11 nejpopulárnějších softwarových nástrojů pro strojové učení v roce 2021

11 most popular machine learning software tools 2021

Seznam a srovnání nejlépe placených i bezplatných nástrojů Machine Learning Tools s otevřeným zdrojovým kódem:

Co je to strojové učení?

S pomocí systémů strojového učení můžeme zkoumat data, učit se z nich a činit rozhodnutí. Strojové učení zahrnuje algoritmy a knihovna strojového učení je svazek algoritmů.

Kde používáme strojové učení v každodenním životě? Prozkoumejme několik příkladů, abychom viděli odpověď na tuto otázku.

Co se naučíte:

• Skutečné příklady strojového učení
• Jak nám Machine Learning pomáhá?
• Druhy strojového učení
  • # 1) Kontrolované strojové učení
  • # 2) Neomezené strojové učení
  • # 3) Posílení strojového učení
• 10+ nejpopulárnějších softwarových nástrojů pro strojové učení
  • Srovnávací graf
  • # 1) Scikit-učit se
  • # 2) PyTorch
  • # 3) TensorFlow
  • # 4) Nastavit
  • # 5) KNIME
  • # 6) Colab
  • # 7) Apache Mahout
  • # 8) Accord.Net
  • # 9) Shogun
  • # 10) Keras.io
  • # 11) Rapid Miner
• Závěr
  • Doporučené čtení

Skutečné příklady strojového učení

Níže uvádíme některé skutečné příklady ML:

Příklad 1:

Pokud jste použili Netflix, musíte vědět, že vám doporučuje některé filmy nebo pořady ke sledování na základě toho, co jste sledovali dříve. Pro toto doporučení a pro výběr dat, která odpovídají vašemu výběru, se používá Machine Learning. Využívá dřívější data.

Příklad 2:

Druhým příkladem by byl Facebook.

Když nahrajete fotku na Facebook, může rozpoznat osobu na této fotografii a navrhnout vám, společné přátele. Pro tyto předpovědi se používá ML. Využívá data, jako je váš seznam přátel, dostupné fotografie atd., A na základě toho vytváří předpovědi.

Příklad 3:

Třetím příkladem je Software, který ukazuje, jak budete vypadat, až budete starší. Toto zpracování obrazu také využívá strojové učení.

To vše je několik příkladů, které nám pomáhají pochopit, jak se používá strojové učení. ML je do jisté míry podobný AI, nicméně je mezi nimi rozdíl. Souvisí to s dolováním dat.

Jak nám Machine Learning pomáhá?

Pomáhá to díky výkonnému zpracování.

S pomocí strojového učení dělají systémy lepší rozhodnutí, vysokou rychlostí a většinou jsou přesná. Použití této techniky je levné a může analyzovat velké a složité datové sady.

Druhy strojového učení

Níže jsou uvedeny různé typy:

• Pod dohledem
• Bez dozoru
• Posílení

Podívejme se na každý typ podrobně spolu s příkladem.

# 1) Kontrolované strojové učení

Minulá data se používají k vytváření předpovědí v supervizovaném strojovém učení.

Příklad supervizovaného strojového učení je filtrování spamu e-mailů. Všichni používáme Gmail, Yahoo nebo Outlook. Algoritmy strojového učení se používají k rozhodnutí, který e-mail je spam a který ne.

Na základě předchozích údajů, jako jsou přijaté e-maily, data, která používáme atd., Systém vytváří předpovědi ohledně e-mailu, zda jde o spam nebo ne. Tyto předpovědi nemusí být dokonalé, ale většinou jsou přesné.

Klasifikace a regrese jsou algoritmy ML, které spadají pod dozorovaný ML.

# 2) Neomezené strojové učení

Bezobslužné strojové učení najde skryté vzory.

Dříve jsme viděli příklad Facebooku ( Příklad 2 ). Toto je příklad strojového učení bez dozoru. Klastrové a asociační algoritmy spadají pod tento typ strojového učení.

# 3) Posílení strojového učení

Posílení strojového učení se používá ke zlepšení nebo zvýšení efektivity.

Prozkoumejme několik příkladů výše zmíněných algoritmů.

• Klasifikace: Filtrování spamu e-mailů.
• Regrese: Tyto algoritmy se také učí z předchozích dat, jako jsou klasifikační algoritmy, ale dává nám hodnotu jako výstup. Příklad: Předpověď počasí - kolik tam bude pršet?
• Shlukování: Tyto algoritmy používají data a poskytují výstup ve formě shluků dat. Příklad: Rozhodování o cenách domu / pozemku v konkrétní oblasti (zeměpisná poloha).
• Sdružení: Když nakupujete produkty z nákupních webů, systém doporučuje jinou sadu produktů. Pro toto doporučení se používají asociační algoritmy

Jedná se o strojové učení. Nyní se podívejme na špičkový software pro strojové učení.

=> Kontaktujte nás navrhnout seznam zde.

10+ nejpopulárnějších softwarových nástrojů pro strojové učení

Na trhu je k dispozici několik programů pro strojové učení. Níže uvedené jsou nejoblíbenější z nich.

Srovnávací graf

Začněme!!

software pro stahování videí z jakékoli webové stránky

# 1) Scikit-učit se

Scikit-learn je pro vývoj strojového učení v pythonu. Poskytuje knihovnu pro programovací jazyk Python.

Funkce:

• Pomáhá při dolování a analýze dat.
• Poskytuje modely a algoritmy pro klasifikaci, regrese, shlukování, dimenzionální redukci, výběr modelu a předběžné zpracování.

Profesionálové:

• K dispozici je snadno srozumitelná dokumentace.
• Během volání objektů lze změnit parametry jakéhokoli konkrétního algoritmu.

Náklady na nástroj / podrobnosti plánu: Volný, uvolnit.

Oficiální webové stránky: scikit-učit se

# 2) PyTorch

PyTorch je knihovna pro strojové učení založená na pochodních. Pochodeň je výpočetní rámec založený na Lua, skriptovací jazyk a knihovna strojového učení.

Funkce:

• Pomáhá při budování neuronových sítí prostřednictvím modulu Autograd.
• Poskytuje řadu optimalizačních algoritmů pro vytváření neuronových sítí.
• PyTorch lze použít na cloudových platformách.
• Poskytuje distribuované školení, různé nástroje a knihovny.

Profesionálové:

• Pomáhá při vytváření výpočetních grafů.
• Snadné použití díky hybridní front-end.

Náklady na nástroj / podrobnosti plánu: Volný, uvolnit

Oficiální webové stránky: Pytorch

# 3) TensorFlow

TensorFlow poskytuje knihovnu JavaScript, která pomáhá při strojovém učení. API vám pomohou sestavovat a trénovat modely.

Funkce:

• Pomáhá při tréninku a vytváření vašich modelů.
• Stávající modely můžete spustit pomocí TensorFlow.js, což je převaděč modelů.
• Pomáhá v neuronové síti.

Profesionálové:

• Můžete jej použít dvěma způsoby, tj. Tagy skriptu nebo instalací přes NPM.
• Může dokonce pomoci při odhadu lidské pozice.

Nevýhody:

jednoduchý třídicí algoritmus c ++

• Je těžké se to naučit.

Náklady na nástroj / podrobnosti plánu: Volný, uvolnit

Oficiální webové stránky: Tensorflow

# 4) Nastavit

Tyto algoritmy strojového učení pomáhají při dolování dat.

Funkce:

• Příprava dat
• Klasifikace
• Regrese
• Shlukování
• Vizualizace a
• Těžba pravidel asociace.

Profesionálové:

• Poskytuje online kurzy pro školení.
• Snadno pochopitelné algoritmy.
• Je to dobré i pro studenty.

Nevýhody:

• Není k dispozici mnoho dokumentace a online podpora.

Náklady na nástroj / podrobnosti plánu: Volný, uvolnit

Oficiální webové stránky: Waikato-weka

# 5) KNIME

KNIME je nástroj pro datovou analytiku, reporting a integrační platformu. Pomocí konceptu propojení dat kombinuje různé komponenty pro strojové učení a dolování dat.

Funkce:

• Může integrovat kód programovacích jazyků jako C, C ++, R, Python, Java, JavaScript atd.
• Lze jej použít pro business intelligence, analýzu finančních dat a CRM.

Profesionálové:

• Může fungovat jako alternativa SAS.
• Je snadné jej nasadit a nainstalovat.
• Jednoduché se naučit.

Nevýhody:

• Je obtížné vytvářet složité modely.
• Omezené možnosti vizualizace a exportu.

Náklady na nástroj / podrobnosti plánu: Volný, uvolnit

Oficiální webové stránky: KNIME

# 6) Colab

Google Colab je cloudová služba, která podporuje Python. Pomůže vám při vytváření aplikací strojového učení pomocí knihoven PyTorch, Keras, TensorFlow a OpenCV

Funkce:

• Pomáhá při výuce strojového učení.
• Pomáhá při výzkumu strojového učení.

Profesionálové:

• Můžete jej použít na disku Google.

Náklady na nástroj / podrobnosti plánu: Volný, uvolnit

Oficiální webové stránky: al

# 7) Apache Mahout

Apache Mahout pomáhá matematikům, statistikům a datovým vědcům při provádění jejich algoritmů.

Funkce:

• Poskytuje algoritmy pro předprocesory, regresi, shlukování, doporučení a distribuovanou lineární algebru.
• Knihovny Java jsou zahrnuty pro běžné matematické operace.
• Sleduje rámec distribuované lineární algebry.

Profesionálové:

• Funguje pro velké datové sady.
• Jednoduchý
• Rozšiřitelný

Nevýhody:

• Potřebuje užitečnější dokumentaci.
• Některé algoritmy chybí.

Náklady na nástroj / podrobnosti plánu: Volný, uvolnit

Oficiální webové stránky: Mahout - Apache

# 8) Accord.Net

Accord.Net poskytuje knihovny strojového učení pro zpracování obrazu a zvuku.

Funkce:

Poskytuje algoritmy pro:

• Numerická lineární algebra.
• Numerická optimalizace
• Statistika
• Umělé neuronové sítě.
• Zpracování obrazu, zvuku a signálu.
• Poskytuje také podporu pro knihovny grafů vykreslování a vizualizace.

Profesionálové:

• Knihovny jsou zpřístupněny ze zdrojového kódu a také prostřednictvím spustitelného instalačního programu a správce balíčků NuGet.

Nevýhody:

• Podporuje pouze. Čisté podporované jazyky.

Náklady na nástroj / podrobnosti plánu: Volný, uvolnit

Oficiální webové stránky: Accord.net

# 9) Shogun

Shogun poskytuje různé algoritmy a datové struktury pro strojové učení. Tyto knihovny strojového učení se používají pro výzkum a vzdělávání.

Funkce:

• Poskytuje podporu vektorových strojů pro regresi a klasifikaci.
• Pomáhá při implementaci modelů Hidden Markov.
• Nabízí podporu pro mnoho jazyků - Python, Octave, R, Ruby, Java, Scala a Lua.

Profesionálové:

• Může zpracovávat velké datové soubory.
• Snadné použití.
• Poskytuje dobrou zákaznickou podporu.
• Nabízí dobré vlastnosti a funkce.

Náklady na nástroj / podrobnosti plánu: Volný, uvolnit

Oficiální webové stránky: Shogun

# 10) Keras.io

Keras je API pro neuronové sítě. Pomáhá při rychlém výzkumu a je napsán v Pythonu.

Funkce:

• Lze jej použít pro snadné a rychlé prototypování.
• Podporuje konvoluční sítě.
• Pomáhá opakujícím se sítím.
• Podporuje kombinaci dvou sítí.
• Může být spuštěn na CPU a GPU.

Profesionálové:

• Uživatelsky přívětivý
• Modulární
• Rozšiřitelný

Nevýhody:

• Abyste mohli používat Keras, musíte potřebovat TensorFlow, Theano nebo CNTK.

Náklady na nástroj / podrobnosti plánu: Volný, uvolnit

Oficiální webové stránky: Tvrdý

# 11) Rapid Miner

jak odebrat prvek z pole v javě

Rapid Miner poskytuje platformu pro strojové učení, hluboké učení, přípravu dat, dolování textu a prediktivní analýzu. Může být použit pro výzkum, vzdělávání a vývoj aplikací.

Funkce:

• Prostřednictvím grafického uživatelského rozhraní pomáhá při navrhování a implementaci analytických pracovních toků.
• Pomáhá s přípravou dat.
• Výsledková vizualizace.
• Validace a optimalizace modelu.

Profesionálové:

• Rozšiřitelné prostřednictvím pluginů.
• Snadné použití.
• Nevyžadují se žádné programátorské dovednosti.

Nevýhody:

• Tento nástroj je nákladný.

Náklady na nástroj / podrobnosti plánu :

Má čtyři plány:

• Plán zdarma
• Malý: 2 500 $ ročně.
• Střední: 5000 $ ročně.
• Velký: 10 000 $ ročně.

Oficiální webové stránky: Rapid Miner

Závěr

V tomto článku jsme podrobně prozkoumali strojové učení a špičkový software pro strojové učení.

Výběr nástroje závisí na vašem požadavku na algoritmus, vaší úrovni znalostí a ceně nástroje. Knihovna strojového učení by měla být snadno použitelná.

Většina z těchto knihoven je zdarma kromě Rapid Mineru. TensorFlow je populárnější ve strojovém učení, ale má křivku učení. Scikit-learn a PyTorch jsou také oblíbené nástroje pro strojové učení a oba podporují programovací jazyk Python. Keras.io a TensorFlow jsou dobré pro neuronové sítě.

Doufám, že jste z tohoto informativního článku získali obrovské znalosti o nástrojích Machine Learning.

Doporučené čtení

• Nejlepší nástroje pro testování softwaru 2021 (QA Test Automation Tools)
• Data Mining Vs Machine Learning Vs Artificial Intelligence Vs Deep Learning
• Top 11 nejmocnějších softwarových nástrojů CyberSecurity v roce 2021
• 11 nejlepších nástrojů ITSM (software pro správu IT služeb) v roce 2021
• 11 nejlepších online školicích programů pro bezproblémové školení v roce 2021
• Top 10 nejpopulárnějších nástrojů pro regresní testování v roce 2021
• Jak nainstalovat a používat virtuální stroj VMWare při testování softwaru
• 10 nejlepších programů pro umělou inteligenci (recenze softwaru AI v roce 2021)