Введение в платформу машинного обучения
Машинное обучение - это область обучения, которая предлагает компьютерам возможность учиться без явного программирования. Это делает компьютеры похожими на людей. Модель машинного обучения - это результат, генерируемый после обучения алгоритмической программы машинного обучения данными. После обучения, после того, как вы дадите модель со связанным вводом, будет предоставлен вывод. В этой теме мы собираемся узнать о платформе машинного обучения.
Что такое платформа машинного обучения?
Платформа для автоматизации и ускорения жизненного цикла приложений-пророков, способных к обработке огромных данных с использованием машинного обучения или связанных процедур.
Несколько ключевых идей в этом определении:
- Ускорение заключается в ускорении и ускорении жизненного цикла доставки разрешения и, кроме того, в ускорение времени выполнения с помощью расширенных процедур, таких как распределенные вычисления и вычисления в памяти.
- Добросовестная задача информационного аналитика состоит из множества утомительных и долгих задач. Автоматизация этих задач может устранить узкие места в проектах, позволяя организациям быстро реализовывать новые проекты, обновлять их и получать больше задач, не увеличивая при этом количество сотрудников.
- Способность платформы машинного обучения для пользователей обслуживать и обрабатывать огромные объемы данных из хорошего рода источников.
- Эти платформы ориентированы на обеспечение полного жизненного цикла предоставления прогнозирующих приложений, поскольку они не связаны с инструментами ПК и библиотеками кода.
- Платформы машинного обучения должны быть интегрированы, поскольку они хорошо организованы для приложений систем программного обеспечения, которые настоятельно рекомендуются.
- Платформы машинного обучения сосредоточены на том, чтобы помогать трейдингу узнавать будущие результаты, такие как способность клиентов делать покупки для определенного предложения или отклонять транзакцию.
Платформы машинного обучения
Область машинного обучения быстро растет. Поэтому очень важно выбрать правильную платформу, которая приведет к успеху построения моделей с использованием сквозных подходов. Вот список платформ машинного обучения.
1. Microsoft Azure
Инструмент машинного обучения Microsoft Azure позволяет разработчикам создавать модели. Он предоставляет SDK и сервисы для быстрой подготовки информации, обучения и развертывания моделей машинного обучения. Повысьте производительность и цены с помощью автомобильного масштабирующего шифра и трубопроводов. Используйте эти возможности с открытыми средами Python, такими как PyTorch, Tensor Flow и scikit-learn.
Характеристики
- В качестве интерфейса используется студия машинного обучения Azure, в которой имеется среда перетаскивания для построения моделей.
- Он имеет автоматизированные программы для запуска деревьев решений, глубоких нейронных сетей, классификации и регрессии.
- Это позволяет загружать только огромные наборы данных в облаке Azure, а не меньшие наборы данных ни от одного поставщика услуг.
- Он предлагает стандартные и бесплатные версии с ограниченными возможностями.
2. IBM Watson
Платформа IBM Watson разработана как для разработчиков, так и для пользователей с множеством инструментов ИИ. Он предоставляет системные программы и запросы, прогнозирует и собирает инструменты для создания рабочих книг. Это позволяет мощные информационные визуализации, которые помогают с перетаскиванием окружения для создания моделей.
Характеристики
- Интерфейс с использованием графической аналитики SPSS.
- Информация и прогнозы должны храниться в IBM Bluemix.
- Сервисы, ориентированные на корпоративных клиентов, помогают создавать приложения на основе ML с использованием коннекторов API.
- Они являются платными, и даже бесплатные версии доступны.
3. Амазонка
Платформа Amazon Machine Learning предлагает готовые и просто доступные модели прогнозирования для любого разработчика, даже если они не имеют представления о науке о данных. Модель с оплатой по факту, требующая очень меньших инвестиций в аппаратные или программные пакеты, сделала Amazon одним из самых простых поставщиков платформ ML, для которого участник регистрируется. Разработчики могут использовать инструментарий AI, предоставляемый AWS (веб-сервисы Amazon), в который также входят Amazon Lex и Amazon Polly.
Характеристики
- Он использует дополнительный стол Amazon Machine Learning и пользовательский интерфейс Amazon Character.
- Информация должна храниться в соответствующей учетной записи AWS, такой как S3, Redshift и RDS.
- Он работает по модели «оплата по факту», и для кардинального прогнозирования партии он стоит всего лишь десять центов.
4. Ай-один
Используя платформу ai-one, разработчики будут создавать интеллектуальных помощников, которые будут легко развернуты практически в любом программном приложении. Список ресурсов инструментов включает API-интерфейсы разработчика, библиотеку документов и агенты построения, которые будут использоваться для преобразования информации в наборы правил, поддерживающие структуры ML и AI.
5. Apache PredictionIO
Это стек с открытым исходным кодом, в котором также есть сервер с открытым исходным кодом для машинного обучения, и на него стоит обратить внимание на Apache PredictionIO - самый простой способ создания пророческих движков, которые удовлетворят любую задачу машинного обучения. Помимо сервера событий и, следовательно, самой платформы, Apache PredictionIO дополнительно включает галерею моделей.
6. H2O
Эта платформа была разработана для языков программирования, таких как python, R & Java, H2O.ai. Он также предлагает инструменты, необходимые для анализа наборов данных в файловых системах Apache Hadoop и облаке. H2O.ai основан на Mountain View, CA. и предлагает бесплатную открытую платформу H2O OpenThis была разработана для таких языков программирования, как python, R & Java, от H2O.ai. Он также предлагает инструменты, необходимые для анализа наборов данных в файловых системах Apache Hadoop и облаке. H2O.ai находится в Маунтин-Вью, штат Калифорния. и предлагает бесплатное открытое машинное обучение с открытым исходным кодом H2O (H2O, газированная вода и H2O4GPU) и коммерческий продукт под названием H2O Driverless AI. Компоненты H2O.ai высоко оптимизированы и распараллелены для многоядерных и многоузловых конфигураций центрального процессора.
Вывод
Эта статья дает краткое введение в платформы машинного обучения. Машинное обучение может быть техникой обучения под надзором или без присмотра, чтобы машины выполняли упражнения немного быстрее и лучше, чем обычный человек. Когда дело доходит до разработки собственных моделей машинного обучения, есть выбор различных языков разработки, IDE и платформ. Эта статья дает лучшие платформы, которые пользователь может использовать; это могут быть как облачные, так и производственные платформы.
Рекомендуемые статьи
Это руководство к платформе машинного обучения. Здесь мы обсуждаем платформы машинного обучения с функциями. Вы также можете посмотреть следующую статью, чтобы узнать больше -
- Методы машинного обучения
- Методы машинного обучения
- Архитектура машинного обучения
- Функции потери в машинном обучении
- Типы шифров
- Полное руководство по внедрению нейронных сетей
- Как создать дерево решений?