Въведение в софтуер за машинно обучение
Машинното обучение е научно приложение, базирано на AI (изкуствен интелект), което дава възможност на компютърната система да се учи, да изпълнява определена задача и да подобрява опита, придобит от нея, без да я програмира всъщност изключително. Алгоритмите за машинно обучение се използват в ежедневните упражнения като търсачка, разпознаване на изображения и реч, диагностика на здравеопазването и др. Тези алгоритми се нуждаят от определен софтуер и инструменти за изпълнение и извършване на определени действия. Софтуерът за машинно обучение има собствен набор от инструменти, библиотеки и ресурси за разработване на приложения, които могат да възпроизведат човешкото поведение с интелигентни машини и приложения. Софтуерът, който ще подчертаем, е отразено по-долу.
Видове софтуер за машинно обучение
На пазара има тонове софтуер за машинно обучение. Някои от софтуера имат своите изключителни и уникални функции. В същото време има някои инструменти, които са сравнително по-добри. Много предприятия са започнали да възприемат технологията за увеличаване на възвръщаемостта на инвестициите (възвръщаемост на инвестициите). Тъй като машинното обучение е част от AI (изкуствен интелект), машините се обучават от резултата или модела, за да развиват автоматично нови промени. Някои видове софтуер за машинно обучение са: Azure Machine Learning Studio, Shogun, Apache Mahout, Apache Spark MLlib, IBM Watson Machine Learning, RapidMinor, Weka, Google Cloud ML Engine, Pytroch, Figure 8, Crab, Microsoft Cognitive Toolkit, Torch и др. . Нека да разгледаме по-подробно някои топ и най-използван софтуер, на който експертите за машинно обучение разчитат.
Топ софтуер за машинно обучение
По-долу са различните софтуер за машинно обучение:
1. Google Cloud ML Engine
Облачното машинно обучение за работа в Google е едно от популярните приложения за обучение, анализ и задълбочено обучение.
2. Azure ML Studio
Това е без кодове решение за влачене и пускане за МЛ експерти за удобно използване, направено от Microsoft.
3. IBM Watson Machine Learning
С работата си с отворен код, той помага на учените и разработчиците на данни да ускорят AI и машинното обучение.
4. TensorFlow
Това е нова рамка с отворен код, пусната през 2015 г. и не е сложна за работа и също така може да бъде разгърната в различни платформи. Произведено от Google, TensorFlow е достъпен за Python, C ++, Java, Rust и т.н.
5. Microsoft Cognitive Toolkit
Ново стартираното AI решение на Microsoft може да обучава машината с алгоритмите си за дълбоко обучение, за да се държи като човешки мозък и лице. Може да обработва данни от Python, C ++ и т.н.
6. Теано
Това е библиотека с отворен код, базирана на Python, за алгоритми за задълбочено обучение за ускоряване на внедряването на машинно обучение. Theano е способен да изведе структурите от данни на следващото ниво с интегрирането на Python библиотеки като NumPy, Pandas и някои местни програми.
7. Факел
Тази типична по-стара библиотека за машинно обучение очарова гъвкавостта и бързината в операциите по време на разполагане на проекти за машинно обучение.
8. Apache Spark MLlib
Apache Spark е надежден инструмент за машинно обучение за усъвършенствано машинно обучение и задълбочено обучение. Това е безпроблемна, мащабируема платформа, която може да бъде интегрирана с Hadoop за по-добри резултати от алгоритмите. Класификация, регресия, усилване на градиент, дървета на решения, LDA и т.н. са някои от алгоритмите за поддържане на MLlib.
9. Pytorch
Pytorch е разработен от Facebook за усъвършенствано задълбочено обучение с помощта на Neural Networks and Tensors. Установява се, че изследователи по целия свят използват Pytorch за динамично графично представяне и техники за чертеж.
10. Ideas2T Technologies
Инструментът Ideas2T, за разлика от други, има уникална функция, която може да помогне на наетите лица да наемат подходящите кандидати въз основа на автобиографията (ите) чрез машинно обучение. Той е бил пресечна точка за стартиращи фирми, предприятия и бизнес къщи заради своите авангардни и усъвършенствани алгоритми.
Предимства на софтуер за машинно обучение
Машинно обучение, подмножество от AI, което помага да се изследват и учат от данните и да се вземат определени решения от тях. Той е в състояние да предоставя решения и препоръки с висока скорост с точност. Така че ML софтуерът е много популярен. Интересното е, че и те са евтини. И машинното обучение, и AI работят върху големи и сложни набори от данни, за да визуализират и вземат перфектни решения. Няколко примера са както по-долу:
- Facebook: Когато качим снимка във Facebook, тя разпознава човек от същата снимка и предполага взаимно приятелство. Ето как работи МЛ.
- Netflix: Netflix понякога изпраща предложения за уеб-предавания или филми въз основа на това, което сме гледали по-рано. По принцип машинното обучение се използва за избор на данни въз основа на избор.
Стопанските субекти и организации използват правилната двойка на алгоритъма с определен инструмент и правят модели за машинно обучение, базирани на учене от данните. Той помага на предприятията да работят по-ефективно при изграждането на модели от висок клас на ниска цена. Софтуерът за машинно обучение помага за автоматизиране на анализа на данни, което намалява работната сила и го прави икономически ефективен. Този процес е доста итеративен и мащабируем.
Има няколко други приложения, при които ML се използва в ежедневния живот. Някои от областите, в които софтуерът на ML се използва ефективно, са следните:
- Финансови услуги : Финансовият сектор използва това за идентифициране на прозрения за инвестиции, търговия и дори за установяване на финансови рискове.
- Маркетинг и продажби : Различни компании и други подобни заведения използват софтуер за машинно обучение, за да анализират историята на покупките и да дават препоръки за клиентите в зависимост от него.
- Здравеопазване : Електронните носими и сензори се използват широко днес. Сензорите в тези носими предоставят в реално време данни за кръвното налягане, сърдечната дейност и друга жизненоважна информация, свързана със здравето.
- Транспорт : Софтуерът за машинно обучение анализира историята на пътуванията и маршрутите, за да идентифицира проблеми, ако има такива, за да помогне на клиентите / пътниците да се откажат от зоните, предразположени към риск в бъдеще.
- Правителство : Някои правителствени агенции използват инструментите за МЛ, за да извлекат информация, за да минимизират разходите и да увеличат ефективността в своите операции.
- Нефт и газ : Машинното обучение се използва най-вече в енергийния сектор. Той помага да се анализират съществуващи и нови източници на енергия за проучване и разпространение. Много петролни агенции както в правителствения, така и в частния сектор са възприели тези техники.
заключение
Машинното обучение и изкуственият интелект имат широко и широко приложение сред съвременните поколения и все още се разширяват. Следователно няма да е грешно да се смята, че софтуерът за машинно обучение изпълнява действия от набора от входни данни и играе голяма роля в предоставянето на прозрения от сурови данни за подобряване на търговските и други цели.
Препоръчителни статии
Това е ръководство за софтуер за машинно обучение. Тук обсъждаме въвеждането и топ 10 софтуера за машинно обучение, заедно с неговите достойнства. Можете също да разгледате следните статии, за да научите повече-
- Какво е усилване на обучението?
- Видове алгоритми за машинно обучение
- Въведение в IoT
- Приложения на машинно обучение
- Как да създадете дърво на решения?
- Ръководство за дървото на решенията в извличането на данни