Въведение в платформата за машинно обучение
Машинното обучение е полето на обучение, което предлага на компютрите потенциал да учат, без да са изрично програмирани. Това прави компютрите подобни на хората. Моделът на машинно обучение е резултатът, генериран, след като тренирате алгоритмичната програма за машинно обучение с данни. След обучение, след като дадете модел със свързан вход, изходът се предоставя. В тази тема ще научим за платформата за машинно обучение.
Какво е платформа за машинно обучение?
Платформа за автоматизиране и ускоряване на жизнения цикъл на доставката на пророчески приложения, способна да обработва огромни данни, възприемайки машинно обучение или свързани процедури.
Няколко ключови идеи в това определение са:
- Ускорението е да се предизвика бърз и по-бърз жизнен цикъл на доставка с разделителна способност и допълнително да се забърза времето за изпълнение чрез усъвършенствани процедури като разпределени и изчисления в паметта.
- Добросъвестната задача, която информационният аналитик се състои от множество досадни и дълги задачи. Автоматизирането на тези задачи може да елиминира затрудненията на проектите, което позволява на организациите да доставят нови проекти, които бързо се разширяват, актуализират и получават повече задачи, като същевременно не увеличават персонала.
- Способността на платформа за машинно обучение на потребителите да обслужва и обработва огромни количества данни от добър вид източник.
- Тези платформи се фокусират върху осигуряването на пълния жизнен цикъл на доставяне на предсказуеми приложения, тъй като те не са съгласни с компютърните инструменти и библиотеките с кодове.
- Платформите за машинно обучение трябва да бъдат интегрирани, тъй като са добре организирани към софтуерни системни приложения, които са силно препоръчителни.
- Платформите за машинно обучение се концентрират върху подпомагането на търговията, за да знаят бъдещи резултати като способността на клиентите да пазаруват за дадена оферта или да отхвърлят транзакцията.
Платформи за машинно обучение
Полето на машинно обучение бързо се разраства. Ето защо е много важно да изберете подходящата платформа, която води до успеха на изграждането на модели, използвайки подходи от край до край. Ето списъка на платформите за машинно обучение.
1. Microsoft Azure
Инструмент за машинно обучение на Microsoft Azure позволява на разработчиците да изграждат моделите. Той предлага SDK и услуги за бързо подготвяне на информация, обучение и внедряване на модели за машинно обучение. Подобрете производителността и цените с автомобилен шифър и тръбопроводи. Използвайте тези възможности с рамки с отворен код Python, като PyTorch, Tensor Flow и scikit-learn.
Характеристика
- Той използва Azure Machine Learning Studio като свой интерфейс, като има среда за влачене и пускане за изграждане на модели.
- Той има автоматизирани програми за стартиране на дървета с решения, дълбоки невронни мрежи, класификация и регресия.
- Той позволява да се качват само огромните набори от данни в облака Azure, но не и по-малките масиви данни от нито един от доставчиците на услуги.
- Той предлага стандартни и безплатни версии с ограничени функции.
2. IBM Watson
IBM Watson платформата е разработена както за разработчици, така и за потребители с много AI инструменти. Той предоставя системни програми и запитвания, прогнозиране и сглобяване на инструменти за създаване на работни книги. Тя позволява мощни информационни визуализации, които са подпомогнати с влачене и спускане, за да създават модели.
Характеристика
- Преден интерфейс с помощта на SPSS Graphical Analytics.
- Информацията и прогнозите трябва да се съхраняват в IBM Bluemix.
- Услугите, които са фокусирани върху корпоративни клиенти, помагат за създаването на базирани на ML приложения, използвайки API конектори.
- Те са платими и дори безплатните версии са налични.
3. Амазонка
Платформата Amazon Machine Learning предлага готови и просто достъпни модели за прогнозиране за всеки разработчик, въпреки че те нямат представа за науката за данни. Моделът на изплащане, който изисква много по-малко инвестиции в хардуерни или софтуерни пакети, превърна Amazon в един от най-простите доставчици на ML платформа, за който кандидатът ще се регистрира. Разработчиците могат да използват AI инструментариите, предоставяни от AWS (Amazon web services), които включват също Amazon Lex и Amazon Polly.
Характеристика
- Той използва таблото на Amazon Machine Learning и потребителския интерфейс на Amazon.
- Информацията трябва да се съхранява в асоцииран AWS акаунт като S3, Redshift и RDS.
- Работи по модел на изплащане и за кардинални прогнози за партиди цени като цяло по-малко от десет цента.
4. ai-one
Използвайки ai-one платформа, разработчиците ще произвеждат интелигентни асистенти, които лесно ще бъдат внедрени в почти всяко софтуерно приложение. Списъкът с инструменти включва ресурси API за програмисти, библиотека с документи и строителни агенти, които ще бъдат използвани за превръщането на информацията в набори от правила, които поддържат ML и AI структури.
5. Apache PredictionIO
Това е стек с отворен код, който също има сървър с отворен код за машинно обучение, проектиран отгоре, трябва да разгледа Apache PredictionIO е най-простият начин за създаване на пророчески двигатели, които ще отговарят на всяка задача за машинно обучение. В допълнение към сървъра за събития и следователно и самата платформа, Apache PredictionIO допълнително включва галерия с модели.
6. Н2О
Тази платформа е създадена за програмиране на езици като python, R & Java от H2O.ai. Той съвместно предлага инструменти, необходими за анализиране на набори от данни във файловите системи на Apache Hadoop и cloud.H2O.ai е предсказан в Mountain View, CA. и предлага безплатната платформа с отворен код H2O OpenThis, предназначена за езици за програмиране като python, R & Java от H2O.ai. Той също така предлага инструменти, необходими за анализ на наборите от данни във файловите системи на Apache Hadoop и облака. H2O.ai е базиран в Mountain View, CA. и предлага безплатен H2O с отворен код Машинно обучение с отворен код (H2O, газирана вода и H2O4GPU) и търговски продукт, наречен H2O Driverless AI. Компонентите на H2O.ai са високо оптимизирани и паралелизирани за конфигурации на многоядрен и многоноден централен процесор.
заключение
Тази статия дава кратко въведение към платформите за машинно обучение. Машинното обучение може да бъде контролирана или неуправляема техника на тренировъчни машини за изпълнение на дейностите малко по-бързо и по-добре от средностатистически човек. Когато става въпрос за разработката на ваши собствени модели на машинно обучение, има избор на различни езици за разработка, IDE и платформи. Тази статия дава най-добрите платформи, които потребителят може да използва; тя може да бъде или облачна или производствена платформа.
Препоръчителни статии
Това е ръководство за платформата за машинно обучение. Тук обсъждаме платформите за машинно обучение с функциите. Можете също да разгледате следната статия, за да научите повече -
- Методи за машинно обучение
- Методи за машинно обучение
- Архитектура на машинно обучение
- Функции за загуба при машинно обучение
- Видове шифър
- Пълно ръководство за внедряване на невронни мрежи
- Как да създадете дърво на решения?