Úvod do platformy strojového učení
Strojové učení je obor, který nabízí počítačům možnost učit se, aniž by byl explicitně naprogramován. Díky tomu jsou počítače podobné lidem. Model strojového učení je výstup generovaný, jakmile trénujete svůj algoritmický program strojového učení s daty. Po tréninku, jakmile dáte model s přiřazeným vstupem, je poskytnut výstup. V tomto tématu se budeme učit o platformě Machine Learning Platform.
Co je Machine Learning Platform?
Platforma pro automatizaci a urychlení životního cyklu dodávek prorockých aplikací schopných obrovského zpracování dat pomocí strojového učení nebo souvisejících postupů.
Několik klíčových myšlenek v této definici je:
- Urychlení znamená navození rychlého a rychlejšího životního cyklu dodání řešení a navíc k urychlení běhu pomocí pokročilých postupů, jako jsou distribuované výpočty a výpočet v paměti.
- Věrný úkol, který analytik informací sestává z mnoha únavných a dlouhých úkolů. Automatizace těchto úkolů může eliminovat problémová místa projektu, což organizacím umožňuje doručovat nové projekty, které přicházejí dále rychle, aktualizují a získávají více úkolů, aniž by však zvyšovaly počet zaměstnanců.
- Schopnost platformy strojového učení pro uživatele sloužit a zpracovávat obrovské množství dat z dobrého druhu zdroje.
- Tyto platformy se zaměřují na umožnění celého životního cyklu poskytování prediktivních aplikací, protože se liší od nástrojů PC a knihoven kódů.
- Platformy strojového učení by měly být integrovány, protože jsou dobře organizovány k aplikacím softwarového systému, které jsou vysoce doporučovány.
- Platformy strojového učení se soustředí na pomoc obchodování při poznání budoucích výsledků, jako je schopnost zákazníků nakupovat danou nabídku nebo odmítnout transakci.
Platformy strojového učení
Oblast strojového učení rychle roste. Proto je velmi důležité zvolit správnou platformu, která povede k úspěchu modelů budov pomocí přístupů end-to-end. Zde je seznam platforem strojového učení.
1. Microsoft Azure
Nástroj pro učení stroje Microsoft Azure umožňuje vývojářům vytvářet modely. Poskytuje sady SDK a služby pro rychlou přípravu informací, školení a nasazení modelů strojového učení. Vylepšete produktivitu a ceny pomocí automobilové stupnice a potrubí. Použijte tyto funkce s otevřenými zdrojovými rámci Python, jako jsou PyTorch, Tensor Flow a scikit-learn.
Funkce
- Jako rozhraní používá Azure Machine Learning Studio s prostředím drag & drop pro vytváření modelů.
- Má automatizované programy pro spouštění rozhodovacích stromů, hlubokých neuronových sítí, klasifikace a regrese.
- Umožňuje nahrávat pouze obrovské soubory dat do cloudu Azure, a nikoli menší sady dat od obou poskytovatelů služeb.
- Nabízí standardní a bezplatné verze s omezenými funkcemi.
2. IBM Watson
Platforma IBM Watson je vyvinuta pro vývojáře i uživatele se spoustou nástrojů AI. Poskytuje systémové programy a dotazy, predikci a sestavuje nástroje pro vytváření sešitů. Umožňuje výkonné vizualizace informací, které jsou podporovány okolím přetažení za účelem vytvoření modelů.
Funkce
- Rozhraní front-end pomocí grafické analýzy SPSS.
- Informace a předpovědi musí být uloženy v IBM Bluemix.
- Služby zaměřené na podnikové klienty pomáhají vytvářet aplikace založené na ML pomocí konektorů API.
- Jsou zpoplatněné a jsou k dispozici i bezplatné verze.
3. Amazonka
Platforma Amazon Machine Learning nabízí hotové a jednoduše dostupné predikční modely pro každého vývojáře, i když nemají ponětí o vědě o datech. Model pay-as-you-go, který vyžaduje velmi malé investice do hardwarových nebo softwarových balíčků, učinil Amazon jedním z nejjednodušších poskytovatelů platformy ML, na který se účastník přihlásí. Vývojáři mohou využívat sady nástrojů AI poskytované společností AWS (Amazon Web Services), mezi které patří také Amazon Lex a Amazon Polly.
Funkce
- Používá boční panel Amazon Machine Learning a uživatelské rozhraní Amazon Character.
- Informace musí být skladovány na přidruženém účtu AWS, jako je S3, Redshift a RDS.
- Funguje to na pay-as-you-go modelu a pro kardinální dávkové předpovědi to ceny jak velmi jak deset centů.
4. ai-one
Pomocí platformy ai-one vytvoří vývojáři inteligentní pomocníky, které budou snadno nasazeny téměř v jakékoli softwarové aplikaci. Seznam zdrojů nástrojů zahrnuje vývojová API, knihovnu dokumentů a stavební agenty, které budou použity k přeměně informací na sady pravidel, které podporují struktury ML a AI.
5. Apache PredictionIO
Je to open-source stack, který má také open-source server pro strojové učení navržený nahoře by se měl podívat na Apache PredictionIO je nejjednodušší způsob, jak vytvořit prorocké motory, které splní jakýkoli úkol strojového učení. Kromě serveru událostí, a tedy samotné platformy, zahrnuje Apache PredictionIO také galerii modelů.
6. H2O
Tato platforma byla navržena pro programovací jazyky jako python, R & Java od H2O.ai. Společně nabízí nástroje potřebné k analýze datových sad v souborových systémech Apache Hadoop a cloud.H2O.ai je predikován v Mountain View, CA. a nabízí bezplatný open-source H2O OpenThis platforma byla navržena pro programovací jazyky jako python, R & Java od H2O.ai. Nabízí také nástroje potřebné k analýze datových sad v souborových systémech a cloudu Apache Hadoop. Společnost H2O.ai sídlí v Mountain View v Kalifornii. a nabízí bezplatné open-source H2O Open Source Machine Learning (H2O, Sparkling Water a H2O4GPU) a komerční produkt s názvem H2O Driverless AI. Komponenty H2O.ai jsou vysoce optimalizovány a paralelizovány pro vícejádrové a multinodové konfigurace centrální procesorové jednotky.
Závěr
Tento článek poskytuje stručný úvod do strojových vzdělávacích platforem. Strojové učení může být technikou trénovaných strojů pod dohledem nebo bez dozoru, aby vykonával činnosti trochu rychleji a lépe než průměrný člověk. Pokud jde o vývoj vlastních modelů strojového učení, máte na výběr z různých vývojových jazyků, IDE a platforem. Tento článek poskytuje nejlepší platformy, které může uživatel použít; může to být platforma založená na cloudu nebo produkci.
Doporučené články
Toto je průvodce platformou Machine Learning Platform. Zde diskutujeme o platformách strojového učení s funkcemi. Další informace naleznete také v následujícím článku -
- Metody strojového učení
- Metody strojového učení
- Architektura strojového učení
- Ztrátové funkce ve strojovém učení
- Druhy šifry
- Kompletní průvodce implementací neuronových sítí
- Jak vytvořit rozhodovací strom?