Úvod do softwaru pro strojové učení
Machine Learning je vědecká aplikace založená na AI (Artificial Intelligence), která umožňuje počítačovému systému učit se, vykonávat určitý úkol a vylepšovat získané zkušenosti, aniž by ho ve skutečnosti programovala výhradně. Algoritmy strojového učení se používají v každodenních cvičeních, jako je vyhledávač, rozpoznávání obrazu a řeči, diagnostika zdravotnictví atd. Tyto algoritmy potřebují k provádění a provádění určitých akcí určitý software a nástroje. Software Machine Learning má vlastní sadu nástrojů, knihoven a zdrojů pro vývoj aplikací, které dokáží replikovat lidské chování s inteligentními stroji a aplikacemi. Software, který budeme zvýrazňovat, se odráží níže.
Druhy softwaru pro strojové učení
Na trhu je spousta softwaru Machine Learning. Některé programy mají své exkluzivní a jedinečné funkce. Zároveň existují některé nástroje, které jsou poměrně lepší. Mnoho podniků začalo používat technologii pro zvýšení jejich návratnosti investic (návratnost investic). Jelikož je strojové učení součástí umělé inteligence (umělé inteligence), jsou stroje trénovány od výsledku nebo vzorce k autonomnímu vývoji nových změn. Některé typy softwaru pro strojové učení jsou - Azure Machine Learning Studio, Shogun, Apache Mahout, Apache Spark MLlib, IBM Watson Machine Learning, RapidMinor, Weka, Google Cloud ML Engine, Pytroch, Obrázek Osm, Krab, Microsoft Cognitive Toolkit, Torch, atd. Pojďme se blíže podívat na některé špičkové a nejpoužívanější software, na které se odborníci Machine Learning spoléhají.
Nejlepší software pro strojové učení
Níže jsou uvedeny různé programy pro strojové učení:
1. Google Cloud ML Engine
Google Cloud Machine Learning Engine je jednou z oblíbených aplikací pro školení, analýzu a hluboké učení.
2. Azure ML Studio
Jedná se o bez kódu, drag and drop řešení pro odborníky ML pro pohodlné použití od společnosti Microsoft.
3. IBM Watson Machine Learning
Díky provozu modelu s otevřeným zdrojovým kódem pomáhá vědcům a vývojářům dat urychlit aplikace AI a Machine Learning.
4. TensorFlow
Jedná se o nový open-source framework vydaný v roce 2015 a jeho provoz není složitý a lze jej také nasadit na různých platformách. Vytvořeno společností Google, TensorFlow je k dispozici pro Python, C ++, Java, Rust atd.
5. Microsoft Cognitive Toolkit
Nově zavedené řešení AI společnosti Microsoft může trénovat stroj s jeho algoritmy pro hluboké učení, aby se chovaly jako lidský mozek a tvář. Dokáže zpracovávat data z Pythonu, C ++ atd.
6. Theano
Jedná se o otevřenou knihovnu založenou na Pythonu pro algoritmy pro hluboké učení, která urychluje nasazení strojového učení. Theano je schopno posunout datové struktury na další úroveň díky integraci knihoven Python, jako jsou NumPy, Pandas a některé nativní programy.
7. Pochodeň
Tato typická starší knihovna strojového učení fascinuje flexibilitu a rychlost operací při nasazování projektů strojového učení.
8. Apache Spark MLlib
Apache Spark je důvěryhodný nástroj strojového učení pro pokročilé strojové učení a hluboké učení. Jedná se o bezproblémovou, škálovatelnou platformu, která může být integrována s Hadoop pro lepší výsledky z algoritmů. Klasifikace, regrese, podpora přechodu, rozhodovací stromy, LDA atd. Jsou některé z algoritmů podporujících MLlib.
9. Pytorch
Pytorch je vyvinut společností Facebook pro pokročilé hluboké učení pomocí Neural Networks a Tensors. Bylo zjištěno, že vědci z celého světa používají Pytorch pro dynamické grafické znázornění a techniky modrotisku.
10. Ideas2T Technologies
Nástroj Ideas2T, na rozdíl od jiných, má jedinečnou vlastnost, která může náborářům pomoci najmout správné kandidáty na základě jejich životopisu prostřednictvím strojového učení. Je to průnik pro začínající podniky, podniky a obchodní domy díky svým špičkovým a pokročilým algoritmům.
Přednosti softwaru pro strojové učení
Machine Learning, podmnožina AI, která pomáhá zkoumat a učit se z dat a přijímat z nich určitá rozhodnutí. Je schopen poskytovat rozhodnutí a doporučení vysokou rychlostí s přesností. Software ML je tedy velmi populární. Zajímavé je, že jsou také levné. Strojové učení i umělá inteligence pracují na velkých a složitých souborech dat, aby vizualizovaly a učinily dokonalá rozhodnutí. Několik příkladů je uvedeno níže:
- Facebook: Když nahrajeme fotografii na Facebook, rozpozná osobu ze stejné fotografie a navrhne vzájemné přátelství. Takto ML funguje.
- Netflix: Netflix někdy zasílá návrhy webových show nebo filmů na základě toho, co jsme sledovali dříve. Strojové učení se v zásadě používá k výběru dat na základě výběru.
Obchodní subjekty a organizace používají správný pár algoritmu s určitým nástrojem a vytvářejí modely strojového učení na základě učení z dat. Pomáhá podnikům efektivněji pracovat na vytváření špičkových modelů za nízkou cenu. Software Machine Learning pomáhá v automatizaci analýzy dat, což snižuje pracovní sílu a činí jej nákladově efektivní. Tento proces je docela iterativní a škálovatelný.
Existuje několik dalších aplikací, kde se ML používá v každodenním životě. Některé oblasti, ve kterých je ML software používán efektivně, jsou následující:
- Finanční služby : Finanční sektor to používá k identifikaci poznatků o investicích, obchodování a dokonce i zjišťování finančních rizik.
- Marketing a prodej : Různé společnosti a jiná podobná zařízení používají software Machine Learning k analýze historie nákupů a podle toho doporučují zákazníkům.
- Zdravotní péče : Elektronické nositelné nosiče a senzory se dnes v široké míře používají. Senzory v těchto nositelkách poskytují údaje o krevním tlaku, srdečním rytmu a další důležité informace týkající se zdraví v reálném čase.
- Doprava : Software Machine Learning analyzuje historii cest a trasy a identifikuje případné problémy, aby pomohl zákazníkům / cestujícím v budoucnu odhlásit se z rizikových oblastí.
- Vláda : Některé vládní agentury používají nástroje ML k získání přehledů, aby minimalizovaly náklady a zvýšily účinnost svých operací.
- Oil & Gas : Machine Learning se nejčastěji používá v energetických odvětvích. Pomáhá analyzovat stávající a nové zdroje energie pro průzkum a distribuci. Mnoho ropných agentur ve vládním i soukromém sektoru přijalo tyto techniky.
Závěr
Strojové učení a umělá inteligence mají mezi moderními generacemi široké a široké využití a stále se rozšiřují. Proto nebude správné se domnívat, že software Machine Learning provádí akce ze sady vstupních dat a hraje velkou roli při poskytování poznatků ze surových dat ke zlepšení komerčních a jiných cílů.
Doporučené články
Toto je průvodce softwarem pro strojové učení. Zde diskutujeme úvod a 10 nejvýznamnějších programů strojového učení spolu s jejich výhodami. Další informace naleznete také v následujících článcích
- Co je to Výztužná výuka?
- Druhy algoritmů strojového učení
- Úvod do internetu věcí
- Aplikace strojového učení
- Jak vytvořit rozhodovací strom?
- Průvodce rozhodovacím stromem při těžbě dat