Laikmets ir šeit, un tas gūst lielu progresu tehnoloģiskajā jomā, un saskaņā ar Gartnera ziņojumu mašīnmācīšanās un mākslīgais intelekts radīs 2,3 miljoni Darbavietas līdz 2020. gadam un šī milzīgā izaugsme ir izraisījusi dažādu mašīnmācīšanās rīku attīstību, par kuriem mēs runāsim šajā rakstā.
kādi ir 6 veidi, kā izmantot šo atslēgvārdu?
Kas ir mašīnmācīšanās?
Mašīnmācība ir veids kas ļauj lietojumprogrammām mācīties no datiem un kļūt precīzākai, lai prognozētu rezultātus bez cilvēka iejaukšanās.
Mašīnmācība ir jēdziens, kas ļauj mašīnai mācīties no piemēriem un pieredzes, un arī tas bez īpašas programmēšanas. Lai tas notiktu, mums šodien ir pieejami daudzi mašīnmācīšanās rīki. Apskatīsim dažus no vissvarīgākajiem un populārākajiem.
Labākie mašīnmācīšanās rīki
- Scikit-Learn
Tā ir bezmaksas programmatūras mašīnmācīšanās bibliotēka, kas paredzēta programmēšanas valodai Python. Tas ir vienkāršs un efektīvs rīks datu iegūšanai un datu analīzei. Uzbūvēts , SciPy un .
Tas nodrošina virkni uzraudzītu un nepieskatītu mācību algoritmu Python, piemēram, klasifikācija, regresija, kopu veidošana, izmēru samazināšana.
- KNIME
KNIME (Konstanz Information Miner) ir bezmaksas un atvērtā koda datu analīzes, atskaišu un integrācijas platforma, kas izveidota jaudīgai analīzei GUI pamatā darbplūsma. Tas nozīmē, ka jums nav jāzina, kā kodēt, lai varētu strādāt, izmantojot KNIME, un gūt ieskatus.
Jūs varat strādāt visu ceļu no Datu vākšana un modeļu izveide ieviešanai un ražošanai . Tas apvieno visas visa procesa funkcijas vienā darbplūsmā.
- TensorFlow
Izveidoja Google Brain komanda TensorFlow ir atvērtā koda bibliotēka skaitliskai aprēķināšanai un liela mēroga mašīnmācībai. Kad runa ir par mākslīgā intelekta ietvara atklāšanu, jūs atradīsit TensorFlow, kas parādās kā a skaidrs uzvarētājs lielāko daļu laika.
TensorFlow nodrošina pieejamu un lasāmu sintaksi, kas ir būtiska, lai šos programmēšanas resursus padarītu vieglāk izmantojamus un zems līmenis bibliotēka nodrošina lielāku elastību, un ar jauno v2.0 tā būs tikai mašīnmācības vai Dziļa mācīšanās mērķim. Tas ir viens no labākajiem pieejamajiem mašīnmācīšanās rīkiem.
- WEKA
WEKA (Waikato vide zināšanu analīzei) ir Atvērtais avots Java programmatūra kurā ir mašīnmācīšanās algoritmu kolekcija datu ieguves un izpētes uzdevumiem. Tas ir viens no jaudīgākajiem mašīnmācīšanās rīkiem mašīnmācīšanās algoritmu izpratnei un vizualizēšanai vietējā mašīnā.
konvertējot dubultā uz int java
Tam ir gan a Grafisks Saskarne un Komandrinda Saskarne. Vienīgais negatīvie tas ir tas, ka ir nav daudz dokumentācijas un tiešsaistes atbalsts ir pieejams.
- Lāpa / Pytorch
ir pitona bibliotēka veidots, lai nodrošinātu elastību kā dziļu mācību attīstības platformu. PyTorch darbplūsma ir pēc iespējas tuvāka python zinātniskās skaitļošanas bibliotēkai - NumPy. To aktīvi izmanto Facebook par visu mašīnmācīšanos vai padziļinātu mācīšanos.
Dinamiskās skaitļošanas grafiki ir galvenā Pytorch iezīme. Atbalsts programmai BRĪNUMI nodrošina, ka kodu var darbināt GPU, tādējādi samazinot koda darbināšanai nepieciešamo laiku un palielinot sistēmas kopējo veiktspēju.
- RapidMiner
RapidMiner ir datu zinātnes platforma komandām, kas apvienojas datu sagatavošana, mašīnmācīšanās un paredzamā modeļa izvietošana . Tam ir spēcīgs un izturīgs grafiskais lietotāja interfeiss, kas ļauj lietotājiem izveidot, piegādāt un uzturēt paredzamo analīzi.
Izmantojot RapidMiner, kļūst nepārblīvēti, nesakārtoti un šķietami bezjēdzīgi dati ļoti vērtīgs jo tas vienkāršo piekļuvi datiem un ļauj tos strukturēt tā, lai jums un jūsu komandai to būtu viegli saprast.
- Google Cloud AutoML
Google Cloud AutoML padara mašīnmācīšanās spēku pieejamu jums pat tad, ja jums ir ierobežotas zināšanas par mašīnmācīšanos. Google cilvēku marķēšanas dienests var piesaistīt cilvēku komandu anotējot vai iztīrot jūsu etiķetes, lai pārliecinātos, ka jūsu modeļi tiek apmācīti par augstas kvalitātes datiem. Cik tas ir forši!
Viņiem ir dažādi produkti dažādiem mērķiem, kas padara to par ļoti labu mašīnmācīšanās rīku. Daži no tiem ir:
- AutoML Vision : Attēli
- AutoML video izlūkošana : Video
- AutoML dabiskā valoda : Teksta struktūra un nozīme
- AutoML tulkošana : Dinamiski noteikt un tulkot dažādās valodās
- AutoML tabulas : Veido modeli uz strukturētiem datiem
- Azure Machine Learning Studio
Microsoft Azure Mašīnmācības studija ir sadarbība, Vilkt un nomest Mašīnmācīšanās rīks, kuru varat izmantot, lai savos datos izveidotu, testētu un izvietotu prognozējošus analīzes risinājumus.
Velciet un nometiet datu kopas un analīzes moduļus uz interaktīvas audekla, savienojot tos kopā, veidojot eksperiments , kuru vadāt Machine Learning Studio. Tur ir nav nepieciešama programmēšana , tikai vizuāli savienojot datu kopas un moduļus, lai izveidotu jūsu prognozēšanas analīzes modeli.
- Accord.NET
Accord.NET ir .NET mašīnmācīšanās ietvars kopā ar Audio un attēlu apstrādes bibliotēkas pilnībā uzrakstīts C #. Tagline ir “ Mašīnmācība, kas izveidota minūtē '.
Tā ir pilnīga sistēma, lai izveidotu ražošanas līmeņa datorvīziju, datora klausīšanos, signālu apstrādi un statistikas lietojumprogrammas. Bibliotēkas ir pieejamas no avota koda, kā arī ar izpildāmā instalētāja un NuGet paku pārvaldnieks. Vienīgais šķērslis ir tas, ka tas atbalsta. Tikai tīklā atbalstītās valodas.
- COLAB
CoLab (Colaboratory) ir bezmaksas Jupyter piezīmju grāmatiņa vide, kurai nav nepieciešama iestatīšana un kas pilnībā darbojas mākonī. Tas ir Google pētniecības projekts, kas izveidots, lai palīdzētu izplatīt mašīnmācīšanās izglītību un pētījumus.
kārtot int masīvu c ++
Tas neapšaubāmi ir viens no labākajiem mašīnmācīšanās rīkiem, īpaši datu zinātniekiem, jo jums nav manuāli jāinstalē visas paketes un bibliotēkas, vienkārši importējiet tās tieši, piezvanot tām. Jūs varat tieši saglabāt savu projektu Google diskā, GitHub vai jebkurā citā vietā, kā arī dažādos formātos.
Un līdz ar to mēs esam nonākuši pie šī raksta beigām. Es ceru, ka jums ir pietiekami daudz iespēju sākt veidot mašīnmācīšanās programmu un strādāt pie tās. Edureka liek jums pārzināt tādas metodes kā uzraudzīta mācīšanās, bez uzraudzības un dabiskās valodas apstrāde. Tas ietver apmācību par jaunākajiem sasniegumiem un tehniskajām pieejām mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās jomā, piemēram, padziļināta mācīšanās, grafiskie modeļi un mācīšanās pastiprināšana.