עידן נמצא כאן והוא מתקדם מאוד בתחום הטכנולוגי ולפי דוח גרטנר, Machine Learning ו- AI הולכים ליצור 2.3 מיליון משרות עד שנת 2020 והצמיחה העצומה הזו הובילה להתפתחות כלי למידת מכונה שונים עליהם נדון במאמר זה.
מהי למידת מכונה?
למידת מכונה היא סוג של המאפשר ליישומי תוכנה ללמוד מהנתונים ולהפוך מדויקים יותר בחיזוי תוצאות ללא התערבות אנושית.
למידת מכונה היא מושג המאפשר למכונה ללמוד מדוגמאות וניסיון, וגם זה מבלי שתוכנת במפורש. כדי לגרום לזה לקרות יש לנו היום הרבה כלים ללימוד מכונה. בואו נסתכל על כמה מהחשובים והפופולאריים ביותר.
כלי לימוד מכונה מובילים
- סקיקיט-למד
זוהי ספריית למידת מכונות תוכנה בחינם עבור שפת התכנות של פייתון. זהו כלי פשוט ויעיל לכריית נתונים וניתוח נתונים. בנוי על , SciPy ו- .
הוא מספק מגוון של אלגוריתמי למידה מפוקחים ולא מפוקחים בפייתון כמו סיווג, רגרסיה, אשכולות, צמצום ממדי.
- KNIME
KNIME (Konstanz Information Miner), היא פלטפורמת ניתוח נתונים, דיווח ואינטגרציה של קוד פתוח בחינם ומקור פתוח, הבנויה לניתוח רב עוצמה מבוסס GUI זרימת עבודה. זה אומר שאתה לא צריך לדעת לקודד כדי להיות מסוגל לעבוד באמצעות KNIME ולהפיק תובנות.
אתה יכול לעבוד כל הדרך מ איסוף נתונים ויצירת מודלים לפריסה וייצור . הוא מאחד את כל הפונקציות של התהליך כולו לתהליך עבודה יחיד.
תוכנות יישומון java דוגמאות עם פלט
- TensorFlow
נוצר על ידי צוות המוח של גוגל, TensorFlow הינה ספריית קוד פתוח לחישוב מספרי ולמידת מכונה בקנה מידה גדול. כשמדובר בעימות מסגרות של בינה מלאכותית, תמצא ש- TensorFlow עולה כ- מנצח ברור רוב הזמן.
TensorFlow מספק תחביר נגיש וקריא אשר חיוני להקלת השימוש במשאבי התכנות הללו ולהיותם רמה נמוכה הספרייה מספקת גמישות רבה יותר ועם הגרסה החדשה v2.0, היא פשוט תהיה בראש כל מכונות למידה או למידה עמוקה מַטָרָה. זהו אחד הכלים הטובים ביותר למידת מכונה שיש.
- WEKA
WEKA (סביבת Waikato לניתוח ידע) היא קוד פתוח תוכנת ג'אווה שיש בו אוסף של אלגוריתמים של למידת מכונה למשימות כריית נתונים וחקר נתונים. זהו אחד מכלי הלמידה המכונתיים החזקים ביותר להבנה ולהמחשה של אלגוריתמי למידת מכונה במחשב המקומי שלך.
יש בו גם א גרפי ממשק ו שורת פיקוד מִמְשָׁק. היחיד חסרון לזה יש אין הרבה תיעוד ותמיכה מקוונת זמינה.
- לפיד / מצור
הוא ספרייה מבוססת פיתון בנוי לספק גמישות כפלטפורמה לפיתוח למידה עמוקה. זרימת העבודה של PyTorch קרובה ככל שתוכל להגיע לספריית המחשוב המדעית של פיתון - NumPy. הוא משמש באופן פעיל על ידי פייסבוק על כל עבודות הלמידה במכונה או למידה עמוקה.
גרפי חישוב דינמיים הם גולת הכותרת העיקרית של פיטורץ '. התמיכה ב נסים מבטיח שהקוד יכול לפעול ב- GPU, ובכך להקטין את הזמן הדרוש להפעלת הקוד ולהגדיל את הביצועים הכוללים של המערכת.
- RapidMiner
RapidMiner היא פלטפורמת מדע נתונים עבור צוותים שמתאחדים הכנת נתונים, למידת מכונה ופריסת מודלים מנבאים . יש לו ממשק משתמש גרפי חזק וחזק המאפשר למשתמשים ליצור, לספק ולתחזק ניתוח ניבוי.
עם RapidMiner, נתונים לא עמוסים, לא מאורגנים ולכאורה חסרי תועלת הופכים להיות מאוד חשוב מכיוון שהיא מפשטת את הגישה לנתונים ומאפשרת לך לבנות אותם באופן שקל לך ולצוות שלך להבין.
- Google Cloud AutoML
ענן גוגל AutoML מעמיד לרשותך את העוצמה של למידת מכונה גם אם יש לך ידע מוגבל בלמידת מכונה. של גוגל שירות תיוג אנושי יכול להכניס צוות אנשים לעבודה בהערות או בניקוי התוויות שלך כדי לוודא שהמודלים שלך עוברים הכשרה על נתונים איכותיים. כמה מגניב זה!
יש להם מוצרים שונים למטרות שונות מה שהופך אותו לכלי למידה מכונה טוב מאוד. חלקם הם:
- חזון AutoML : תמונות
- מודיעין וידאו AutoML : וידאו
- AutoML שפה טבעית : מבנה ומשמעות הטקסט
- תרגום AutoML : לזהות ולתרגם באופן דינמי בין שפות
- טבלאות AutoML : בונה מודל על נתונים מובנים
- סטודיו למידת מכונה של Azure
תכלת של מיקרוסופט סטודיו למידת מכונה הוא שיתוף פעולה, גרור ושחרר כלי הלמידה המכונה באמצעותו ניתן לבנות, לבדוק ולפרוס פתרונות ניתוח ניבוי על הנתונים שלך.
אתה גורר ושחרר מערכי נתונים ומודולי ניתוח על גבי בד ציור אינטראקטיבי, ומחבר אותם יחד ליצירת לְנַסוֹת , אותו אתה מפעיל בסטודיו Machine Learning. יש אין צורך בתכנות , רק חיבור ויזואלי של מערכי נתונים ומודולים לבניית מודל הניתוח החיזוי שלך.
- Accord.NET
Accord.NET היא מסגרת למידה ממוחשבת .NET בשילוב עם ספריות עיבוד שמע ותמונות כתוב לגמרי ב- C #. שורת התיוג היא “ למידת מכונה שנעשתה בדקה '.
זוהי מסגרת שלמה לבניית ראייה ממוחשבת בכיתה, יישומי מחשב, עיבוד אותות ויישומים סטטיסטיים. ספריות זמינות מקוד המקור וגם באמצעות מתקין הפעלה & NuGet מנהל אריזה. היחיד חִסָרוֹן היא שהיא תומכת בשפות נתמכות ברשת בלבד.
הודעה מוקפצת של סקריפט Java
- COLAB
CoLab (Colaboratory) הוא חינם מחברת Jupyter סביבה שאינה דורשת התקנה ורצה כולה בענן. זהו פרויקט מחקר של Google שנוצר במטרה להפיץ חינוך ומחקר למידת מכונה.
זה ללא ספק אחד מכלי הלמידה המכונה המובילים במיוחד עבור מדעני נתונים כי אינך צריך להתקין ידנית את כל החבילות והספריות, פשוט ייבא אותם ישירות על ידי התקשרות אליהם. אתה יכול לשמור ישירות את הפרויקט שלך ב- Google Drive, GitHub או בכל מקום ובפורמטים שונים.
ועם זה, אנו מגיעים לסוף מאמר זה. אני מקווה שיש לך מספיק אפשרויות להתחיל לבנות את תוכנית למידת המכונות שלך ולעבוד עליה. אדוריקה גורם לך להיות מיומן בטכניקות כמו למידה מפוקחת, למידה ללא פיקוח ועיבוד שפה טבעית. הוא כולל הדרכה בנושא ההתקדמות האחרונה והגישות הטכניות בתחום הבינה המלאכותית ולמידת מכונה כגון למידה עמוקה, מודלים גרפיים ולמידת חיזוק.