2021 год готов к использованию машинного обучения, которое будет полезно для промышленных работ, экономики и социальной сферы.
Индустрия машинного обучения развивается быстрыми темпами и дает компаниям достаточно возможностей для внесения жизненно важных изменений.
На протяжении последних лет в машинном обучении были новые поиски. Многие организации смогли достичь бизнес-целей. Для разработки машинного обучения есть несколько платформ, как показано ниже:
Машинное обучение IBM Watson
IBM Watson Machine Learning полезен разработчикам и специалистам по данным для развертывания машинного обучения. Watson Machine Learning упрощает бизнес.
Функции машинного обучения Watson
Развертывание в один клик
Развертывание любой модели в масштабе
Операции с моделью
Автоматический ИИ: управление жизненным циклом ИИ
Интегрированный пользовательский интерфейс от начала до конца
Динамическое удержание
Студия R
RStudio — это интегрированная среда разработки (IDE) для R, языка программирования для графики и вычислений. Он имеет два формата: RStudio Server запускается на удаленном сервере, а R Studio Desktop используется для настольных приложений.
Он имеет редактор с подсветкой синтаксиса для поддержки прямого выполнения кода.
Возможности RStudio IDE
- Выполните код R из исходного редактора.
- Завершение кода,подсветка синтаксиса и интеллектуальные отступы.
- Перейти к определениям функций.
Альтерикс
Alteryx — это платформа для анализа данных, разработанная для аналитиков бизнес-данных. Он предоставляет варианты совместного использования, централизованное развертывание аналитики и безопасное размещение для обеспечения эффективного сотрудничества. Аналитики хранят аналитические рабочие процессы или приложения в частной среде. Он также добавляет контроль версий.
- Создавайте модели данных с помощью рабочих процессов перетаскивания
- Делитесь и создавайте аналитические данные с помощью отчетов и приложений
- Смешивайте, анализируйте и подготавливайте данные с помощью повторяющихся рабочих процессов.
- Визуализируйте модели данных и бленды с помощью Alteryx Designer
- Подключайте, получайте доступ и объединяйте бизнес-данные из нескольких источников
- Делитесь аналитическими приложениями в частных командах или публично
- Используйте интерактивные визуализации для подтверждения результатов модели
- Инструменты прогнозирования перетаскивания на основе языка R
- Вывод пространственной аналитики в карты и визуализации
- Добавьте безопасности и управления с помощью Alteryx Server
Анаконда Энтерпрайз
Машинное обучение Anaconda (ML) — это подмножество искусственного интеллекта, в котором специалисты по данным используют статистические модели и алгоритмы, а также для получения результатов и выполнения определенных задач. Модели машинного обучения могут «учиться» на наборах данных, чтобы улучшить свое изображение.
Anaconda Enterprise не имеет информации о фиксированных ценах на продукты или услуги. Это характерно для поставщиков и продавцов программных услуг. Чтобы получить текущие цены на него, свяжитесь с предприятием Anaconda.
Установка и загрузка Anaconda — это самый быстрый способ начать работу с машинным обучением или наукой о данных. Вы должны рассмотреть миниконду, когда у вас нет места на диске для того, что поставляется с анакондой.
Функции
Службы машинного/глубокого обучения
- Искусственные нейронные сети
- Компьютерное зрение
- Генерация естественного языка
- Обработка естественного языка
Разработка модели
- Перетащите
- Языковая поддержка
- Обучение модели
- Предустановленные алгоритмы
Развертывание
- Управляемая служба
- Масштабируемость
- Применение
IBM SPSS Modeler
IBM SPSS Modeler — это платформа от IBM. Это дает интеллект к повседневным бизнес-задачам. Он предоставляет широкий спектр аналитики сущностей, текстовой аналитики, автоматического моделирования, аналитики социальных сетей, оптимизации решений, подготовки данных и управления решениями.
Он имеет три издания, как показано ниже:
- IBM SPSS Modeler Professional:
Он обеспечивает автоматизированное моделирование, усовершенствованный алгоритм, автоматизированную подготовку и моделирование для выявления скрытых закономерностей в структурированных данных и построения прогностических моделей.
- IBM SPSS Modeler Премиум:
Он дает анализ социальных сетей, текстовую аналитику, автоматизированное моделирование.
- Золото IBM SPSS Modeler:
Он может создавать и развертывать модели в бизнес-процессах.
Возможности IBM SPSS Modeler
- Обработка естественного языка для определения настроений в тексте и извлечения понятий.
- Нет необходимости в программировании для взаимодействия.
- Интеграция с Инфосферой, Congos и Netezza.
- Возможности подготовки данных и автоматизированного моделирования.
- Вы можете получить доступ ко всему неструктурированному и структурированному из разрозненных источников.
Datbricks
Databricks Unified Analytics предлагает единую аналитическую платформу на основе Apache Spark. Он также предлагает облако, которое сочетает в себе функции обработки данных и науки о данных. Amazon Web Services включает в себя функции для повышения производительности, операционализации и работы в режиме реального времени. Рабочая область Data Science Workspace позволяет пользователям создавать модели и исследовать данные. Он позволяет одним щелчком мыши получить доступ к предварительно настроенным средам машинного обучения с популярными платформами.
С Data Bricks в качестве вашей унифицированной платформы аналитики данных вы можете быстро очищать и подготавливать данные в больших масштабах без каких-либо ограничений. Платформа позволяет развертывать и обучать модели машинного обучения для всех ваших приложений искусственного интеллекта. Основные преимущества платформы Databricks:
- Сделайте большие данные простыми
- Инновации с большими данными
- Объединение инженерии данных и науки о данных
Облачная платформа искусственного интеллекта Google
Google Cloud AI предлагает множество продуктов для различных целей. У него есть список продуктов, таких как Google BioQuery, Google Cloud AutoML и Google Tensor Flow. Он также предлагает стеки машинного обучения в космосе. Он полностью управляется интероперабельными моделями.
1) Служба маркировки данных
2) Проверка с помощью объяснений ИИ
3) Автомл
4) MLOps через инструмент Pipeline
5) Развертывание облачной модели с прогнозированием
Робот данных
Data Robot обеспечивает сквозной процесс создания, развертывания и обслуживания ИИ. У него есть такие продукты, как MLOps, автоматизированное машинное обучение и автоматизированные временные ряды. Их также называют полностью интегрированным инструментом Data Robot. Интегрированный инструмент можно развернуть несколькими способами в соответствии с потребностями бизнеса и ИТ-требованиями. Он также предлагает корпоративную платформу искусственного интеллекта. Продукты основаны на алгоритмах с открытым исходным кодом. Он полностью управляется службами ИИ.
Машинное обучение Azure
Служба машинного обучения Azure позволяет ученым и разработчикам данных создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения. У него есть такие продукты, как Azure HD Insight, студия машинного обучения Azure, сервер машинного обучения, фабрика данных Azure, блоки данных Azure и Power BI. Он имеет такие функции, как расширенные возможности MLops, которые интегрируются с процессами DevOps. Он защищает данные с помощью конфиденциальных вычислений и дифференциальной конфиденциальности. Машинное обучение Azure поддерживает платформы и языки с открытым исходным кодом, такие как Kubeflow, MLflow, Python, R, ONNX, Tensor Flow и PyTorch.
Платформа машинного обучения Azure — это безопасная, надежная платформа, разработанная для ответственного приложения машинного обучения.
Открытость и совместимость
Сквозные MLOps
ML для всех навыков
Современное ответственное машинное обучение
