11 Най-популярни софтуерни инструменти за машинно обучение през 2021 г.

11 most popular machine learning software tools 2021

Списък и сравнение на най-добре платените, както и безплатни инструменти за машинно обучение с отворен код:

Какво е машинно обучение?

С помощта на системите за машинно обучение можем да изследваме данни, да се учим от тях и да вземаме решения. Машинното обучение включва алгоритми, а библиотеката за машинно обучение е пакет от алгоритми.

Къде използваме машинното обучение в ежедневния си живот? Нека разгледаме някои примери, за да видим отговора на този въпрос.

Какво ще научите:

• Реални примери за машинно обучение
• Как ни помага машинното обучение?
• Видове машинно обучение
  • # 1) Контролирано машинно обучение
  • # 2) Ненаблюдавано машинно обучение
  • # 3) Укрепващо машинно обучение
• 10+ Най-популярни софтуерни инструменти за машинно обучение
  • Таблица за сравнение
  • # 1) Scikit-learn
  • # 2) PyTorch
  • # 3) TensorFlow
  • # 4) Задайте
  • # 5) КНИМ
  • # 6) Colab
  • # 7) Apache Mahout
  • # 8) Accord.Net
  • # 9) Шогун
  • # 10) Keras.io
  • # 11) Rapid Miner
• Заключение
  • Препоръчително четене

Реални примери за машинно обучение

По-долу са дадени някои реални примери за ML:

Пример 1:

Ако сте използвали Netflix, трябва да знаете, че той ви препоръчва някои филми или предавания за гледане въз основа на това, което сте гледали по-рано. Машинното обучение се използва за тази препоръка и за избор на данните, които отговарят на вашия избор. Той използва по-ранните данни.

Пример 2:

Вторият пример би бил Facebook.

Когато качите снимка във Facebook, тя може да разпознае човек на тази снимка и да ви предложи, общи приятели. ML се използва за тези прогнози. Той използва данни като вашия списък с приятели, налични снимки и т.н. и прави прогнози въз основа на това.

Пример 3:

Третият пример е Софтуер, който показва как ще изглеждате, когато остареете. Тази обработка на изображения също използва машинно обучение.

Всичко това са някои примери, които ни помагат да разберем как се използва машинното обучение. ML до известна степен е подобен на AI, но има разлика между двете. Свързан е с извличането на данни.

Как ни помага машинното обучение?

Помага чрез мощна обработка.

С помощта на машинното обучение системите взимат по-добри решения с висока скорост и в повечето случаи са точни. Използването на тази техника е евтино и може да анализира големи и сложни набори от данни.

Видове машинно обучение

По-долу са изброени различните видове:

• Надзор
• Без надзор
• Укрепване

Нека разгледаме всеки тип в детайли, заедно с пример.

# 1) Контролирано машинно обучение

Данните от миналото се използват за прогнозиране при контролирано машинно обучение.

Пример на контролирано машинно обучение е филтрирането на нежелана поща на имейли. Всички ние използваме Gmail, Yahoo или Outlook. Алгоритмите за машинно обучение се използват за определяне кой имейл е спам и кой не.

Въз основа на предишните данни, като получени имейли, данни, които използваме и т.н., системата прави прогнози за имейли дали е спам или не. Тези прогнози може да не са перфектни, но през повечето време са точни.

Класификация и регресия са алгоритмите за ML, които попадат под надзора на ML.

# 2) Ненаблюдавано машинно обучение

Ненаблюдаваното машинно обучение намира скрити модели.

По-рано видяхме примера на Facebook ( Пример 2 ). Това е пример за машинно обучение без надзор. Алгоритмите за клъстериране и асоцииране попадат под този тип машинно обучение.

# 3) Укрепващо машинно обучение

Подсилващото машинно обучение се използва за подобряване или увеличаване на ефективността.

Нека разгледаме някои примери за гореспоменатите алгоритми.

• Класификация: Филтриране на нежелана поща на имейли.
• Регресия: Тези алгоритми също се учат от предишните данни като алгоритми за класификация, но ни дава стойността като изход. Пример: Прогноза за времето - колко ще има дъжд?
• Клъстериране: Тези алгоритми използват данни и дават изход под формата на клъстери от данни. Пример: Решаване на цените на къщата / земята в определен район (географско местоположение).
• Асоциация: Когато купувате продукти от сайтове за пазаруване, системата препоръчва друг набор от продукти. За тази препоръка се използват алгоритми за асоцииране

Всичко е свързано с машинното обучение. Сега нека да разгледаме най-добрия софтуер за машинно обучение.

=> Свържете се с нас да предложите списък тук.

10+ Най-популярни софтуерни инструменти за машинно обучение

Има няколко софтуера за машинно обучение, които се предлагат на пазара. По-долу са посочени най-популярните сред тях.

Таблица за сравнение

Да започваме!!

безплатен частен сървър

# 1) Scikit-learn

Scikit-learn е за разработване на машинно обучение в python. Той предоставя библиотека за езика за програмиране Python.

Характеристика:

• Помага при извличане на данни и анализ на данни.
• Той предоставя модели и алгоритми за класификация, регресия, клъстериране, редукция на размерите, избор на модел и предварителна обработка.

Професионалисти:

• Предоставя се лесно разбираема документация.
• Параметрите за всеки специфичен алгоритъм могат да бъдат променяни при извикване на обекти.

Подробности за разходите / плана на инструмента: Безплатно.

Официален уебсайт: scikit-learn

# 2) PyTorch

PyTorch е базирана на Torch библиотека за машинно обучение на Python. Факелът е базирана на Lua изчислителна рамка, скриптов език и библиотека за машинно обучение.

Характеристика:

• Той помага при изграждането на невронни мрежи чрез Autograd Module.
• Той предоставя разнообразни алгоритми за оптимизация за изграждане на невронни мрежи.
• PyTorch може да се използва на облачни платформи.
• Той осигурява разпределено обучение, различни инструменти и библиотеки.

Професионалисти:

• Помага при създаването на изчислителни графики.
• Лесна употреба поради хибридния преден край.

Подробности за разходите / плана на инструмента: Безплатно

Официален уебсайт: Питорх

# 3) TensorFlow

TensorFlow предоставя JavaScript библиотека, която помага в машинното обучение. Приложните програмни интерфейси (API) ще ви помогнат да изградите и обучите моделите.

Характеристика:

• Помага при обучение и изграждане на вашите модели.
• Можете да стартирате съществуващите си модели с помощта на TensorFlow.js, който е конвертор на модели.
• Помага в невронната мрежа.

Професионалисти:

• Можете да го използвате по два начина, т.е. чрез скриптове или чрез инсталиране чрез NPM.
• Дори може да помогне за оценка на човешката поза.

Минуси:

какво е ключ за безжична мрежа

• Трудно е да се научи.

Подробности за разходите / плана на инструмента: Безплатно

Официален уебсайт: Tensorflow

# 4) Задайте

Тези алгоритми за машинно обучение помагат при извличането на данни.

Характеристика:

• Подготовка на данните
• Класификация
• Регресия
• Групиране
• Визуализация и
• Асоциация прави майнинг.

Професионалисти:

• Предоставя онлайн курсове за обучение.
• Лесни за разбиране алгоритми.
• Това е добре и за учениците.

Минуси:

• Не са налични много документация и онлайн поддръжка.

Подробности за разходите / плана на инструмента: Безплатно

Официален уебсайт: Уайкато-уека

# 5) КНИМ

KNIME е инструмент за анализ на данни, платформа за отчитане и интеграция. Използвайки концепцията за конвейер на данни, тя комбинира различни компоненти за машинно обучение и извличане на данни.

Характеристика:

• Той може да интегрира кода на програмните езици като C, C ++, R, Python, Java, JavaScript и др.
• Може да се използва за бизнес разузнаване, анализ на финансови данни и CRM.

Професионалисти:

• Може да работи като алтернатива на SAS.
• Лесно е да се инсталира и инсталира.
• Лесно за научаване.

Минуси:

• Трудно е да се изградят сложни модели.
• Ограничени възможности за визуализация и експортиране.

Подробности за разходите / плана на инструмента: Безплатно

Официален уебсайт: КНИМЕ

# 6) Colab

Google Colab е облачна услуга, която поддържа Python. Това ще ви помогне при изграждането на приложения за машинно обучение, използвайки библиотеките на PyTorch, Keras, TensorFlow и OpenCV

Характеристика:

• Помага в обучението по машинно обучение.
• Подпомага изследванията на машинното обучение.

Професионалисти:

• Можете да го използвате от google устройството си.

Подробности за разходите / плана на инструмента: Безплатно

Официален уебсайт: ал

# 7) Apache Mahout

Apache Mahout помага на математици, статистици и изследователи на данни за изпълнението на техните алгоритми.

Характеристика:

• Той предоставя алгоритми за предварителни процесори, регресия, клъстериране, препоръчители и разпределена линейна алгебра.
• Java библиотеките са включени за общи математически операции.
• Следва рамка на разпределена линейна алгебра.

Професионалисти:

• Работи за големи масиви от данни.
• Просто
• Разтегателен

Минуси:

• Нуждае се от повече полезна документация.
• Липсват някои алгоритми.

Подробности за разходите / плана на инструмента: Безплатно

Официален уебсайт: Mahout - Apache

# 8) Accord.Net

Accord.Net предоставя библиотеки за машинно обучение за обработка на изображения и аудио.

Характеристика:

Той предоставя алгоритми за:

• Числена линейна алгебра.
• Числена оптимизация
• Статистика
• Изкуствени невронни мрежи.
• Обработка на изображения, аудио и сигнали.
• Той също така осигурява поддръжка за графични графики и библиотеки за визуализация.

Професионалисти:

• Библиотеките се предоставят от изходния код, а също и чрез изпълним инсталатор и мениджър на пакети NuGet.

Минуси:

• Той поддържа само. Поддържани от мрежата езици.

Подробности за разходите / плана на инструмента: Безплатно

Официален уебсайт: Accord.net

# 9) Шогун

Shogun предоставя различни алгоритми и структури от данни за машинно обучение. Тези библиотеки за машинно обучение се използват за изследвания и образование.

Характеристика:

• Той осигурява поддръжка на векторни машини за регресия и класификация.
• Помага при внедряването на модели на скрити Марков.
• Той предлага поддръжка за много езици като - Python, Octave, R, Ruby, Java, Scala и Lua.

Професионалисти:

• Той може да обработва големи масиви от данни.
• Лесен за използване.
• Осигурява добра поддръжка на клиенти.
• Предлага добри характеристики и функционалности.

Подробности за разходите / плана на инструмента: Безплатно

Официален уебсайт: Шогун

# 10) Keras.io

Keras е API за невронни мрежи. Той помага при бързото изследване и е написан на Python.

Характеристика:

• Може да се използва за лесно и бързо прототипиране.
• Той поддържа конволюционни мрежи.
• Той подпомага повтарящи се мрежи.
• Той поддържа комбинация от две мрежи.
• Може да се изпълнява на CPU и GPU.

Професионалисти:

• Удобен за потребителя
• Модулни
• Разтегателен

Минуси:

• За да използвате Keras, трябва да имате нужда от TensorFlow, Theano или CNTK.

Подробности за разходите / плана на инструмента: Безплатно

Официален уебсайт: Твърд

# 11) Rapid Miner

алгоритъм за сортиране на вмъкване c ++

Rapid Miner предоставя платформа за машинно обучение, задълбочено обучение, подготовка на данни, извличане на текст и прогнозен анализ. Може да се използва за изследвания, образование и разработване на приложения.

Характеристика:

• Чрез GUI той помага при проектирането и внедряването на аналитични работни потоци.
• Помага при подготовката на данните.
• Визуализация на резултатите.
• Валидиране и оптимизиране на модела.

Професионалисти:

• Разширяем чрез приставки.
• Лесен за използване.
• Не са необходими умения за програмиране.

Минуси:

• Инструментът е скъп.

Подробности за разходите за инструмента / плана :

Той има четири плана:

• Безплатен план
• Малки: $ 2500 на година.
• Средно: $ 5000 на година.
• Голям: $ 10000 на година.

Официален уебсайт: Rapid Miner

Заключение

В тази статия разгледахме подробно машинното обучение и най-добрия софтуер за машинно обучение.

Изборът на инструмента зависи от вашите изисквания за алгоритъма, нивото на вашия опит и цената на инструмента. Библиотеката за машинно обучение трябва да е лесна за използване.

Повечето от тези библиотеки са безплатни, с изключение на Rapid Miner. TensorFlow е по-популярен в машинното обучение, но има крива на обучение. Scikit-learn и PyTorch също са популярни инструменти за машинно обучение и и двете поддържат език за програмиране Python. Keras.io и TensorFlow са добри за невронни мрежи.

Надявам се, че сте натрупали огромни познания за инструментите за машинно обучение от тази информативна статия.

Препоръчително четене

• Най-добри инструменти за тестване на софтуер 2021 г. (Инструменти за автоматизация на QA теста)
• Извличане на данни срещу машинно обучение срещу изкуствен интелект срещу дълбоко обучение
• Топ 11 на най-мощните софтуерни инструменти за киберсигурност през 2021 г.
• 11 най-добри ITSM инструмента (софтуер за управление на ИТ услуги) през 2021г
• 11 най-добри онлайн софтуера за обучение за безпроблемно обучение през 2021 г.
• Топ 10 на най-популярните инструменти за тестване на регресия през 2021 г.
• Как да инсталирате и използвате VMWare виртуална машина при тестване на софтуер
• 10 най-добри софтуера за изкуствен интелект (прегледи на софтуера за изкуствен интелект през 2021 г.)