Знаете ли вы, что 97% всех мобильных пользователей предпочитают машинное обучение, чтобы отвечать на все их запросы? Поэтому неудивительно, что компании вкладывают средства в приложения машинного обучения, чтобы удовлетворить этот спрос. Сегодня машинное обучение стало одной из самых влиятельных технологий десятилетия.
Создание приложения для машинного обучения требует изучения множества горизонтов. Среди прочего есть алгоритмы, модели, платформы машинного обучения, IDE. Хотя понимание основ методов машинного обучения имеет решающее значение, также важно узнать, как различные инструменты машинного обучения функционируют и работают в нескольких моделях.
Оформить заказ Влияние машинного обучения на финтех-индустрию
Но одного инструмента недостаточно для всех операций. Специалисты по данным используют различные инструменты для создания моделей машинного обучения для статистического анализа, числовых вычислений, визуализации данных, дополненной реальности и других операций. Поэтому есть список инструментов, которые реализованы для создания решений для машинного обучения.
В этой статье будут представлены 10 лучших инструментов машинного обучения, которые любая компания по разработке программного обеспечения на заказ использует для создания передовых приложений с использованием этой технологии. В нем будут рассмотрены их использование и различные функции, которые они выполняют для достижения желаемого результата от алгоритмов машинного обучения.
10 лучших инструментов машинного обучения, используемых для сложных приложений
«Около 74% специалистов по данным используют различные инструменты машинного обучения для анализа производительности и создания отчетов. Это лишь один из вариантов использования таких инструментов, а их гораздо больше, выполняющих разнообразные функции.
Вот 10 инструментов, которые разработчики приложений для машинного обучения, специалисты по данным и топ-менеджеры используют для сложных приложений:
- TensorFlow
Одна из самых популярных библиотек с открытым исходным кодом, разработанная командой Google Brain, TensorFlow — это инструмент для числовых вычислений для крупномасштабных проектов машинного обучения. Он полезен для создания и обучения моделей, а также поддерживает распределенные вычисления. Библиотека оптимизирует производительность за счет управления скоростью и памятью, что позволяет с легкостью запускать проекты глубокого обучения корпоративного уровня. Он также поддерживает создание графов потоков данных. - KNIME
По мере того, как аналитика данных и отчетность умножаются, растет и использование KNIME. Это платформа аналитики данных с открытым исходным кодом для программного обеспечения для машинного обучения. Лучшее в KNIME то, что он требует минимального кодирования, поскольку есть графический интерфейс перетаскивания, который разработчики и специалисты по данным могут использовать для создания потока данных. Пользователи могут выполнять манипуляции с данными, анализ и преобразование, а также основные операции ввода-вывода. - Платформа Google Cloud AI
Одна из лучших платформ машинного обучения, платформа Google Cloud AI, объединяет AutoML, MLOps и платформу искусственного интеллекта в один интегрированный инструмент. Существуют инструменты оптимизации на основе кода и без кода, которые специалисты по данным могут использовать для построения моделей данных и управления различными типами данных. Между платформой ИИ и TensorFlow существует очень хорошая связь для достижения наилучших результатов. - PyTorch
PyTorch — еще одна из ведущих библиотек машинного обучения. Он без проблем работает с Python и предлагает обучение моделям машинного обучения. Из-за ее гибкости и скорости специалисты по данным обычно предпочитают библиотеку для проектов глубокого обучения. Чтобы предложить возможности ускоренных вычислений, он использует мощный графический процессор, а также предоставляет простой в использовании интерфейс. Также есть операции по созданию графического потока данных. - Scikit-Learn
Одним из замечательных инструментов машинного обучения, работающих с языком программирования Python, является Scikit-Learn. Это прекрасный инструмент для интеллектуального анализа данных и большого количества неструктурированных данных. Scikit-Learn идеально подходит для классификации, регрессии, кластеризации, уменьшения размеров и подобных задач машинного обучения. Специалисты по данным могут легко вызывать объекты и изменять параметры для любого конкретного алгоритма. - H2O.ai
Являясь платформой машинного обучения, H2O.ai предоставляет широкий спектр интеграций для множества операций. Он также хорошо работает с несколькими платформами машинного обучения и предоставляет возможности для глубокого обучения, обобщения линейных моделей, обработки алгоритмов машинного обучения и многого другого. H2O.ai распределяет данные по кластерам, что упрощает развертывание моделей машинного обучения и оптимизирует весь процесс разработки. - Apache Mahout
Apache Mahout — это платформа машинного обучения с открытым исходным кодом, ориентированная в первую очередь на линейную алгебру и предназначенная для приложений машинного обучения. Он работает с библиотеками Java и Scala для динамических операционных возможностей на обоих языках программирования. Это полезно для классификации, кластеризации и эволюционного программирования. Чтобы сделать приложение машинного обучения масштабируемым, платформа основана на Apache Hadoop. Он также предлагает поддержку распределенных бэкэндов, таких как Apache Spark. - Shogun
Одним из самых разнообразных инструментов машинного обучения для решений для разработки программного обеспечения является Shogun. Он обеспечивает поддержку библиотек для различных языков программирования, таких как Python, Ruby, Scala, R, C# и других. Библиотека полезна для таких операций, как кластеризация, уменьшение размерности, линейный дискриминантный анализ и многое другое. Shogun обеспечивает полную поддержку векторных машин и является отличной библиотекой для создания многофункциональных приложений машинного обучения. - Accord.NET
Accord.NET — ведущая платформа машинного обучения — предлагает комбинацию библиотек обработки изображений и аудио для различных операций. Исследователи данных используют платформу для создания приложений для распознавания образов и изображений, анализа и обработки данных, статистического анализа, линейной алгебры и некоторых других задач. Accord.NET чаще всего используется для создания приложений компьютерного зрения, обработки сигналов и статистических приложений. - Tableau
Самый популярный инструмент визуализации данных, Tableau, всегда входит в список 10 лучших Инструментов машинного обучения. Это один из широко используемых инструментов для бизнес-аналитики и визуализации данных, позволяющий компаниям в различных средах данных получать ценную информацию. Он предлагает возможности исследования данных, которые извлекают информацию из данных и представляют их в удобочитаемом формате. И самое лучшее, что у него есть интерфейс перетаскивания, который упрощает визуализацию данных для не кодеров.
Подробнее : Машинное обучение: все, что вам нужно знать
Нижняя граница
Сервисы машинного обучения нужны каждой организации. Инструменты для манипулирования данными, их обработки и аналитики важны для получения максимальной выгоды от данных. Но компании должны знать, какие инструменты подходят для различных операций. Нужны ли они им для статистического анализа или для числовых вычислений, знание правильных инструментов машинного обучения сэкономит много времени, денег и усилий при создании приложения. В приведенный выше список входят такие инструменты, которые помогут компаниям создавать лучшие решения для машинного обучения.
BoTree Technologies — ведущая компания по разработке машинного обучения, создающая динамичные решения ML и DL для компаний, которые будут лидировать в современном мире.
"Свяжитесь с нами сегодня для бесплатной консультации.
