11 najpopularniejszych narzędzi oprogramowania do uczenia maszynowego w 2021 r

11 most popular machine learning software tools 2021

Lista i porównanie najlepiej płatnych oraz darmowych narzędzi do uczenia maszynowego typu open source:

Co to jest uczenie maszynowe?

Z pomocą systemów uczenia maszynowego możemy badać dane, uczyć się na nich i podejmować decyzje. Uczenie maszynowe obejmuje algorytmy, a biblioteka uczenia maszynowego to zestaw algorytmów.

Gdzie używamy uczenia maszynowego w naszym codziennym życiu? Przeanalizujmy kilka przykładów, aby zobaczyć odpowiedź na to pytanie.

Czego się nauczysz:

• Prawdziwe przykłady uczenia maszynowego
• W jaki sposób pomaga nam uczenie maszynowe?
• Rodzaje uczenia maszynowego
  • 1) Nadzorowane uczenie maszynowe
  • # 2) Uczenie maszynowe bez nadzoru
  • # 3) Wzmacniające uczenie maszynowe
• Ponad 10 najpopularniejszych narzędzi oprogramowania do uczenia maszynowego
  • Wykres porównania
  • # 1) Scikit-learn
  • # 2) PyTorch
  • # 3) TensorFlow
  • # 4) Ustaw
  • # 5) KNIME
  • # 6) Colab
  • # 7) Apache Mahout
  • # 8) Accord.Net
  • # 9) Shogun
  • # 10) Keras.io
  • # 11) Rapid Miner
• Wniosek
  • rekomendowane lektury

Prawdziwe przykłady uczenia maszynowego

Poniżej podano kilka rzeczywistych przykładów ML:

Przykład 1:

Jeśli korzystałeś z Netflix, musisz wiedzieć, że poleca Ci filmy lub programy do oglądania na podstawie tego, co oglądałeś wcześniej. Uczenie maszynowe służy do tego zalecenia i do wybierania danych, które pasują do Twojego wyboru. Wykorzystuje wcześniejsze dane.

Przykład 2:

Drugim przykładem byłby Facebook.

Kiedy prześlesz zdjęcie na Facebooka, może rozpoznać osobę na tym zdjęciu i zaproponować Ci, wspólnych znajomych. ML jest używany do tych prognoz. Korzysta z danych, takich jak lista znajomych, dostępne zdjęcia itp. I na tej podstawie tworzy prognozy.

Przykład 3:

Trzecim przykładem jest oprogramowanie, które pokazuje, jak będziesz wyglądać, gdy będziesz starszy. To przetwarzanie obrazu wykorzystuje również uczenie maszynowe.

To wszystko przykłady, które pomagają nam zrozumieć, jak wykorzystywane jest uczenie maszynowe. ML jest do pewnego stopnia podobny do AI, jednak istnieje różnica między nimi. Jest to związane z eksploracją danych.

W jaki sposób pomaga nam uczenie maszynowe?

Pomaga dzięki potężnemu przetwarzaniu.

Dzięki uczeniu maszynowemu systemy podejmują lepsze decyzje, z dużą szybkością i w większości przypadków są dokładne. Korzystanie z tej techniki jest niedrogie i umożliwia analizę dużych i złożonych zestawów danych.

Rodzaje uczenia maszynowego

Poniżej wymieniono różne typy:

• Nadzorowane
• Bez nadzoru
• Wzmocnienie

Zobaczmy szczegółowo każdy typ wraz z przykładem.

1) Nadzorowane uczenie maszynowe

Wcześniejsze dane są wykorzystywane do prognozowania w nadzorowanym uczeniu maszynowym.

Przykład nadzorowanego uczenia maszynowego to filtrowanie spamu w wiadomościach e-mail. Wszyscy używamy Gmaila, Yahoo lub Outlooka. Algorytmy uczenia maszynowego służą do określania, który e-mail jest spamem, a który nie.

Na podstawie poprzednich danych, takich jak otrzymane e-maile, dane, których używamy itp., System prognozuje wiadomość e-mail, czy jest to spam, czy nie. Te przewidywania mogą nie być doskonałe, ale w większości przypadków są dokładne.

Klasyfikacja i regresja to algorytmy ML objęte nadzorowaną ML.

# 2) Uczenie maszynowe bez nadzoru

Uczenie maszynowe bez nadzoru znajduje ukryte wzorce.

Wcześniej widzieliśmy przykład Facebooka ( Przykład 2 ). To jest przykład uczenia maszynowego bez nadzoru. Algorytmy klastrowania i asocjacji należą do tego typu uczenia maszynowego.

# 3) Wzmacniające uczenie maszynowe

Uczenie maszynowe ze wzmocnieniem służy do poprawy lub zwiększenia wydajności.

Przyjrzyjmy się kilku przykładom wyżej wymienionych algorytmów.

• Klasyfikacja: Filtrowanie spamu w wiadomościach e-mail.
• Regresja: Algorytmy te uczą się również na podstawie poprzednich danych, takich jak algorytmy klasyfikacji, ale dają nam wartość jako wynik. Przykład: Prognoza pogody - ile będzie tam deszczu?
• Grupowanie: Algorytmy te wykorzystują dane i dają wynik w postaci klastrów danych. Przykład: Ustalanie cen domu / działki na określonym obszarze (położenie geograficzne).
• Stowarzyszenie: Kiedy kupujesz produkty w witrynach sklepowych, system rekomenduje inny zestaw produktów. Do tego zalecenia używane są algorytmy asocjacyjne

Chodzi o uczenie maszynowe. Przyjrzyjmy się teraz najlepszemu oprogramowaniu do systemów uczących się.

=> Skontaktuj się z nami zasugerować listę tutaj.

Ponad 10 najpopularniejszych narzędzi oprogramowania do uczenia maszynowego

Na rynku dostępnych jest kilka programów do uczenia maszynowego. Wymienione poniżej są najpopularniejszymi spośród nich.

Wykres porównania

Zaczynajmy!!

jak stworzyć nową listę w java

# 1) Scikit-learn

Scikit-learn służy do tworzenia systemów uczących się w języku Python. Udostępnia bibliotekę dla języka programowania Python.

Funkcje:

• Pomaga w eksploracji danych i analizie danych.
• Zapewnia modele i algorytmy klasyfikacji, regresji, grupowania, redukcji wymiarów, wyboru modelu i przetwarzania wstępnego.

Plusy:

• Dostarczana jest zrozumiała dokumentacja.
• Podczas wywoływania obiektów można zmieniać parametry dowolnego algorytmu.

Koszt narzędzia / szczegóły planu: Darmowy.

Oficjalna strona internetowa: scikit-learn

# 2) PyTorch

PyTorch to oparta na Torch biblioteka do uczenia maszynowego w języku Python. Latarka to platforma obliczeniowa oparta na Lua, język skryptowy i biblioteka uczenia maszynowego.

Funkcje:

• Pomaga w budowaniu sieci neuronowych poprzez moduł Autograd.
• Zapewnia różnorodne algorytmy optymalizacyjne do budowy sieci neuronowych.
• PyTorch może być używany na platformach chmurowych.
• Zapewnia rozproszone szkolenia, różne narzędzia i biblioteki.

Plusy:

• Pomaga w tworzeniu wykresów obliczeniowych.
• Łatwość użytkowania dzięki hybrydowemu front-endowi.

Koszt narzędzia / szczegóły planu: Darmowy

Oficjalna strona internetowa: Pytorch

# 3) TensorFlow

TensorFlow udostępnia bibliotekę JavaScript, która pomaga w uczeniu maszynowym. Interfejsy API pomogą Ci w tworzeniu i trenowaniu modeli.

Funkcje:

• Pomaga w szkoleniu i budowaniu modeli.
• Możesz uruchomić swoje istniejące modele za pomocą TensorFlow.js, który jest konwerterem modeli.
• Pomaga w sieci neuronowej.

Plusy:

• Możesz go używać na dwa sposoby, np. Przez tagi skryptów lub instalując przez NPM.
• Może nawet pomóc w ocenie ludzkiej pozycji.

Cons:

czym jest zarządzanie danymi testowymi w testowaniu oprogramowania

• Trudno się tego nauczyć.

Koszt narzędzia / szczegóły planu: Darmowy

Oficjalna strona internetowa: Tensorflow

# 4) Ustaw

Te algorytmy uczenia maszynowego pomagają w eksploracji danych.

Funkcje:

• Przygotowywanie danych
• Klasyfikacja
• Regresja
• Grupowanie
• Wizualizacja i
• Stowarzyszenie rządzi wydobyciem.

Plusy:

• Zapewnia kursy online do celów szkoleniowych.
• Łatwe do zrozumienia algorytmy.
• Jest to również dobre dla studentów.

Cons:

• Dostępnych jest niewiele dokumentacji i pomocy online.

Koszt narzędzia / szczegóły planu: Darmowy

Oficjalna strona internetowa: Waikato-weka

# 5) KNIME

KNIME to narzędzie do analityki danych, raportowania i platformy integracyjnej. Wykorzystując koncepcję przetwarzania danych, łączy różne komponenty do uczenia maszynowego i eksploracji danych.

Funkcje:

• Może integrować kod języków programowania, takich jak C, C ++, R, Python, Java, JavaScript itp.
• Może być używany do wywiadu gospodarczego, analizy danych finansowych i CRM.

Plusy:

• Może działać jako alternatywa SAS.
• Jest łatwy do wdrożenia i instalacji.
• Łatwe do nauki.

Cons:

• Trudne do zbudowania skomplikowanych modeli.
• Ograniczone możliwości wizualizacji i eksportu.

Koszt narzędzia / szczegóły planu: Darmowy

Oficjalna strona internetowa: KNIME

# 6) Colab

Google Colab to usługa w chmurze, która obsługuje język Python. Pomoże Ci w budowaniu aplikacji do uczenia maszynowego z wykorzystaniem bibliotek PyTorch, Keras, TensorFlow i OpenCV

Funkcje:

• Pomaga w edukacji maszynowej.
• Wspomaga badania nad uczeniem maszynowym.

Plusy:

• Możesz go używać z dysku Google.

Koszt narzędzia / szczegóły planu: Darmowy

Oficjalna strona internetowa: glin

# 7) Apache Mahout

Apache Mahout pomaga matematykom, statystykom i naukowcom zajmującym się danymi w wykonywaniu ich algorytmów.

Funkcje:

• Zapewnia algorytmy dla preprocesorów, regresji, grupowania, rekomendujących i rozproszonej algebry liniowej.
• Biblioteki Java są dołączone do typowych operacji matematycznych.
• Jest zgodny z rozkładem algebry liniowej.

Plusy:

• Działa w przypadku dużych zbiorów danych.
• Prosty
• Rozciągliwy

Cons:

• Potrzebuje bardziej pomocnej dokumentacji.
• Brakuje niektórych algorytmów.

Koszt narzędzia / szczegóły planu: Darmowy

Oficjalna strona internetowa: Mahout - Apache

# 8) Accord.Net

Accord.Net zapewnia biblioteki uczenia maszynowego do przetwarzania obrazu i dźwięku.

Funkcje:

Zapewnia algorytmy:

• Numeryczna algebra liniowa.
• Optymalizacja numeryczna
• Statystyka
• Sztuczne sieci neuronowe.
• Przetwarzanie obrazu, dźwięku i sygnału.
• Zapewnia również obsługę bibliotek wykresów i wizualizacji.

Plusy:

• Biblioteki są udostępniane z kodu źródłowego, a także poprzez instalator plików wykonywalnych i menedżera pakietów NuGet.

Cons:

• Obsługuje tylko. Obsługiwane języki .NET.

Koszt narzędzia / szczegóły planu: Darmowy

Oficjalna strona internetowa: Accord.net

# 9) Shogun

Shogun zapewnia różne algorytmy i struktury danych do uczenia maszynowego. Te biblioteki uczenia maszynowego są używane do badań i edukacji.

Funkcje:

• Zapewnia maszyny wektorów pomocniczych do regresji i klasyfikacji.
• Pomaga we wdrażaniu modeli Hidden Markov.
• Oferuje obsługę wielu języków, takich jak - Python, Octave, R, Ruby, Java, Scala i Lua.

Plusy:

• Może przetwarzać duże zbiory danych.
• Łatwy w użyciu.
• Zapewnia dobrą obsługę klienta.
• Oferuje dobre cechy i funkcjonalności.

Koszt narzędzia / szczegóły planu: Darmowy

Oficjalna strona internetowa: Shogun

# 10) Keras.io

Keras to API dla sieci neuronowych. Pomaga w przeprowadzaniu szybkich badań i jest napisany w Pythonie.

Funkcje:

• Może być używany do łatwego i szybkiego prototypowania.
• Obsługuje sieci konwolucyjne.
• Wspomaga powtarzające się sieci.
• Obsługuje połączenie dwóch sieci.
• Można go uruchomić na CPU i GPU.

Plusy:

• Przyjazny użytkownikowi
• Modułowe
• Rozciągliwy

Cons:

• Aby używać Keras, musisz potrzebować TensorFlow, Theano lub CNTK.

Koszt narzędzia / szczegóły planu: Darmowy

Oficjalna strona internetowa: Ciężko

# 11) Rapid Miner

brama domyślna niedostępna w systemie Windows 10 2019

Rapid Miner zapewnia platformę do uczenia maszynowego, głębokiego uczenia się, przygotowywania danych, eksploracji tekstu i analiz predykcyjnych. Może być używany do badań, edukacji i rozwoju aplikacji.

Funkcje:

• Poprzez GUI pomaga w projektowaniu i wdrażaniu analitycznych przepływów pracy.
• Pomaga w przygotowaniu danych.
• Wizualizacja wyników.
• Walidacja i optymalizacja modeli.

Plusy:

• Rozszerzalny za pomocą wtyczek.
• Łatwy w użyciu.
• Nie są wymagane żadne umiejętności programistyczne.

Cons:

• Narzędzie jest kosztowne.

Koszt narzędzia / szczegóły planu :

Ma cztery plany:

• Bezpłatny plan
• Mały: 2500 USD rocznie.
• Średni: 5000 USD rocznie.
• Duży: 10000 USD rocznie.

Oficjalna strona internetowa: Rapid Miner

Wniosek

W tym artykule szczegółowo omówiliśmy uczenie maszynowe i najlepsze oprogramowanie do uczenia maszynowego.

Wybór narzędzia zależy od wymagań dotyczących algorytmu, poziomu wiedzy i ceny narzędzia. Biblioteka uczenia maszynowego powinna być łatwa w użyciu.

Większość z tych bibliotek jest bezpłatna, z wyjątkiem Rapid Miner. TensorFlow jest bardziej popularny w uczeniu maszynowym, ale ma krzywą uczenia się. Scikit-learn i PyTorch to również popularne narzędzia do uczenia maszynowego i oba obsługują język programowania Python. Keras.io i TensorFlow są dobre dla sieci neuronowych.

Mam nadzieję, że z tego artykułu informacyjnego zdobyłeś ogromną wiedzę na temat narzędzi uczenia maszynowego.

rekomendowane lektury

• Najlepsze narzędzia do testowania oprogramowania 2021 (Narzędzia do automatyzacji testów QA)
• Wydobywanie danych kontra uczenie maszynowe, sztuczna inteligencja kontra uczenie głębokie
• 11 najpotężniejszych narzędzi oprogramowania do cyberbezpieczeństwa w 2021 r
• 11 najlepszych narzędzi ITSM (oprogramowanie do zarządzania usługami IT) w 2021 r
• 11 Najlepsze oprogramowanie szkoleniowe online do bezproblemowego szkolenia w 2021 roku
• 10 najpopularniejszych narzędzi do testowania regresji w 2021 r
• Jak zainstalować i używać maszyny wirtualnej VMWare w testowaniu oprogramowania
• 10 najlepszych programów do sztucznej inteligencji (recenzje oprogramowania AI w 2021 r.)