Bevezetés a gépi tanulási szoftverbe
A Machine Learning egy AI-n (mesterséges intelligencia) alapuló tudományos alkalmazás, amely lehetővé teszi a számítógépes rendszer számára, hogy megtanuljon, elvégezzen egy bizonyos feladatot és javítsa az abból szerzett tapasztalatokat anélkül, hogy azt valóban kizárólag programozná. A gépi tanulási algoritmusokat olyan napi gyakorlatokban használják, mint például keresőmotor, kép- és beszédfelismerés, egészségügyi diagnózis stb. Ezeknek az algoritmusoknak bizonyos szoftverekre és eszközökre van szükségük bizonyos műveletek végrehajtásához és végrehajtásához. A Machine Learning szoftver rendelkezik saját eszközökkel, könyvtárakkal és erőforrásokkal olyan alkalmazások kifejlesztésére, amelyek intelligens gépekkel és alkalmazásokkal megismételhetik az emberi viselkedést. Az alábbiakban bemutatjuk azt a szoftvert, amelyet kiemelünk.
Gépi tanulási szoftverek típusai
Rengeteg Machine Learning szoftver elérhető a piacon. Néhány szoftver rendelkezik kizárólagos és egyedi tulajdonságaival. Ugyanakkor vannak olyan eszközök, amelyek viszonylag jobbak. Sok vállalkozás elkezdte alkalmazni a technológiát, hogy növelje megtérülését. Mivel a gépi tanulás az AI (mesterséges intelligencia) része, a gépeket az eredményből vagy mintából képezik ki az új változások autonóm fejlesztésére. Egyes gépi tanulási szoftverek: Azure Machine Learning Studio, Shogun, Apache Mahout, Apache Spark MLlib, IBM Watson Machine Learning, RapidMinor, Weka, Google Cloud ML Engine, Pytroch, 8. ábra, Rák, Microsoft Cognitive Toolkit, Torch stb. Nézzük közelebb néhány olyan legnépszerűbb és leggyakrabban használt szoftvert, amelyre a Machine Learning szakértői támaszkodnak.
Legjobb gépi tanulási szoftver
Az alábbiakban bemutatjuk a különféle gépi tanulási programokat:
1. Google Cloud ML Engine
A Google Cloud Machine Learning Engine az egyik legnépszerűbb képzési, elemzési és mélyreható alkalmazás.
2. Azure ML Studio
Kód nélküli, drag and drop megoldás az ML-szakértők számára a Microsoft által készített kényelmes használatra.
3. IBM Watson Machine Learning
Nyílt forráskódú modell működésével elősegíti az adattudósok és a fejlesztők számára az AI és a Machine Learning alkalmazások felgyorsítását.
4. TensorFlow
Ez egy új, nyílt forráskódú, 2015-ben kiadott keret, amely nem bonyolult működni, és különféle platformon is telepíthető. A Google által készített TensorFlow elérhető Python, C ++, Java, Rust stb.
5. Microsoft kognitív eszközkészlet
A Microsoft újonnan elindított AI-megoldása képessé teheti a gépet mély tanulási algoritmusaival, hogy úgy viselkedjenek, mint egy emberi agy és arc. Kezelheti a Python, C ++ stb. Adatait.
6. Theano
Ez egy Python-alapú nyílt forráskódú könyvtár a mély tanulási algoritmusok számára, hogy felgyorsítsák a gépi tanulás telepítését. A Theano képes az adatszerkezeteket a következő szintre vinni Python könyvtárak, például NumPy, Pandas és néhány natív program integrálásával.
7. Fáklya
Ez a tipikus régebbi Machine Learning könyvtár lenyűgözi a műveletek rugalmasságát és gyorsaságát, a Machine Learning projektek telepítésekor.
8. Apache Spark MLlib
Az Apache Spark egy megbízható gépi tanulási eszköz a fejlett gépi tanuláshoz és a mély tanuláshoz. Ez egy zökkenőmentes, méretezhető platform, amelyet a Hadoop-nal lehet integrálni, hogy az algoritmusok jobb eredményeket érjenek el. Osztályozás, regresszió, színátmenet-növelés, döntési fák, LDA stb. Az MLlib támogatására szolgáló néhány algoritmus.
9. Pytorch
A Pytorch-ot a Facebook fejlesztette tovább a fejlett mély tanuláshoz a neurális hálózatok és a tenzorok segítségével. Megállapítást nyert, hogy a kutatók szerte a világon a Pytorch-ot használják dinamikus grafikus ábrázolásra és tervrajzokra.
10. Ideas2T Technologies
Az Ideas2T eszköz másoktól eltérően egyedülálló funkcióval rendelkezik, amely segít a toborzóknak a megfelelő jelöltek felvételében az önéletrajzuk alapján a gépi tanuláson keresztül. A legmodernebb és fejlett algoritmusok miatt kereszteződés volt a kezdő vállalkozások, a vállalkozások és az üzleti házak számára.
A gépi tanulási szoftver érdemei
Machine Learning, az AI egy részhalmaza, amely segít megvizsgálni és tanulni az adatokból, és bizonyos döntéseket hozni belőle. Képes nagy sebességgel, pontossággal hozni döntéseket és ajánlásokat. Tehát az ML szoftver nagyon népszerű. Érdekes, hogy olcsók is. Mind a Machine Learning, mind az AI nagy és összetett adatkészleteken dolgoznak, hogy megjelenjenek és tökéletes döntéseket hozzanak. Néhány példa a következőkre:
- Facebook: Amikor egy fényképet töltünk fel a Facebook-ra, akkor felismeri az azonos fotóból származó személyt, és kölcsönös barátságot sugall. Így működik az ML.
- Netflix: A Netflix esetenként webes show-khoz vagy filmekhez javaslatokat küld, amelyek alapján korábban megnéztük. Alapvetően a gépi tanulást az adatok kiválasztása alapján választják meg.
A gazdasági egységek és szervezetek egy bizonyos eszközzel használják az algoritmus jobb párját, és az adatokból való tanulás alapján készítik el a Machine Learning modelleket. Ez elősegíti a vállalkozásokat abban, hogy hatékonyabban dolgozzanak a csúcskategóriás modellek alacsony költséggel történő felépítésében. A Machine Learning szoftver segíti az adatok elemzését, ami csökkenti a munkaerőt és költséghatékonyabbá teszi. Ez a folyamat meglehetősen iteratív és méretezhető.
Számos olyan alkalmazás is létezik, ahol az ML-t a mindennapi életben használják. Néhány terület, ahol az ML szoftvert hatékonyan használják, a következők:
- Pénzügyi szolgáltatások : A pénzügyi szektor ezt használja a beruházásokra, a kereskedelemre és még a pénzügyi kockázatok felismerésére szolgáló betekintés meghatározására.
- Marketing és értékesítés : Különböző vállalatok és más hasonló intézmények használják a Machine Learning szoftvert a vásárlások előzményeinek elemzésére, és az attól függően ajánlásokat fogalmaznak meg az ügyfelek számára.
- Egészségügy : Manapság széles körben használják az elektronikus hordozható elemeket és az érzékelőket. Az ezekben a ruhákban található érzékelők valós idejű adatokat szolgáltatnak a vérnyomásról, a szívverésről és az egészséggel kapcsolatos egyéb létfontosságú információkról.
- Szállítás : A Machine Learning szoftver elemzi az utazási előzményeket és az útvonalakat, hogy azonosítsa a problémákat, ha vannak ilyenek, hogy segítse az ügyfeleket / utasokat a jövőben a kockázatnak kitett területektől való lemondásban.
- Kormány : Néhány kormányhivatal az ML eszközöket használ betekintést nyerni, hogy minimalizálja a költségeket és növelje működésének hatékonyságát.
- Olaj és földgáz : A gépi tanulást főként az energiaágazatban használják. Segít a meglévő és új energiaforrások felderítésében és elosztásában. Számos olajügynökség mind a kormányzati, mind a magánszektorban alkalmazta ezeket a technikákat.
Következtetés
A gépi tanulás és a mesterséges intelligencia széles körben alkalmazható a modern generációk körében, és továbbra is bővül. Ezért nem lesz helytelen azt mondani, hogy a Machine Learning szoftver a bemeneti adatkészlettel hajt végre műveleteket, és nagy szerepet játszik a nyers adatok betekintésében a kereskedelmi és egyéb célok javítása érdekében.
Ajánlott cikkek
Ez egy útmutató a gépi tanulási szoftverhez. Itt tárgyaljuk a gépi tanulás bevezetését és a tíz legjobb szoftvert, valamint annak előnyeit. A következő cikkeket is megnézheti további információkért -
- Mi az a megerősítéses tanulás?
- Gépi tanulási algoritmusok típusai
- Bevezetés az IoT-be
- Gépi tanulás alkalmazásai
- Hogyan hozhatunk létre döntési fát?
- Útmutató a döntési fahoz az adatbányászatban