Johdanto koneoppimisalustaan
Koneoppiminen on opintojen ala, joka tarjoaa tietokoneille mahdollisuuden oppia ilman, että heitä on nimenomaisesti ohjelmoitu. Se tekee tietokoneista samanlaisia kuin ihmiset. Koneoppimismalli on tulos, joka syntyy, kun olet kouluttanut koneoppimisalgoritmiohjelman datalla. Kun annat koulutuksen jälkeen mallin ja siihen liittyvän panoksen, lähtö saadaan. Tässä aiheesta aiomme oppia koneoppimisalustasta.
Mikä on koneoppimisalusta?
Alusta automatisoida ja nopeuttaa niiden profeetallisten sovellusten toimitusketjua, jotka kykenevät valtavaan tietojenkäsittelyyn ottaen käyttöön koneoppiminen tai siihen liittyvät menettelyt.
Muutamia keskeisiä ideoita tässä määritelmässä ovat:
- Nopeuden tarkoituksena on saada aikaan nopea ja nopeampi tarkkuuden toimittamisen elinkaari ja lisäksi kiirehtää ajonaikaa edistyneiden menettelyjen, kuten hajautettujen ja muistiin perustuvien tietojenkäsittelytoimintojen avulla.
- Tietoanalyytikon vilpitön tehtävä koostuu monista tylsistä ja pitkistä tehtävistä. Näiden tehtävien automatisointi voi poistaa projektin pullonkaulat, jolloin organisaatiot voivat toimittaa nopeasti eteenpäin tulevia uusia projekteja, päivittää ja saada enemmän tehtäviä, mutta eivät lisää henkilöstöä.
- Koneoppimisalustan kyky käyttäjille palvella ja käsitellä valtavia määriä dataa hyvästä lähteestä.
- Nämä alustat keskittyvät ennakoivien sovellusten toimittamisen koko elinkaaren aikaansaamiseen, kun ne eroavat PC-työkaluista ja koodikirjastoista.
- Koneoppimisympäristöt tulisi integroida, koska ne ovat hyvin organisoituja erittäin suositeltujen ohjelmistojärjestelmän sovellusten suhteen.
- Koneoppimisympäristöt keskittyvät auttamaan kauppaa tuntemaan tulevat tulokset, kuten asiakkaiden kyky tehdä ostoksia tietyltä tarjoukselta tai hylätä kauppa.
Koneoppimisympäristöt
Koneoppimisen kenttä kasvaa nopeasti. Siksi on erittäin tärkeää valita oikea alusta, joka johtaa menestykseen rakentamalla malleja kokonaisvaltaista lähestymistapaa käyttämällä. Tässä on luettelo koneoppimisalustoista.
1. Microsoft Azure
Microsoft Azure -konetyökalu antaa kehittäjille mahdollisuuden rakentaa malleja. Se tarjoaa SDK: ita ja palveluita tietojen nopeaan valmisteluun, kouluttamiseen ja koneoppimallien käyttöönottoon. Paranna tuottavuutta ja hintoja autojen skaalauksen salauksella ja putkilinjoilla. Käytä näitä ominaisuuksia avoimen lähdekoodin Python-kehyksissä, kuten PyTorch, Tensor Flow ja scikit-learning.
ominaisuudet
- Se käyttää käyttöliittymänään Azure Machine Learning Studio -sovellusta, jolla on vetämis- ja pudotusympäristö mallien rakentamiseen.
- Siinä on automatisoidut ohjelmat päätöksenpuiden, syvien hermoverkkojen, luokituksen ja regression suorittamiseksi.
- Se sallii vain valtavien tietojoukkojen lataamisen Azure-pilveen eikä pienempien tietojoukkojen tarjoamista kummaltakaan palveluntarjoajalta.
- Se tarjoaa vakio- ja ilmaisia versioita rajoitetuilla ominaisuuksilla.
2. IBM Watson
IBM Watson -alusta on kehitetty sekä kehittäjille että käyttäjille, joilla on paljon AI-työkaluja. Se tarjoaa järjestelmäohjelmia ja kyselyitä, ennustamista ja kokoaa työkalut työkirjojen luomiseen. Se mahdollistaa tehokkaiden tietovisuaalien luomisen, joita avustetaan vetämällä ja pudottamalla ympärillä, mallien luomiseen.
ominaisuudet
- Käyttöliittymä käyttämällä SPSS Graphical Analytics -sovellusta.
- Tiedot ja ennusteet on tallennettava IBM Bluemix -sovellukseen.
- Yritysasiakkaille keskittyvät palvelut auttavat luomaan ML-pohjaisia sovelluksia API-liittimien avulla.
- Ne ovat maksullisia ja jopa ilmaiset versiot ovat saatavilla.
3. Amazon
Amazon Machine Learning -alusta tarjoaa valmiita ja yksinkertaisesti saatavissa olevia ennustemalleja kaikille kehittäjille, vaikka heillä ei olisi aavistustakaan tietojenkäsittelystä. Maksukelpoinen malli, joka vaatii hyvin vähemmän investointeja laitteisto- tai ohjelmistopaketteihin, on tehnyt Amazonista yhden yksinkertaisimmista ML-alustan tarjoajista, johon tulokas kirjautuu sisään. Kehittäjät voivat käyttää AI: n (Amazon-verkkopalvelut) tarjoamia AI-työkalusarjoja, joihin kuuluvat myös Amazon Lex ja Amazon Polly.
ominaisuudet
- Se käyttää Amazon Machine Learning -taulun ja Amazon Character -käyttöliittymää.
- Tiedot on varastoitava assosioituneessa AWS-tilissä, kuten S3, Redshift ja RDS.
- Se toimii pay-as-you-go -mallissa ja kardinaalieräennusteissa se maksaa jopa kymmenen senttiä.
4. ai-yksi
Kehittäjät tuottavat ai-one-alustalla älykkäitä avustajia, jotka voidaan ottaa helposti käyttöön melkein missä tahansa ohjelmistosovelluksessa. Resurssien työkalulista sisältää kehittäjäsovellusliittymät, asiakirjakirjaston ja rakennusagentit, joita käytetään tietojen muuttamiseen ML- ja AI-rakenteita tukeviin sääntöjoukkoihin.
5. Apache-ennustusIO
Se on avoimen lähdekoodin pino, jossa on myös avoimen lähdekoodin palvelin koneoppimiseen. Sen päälle tulisi tarkastella Apache-ennustusta. PredictionIO on yksinkertaisin tapa luoda profeetallisia moottoreita, jotka täyttävät kaikki koneoppimistehtävät. Apache PredictionIO sisältää tapahtumapalvelimen ja siten itse alustan lisäksi mallimallisuuden.
6. H20
Tämä alusta on suunniteltu ohjelmoimaan kieliä, kuten python, R & Java, kirjoittanut H2O.ai. Se tarjoaa myös työkaluja, joita tarvitaan analysoimaan tietojoukkoja Apache Hadoop-tiedostojärjestelmissä, ja pilvi.H2O.ai on ennakoitu Mountain View, CA. ja tarjoaa ilmaisen avoimen lähdekoodin H2O OpenThis -alustan, joka on suunniteltu ohjelmoimaan kieliä, kuten python, R & Java, kirjoittanut H2O.ai. Se tarjoaa myös työkaluja, joita tarvitaan analysoimaan tietojoukkoja Apache Hadoop-tiedostojärjestelmissä ja pilvissä. H2O.ai perustuu Mountain View, Kalifornia. ja tarjoaa ilmaisen avoimen lähdekoodin H2O-avoimen lähdekoodin koneoppimisen (H2O, kuohuvesi ja H2O4GPU) sekä kaupallisen tuotteen nimeltä H2O Driverless AI. H2O.ai: n komponentit on optimoitu ja yhdenmukaistettu keskusyksikön moniytimisten ja monisoluisten kokoonpanojen kanssa.
johtopäätös
Tämä artikkeli antaa lyhyen johdannon koneoppimisalustoihin. Koneoppiminen voi olla ohjattua tai valvomatonta tekniikkaa harjoittelulaitteille suorittaaksesi toimintaa nopeammin ja paremmin kuin tavallinen ihminen. Omien koneoppimismallien kehittämisessä on valintoja erilaisista kehityskielistä, IDE: stä ja alustoista. Tämä artikkeli tarjoaa parhaat käyttöjärjestelmät, joita käyttäjä voi käyttää; se voi olla joko pilvipohjainen tai tuotantopohjainen alusta.
Suositellut artikkelit
Tämä on opas koneoppimisalustaan. Tässä keskustellaan koneoppimisen ympäristöistä ominaisuuksien kanssa. Voit myös tarkastella seuraavaa artikkelia saadaksesi lisätietoja -
- Koneoppimismenetelmät
- Koneoppimismenetelmät
- Koneoppimisarkkitehtuuri
- Koneoppimisen menetystoiminnot
- Salakirjoitustyypit
- Täydellinen opas hermoverkkojen toteuttamiseen
- Kuinka luoda päätöksentekopuu?