Úvod do softvéru na učenie strojov
Strojové učenie je vedecká aplikácia založená na AI (Artificial Intelligence), ktorá umožňuje počítačovému systému učiť sa, vykonávať určitú úlohu a zlepšovať získané skúsenosti bez toho, aby sa programovala výlučne. Algoritmy strojového učenia sa používajú v každodenných cvičeniach, ako sú vyhľadávací stroj, rozpoznávanie obrázkov a reči, diagnostika zdravotnej starostlivosti atď. Tieto algoritmy potrebujú určitý softvér a nástroje na vykonávanie a vykonávanie určitých akcií. Softvér Machine Learning má vlastnú sadu nástrojov, knižníc a zdrojov na vývoj aplikácií, ktoré dokážu replikovať ľudské správanie s inteligentnými strojmi a aplikáciami. Softvér, ktorý zvýrazníme, sa prejaví nižšie.
Typy softvéru na učenie strojov
Na trhu existuje veľa softvéru Machine Learning. Niektoré programy majú svoje exkluzívne a jedinečné vlastnosti. Zároveň existuje niekoľko nástrojov, ktoré sú porovnateľne lepšie. Mnoho podnikov začalo používať túto technológiu na zvýšenie svojej návratnosti investícií (návratnosť investícií). Pretože strojové učenie je súčasťou umelej inteligencie (umelá inteligencia), stroje sú trénované od výsledku alebo modelu k autonómnemu vývoju nových zmien. Niektoré typy softvéru na strojové učenie sú - Azure Machine Learning Studio, Shogun, Apache Mahout, Apache Spark MLlib, IBM Watson Machine Learning, RapidMinor, Weka, Google Cloud ML Engine, Pytroch, Obrázok osem, Krab, Microsoft Cognitive Toolkit, Torch, atď. Pozrime sa bližšie na najvyšší a najpoužívanejší softvér, na ktorý sa odborníci Machine Learning spoliehajú.
Najlepší softvér pre výučbu strojov
Nižšie sú uvedené rôzne softvérové stroje na učenie:
1. Google Cloud ML Engine
Google Cloud Machine Learning Engine je jednou z populárnych aplikácií pre školenia, analýzy a hlboké vzdelávanie.
2. Azure ML Studio
Jedná sa o riešenie bez nutnosti kódovania, drag and drop pre odborníkov v oblasti ML pre pohodlné použitie od spoločnosti Microsoft.
3. IBM Watson Machine Learning
Jeho prevádzka modelu s otvoreným zdrojovým kódom pomáha vedcom údajov a vývojárom urýchliť aplikácie AI a Machine Learning.
4. TensorFlow
Je to nový rámec s otvoreným zdrojovým kódom, ktorý bol vydaný v roku 2015 a ktorý nie je zložitý na prevádzku, a tiež ho možno nasadiť na rôzne platformy. Vyrobené spoločnosťou Google, TensorFlow je k dispozícii pre Python, C ++, Java, Rust atď.
5. Microsoft Cognitive Toolkit
Novo zavedené riešenie AI od spoločnosti Microsoft môže trénovať stroj pomocou algoritmov hĺbkového učenia, ktoré sa majú správať ako ľudský mozog a tvár. Dokáže spracovať údaje z Pythonu, C ++ atď.
6. Theano
Je to open-source knižnica založená na Pythone pre algoritmy hlbokého učenia na urýchlenie zavedenia strojového učenia. Theano je schopné posunúť dátové štruktúry na vyššiu úroveň s integráciou knižníc Python ako NumPy, Pandas a niektorých natívnych programov.
7. Pochodeň
Táto typická staršia knižnica strojového učenia fascinuje flexibilitu a rýchlosť operácií pri zavádzaní projektov strojového učenia.
8. Apache Spark MLlib
Apache Spark je dôveryhodný nástroj strojového učenia pre pokročilé strojové učenie a hlboké vzdelávanie. Je to plynulá škálovateľná platforma, ktorú je možné integrovať s Hadoop pre lepšie výsledky algoritmov. Klasifikácia, regresia, zvýšenie gradientu, rozhodovacie stromy, LDA atď. Sú niektoré z algoritmov na podporu MLlib.
9. Pytorch
Pytorch je vyvinutý spoločnosťou Facebook pre pokročilé hlboké vzdelávanie pomocou Neural Networks a Tensors. Zistilo sa, že vedci z celého sveta používajú Pytorch na dynamické grafické znázornenie a techniky modrotlače.
10. Ideas2T Technologies
Nástroj Ideas2T, na rozdiel od iných, má jedinečnú vlastnosť, ktorá môže náborovým pracovníkom pomôcť pri výbere vhodných kandidátov na základe ich životopisu prostredníctvom strojového učenia. Je to priesečník pre začínajúce podniky, podniky a obchodné domy vďaka svojim špičkovým a pokročilým algoritmom.
Výhody softvéru na učenie strojov
Machine Learning, podmnožina AI, ktorá pomáha skúmať a učiť sa z údajov a robiť z nich určité rozhodnutia. Je schopný poskytovať rozhodnutia a odporúčania vysokou rýchlosťou s presnosťou. Preto je softvér ML veľmi populárny. Zaujímavé je, že sú tiež lacné. Strojové učenie a AI pracujú na veľkých a komplexných súboroch údajov, aby vizualizovali a robili dokonalé rozhodnutia. Niekoľko príkladov je uvedených nižšie:
- Facebook: Keď odovzdáme fotografiu na Facebook, rozpozná osobu z tej istej fotografie a navrhne vzájomné priateľstvo. Takto ML funguje.
- Netflix: Netflix niekedy posiela návrhy webových relácií alebo filmov na základe toho, čo sme už predtým sledovali. V zásade sa strojové učenie používa na výber údajov na základe výberu.
Podnikateľské subjekty a organizácie používajú správny pár algoritmu s určitým nástrojom a vytvárajú modely strojového učenia na základe učenia sa z údajov. Pomáha podnikom efektívnejšie pracovať pri vytváraní špičkových modelov za nízku cenu. Softvér Machine Learning pomáha pri automatizácii analýzy údajov, čo znižuje pracovnú silu a robí ho nákladovo efektívnym. Tento proces je dosť iteračný a škálovateľný.
Existuje niekoľko ďalších aplikácií, v ktorých sa ML používa v každodennom živote. Niektoré oblasti, v ktorých sa softvér ML efektívne používa, sú nasledujúce:
- Finančné služby : finančný sektor to používa na identifikáciu poznatkov o investíciách, obchodovaní a dokonca aj na zisťovanie finančných rizík.
- Marketing a predaj : Rôzne spoločnosti a ďalšie podobné zariadenia používajú softvér Machine Learning na analýzu histórie nákupov a na základe toho odporučia zákazníkom odporúčania.
- Zdravotná starostlivosť : Elektronické nositeľné výrobky a senzory sa v súčasnosti bežne používajú. Senzory v týchto odevoch poskytujú údaje o krvnom tlaku, tepu v reálnom čase a ďalšie dôležité informácie týkajúce sa zdravia.
- Doprava : Softvér Machine Learning analyzuje históriu cestovania a trasy, aby identifikoval prípadné problémy, aby pomohol zákazníkom / cestujúcim rozhodnúť sa v budúcnosti o prístup k rizikovým oblastiam.
- Vláda : Niektoré vládne agentúry používajú nástroje ML na extrahovanie prehľadov s cieľom minimalizovať náklady a zvýšiť efektívnosť svojich operácií.
- Ropa a plyn : Strojové vzdelávanie sa väčšinou používa v odvetviach energetiky. Pomáha analyzovať existujúce a nové zdroje energie na účely prieskumu a distribúcie. Mnohé ropné agentúry vo vládnom aj súkromnom sektore prijali tieto techniky.
záver
Strojové učenie a umelá inteligencia majú medzi modernými generáciami široké a široké využitie a stále sa rozširujú. Preto nebude správne tvrdiť, že softvér Machine Learning vykonáva činnosti zo súboru vstupných údajov a zohráva veľkú úlohu pri poskytovaní prehľadov zo surových údajov na zlepšenie komerčných a iných cieľov.
Odporúčané články
Toto je sprievodca softvérom na učenie strojov. Diskutujeme o úvode a top 10 softvérovom strojovom učení spolu s jeho výhodami. Viac informácií nájdete aj v nasledujúcich článkoch
- Čo je výučba posilnenia?
- Typy algoritmov strojového učenia
- Úvod do internetu vecí
- Aplikácie strojového učenia
- Ako vytvoriť rozhodovací strom?
- Sprievodca stromom rozhodovania pri ťažbe údajov