11 najpopulárnejších softvérových nástrojov pre strojové učenie v roku 2021

11 most popular machine learning software tools 2021

Zoznam a porovnanie najlepšie platených a bezplatných nástrojov strojového učenia s otvoreným zdrojom:

Čo je to strojové učenie?

Pomocou systémov strojového učenia môžeme skúmať údaje, učiť sa z nich a robiť rozhodnutia. Strojové učenie zahŕňa algoritmy a knižnica strojového učenia je zväzok algoritmov.

Kde využívame strojové učenie v každodennom živote? Pozrime sa na niektoré príklady, aby sme videli odpoveď na túto otázku.

Čo sa dozviete:

• Skutočné príklady strojového učenia
• Ako nám pomáha Machine Learning?
• Typy strojového učenia
  • # 1) Kontrolované strojové učenie
  • # 2) Strojové učenie bez dozoru
  • # 3) Posilnenie strojového učenia
• 10+ najobľúbenejších softvérových nástrojov na strojové učenie
  • Porovnávacia tabuľka
  • # 1) Scikit-uč sa
  • # 2) PyTorch
  • # 3) TensorFlow
  • # 4) Nastaviť
  • # 5) KNIME
  • # 6) Colab
  • # 7) Apache Mahout
  • # 8) Accord.Net
  • # 9) Shogun
  • # 10) Keras.io
  • # 11) Rapid Miner
• Záver
  • Odporúčané čítanie

Skutočné príklady strojového učenia

Ďalej uvádzame niektoré skutočné príklady ML:

Príklad 1:

Ak ste používali Netflix, musíte vedieť, že vám odporúča niektoré filmy alebo programy na sledovanie na základe toho, čo ste pozerali skôr. Pre toto odporúčanie sa používa strojové učenie a na výber údajov, ktoré zodpovedajú vášmu výberu. Používa predchádzajúce údaje.

Príklad 2:

Druhým príkladom by bol Facebook.

Keď nahráte fotografiu na Facebook, dokáže rozpoznať osobu na tejto fotografii a navrhne vám, spoločných priateľov. Pre tieto predpovede sa používa ML. Používa údaje, ako je váš zoznam priateľov, dostupné fotografie atď., A na základe toho vytvára predpovede.

Príklad 3:

Tretím príkladom je softvér, ktorý ukazuje, ako budete vyzerať, keď zostarnete. Toto spracovanie obrazu tiež využíva strojové učenie.

To všetko je niekoľko príkladov, ktoré nám pomáhajú pochopiť, ako sa používa strojové učenie. ML je do istej miery podobný AI, je však medzi nimi rozdiel. Súvisí to s dolovaním údajov.

Ako nám pomáha Machine Learning?

Pomáha to prostredníctvom výkonného spracovania.

Pomocou strojového učenia robia systémy lepšie rozhodnutia vysokou rýchlosťou a väčšinou sú presné. Používanie tejto techniky je lacné a môže analyzovať veľké a zložité súbory údajov.

Typy strojového učenia

Nižšie sú uvedené rôzne typy:

• Pod dozorom
• Bez dozoru
• Výstuž

Pozrime sa na každý typ podrobne spolu s príkladom.

# 1) Kontrolované strojové učenie

Doterajšie údaje sa používajú na predpovedanie v supervidovanom strojovom učení.

Príklad kontrolovaného strojového učenia je filtrovanie spamu e-mailov. Všetci používame služby Gmail, Yahoo alebo Outlook. Pri rozhodovaní o tom, ktorý e-mail je spam, a ktorý nie, sa používajú algoritmy strojového učenia.

Na základe predchádzajúcich údajov, ako sú prijaté e-maily, údaje, ktoré používame atď., Systém predpovedá e-mail podľa toho, či ide o spam alebo nie. Tieto predpovede nemusia byť dokonalé, ale väčšinou sú presné.

Klasifikácia a regresia sú algoritmy ML, ktoré spadajú pod ML pod dohľadom.

# 2) Strojové učenie bez dozoru

Strojové učenie bez dozoru nachádza skryté vzory.

Predtým sme videli príklad Facebooku ( Príklad 2 ). Toto je príklad strojového učenia bez dozoru. Klastrové a asociačné algoritmy spadajú pod tento typ strojového učenia.

# 3) Posilnenie strojového učenia

Posilnenie strojového učenia sa používa na zlepšenie alebo zvýšenie efektívnosti.

Pozrime sa na niektoré príklady vyššie uvedených algoritmov.

• Klasifikácia: Filtrovanie spamu e-mailov.
• Regresia: Tieto algoritmy sa tiež učia z predchádzajúcich údajov, ako sú klasifikačné algoritmy, ale dávajú nám hodnotu ako výstup. Príklad: Predpoveď počasia - koľko tam bude pršať?
• Zhlukovanie: Tieto algoritmy používajú údaje a poskytujú výstup vo forme zhlukov údajov. Príklad: Rozhodovanie o cenách domu / pozemku v konkrétnej oblasti (geografická poloha).
• Združenie: Keď kupujete produkty z nákupných stránok, systém odporúča inú sadu produktov. Pre toto odporúčanie sa používajú asociačné algoritmy

Toto všetko je o strojovom učení. Teraz sa pozrime na najlepší softvér pre strojové učenie.

=> Kontaktuj nás navrhnúť zoznam tu.

10+ najobľúbenejších softvérových nástrojov na strojové učenie

Na trhu je k dispozícii niekoľko softvérov pre strojové učenie. Nižšie sú najobľúbenejšie z nich.

Porovnávacia tabuľka

Začnime!!

nájdi príkaz v unixe s príkladmi

# 1) Scikit-uč sa

Scikit-learn je pre vývoj strojového učenia v pythone. Poskytuje knižnicu pre programovací jazyk Python.

Vlastnosti:

• Pomáha pri dolovaní a analýze dát.
• Poskytuje modely a algoritmy pre klasifikáciu, regresiu, zhlukovanie, dimenzionálnu redukciu, výber modelu a predbežné spracovanie.

Klady:

• Poskytuje sa ľahko zrozumiteľná dokumentácia.
• Počas volania objektov je možné meniť parametre ktoréhokoľvek konkrétneho algoritmu.

Náklady na nástroj / podrobnosti plánu: Zadarmo.

Oficiálna web stránka: scikit-učiť sa

# 2) PyTorch

PyTorch je knižnica strojového učenia využívajúca pochodeň. Pochodeň je výpočtový rámec založený na Lua, skriptovací jazyk a knižnica strojového učenia.

Vlastnosti:

• Pomáha pri budovaní neurónových sietí prostredníctvom modulu Autograd.
• Poskytuje rôzne optimalizačné algoritmy pre vytváranie neurónových sietí.
• PyTorch možno použiť na cloudových platformách.
• Poskytuje distribuované školenie, rôzne nástroje a knižnice.

Klady:

• Pomáha pri vytváraní výpočtových grafov.
• Ľahké použitie vďaka hybridnej prednej časti.

Náklady na nástroj / podrobnosti plánu: zadarmo

Oficiálna web stránka: Pytorch

# 3) TensorFlow

TensorFlow poskytuje knižnicu JavaScript, ktorá pomáha pri strojovom učení. Rozhrania API vám pomôžu zostaviť a trénovať modely.

Vlastnosti:

• Pomáha pri školení a zostavovaní vašich modelov.
• Svoje existujúce modely môžete prevádzkovať pomocou nástroja TensorFlow.js, ktorý je prevádzačom modelov.
• Pomáha v neurónovej sieti.

Klady:

• Môžete ho použiť dvoma spôsobmi, t. J. Značkami skriptu alebo inštaláciou cez NPM.
• Môže dokonca pomôcť pri odhadovaní ľudskej pózy.

Zápory:

otázky a odpovede na pohovor s webovými službami

• Je ťažké sa to naučiť.

Náklady na nástroj / podrobnosti plánu: zadarmo

Oficiálna web stránka: Tensorflow

# 4) Nastaviť

Tieto algoritmy strojového učenia pomáhajú pri dolovaní údajov.

Vlastnosti:

• Príprava údajov
• Klasifikácia
• Regresia
• Zhlukovanie
• Vizualizácia a
• Asociácia riadi ťažbu.

Klady:

• Poskytuje online kurzy na školenie.
• Ľahko pochopiteľné algoritmy.
• Je to dobré aj pre študentov.

Zápory:

• Nie je k dispozícii veľa dokumentácie a online podpora.

Náklady na nástroj / podrobnosti plánu: zadarmo

Oficiálna web stránka: Waikato-weka

# 5) KNIME

KNIME je nástroj pre platformu pre analýzu, vykazovanie a integráciu údajov. Pomocou konceptu pipeline dát kombinuje rôzne komponenty pre strojové učenie a dolovanie dát.

Vlastnosti:

• Môže integrovať kód programovacích jazykov ako C, C ++, R, Python, Java, JavaScript atď.
• Môže byť použitý pre business inteligenciu, analýzu finančných údajov a CRM.

Klady:

• Môže fungovať ako alternatíva SAS.
• Je ľahké ho nasadiť a nainštalovať.
• Ľahko sa učiť.

Zápory:

• Je ťažké zostaviť komplikované modely.
• Obmedzené možnosti vizualizácie a exportu.

Náklady na nástroj / podrobnosti plánu: zadarmo

Oficiálna web stránka: KNIME

# 6) Colab

Google Colab je cloudová služba, ktorá podporuje Python. Pomôže vám pri vytváraní aplikácií strojového učenia pomocou knižníc PyTorch, Keras, TensorFlow a OpenCV.

Vlastnosti:

• Pomáha pri výučbe strojového učenia.
• Pomáha pri výskume strojového učenia.

Klady:

• Môžete ho použiť z disku Google.

Náklady na nástroj / podrobnosti plánu: zadarmo

Oficiálna web stránka: al

# 7) Apache Mahout

Apache Mahout pomáha matematikom, štatistikom a dátovým vedcom pri vykonávaní ich algoritmov.

Vlastnosti:

• Poskytuje algoritmy pre predprocesory, regresiu, klastrovanie, odporúčače a distribuovanú lineárnu algebru.
• Pre bežné matematické operácie sú zahrnuté knižnice Java.
• Nadväzuje na rámec distribuovanej lineárnej algebry.

Klady:

• Funguje to pre veľké súbory údajov.
• Jednoduché
• Rozšíriteľné

Zápory:

• Vyžaduje si užitočnú dokumentáciu.
• Niektoré algoritmy chýbajú.

Náklady na nástroj / podrobnosti plánu: zadarmo

Oficiálna web stránka: Mahout - Apache

# 8) Accord.Net

Accord.Net poskytuje knižnice strojového učenia na spracovanie obrazu a zvuku.

Vlastnosti:

Poskytuje algoritmy pre:

• Numerická lineárna algebra.
• Numerická optimalizácia
• Štatistika
• Umelé neurónové siete.
• Spracovanie obrazu, zvuku a signálu.
• Poskytuje tiež podporu pre knižnice grafov a vizualizácií grafov.

Klady:

• Knižnice sú prístupné zo zdrojového kódu a tiež prostredníctvom spustiteľného inštalátora a správcu balíkov NuGet.

Zápory:

• Podporuje iba. Sieťovo podporované jazyky.

Náklady na nástroj / podrobnosti plánu: zadarmo

Oficiálna web stránka: Accord.net

# 9) Shogun

Shogun poskytuje rôzne algoritmy a dátové štruktúry pre strojové učenie. Tieto knižnice strojového učenia sa používajú na výskum a vzdelávanie.

Vlastnosti:

• Poskytuje podporu vektorových strojov pre regresiu a klasifikáciu.
• Pomáha pri implementácii skrytých Markovových modelov.
• Ponúka podporu pre mnoho jazykov, napríklad - Python, Octave, R, Ruby, Java, Scala a Lua.

Klady:

• Môže spracovávať veľké súbory údajov.
• Jednoduché použitie.
• Poskytuje dobrú zákaznícku podporu.
• Ponúka dobré vlastnosti a funkcie.

Náklady na nástroj / podrobnosti plánu: zadarmo

Oficiálna web stránka: Shogun

# 10) Keras.io

Keras je API pre neurónové siete. Pomáha pri rýchlom výskume a je napísaný v jazyku Python.

Vlastnosti:

• Môže sa použiť na ľahké a rýchle prototypovanie.
• Podporuje konvolučné siete.
• Pomáha opakujúcim sa sieťam.
• Podporuje kombináciu dvoch sietí.
• Môže byť spustený na CPU a GPU.

Klady:

• Užívatelsky prívetivý
• Modulárny
• Rozšíriteľné

Zápory:

• Aby ste mohli používať Keras, musíte mať TensorFlow, Theano alebo CNTK.

Náklady na nástroj / podrobnosti plánu: zadarmo

Oficiálna web stránka: Ťažko

# 11) Rapid Miner

ako používať súbor jar

Rapid Miner poskytuje platformu pre strojové učenie, hlboké učenie, prípravu dát, dolovanie textu a prediktívne analýzy. Môže byť použitý pre výskum, vzdelávanie a vývoj aplikácií.

Vlastnosti:

• Prostredníctvom grafického používateľského rozhrania pomáha pri navrhovaní a implementácii analytických pracovných tokov.
• Pomáha pri príprave údajov.
• Výsledková vizualizácia.
• Validácia a optimalizácia modelu.

Klady:

• Rozšíriteľné prostredníctvom doplnkov.
• Jednoduché použitie.
• Nie sú potrebné žiadne programátorské schopnosti.

Zápory:

• Tento nástroj je nákladný.

Náklady na nástroj / podrobnosti plánu :

Má štyri plány:

• Plán zadarmo
• Malý: 2 500 dolárov ročne.
• Stredné: 5 000 dolárov ročne.
• Veľký: 10 000 dolárov ročne.

Oficiálna web stránka: Rapid Miner

Záver

V tomto článku sme podrobne preskúmali strojové učenie a špičkový softvér strojového učenia.

Výber nástroja závisí od vašich požiadaviek na algoritmus, úrovne vašej odbornosti a ceny nástroja. Knižnica strojového učenia by sa mala ľahko používať.

Väčšina z týchto knižníc je zadarmo okrem programu Rapid Miner. TensorFlow je populárnejší v strojovom učení, ale má krivku učenia. Scikit-learn a PyTorch sú tiež populárne nástroje pre strojové učenie a oba podporujú programovací jazyk Python. Keras.io a TensorFlow sú dobré pre neurónové siete.

Dúfam, že ste z tohto informačného článku získali nesmierne vedomosti o strojových učebných nástrojoch.

Odporúčané čítanie

• Najlepšie nástroje na testovanie softvéru 2021 (QA Test Automation Tools)
• Data Mining vs. Machine Learning vs. Artificial Intelligence vs. Deep Learning
• Top 11 najsilnejších softvérových nástrojov CyberSecurity v roku 2021
• 11 najlepších nástrojov ITSM (softvér na správu IT služieb) v roku 2021
• 11 najlepších online školiacich softvérov na bezproblémové školenie v roku 2021
• Top 10 najpopulárnejších nástrojov na regresné testovanie v roku 2021
• Ako nainštalovať a používať virtuálny stroj VMWare pri testovaní softvéru
• 10 najlepších softvérov na umelú inteligenciu (recenzie softvéru AI v roku 2021)