Johdatus koneoppimisohjelmiin
Koneoppiminen on AI: hen (Artificial Intelligence) perustuva tieteellinen sovellus, jonka avulla tietokonejärjestelmä voi oppia, suorittaa tietyn tehtävän ja parantaa siitä saatuja kokemuksia ohjelmoimatta sitä tosiasiallisesti yksinomaan. Koneoppimisen algoritmeja käytetään päivittäisissä harjoituksissa, kuten hakukone, kuvan ja puheen tunnistus, terveydenhuollon diagnoosi jne. Nämä algoritmit tarvitsevat tiettyjä ohjelmistoja ja työkaluja tiettyjen toimintojen suorittamiseksi ja suorittamiseksi. Koneoppimisohjelmistolla on omat työkalut, kirjastot ja resurssit sovellusten kehittämiseen, jotka pystyvät replikoimaan ihmisen käyttäytymistä älykkäillä koneilla ja sovelluksilla. Ohjelmisto, jota korostamme, näkyy alla.
Koneoppimisohjelmistojen tyypit
Markkinoilla on tarjolla tonnia koneoppimisohjelmistoja. Joillakin ohjelmistoista on niiden ainutlaatuiset ja ainutlaatuiset ominaisuudet. Samanaikaisesti on joitain välineitä, jotka ovat suhteellisen parempia. Monet yritykset ovat alkaneet ottaa käyttöön tekniikan sijoitetun pääoman tuoton (ROI) kasvattamiseksi. Koska koneoppiminen on osa AI: ta (Artificial Intelligence), koneet koulutetaan tuloksesta tai mallista kehittämään uusia muutoksia itsenäisesti. Tietyn tyyppisiä koneoppimisohjelmistoja ovat: Azure Machine Learning Studio, Shogun, Apache Mahout, Apache Spark MLlib, IBM Watson Machine Learning, RapidMinor, Weka, Google Cloud ML Engine, Pytroch, Kuva Eight, Rapu, Microsoft Cognitive Toolkit, Torch jne. Katsotaanpa tarkemmin joitain suosituimpia ja eniten käytettyjä ohjelmistoja, joihin Machine Learning -asiantuntijat luottavat.
Parhaat koneoppimisohjelmat
Alla on erilaisia koneoppio-ohjelmistoja:
1. Google Cloud ML -moottori
Google Cloud Machine Learning Engine on yksi suosituimmista sovelluksista koulutukseen, analysointiin ja syvälliseen oppimiseen.
2. Azure ML Studio
Se on ML-asiantuntijoille tarkoitettu kooditon, vedä ja pudota -ratkaisu Microsoftin valmistamaan kätevään käyttöön.
3. IBM Watson Machine Learning
Avoimen lähdekoodin mallitoiminnollaan se auttaa tiedon tutkijoita ja kehittäjiä nopeuttamaan AI- ja koneoppimissovelluksia.
4. TensorFlow
Se on uusi, vuonna 2015 julkaistu avoimen lähdekoodin kehys, jota ei ole vaikea käyttää ja joka voidaan myös ottaa käyttöön eri alustoilla. Googlen luoma TensorFlow on saatavana Pythonille, C ++: lle, Javalle, Rustille jne.
5. Microsoft Cognitive Toolkit
Microsoftin äskettäin lanseerattu AI-ratkaisu voi kouluttaa koneen syvän oppimisen algoritmeilla käyttäytymään kuin ihmisen aivot ja kasvot. Se pystyy käsittelemään tietoja Pythonista, C ++: sta jne.
6. Theano
Se on Python-pohjainen avoimen lähdekoodin kirjasto syvän oppimisen algoritmeille koneoppimisen käyttöönoton nopeuttamiseksi. Theano pystyy siirtämään tietorakenteet seuraavalle tasolle integroimalla Python-kirjastot, kuten NumPy, Pandas ja jotkut natiiviohjelmat.
7. Taskulamppu
Tämä tyypillinen vanhempi Machine Learning -kirjasto kiehtoo toiminnan joustavuutta ja nopeutta samalla, kun otetaan käyttöön Machine Learning -projekteja.
8. Apache Spark MLlib
Apache Spark on luotettava koneoppotyökalu edistyneelle koneoppimiselle ja syvälle oppimiseen. Se on saumaton, skaalautuva alusta, joka voidaan integroida Hadoopin kanssa algoritmien tulosten parantamiseksi. Luokittelu, regressio, gradientinlisäys, päätöksentekopuut, LDA jne. Ovat joitakin algoritmeista, jotka tukevat MLlibiä.
9. Pytorch
Facebook on kehittänyt Pytorchin edistyneelle syvälle oppimiseen hermoverkkojen ja tenoreiden avulla. On varmistettu, että tutkijat ympäri maailmaa käyttävät Pytorchia dynaamiseen graafiseen esitykseen ja piirustusmenetelmiin.
10. Ideas2T -teknologiat
Ideas2T-työkalulla, toisin kuin muilla, on ainutlaatuinen ominaisuus, joka voi auttaa rekrytoijia palkkaamaan oikeat ehdokkaat jatkamisensa perusteella koneoppimisen kautta. Se on ollut uusien ja edistyneiden algoritmien ansiosta ristikko aloittaville yrityksille, yrityksille ja liikeyrityksille.
Koneoppimisohjelmistojen ansiat
Machine Learning, AI: n osajoukko, joka auttaa tutkimaan tietoja ja oppimaan niistä ja tekemään niistä tiettyjä päätöksiä. Se pystyy toimittamaan päätöksiä ja suosituksia nopeasti ja tarkasti. Joten, ML-ohjelmisto on erittäin suosittu. Mielenkiintoista, että ne ovat myös halpoja. Sekä koneoppiminen että AI työskentelevät suurissa ja monimutkaisissa tietokokonaisuuksissa visualisoidaksesi ja tehdäkseen täydellisiä päätöksiä. Muutamia esimerkkejä ovat seuraavat:
- Facebook: Kun lataamme kuvan Facebookiin, se tunnistaa saman valokuvan henkilön ja ehdottaa keskinäistä ystävyyttä. Näin ML toimii.
- Netflix: Netflix lähettää joskus ehdotuksia web-ohjelmista tai elokuvista sen perusteella, mitä olemme aiemmin katsoneet. Pohjimmiltaan koneoppimista käytetään tietojen valintaan valinnan perusteella.
Liiketoimintayksiköt ja organisaatiot käyttävät oikeaa algoritmin paria tietyn työkalun kanssa ja tekevät koneoppimismalleja tietojen perusteella oppimisen perusteella. Se auttaa yrityksiä työskentelemään tehokkaammin rakentamaan huippuluokan malleja edulliseen hintaan. Koneoppimisohjelma auttaa tietojen analysoinnissa, joka vähentää työvoimaa ja tekee siitä kustannustehokkaan. Tämä prosessi on melko iteratiivinen ja skaalautuva.
On olemassa useita muita sovelluksia, joissa ML: ää käytetään päivittäisessä elämässä. Joitakin alueita, joilla ML-ohjelmistoja käytetään tehokkaasti, ovat seuraavat:
- Rahoituspalvelut : Rahoitussektori käyttää tätä tunnistaakseen näkemyksiä investoinneista, kaupasta ja jopa selvittääkseen rahoitusriskejä.
- Markkinointi ja myynti : Eri yritykset ja muut vastaavat laitokset käyttävät Machine Learning -ohjelmistoa analysoidakseen ostohistoriaa ja antamalla siitä suosituksia asiakkaille.
- Terveydenhuolto : Sähköisiä puheita ja antureita käytetään nykyään laajalti. Näissä puettavissa olevat anturit tarjoavat reaaliaikaista tietoa verenpaineesta, sykestä ja muusta terveyteen liittyvästä elintärkeästä tiedosta.
- Kuljetus : Koneoppimisohjelma analysoi matkahistoriaa ja reittejä mahdollisten ongelmien tunnistamiseksi, jotta asiakkaat / matkustajat voivat tulevaisuudessa poistua riskialttiista alueista.
- Hallitus : Jotkut valtion virastot käyttävät ML-työkaluja oivalluksen saamiseksi kustannusten minimoimiseksi ja toiminnan tehostamiseksi.
- Öljy ja kaasu : Koneoppimista käytetään enimmäkseen energia-aloilla. Se auttaa analysoimaan olemassa olevia ja uusia energialähteitä etsintää ja jakelua varten. Monet öljy-agentuurit sekä julkisella että yksityisellä sektorilla ovat ottaneet käyttöön nämä tekniikat.
johtopäätös
Koneoppimisella ja tekoälyllä on laaja käyttötapa nykyaikaisten sukupolvien keskuudessa, ja se laajenee edelleen. Siksi ei ole väärin päätellä, että Machine Learning -ohjelmisto suorittaa toiminnot syöttötietojoukosta ja että sillä on suuri merkitys raakadatatiedon tarjoamisessa kaupallisten ja muiden tavoitteiden parantamiseksi.
Suositellut artikkelit
Tämä on opas koneoppimisohjelmistoon. Tässä keskustellaan koneoppimisen esittelystä ja kymmenestä parhaasta ohjelmistosta sekä sen eduista. Voit myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja-
- Mikä on vahvistusoppiminen?
- Koneoppimisen algoritmien tyypit
- Johdatus Internetiin
- Koneoppimisen sovellukset
- Kuinka luoda päätöksentekopuu?
- Opas päätöksenteon puuhun kaivostoiminnassa