.

16. Кафе

Caffe - известная библиотека C ++ для реализации алгоритмов глубокого обучения. Он имеет открытый исходный код и продолжает разрабатываться сторонними разработчиками с упором на поддержание высокого уровня читаемости, скорости обработки и чистоты данных. Он поддерживает Python и может интегрироваться с MATLAB.

Accord.NET - это платформа машинного обучения на базе .NET, написанная на C #. Платформа состоит из нескольких библиотек, охватывающих широкий спектр задач, таких как статическая обработка данных, машинное обучение и распознавание образов. Он позволяет реализовывать и тестировать большое количество алгоритмов машинного обучения и хорошо документирован.

18. Сёгун

Shogun - это решение для машинного обучения с открытым исходным кодом, ориентированное на поддержку векторных машин (SVM). Написан на C ++. Эта структура предлагает широкий спектр унифицированных методов машинного обучения, основанных на надежных и понятных алгоритмах. Обычные программисты могут использовать Shogun для решения широкого круга стандартных и современных задач. Ученые могут применять его для быстрого создания прототипов и гибкого встраивания в рабочие процессы. Инструмент поддерживает множество языков (Python, R, Java / Scala, C #, Ruby) и платформ (Linux / Unix, macOS и Windows) и легко интегрируется с научными вычислительными средами.

Последние мысли

Интеллектуальные инструменты машинного обучения помогают быстрее разрабатывать модели и предоставляют мощные возможности для исследований, анализа и составления отчетов. Независимо от того, какой из них вы выберете, есть целый мир, который можно исследовать, так что начните прямо сейчас!

Первоначально опубликовано на https://serokell.io.