Машинное обучение, термин и технология, уже много лет имеет первостепенное значение и актуальность в контексте вычислительных приложений. Артур Сэмюэл впервые придумал слово «машинное обучение» в 1957 году. Машинное обучение — это, по сути, часть искусственного интеллекта, которая развивается в областях распознавания образов и вычислительного обучения и фокусируется на построении и разработке алгоритмов, которые могут делать прогнозы, учиться. из входных данных и понять закономерности в них.
Проще говоря, это часть программы искусственного интеллекта, которая помогает компьютеру учиться и адаптироваться, не будучи запрограммированным на изучение каждого нового изменения. Коммерческое правление эксплуатирует и использует машинное обучение и называет его «предиктивная аналитика». Предиктивная аналитика помогает и позволяет исследователям, специалистам по данным и инженерам получать надежные результаты обучения на основе истории и шаблонов ввода данных.
Вот сравнение четырех лучших платформ машинного обучения на основе функций, которые они предоставляют, и их универсальности.
1. ТЕНЗОРНЫЙ ПОТОК
TensorFlow — это библиотека с открытым исходным кодом, которую также можно использовать в качестве инструмента машинного обучения. Он был выпущен в ноябре 2015 года и используется в Google для исследовательских и производственных целей. Особенности Tensorflow включают в себя:
Гибкая работа, предлагающая модульность.
Это одна из платформ машинного обучения, которую легко обучить как на ЦП, так и на ГП.
Большое сообщество инженеров и разработчиков в Google постоянно работает над ее стабильностью. .
Будучи библиотекой с открытым исходным кодом, почти каждый может получить к ней доступ, если у них есть подключение к Интернету.
2. МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ IBM WATSON
Watson Machine Learning или IBM Watson studio — это среда для совместной работы и служба в облаке IBM для обучения, создания, проектирования и развертывания нейронных сетей и моделей машинного обучения. Первоначально это была вычислительная система, отвечающая на вопросы, которая была связана с такими технологиями, как машинное обучение, поиск информации, представление знаний и автоматизированное рассуждение. Используя машинное обучение Watson, вы можете создавать аналитические модели, которые можно обучать на ваших собственных данных и использовать в приложениях. Вот некоторые из особенностей машинного обучения IBM Watson:
Он шаг за шагом проведет вас через вашу модель с помощью построителя моделей, который использует алгоритмы Spark ML
Могут выполняться административные задачи, такие как управление учетными данными и службами.
Он предоставляет инфраструктуру развертывания для размещения обученных моделей. .
Еще один инструмент, редактор Flow, представляет графическое представление вашей модели во время разработки.
3. Microsoft Azure
Машинное обучение Microsoft Azure — это платформа для совместной работы, которую можно использовать для создания, тестирования и выпуска прогностических решений на основе ваших данных. Это инфраструктура облачных вычислений Microsoft, запущенная 1 февраля 2010 года как Windows Azure и позже переименованная в Microsoft Azure 25 марта 2014 года.
Azure делает машинное обучение простым и доступным, а это значит, что к нему может получить доступ гораздо более широкая аудитория.
Людям, у которых мало или совсем нет опыта использования платформ машинного обучения и работы с ними, Azure позволяет легко начать интеллектуальный анализ данных. для прогнозов.
Жесты перетаскивания можно использовать для настройки экспериментов. Для ряда задач вам даже не нужно писать один код.
Помимо минимизации требований к кодированию, он также экономит время, поскольку в нем есть библиотека примеров экспериментов Machine Learning Studio.
4. МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ КАФЕ
CAFFE расшифровывается как Convolutional Architecture for Fast Feature Embedded. Разработанная в Калифорнийском университете в Беркли, это среда глубокого обучения с открытым исходным кодом. Caffe используется в академических исследовательских программах и проектах. Он также применяется для создания стартовых прототипов и даже крупномасштабных промышленных приложений для зрения, речи и мультимедиа. Yahoo создала CaffeOnSpark.
CAFFE поддерживает библиотеки вычислительного ядра для ускорения на основе GPU и CPU, такие как NVIDIA cuDNN и Intel MKL.
Многие инфраструктуры глубокого обучения на основе классификации изображений также поддерживаются CAFFE.
CAFFE предоставляет выразительную архитектуру, которая поощряет применение и инновации. Модели могут быть определены без жесткого кодирования и с конфигурацией.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Поскольку мир продолжает разрабатывать программное обеспечение для искусственного интеллекта и машинного обучения, Индия также не отстает от этого роста. Правительство Индии также начало сосредотачиваться на разработке собственного плана для ИИ. Компании-разработчики программного обеспечения в Индии в настоящее время сосредоточены на создании компьютерных программ с искусственным интеллектом, которые могут использоваться для помощи человеческому интеллекту в таких областях, как здравоохранение, погода и климат, управление толпой, космические исследования и образование. Разработчики приложений и многие компании-разработчики приложений в Индии, агентства в настоящее время придумывают применение машинного обучения и искусственного интеллекта в своих приложениях, чтобы привлечь внимание общественности и предоставить своим клиентам новые и индивидуальные возможности и новые услуги через свои приложения.
Манодж Рават, хакер роста, идейный вдохновитель, новатор и опытный консультант по SEO, SMM и маркетингу с более чем 8-летним опытом работы в сфере ИТ. Он любит делиться маркетинговыми советами и стратегиями среди интернет-маркетологов. Он заядлый спортсмен, путешественник, исследователь и любитель природы. Вы можете найти Маноджа на Quora, LinkedIn и Twitter.
