Bevezetés a gépi tanulási platformba
A gépi tanulás az a tanulási terület, amely a számítógépek számára lehetőséget kínál a tanulásra anélkül, hogy kifejezetten programozva lennének. Emiatt hasonlóvá teszi a számítógépeket. A gépi tanulási modell az a kimenet, amelyet akkor generálunk, ha a gépi tanulási algoritmikus programot az adatokkal kiképezzük. Edzés után, miután megadott egy modellt a hozzá tartozó bemenettel, megkapja a kimenetet. Ebben a témában megismerjük a Machine Learning Platformot.
Mi az a gépi tanulási platform?
Platform a prófétai alkalmazások teljes életciklusának automatizálására és gyorsítására, amely hatalmas adatfeldolgozásra képes, gépi tanulást vagy kapcsolódó eljárásokat alkalmazva.
Néhány kulcsfontosságú ötlet ebben a meghatározásban a következő:
- A gyorsítás a gyors és gyorsabb felbontási életciklus indukálása, és ezen felül a futási idő felgyorsítása olyan fejlett eljárásokkal, mint az elosztott és a memóriába épített számítás.
- Az információs elemző jóhiszemű feladata a sok unalmas és hosszú feladatból áll. Ezen feladatok automatizálása kiküszöböli a projekt szűk keresztmetszeteit, lehetővé téve a szervezetek számára, hogy gyorsan továbbjutó új projekteket szállítsanak, frissítsenek, és további feladatokat kapjanak, miközben nem növelik a személyzet létszámát.
- A gépi tanulási platform képessége a felhasználók számára, hogy hatalmas mennyiségű adatot szolgáltassanak és dolgozzanak fel egyfajta forrásból.
- Ezek a platformok arra koncentrálnak, hogy lehetővé tegyék a prediktív alkalmazások teljes életciklusának biztosítását, mivel azok különböznek a PC-eszközöktől és a kódkönyvtáraktól.
- A gépi tanulási platformokat integrálni kell, mivel azok jól szervezettek a rendkívül ajánlott szoftverrendszer alkalmazások felé.
- A gépi tanulási platformok középpontjában az áll, hogy segítsék a kereskedelmet a jövőbeli eredmények megismerésében, például az ügyfelek azon képességében, hogy vásárolnak egy adott ajánlatot vagy elutasítják az ügyletet.
Gépi tanulási platformok
A gépi tanulás területe gyorsan növekszik. Ezért nagyon fontos a megfelelő platform kiválasztása, amely a végpontok közötti megközelítést alkalmazó modellek sikeréhez vezet. Itt található a gépi tanulási platformok listája.
1. Microsoft Azure
A Microsoft Azure gépi tanulási eszköz lehetővé teszi a fejlesztőknek a modellek felépítését. SDK-kat és szolgáltatásokat nyújt az információk gyors előkészítéséhez, kiképzéséhez és a gépi tanulási modellek telepítéséhez. Növelje a termelékenységet és az árakat az autóméretező rejtjel és csővezetékek segítségével. Használja ezeket a képességeket nyílt forráskódú Python keretrendszerekben, mint például a PyTorch, a Tensor Flow és a scikit-learning.
Jellemzők
- Az Azure Machine Learning Studio használja felületként, és drag and drop környezettel rendelkezik az építési modellek számára.
- Automatizált programokkal rendelkezik döntési fák, mély idegi hálózatok, osztályozás és regresszió futtatásához.
- Ez csak a hatalmas adatkészletek feltöltését teszi lehetővé az Azure-felhőben, és nem a kisebb szolgáltatók egyikét sem a szolgáltatótól.
- Szabványos és ingyenes verziókat kínál korlátozott funkciókkal.
2. IBM Watson
Az IBM Watson platformot a fejlesztők és a felhasználók számára egyaránt fejlesztették ki, sok AI eszközzel. Rendszerprogramokat és lekérdezéseket, előrejelzéseket biztosít, és eszközöket gyűjt össze munkafüzetek létrehozásához. Lehetővé teszi a hatékony információmegjelenítést, amelyet modellek készítéséhez segítenek a drag-drop körülvevő környezetek.
Jellemzők
- Előtér-felület az SPSS Graphical Analytics használatával.
- Az információkat és az előrejelzéseket az IBM Bluemix-ben kell tárolni.
- A vállalati ügyfelekre összpontosító szolgáltatások elősegítik az ML-alapú alkalmazások létrehozását API-csatlakozók segítségével.
- Fizetők és még az ingyenes verziók is elérhetők.
3. Amazon
Az Amazon Machine Learning platform kész és egyszerűen elérhető előrejelzési modelleket kínál minden fejlesztő számára, még akkor is, ha fogalma sincs az adattudományról. A pay-as-you-go modell, amely nagyon kevesebb hardver- vagy szoftvercsomagba történő beruházást igényel, az Amazon-ot az egyik legegyszerűbb ML-platform-szolgáltató közé tette, amelyre a belépő regisztrál. A fejlesztők igénybe vehetik az AWS (Amazon webszolgáltatások) által biztosított AI eszközkészleteket, amelyek magukba foglalják az Amazon Lex és az Amazon Polly is.
Jellemzők
- Az Amazon Machine Learning oldalfalat és az Amazon karakter felhasználói felületét használja.
- Az információkat olyan társított AWS-fiókban kell tárolni, mint például az S3, a Redshift és az RDS.
- A pay-as-you-go modelleken működik, és a bíboros tételek előrejelzésekor tíz centtel kevesebbet áraz.
4. ai-one
Az ai-one platformon keresztül a fejlesztők intelligens asszisztenseket állítanak elő, amelyeket szinte bármilyen szoftver alkalmazásban könnyen telepíthetnek. Az eszközök erőforráslistája fejlesztői API-kat, dokumentumkönyvtárat és építőszereket tartalmaz, amelyeket az információk ML és AI struktúrákat támogató szabálykészletekké alakítanak.
5. Apache PredictionIO
Ez egy nyílt forráskódú verem, amelynek tetején is van egy nyílt forráskódú szerver a gépi tanuláshoz. Akkor az Apache PredictionIO a legegyszerűbb módja annak, hogy olyan prófétaiumokat hozzon létre, amelyek megfelelnek minden gépi tanulási feladatnak. Az eseménykiszolgálón és maga a platformon kívül az Apache PredictionIO modellgalériát is tartalmaz.
6. H2O
Ezt a platformot olyan nyelvek programozására fejlesztették ki, mint a python, az R & Java és a H2O.ai. Közösen olyan eszközöket kínál, amelyek szükségesek az Apache Hadoop fájlrendszerekben lévő adatkészletek elemzéséhez, és a cloud.H2O.ai a Mountain View-ban (Kalifornia) alapul. és az ingyenes, nyílt forráskódú H2O OpenThis platformot olyan nyelvek programozására tervezték, mint a python, az R & Java és a H2O.ai. Az Apache Hadoop fájlrendszerekben és a felhőben található adatkészletek elemzéséhez szükséges eszközöket is kínál. A H2O.ai székhelye Mountain View, Kalifornia. és ingyenes H2O nyílt forráskódú gépi tanulást (H2O, szénsavas víz és H2O4GPU), valamint H2O Driverless AI nevű kereskedelmi terméket kínál. A H2O.ai komponensei nagymértékben vannak optimalizálva és párhuzamosítva a központi feldolgozó egység többmagos és multimódusos konfigurációihoz.
Következtetés
Ez a cikk röviden bemutatja a gépi tanulási platformokat. A gépi tanulás lehet egy felügyelt vagy felügyelet nélküli technika edzőgépekről, hogy a tevékenységeket kissé gyorsabban és jobban végezzék, mint egy átlagos ember. A saját gépi tanulási modellek fejlesztésekor különféle fejlesztési nyelvek, IDE-k és platformok választhatók. Ez a cikk megmutatja a felhasználó számára legmegfelelőbb platformokat; lehet felhő alapú vagy termelési alapú platform.
Ajánlott cikkek
Ez egy útmutató a gépi tanulási platformhoz. Itt tárgyaljuk a gépi tanulás platformjait a szolgáltatásokkal. A következő cikkben további információkat is megnézhet -
- Gépi tanulási módszerek
- Gépi tanulási módszerek
- Gépi tanulási architektúra
- A vesztes funkciók a gépi tanulásban
- A titkosító típusai
- Teljes útmutató a neurális hálózatok megvalósításához
- Hogyan hozhatunk létre döntési fát?