11 Cele mai populare instrumente software de învățare automată în 2021

11 most popular machine learning software tools 2021

Listă și comparație a celor mai bine plătite, precum și open source Instrumente de învățare automată gratuite:

Ce este învățarea automată?

Cu ajutorul sistemelor de învățare automată, putem examina datele, învăța din aceste date și putem lua decizii. Învățarea automată implică algoritmi, iar biblioteca de învățare automată este un pachet de algoritmi.

Unde folosim învățarea automată în viața de zi cu zi? Să explorăm câteva exemple pentru a vedea răspunsul la această întrebare.

Ce veți învăța:

• Învățarea automată Exemple reale
• Cum ne ajută învățarea automată?
• Tipuri de învățare automată
  • # 1) Învățare automată supravegheată
  • # 2) Învățare automată fără supraveghere
  • # 3) Învățarea automată a armăturii
• Cele mai populare 10 instrumente software de învățare automată
  • Diagramă de comparație
  • # 1) Scikit-learn
  • # 2) PyTorch
  • # 3) TensorFlow
  • # 4) Set
  • # 5) KNIME
  • #6) Colab
  • # 7) Apache Mahout
  • # 8) Accord.Net
  • # 9) Shogun
  • # 10) Keras.io
  • # 11) Miner rapid
• Concluzie
  • Lectură recomandată

Învățarea automată Exemple reale

Mai jos sunt câteva exemple reale de ML:

Exemplul 1:

Dacă ați folosit Netflix, atunci trebuie să știți că vă recomandă câteva filme sau emisiuni pentru vizionare pe baza a ceea ce ați urmărit mai devreme. Învățarea automată este utilizată pentru această recomandare și pentru a selecta datele care se potrivesc cu alegerea dvs. Folosește datele anterioare.

Exemplul 2:

Al doilea exemplu ar fi Facebook.

Când încărcați o fotografie pe Facebook, aceasta poate recunoaște o persoană în acea fotografie și vă poate sugera, prieteni comuni. ML este utilizat pentru aceste predicții. Folosește date precum lista de prieteni, fotografii disponibile etc. și face predicții pe baza acestora.

Exemplul 3:

Al treilea exemplu este Software-ul, care arată cum veți arăta când veți îmbătrâni. Această procesare a imaginilor folosește și învățarea automată.

Toate acestea sunt câteva exemple care ne ajută să înțelegem cum se folosește învățarea automată. ML este similar cu IA într-o oarecare măsură, cu toate acestea, există o diferență între cele două. Este legat de extragerea datelor.

Cum ne ajută învățarea automată?

Ajută prin procesare puternică.

Cu ajutorul învățării automate, sistemele iau decizii mai bune, la viteză mare și de cele mai multe ori sunt exacte. Utilizarea acestei tehnici este ieftină și poate analiza seturi de date mari și complexe.

Tipuri de învățare automată

Mai jos sunt enumerate diferitele tipuri:

• Supravegheat
• Fără supraveghere
• Armare

Să vedem fiecare tip în detaliu împreună cu un exemplu.

# 1) Învățare automată supravegheată

Datele anterioare sunt utilizate pentru a face predicții în învățarea automată supravegheată.

Exemplu de învățare automată supravegheată este filtrarea de spam a e-mailurilor. Cu toții folosim Gmail, Yahoo sau Outlook. Algoritmii de învățare automată sunt folosiți pentru a decide care e-mail este spam și care nu.

Pe baza datelor anterioare, cum ar fi e-mailurile primite, datele pe care le folosim etc., sistemul face predicții despre un e-mail cu privire la faptul dacă acesta este spam sau nu. Este posibil ca aceste predicții să nu fie perfecte, dar sunt corecte de cele mai multe ori.

Clasificarea și regresia sunt algoritmii ML care intră sub ML supravegheat.

# 2) Învățare automată fără supraveghere

Învățarea automată fără supraveghere găsește modele ascunse.

Anterior am văzut exemplul Facebook ( Exemplul 2 ). Acesta este un exemplu de învățare automată nesupravegheată. Clusterizarea și algoritmii de asociere intră sub acest tip de învățare automată.

# 3) Învățarea automată a armăturii

Învățarea automată a armăturii este utilizată pentru îmbunătățirea sau creșterea eficienței.

Să explorăm câteva exemple ale algoritmilor menționați mai sus.

• Clasificare: Filtrare spam a e-mailurilor.
• Regresie: Acești algoritmi învață, de asemenea, din datele anterioare, cum ar fi algoritmi de clasificare, dar ne oferă valoarea ca ieșire. Exemplu: Prognoza meteo - cât de multă ploaie va fi acolo?
• Clusterizare: Acești algoritmi utilizează date și dau rezultate sub formă de clustere de date. Exemplu: Decizia prețurilor casei / terenului într-o anumită zonă (locație geografică).
• Asociere: Când cumpărați produse de pe site-uri de cumpărături, sistemul recomandă un alt set de produse. Pentru această recomandare sunt folosiți algoritmi de asociere

Totul este despre învățarea automată. Acum să aruncăm o privire asupra software-ului de învățare automată de top.

=> Contactează-ne pentru a sugera o listă aici.

Cele mai populare 10 instrumente software de învățare automată

Există mai multe software-uri de învățare automată care sunt disponibile pe piață. Înscrise mai jos sunt cele mai populare dintre ele.

Diagramă de comparație

Să începem!!

sintaxă python vs c ++

# 1) Scikit-learn

Scikit-learn este pentru dezvoltarea învățării automate în python. Oferă o bibliotecă pentru limbajul de programare Python.

Caracteristici:

• Ajută la extragerea datelor și la analiza datelor.
• Oferă modele și algoritmi pentru clasificare, regresie, clusterizare, reducere dimensională, selecție model și pre-procesare.

Pro:

• Este furnizată o documentație ușor de înțeles.
• Parametrii pentru orice algoritm specific pot fi modificați în timp ce se apelează obiecte.

Detalii despre costul instrumentului / plan: Gratuit.

Site oficial: scikit-learn

# 2) PyTorch

PyTorch este o bibliotecă Python de învățare automată bazată pe Torch. Torța este un cadru de calcul bazat pe Lua, un limbaj de scriptare și o bibliotecă de învățare automată.

Caracteristici:

• Ajută la construirea rețelelor neuronale prin modulul Autograd.
• Oferă o varietate de algoritmi de optimizare pentru construirea rețelelor neuronale.
• PyTorch poate fi utilizat pe platforme cloud.
• Oferă instruire distribuită, diverse instrumente și biblioteci.

Pro:

• Ajută la crearea graficelor de calcul.
• Ușor de utilizat datorită front-end-ului hibrid.

Detalii despre costul instrumentului / plan: Gratuit

Site oficial: Pytorch

# 3) TensorFlow

TensorFlow oferă o bibliotecă JavaScript care ajută la învățarea automată. API-urile vă vor ajuta să construiți și să instruiți modelele.

Caracteristici:

• Ajută la formarea și construirea modelelor tale.
• Puteți rula modelele existente cu ajutorul TensorFlow.js, care este un convertor de modele.
• Ajută în rețeaua neuronală.

Pro:

• Îl puteți folosi în două moduri, adică prin etichete de script sau prin instalare prin NPM.
• Poate chiar ajuta la estimarea ipostazei umane.

Contra:

• Este greu de învățat.

Detalii despre costul instrumentului / plan: Gratuit

Site oficial: Tensorflow

# 4) Set

Acești algoritmi de învățare automată ajută la extragerea datelor.

Caracteristici:

• Pregătirea datelor
• Clasificare
• Regresie
• Clustering
• Vizualizare și
• Asociația reglementează mineritul.

Pro:

• Oferă cursuri online pentru instruire.
• Algoritmi ușor de înțeles.
• Este bine și pentru studenți.

Contra:

• Nu sunt disponibile prea multe documente și asistență online.

Detalii despre costul instrumentului / plan: Gratuit

Site oficial: Waikato-weka

# 5) KNIME

KNIME este un instrument pentru analiza datelor, raportarea și platforma de integrare. Folosind conceptul de canalizare a datelor, acesta combină diferite componente pentru învățarea automată și extragerea datelor.

Caracteristici:

• Poate integra codul limbajelor de programare precum C, C ++, R, Python, Java, JavaScript etc.
• Poate fi folosit pentru business intelligence, analiza datelor financiare și CRM.

Pro:

• Poate funcționa ca o alternativă SAS.
• Este ușor de implementat și instalat.
• Usor de invatat.

Contra:

• Dificil de construit modele complicate.
• Capacități limitate de vizualizare și export.

Detalii despre costul instrumentului / plan: Gratuit

Site oficial: KNIME

#6) Colab

Google Colab este un serviciu cloud care acceptă Python. Vă va ajuta în construirea aplicațiilor de învățare automată utilizând bibliotecile PyTorch, Keras, TensorFlow și OpenCV

Caracteristici:

• Ajută la învățarea învățării automate.
• Ajută la cercetarea învățării automate.

Pro:

• Îl puteți folosi de pe Google Drive.

Detalii despre costul instrumentului / plan: Gratuit

Site oficial: Colab

# 7) Apache Mahout

Apache Mahout îi ajută pe matematicieni, statistici și oameni de știință de date să-și execute algoritmii.

Caracteristici:

• Oferă algoritmi pentru pre-procesoare, regresie, clusterizare, recomandări și algebră liniară distribuită.
• Bibliotecile Java sunt incluse pentru operații matematice obișnuite.
• Urmează cadrul algebrei liniare distribuite.

Pro:

• Funcționează pentru seturi de date mari.
• Simplu
• Extensibil

Contra:

• Are nevoie de documentație mai utilă.
• Unii algoritmi lipsesc.

Detalii despre costul instrumentului / plan: Gratuit

Site oficial: Mahout - Apache

# 8) Accord.Net

Accord.Net oferă biblioteci de învățare automată pentru procesarea imaginilor și audio.

Caracteristici:

Oferă algoritmi pentru:

• Algebră liniară numerică.
• Optimizare numerică
• Statistici
• Rețele neuronale artificiale.
• Prelucrarea imaginii, audio și semnal.
• De asemenea, oferă suport pentru graficele de grafice și bibliotecile de vizualizare.

Pro:

• Bibliotecile sunt puse la dispoziție din codul sursă și, de asemenea, prin programul de instalare executabil și managerul de pachete NuGet.

Contra:

• Suportă numai. Limbi acceptate de net.

Detalii despre costul instrumentului / plan: Gratuit

Site oficial: Accord.net

# 9) Shogun

Shogun oferă diferiți algoritmi și structuri de date pentru învățarea automată. Aceste biblioteci de învățare automată sunt utilizate pentru cercetare și educație.

Caracteristici:

• Oferă mașini vectoriale de suport pentru regresie și clasificare.
• Ajută la implementarea modelelor Hidden Markov.
• Oferă suport pentru multe limbi precum Python, Octave, R, Ruby, Java, Scala și Lua.

Pro:

• Poate procesa seturi mari de date.
• Ușor de folosit.
• Oferă un bun suport pentru clienți.
• Oferă caracteristici și funcționalități bune.

Detalii despre costul instrumentului / plan: Gratuit

Site oficial: Shogun

# 10) Keras.io

Keras este un API pentru rețelele neuronale. Ajută la cercetarea rapidă și este scris în Python.

Caracteristici:

• Poate fi folosit pentru prototipuri ușoare și rapide.
• Suportă rețele de convoluție.
• Asistă rețelele recurente.
• Suportă o combinație de două rețele.
• Poate fi rulat pe CPU și GPU.

Pro:

• Ușor de utilizat
• Modular
• Extensibil

Contra:

• Pentru a utiliza Keras, trebuie să aveți nevoie de TensorFlow, Theano sau CNTK.

Detalii despre costul instrumentului / plan: Gratuit

Site oficial: Greu

# 11) Miner rapid

cel mai bun downloader video YouTube pentru pc

Rapid Miner oferă o platformă pentru învățarea automată, învățarea profundă, pregătirea datelor, extragerea textului și analiza predictivă. Poate fi folosit pentru cercetare, educație și dezvoltare de aplicații.

Caracteristici:

• Prin GUI, ajută la proiectarea și implementarea fluxurilor de lucru analitice.
• Ajută la pregătirea datelor.
• Vizualizarea rezultatului.
• Validarea și optimizarea modelului.

Pro:

• Extensibil prin intermediul pluginurilor.
• Ușor de folosit.
• Nu sunt necesare abilități de programare.

Contra:

• Instrumentul este costisitor.

Detalii despre costul / planul instrumentului :

Are patru planuri:

• Plan gratuit
• Mic: 2500 USD pe an.
• Mediu: 5000 USD pe an.
• Mare: 10000 USD pe an.

Site oficial: Rapid Miner

Concluzie

În acest articol, am explorat în detaliu învățarea automată și software-ul de învățare automată de top.

Selectarea instrumentului depinde de cerința dvs. pentru algoritm, de nivelul dvs. de expertiză și de prețul instrumentului. Biblioteca de învățare automată ar trebui să fie ușor de utilizat.

Majoritatea acestor biblioteci sunt gratuite, cu excepția Rapid Miner. TensorFlow este mai popular în învățarea automată, dar are o curbă de învățare. Scikit-learn și PyTorch sunt, de asemenea, instrumente populare pentru învățarea automată și ambele acceptă limbajul de programare Python. Keras.io și TensorFlow sunt bune pentru rețelele neuronale.

Sper că ați dobândit cunoștințe imense despre Instrumente de învățare automată din acest articol informativ.

Lectură recomandată

• Cele mai bune instrumente de testare software 2021 (Instrumente de automatizare a testelor de calitate)
• Data Mining Vs Machine Learning Vs Intelligence Artificial Vs Deep Learning
• Top 11 Cele mai puternice instrumente software CyberSecurity în 2021
• Cele mai bune 11 instrumente ITSM (software de gestionare a serviciilor IT) în 2021
• 11 cele mai bune programe de instruire online pentru instruire fără probleme în 2021
• Topul celor mai populare 10 instrumente de testare a regresiei în 2021
• Cum se instalează și se utilizează mașina virtuală VMWare în testarea software-ului
• Cele mai bune 10 software de inteligență artificială (recenzii de software AI în 2021)