Введение в программное обеспечение машинного обучения
Машинное обучение - это научное приложение, основанное на искусственном интеллекте (AI), которое позволяет компьютерной системе учиться, выполнять определенную задачу и улучшать полученный опыт, не программируя его на самом деле. Алгоритмы машинного обучения используются в повседневных упражнениях, таких как поисковая система, распознавание изображений и речи, диагностика в здравоохранении и т. Д. Эти алгоритмы требуют определенного программного обеспечения и инструментов для выполнения и выполнения определенных действий. Программное обеспечение для машинного обучения имеет собственный набор инструментов, библиотек и ресурсов для разработки приложений, которые могут воспроизводить поведение человека на интеллектуальных машинах и в приложениях. Программное обеспечение, которое мы выделим, отражено ниже.
Типы программного обеспечения машинного обучения
На рынке доступно множество программ для машинного обучения. Некоторые из программ имеют свои эксклюзивные и уникальные функции. В то же время есть некоторые инструменты, которые сравнительно лучше. Многие предприятия начали применять технологию для увеличения рентабельности инвестиций (возврат инвестиций). Поскольку машинное обучение является частью ИИ (искусственного интеллекта), машины обучаются на основе результата или модели, чтобы самостоятельно разрабатывать новые изменения. Некоторые типы программного обеспечения для машинного обучения - Azure Machine Learning Studio, Shogun, Apache Mahout, Apache Spark MLlib, IBM Watson Machine Learning, RapidMinor, Weka, Google Cloud ML Engine, Pytroch, рисунок восемь, Crab, Microsoft Cognitive Toolkit, Torch и т. Д. Давайте подробнее рассмотрим некоторые наиболее популярные и часто используемые программы, на которые полагаются эксперты по машинному обучению.
Программное обеспечение Top Machine Learning
Ниже приведены различные программы машинного обучения:
1. Google Cloud ML Engine
Google Cloud Machine Learning Engine - одно из популярных приложений для обучения, анализа и глубокого обучения.
2. Azure ML Studio
Это бесплатное решение для перетаскивания для экспертов по ML для удобного использования, созданное Microsoft.
3. Машинное обучение IBM Watson
Благодаря использованию модели с открытым исходным кодом он помогает ученым и разработчикам данных ускорить работу приложений AI и машинного обучения.
4. Тензорный поток
Это новая платформа с открытым исходным кодом, выпущенная в 2015 году, которая не сложна в эксплуатации и может быть развернута на различных платформах. Сделано в Google, TensorFlow доступен для Python, C ++, Java, Rust и т. Д.
5. Microsoft Cognitive Toolkit
Недавно выпущенное Microsoft решение для искусственного интеллекта может научить машину с ее алгоритмами глубокого обучения вести себя как человеческий мозг и лицо. Он может обрабатывать данные из Python, C ++ и т. Д.
6. Теано
Это основанная на Python библиотека с открытым исходным кодом для алгоритмов глубокого обучения для ускорения развертывания машинного обучения. Theano способен вывести структуры данных на новый уровень благодаря интеграции библиотек Python, таких как NumPy, Pandas и некоторых нативных программ.
7. Факел
Эта типичная старая библиотека машинного обучения очаровывает гибкостью и быстротой операций при развертывании проектов машинного обучения.
8. Apache Spark MLlib
Apache Spark - это надежный инструмент машинного обучения для углубленного машинного обучения и глубокого обучения. Это бесшовная масштабируемая платформа, которая может быть интегрирована с Hadoop для получения лучших результатов от алгоритмов. Классификация, регрессия, повышение градиента, деревья решений, LDA и т. Д. - некоторые из алгоритмов, поддерживающих MLlib.
9. Pytorch
Pytorch разработан Facebook для углубленного глубокого обучения с использованием нейронных сетей и тензоров. Установлено, что исследователи по всему миру используют Pytorch для динамического графического представления и разработки чертежей.
10. Ideas2T Технологии
Инструмент Ideas2T, в отличие от других, обладает уникальной функцией, которая может помочь рекрутерам нанимать подходящих кандидатов на основе их резюме с помощью машинного обучения. Это было пересечение для стартапов, предприятий и бизнес-домов из-за его передовых и передовых алгоритмов.
Преимущества программного обеспечения машинного обучения
Машинное обучение, подмножество ИИ, которое помогает изучать данные и учиться на них, а также принимать из них определенные решения. Он способен доставлять решения и рекомендации на высокой скорости с точностью. Таким образом, программное обеспечение ML очень популярно. Интересно, что они тоже недорогие. И машинное обучение, и ИИ работают с большими и сложными наборами данных для визуализации и принятия совершенных решений. Вот несколько примеров:
- Facebook: когда мы загружаем фотографию в Facebook, она узнает человека с той же фотографии и предлагает взаимную дружбу. Вот как работает ML.
- Netflix: Netflix иногда отправляет предложения веб-шоу или фильмов на основе того, что мы смотрели ранее. В основном, машинное обучение используется для выбора данных на основе выбора.
Бизнес-организации и организации используют правильную пару алгоритма с определенным инструментом и создают модели машинного обучения, основанные на изучении данных. Это помогает предприятиям работать более эффективно для создания высококачественных моделей при низких затратах. Программное обеспечение для машинного обучения помогает автоматизировать анализ данных, что сокращает рабочую силу и делает ее экономически эффективной. Этот процесс довольно итеративный и масштабируемый.
Есть несколько других приложений, где ML используется в повседневной жизни. Вот некоторые из областей, где программное обеспечение ML эффективно используется:
- Финансовые услуги : финансовый сектор использует это, чтобы определить понимание для инвестиций, торговли и даже определения финансовых рисков.
- Маркетинг и продажи : Различные компании и другие подобные заведения используют программное обеспечение для машинного обучения, чтобы анализировать историю покупок и давать рекомендации клиентам в зависимости от этого.
- Здравоохранение : электронные носки и датчики широко используются в наши дни. Датчики этих носимых устройств в режиме реального времени предоставляют данные о кровяном давлении, сердцебиении и другую важную информацию, связанную со здоровьем.
- Транспорт : программное обеспечение машинного обучения анализирует историю поездок и маршруты для выявления проблем, если таковые имеются, чтобы помочь клиентам / пассажирам отказаться от подверженных риску районов в будущем.
- Правительство . Некоторые правительственные учреждения используют инструменты ОД для извлечения информации, чтобы минимизировать затраты и повысить эффективность своей деятельности.
- Нефть и газ : машинное обучение в основном используется в энергетике. Это помогает анализировать существующие и новые источники энергии для разведки и распределения. Многие нефтяные агентства как в государственном, так и в частном секторах приняли эти методы.
Вывод
Машинное обучение и искусственный интеллект находят широкое и широкое применение среди современных поколений и продолжают расширяться. Следовательно, не будет ошибкой полагать, что программное обеспечение машинного обучения выполняет действия из набора входных данных и играет важную роль в предоставлении информации из необработанных данных для улучшения коммерческих и других целей.
Рекомендуемые статьи
Это руководство по программному обеспечению машинного обучения. Здесь мы обсуждаем введение и 10 лучших программ машинного обучения вместе с его достоинствами. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше
- Что такое обучение усилению?
- Типы алгоритмов машинного обучения
- Введение в IoT
- Применение машинного обучения
- Как создать дерево решений?
- Руководство по дереву решений в Data Mining