11 Najbolj priljubljenih orodij za strojno učenje v letu 2021

11 most popular machine learning software tools 2021

Seznam in primerjava najbolje plačanih in odprtokodnih brezplačnih orodij za strojno učenje:

Kaj je strojno učenje?

S pomočjo sistemov strojnega učenja lahko pregledujemo podatke, se iz njih učimo in sprejemamo odločitve. Strojno učenje vključuje algoritme, knjižnica strojnega učenja pa je sveženj algoritmov.

Kje v vsakdanjem življenju uporabljamo strojno učenje? Oglejmo si nekaj primerov, da bomo videli odgovor na to vprašanje.

Kaj se boste naučili:

• Resnični primeri strojnega učenja
• Kako nam pomaga strojno učenje?
• Vrste strojnega učenja
  • # 1) Nadzorovano strojno učenje
  • # 2) Nenadzorovano strojno učenje
  • # 3) Ojačanje strojnega učenja
• 10+ najbolj priljubljenih orodij za strojno učenje
  • Primerjalna tabela
  • # 1) Scikit-learn
  • # 2) PyTorch
  • # 3) TensorFlow
  • # 4) Set
  • # 5) KNIME
  • # 6) Colab
  • # 7) Apache Mahout
  • # 8) Accord.Net
  • # 9) Shogun
  • # 10) Keras.io
  • # 11) Rapid Miner
• Zaključek
  • Priporočeno branje

Resnični primeri strojnega učenja

Spodaj je nekaj resničnih primerov ML:

Primer 1:

Če ste uporabljali Netflix, morate vedeti, da vam priporoča nekaj filmov ali oddaj za ogled na podlagi tega, kar ste že gledali. Strojno učenje se uporablja za to priporočilo in za izbiro podatkov, ki ustrezajo vaši izbiri. Uporablja prejšnje podatke.

2. primer:

Drugi primer bi bil Facebook.

Ko naložite fotografijo na Facebook, lahko prepozna osebo na tej fotografiji in predlaga vas, skupne prijatelje. Za te napovedi se uporablja ML. Uporablja podatke, kot so seznam prijateljev, razpoložljive fotografije itd., In na podlagi tega daje napovedi.

3. primer:

Tretji primer je programska oprema, ki prikazuje, kako boste videti, ko se boste starali. Ta obdelava slik uporablja tudi strojno učenje.

Vse to je nekaj primerov, ki nam pomagajo razumeti, kako se uporablja strojno učenje. ML je do neke mere podoben AI, vendar obstaja razlika med njima. Povezan je z podatkovnim rudarjenjem.

Kako nam pomaga strojno učenje?

Pomaga z močno obdelavo.

S pomočjo strojnega učenja se sistemi z veliko hitrostjo in v večini primerov natančno odločajo. Uporaba te tehnike je poceni in lahko analizira velike in zapletene nabore podatkov.

Vrste strojnega učenja

Spodaj so navedene različne vrste:

• Nadzorovan
• Brez nadzora
• Okrepitev

Oglejmo si vsako vrsto podrobno skupaj s primerom.

# 1) Nadzorovano strojno učenje

Pretekli podatki se uporabljajo za napovedovanje nadzorovanega strojnega učenja.

Primer nadzorovanega strojnega učenja je filtriranje neželene elektronske pošte. Vsi uporabljamo Gmail, Yahoo ali Outlook. Algoritmi strojnega učenja se uporabljajo za odločanje, katera e-pošta je vsiljena pošta in katera ne.

Na podlagi prejšnjih podatkov, kot so prejeta e-poštna sporočila, podatki, ki jih uporabljamo itd., Sistem za e-poštno sporočilo predvideva, ali gre za neželeno pošto. Te napovedi morda niso popolne, vendar so večino časa natančne.

Klasifikacija in regresija sta algoritma ML, ki spadata pod nadzorovani ML.

# 2) Nenadzorovano strojno učenje

Nenadzorovano strojno učenje najde skrite vzorce.

Prej smo videli primer Facebooka ( 2. primer ). To je primer strojnega učenja brez nadzora. Algoritmi grozdenja in združevanja spadajo pod to vrsto strojnega učenja.

# 3) Ojačanje strojnega učenja

Okrepitveno strojno učenje se uporablja za izboljšanje ali povečanje učinkovitosti.

Oglejmo si nekaj primerov zgoraj omenjenih algoritmov.

• Razvrstitev: Filtriranje neželene elektronske pošte.
• Regresija: Ti algoritmi se učijo tudi iz prejšnjih podatkov, kot so algoritmi za razvrščanje, vendar nam vrednost dajo kot rezultat. Primer: Vremenska napoved - koliko dežja bo?
• Grozdanje: Ti algoritmi uporabljajo podatke in dajejo izhodne podatke v obliki grozdov podatkov. Primer: Odločanje o cenah hiše / zemljišča na določenem območju (geografski položaj).
• Združenje: Ko kupujete izdelke na spletnih mestih za nakupovanje, sistem priporoča drug nabor izdelkov. Za to priporočilo so uporabljeni asociacijski algoritmi

Tu gre za strojno učenje. Zdaj pa si oglejmo vrhunsko programsko opremo za strojno učenje.

=> Kontaktiraj nas da predlagam seznam tukaj.

10+ najbolj priljubljenih orodij za strojno učenje

Na trgu je na voljo več programov za strojno učenje. Spodaj navedeni najbolj priljubljeni med njimi.

Primerjalna tabela

Začnimo!!

vprašanja za intervju za zagotavljanje kakovosti in odgovori za sveže

# 1) Scikit-learn

Scikit-learn je namenjen razvoju strojnega učenja v pythonu. Ponuja knjižnico za programski jezik Python.

Lastnosti:

• Pomaga pri rudarjenju podatkov in njihovi analizi.
• Ponuja modele in algoritme za klasifikacijo, regresijo, združevanje v gruče, dimenzijsko zmanjšanje, izbiro modela in predhodno obdelavo.

Prednosti:

• Na voljo je lahko razumljiva dokumentacija.
• Med klicanjem predmetov je mogoče spremeniti parametre za kateri koli določen algoritem.

Podrobnosti o stroških / načrtu orodja: Prost.

Uradna spletna stran: scikit-learn

# 2) PyTorch

PyTorch je knjižnica strojnega učenja Python, ki temelji na Torchu. Torch je računalniški okvir, ki temelji na Lua, skriptni jezik in knjižnica strojnega učenja.

Lastnosti:

• Pomaga pri gradnji nevronskih mrež prek modula Autograd.
• Ponuja različne algoritme za optimizacijo za gradnjo nevronskih mrež.
• PyTorch se lahko uporablja na oblačnih platformah.
• Ponuja porazdeljeno usposabljanje, različna orodja in knjižnice.

Prednosti:

• Pomaga pri ustvarjanju računskih grafov.
• Enostavnost uporabe zaradi hibridnega prednjega dela.

Podrobnosti o stroških / načrtu orodja: prost

Uradna spletna stran: Pytorch

# 3) TensorFlow

TensorFlow ponuja knjižnico JavaScript, ki pomaga pri strojnem učenju. API-ji vam bodo pomagali zgraditi in usposobiti modele.

Lastnosti:

• Pomaga pri usposabljanju in izdelavi vaših modelov.
• Obstoječe modele lahko zaženete s pomočjo TensorFlow.js, ki je pretvornik modelov.
• Pomaga v nevronski mreži.

Prednosti:

• Uporabite ga lahko na dva načina, to je s skriptnimi oznakami ali z namestitvijo prek NPM.
• Lahko celo pomaga pri oceni človeške poze.

Slabosti:

s čim odpreti datoteke xml

• Težko se je naučiti.

Podrobnosti o stroških / načrtu orodja: prost

Uradna spletna stran: Tensorflow

# 4) Set

Ti algoritmi strojnega učenja pomagajo pri rudarjenju podatkov.

Lastnosti:

• Priprava podatkov
• Razvrstitev
• Regresija
• Grozdanje
• Vizualizacija in
• Združenje pravi rudarstvo.

Prednosti:

• Ponuja spletne tečaje za usposabljanje.
• Preprosto razumljivi algoritmi.
• Dobro je tudi za študente.

Slabosti:

• Na voljo ni veliko dokumentacije in spletne podpore.

Podrobnosti o stroških / načrtu orodja: prost

Uradna spletna stran: Waikato-weka

# 5) KNIME

KNIME je orodje za analizo podatkov, poročanje in integracijsko platformo. Z uporabo koncepta cevovoda podatkov združuje različne komponente za strojno učenje in rudarjenje podatkov.

Lastnosti:

• Lahko integrira kodo programskih jezikov, kot so C, C ++, R, Python, Java, JavaScript itd.
• Uporablja se lahko za poslovno obveščanje, analizo finančnih podatkov in CRM.

Prednosti:

• Lahko deluje kot alternativa SAS.
• To je enostavno namestiti in namestiti.
• Enostaven za učenje.

Slabosti:

• Težko je zgraditi zapletene modele.
• Omejene možnosti vizualizacije in izvoza.

Podrobnosti o stroških / načrtu orodja: prost

Uradna spletna stran: KNIM

# 6) Colab

Google Colab je storitev v oblaku, ki podpira Python. Pomagal vam bo pri gradnji aplikacij za strojno učenje z uporabo knjižnic PyTorch, Keras, TensorFlow in OpenCV

Lastnosti:

• Pomaga pri izobraževanju o strojnem učenju.
• Pomaga pri raziskovanju strojnega učenja.

Prednosti:

• Uporabite ga lahko s svojega google pogona.

Podrobnosti o stroških / načrtu orodja: prost

Uradna spletna stran: al

# 7) Apache Mahout

Apache Mahout pomaga matematikom, statistikom in podatkovnim znanstvenikom pri izvajanju njihovih algoritmov.

Lastnosti:

• Ponuja algoritme za predhodne procesorje, regresijo, gručiranje, priporočila in porazdeljeno linearno algebro.
• Knjižnice Java so vključene za običajne matematične operacije.
• Sledi okvirju porazdeljene linearne algebre.

Prednosti:

• Deluje za velike nabore podatkov.
• Preprosto
• Razširljivo

Slabosti:

• Potrebuje več koristne dokumentacije.
• Manjkajo nekateri algoritmi.

Podrobnosti o stroških / načrtu orodja: prost

Uradna spletna stran: Mahout - Apače

# 8) Accord.Net

Accord.Net ponuja knjižnice strojnega učenja za obdelavo slik in zvoka.

Lastnosti:

Ponuja algoritme za:

• Numerična linearna algebra.
• Numerična optimizacija
• Statistika
• Umetne nevronske mreže.
• Obdelava slik, zvoka in signala.
• Ponuja tudi podporo za knjižnice za risanje in vizualizacijo grafov.

Prednosti:

• Knjižnice so na voljo v izvorni kodi in tudi prek izvršljivega namestitvenega programa in upravitelja paketov NuGet.

Slabosti:

• Podpira samo. Neto podprti jeziki.

Podrobnosti o stroških / načrtu orodja: prost

Uradna spletna stran: Accord.net

# 9) Shogun

Shogun ponuja različne algoritme in podatkovne strukture za strojno učenje. Te knjižnice strojnega učenja se uporabljajo za raziskave in izobraževanje.

Lastnosti:

• Zagotavlja podporne vektorske stroje za regresijo in klasifikacijo.
• Pomaga pri izvajanju modelov skritega Markova.
• Ponuja podporo za številne jezike, kot so Python, Octave, R, Ruby, Java, Scala in Lua.

Prednosti:

• Obdeluje lahko velike nabore podatkov.
• Enostaven za uporabo.
• Zagotavlja dobro podporo strankam.
• Ponuja dobre lastnosti in funkcionalnosti.

Podrobnosti o stroških / načrtu orodja: prost

Uradna spletna stran: Shogun

# 10) Keras.io

Keras je API za nevronske mreže. Pomaga pri hitrem raziskovanju in je napisan v jeziku Python.

Lastnosti:

• Uporablja se lahko za enostavno in hitro izdelavo prototipov.
• Podpira konvolucijska omrežja.
• Pomaga ponavljajočim se omrežjem.
• Podpira kombinacijo dveh omrežij.
• Lahko se izvaja na CPU in GPU.

Prednosti:

• Uporabniku prijazno
• Modularna
• Razširljivo

Slabosti:

• Če želite uporabljati Keras, potrebujete TensorFlow, Theano ali CNTK.

Podrobnosti o stroških / načrtu orodja: prost

Uradna spletna stran: Težko

# 11) Rapid Miner

življenjski cikel napak pri testiranju programske opreme

Rapid Miner ponuja platformo za strojno učenje, poglobljeno učenje, pripravo podatkov, besedilo in analizo napovedi. Uporablja se lahko za raziskave, izobraževanje in razvoj aplikacij.

Lastnosti:

• Prek GUI pomaga pri oblikovanju in izvajanju analitičnih delovnih tokov.
• Pomaga pri pripravi podatkov.
• Vizualizacija rezultata.
• Potrditev in optimizacija modelov.

Prednosti:

• Razširljivo z vtičniki.
• Enostaven za uporabo.
• Niso potrebne nobene programske spretnosti.

Slabosti:

• Orodje je drago.

Podrobnosti o stroških / načrtu orodja :

Ima štiri načrte:

• Brezplačen načrt
• Majhna: 2500 dolarjev na leto.
• Srednje: 5000 USD na leto.
• Velika: 10000 USD na leto.

Uradna spletna stran: Hitri rudar

Zaključek

V tem članku smo podrobno raziskali strojno učenje in vrhunsko programsko opremo za strojno učenje.

Izbira orodja je odvisna od vaše zahteve po algoritmu, vaše strokovnosti in cene orodja. Knjižnica strojnega učenja naj bo enostavna za uporabo.

Večina teh knjižnic je brezplačnih, razen Rapid Minerja. TensorFlow je bolj priljubljen pri strojnem učenju, vendar ima učno krivuljo. Scikit-learn in PyTorch sta tudi priljubljena orodja za strojno učenje in oba podpirata programski jezik Python. Keras.io in TensorFlow sta dobra za nevronske mreže.

Upam, da ste iz tega informativnega članka pridobili neizmerno znanje o orodjih za strojno učenje.

Priporočeno branje

• Najboljša orodja za testiranje programske opreme 2021 (QA Test Automation Tools)
• Data Mining Vs Machine Learning Vs Umetna inteligenca Vs Poglobljeno učenje
• 11 najbolj zmogljivih orodij za programsko opremo CyberSecurity leta 2021
• 11 najboljših orodij ITSM (programska oprema za upravljanje IT storitev) v letu 2021
• 11 najboljših spletnih programov za usposabljanje za brezskrbno usposabljanje v letu 2021
• 10 najbolj priljubljenih orodij za regresijsko testiranje leta 2021
• Kako namestiti in uporabljati virtualni stroj VMWare pri preizkušanju programske opreme
• 10 najboljših programov za umetno inteligenco (pregledi programske opreme AI leta 2021)