Introducere în platforma de învățare automată
Învățarea automată este domeniul de studiu care oferă computerelor potențialul de a învăța fără a fi programat explicit. Face computere similare cu oamenii. Un model de învățare automată este rezultatul generat odată ce instruiți programul algoritmic de învățare automată cu date. După antrenament, după ce dați un model cu intrare asociată, rezultatul este asigurat. În acest subiect, vom afla despre Platforma de învățare a mașinilor.
Ce este platforma de învățare automată?
O platformă pentru automatizarea și accelerarea ciclului de viață al livrării de aplicații profetice, capabile de o procesare uriașă a datelor, adoptând mașini de învățare sau proceduri conectate.
Câteva idei cheie în această definiție sunt:
- Viteza este de a induce un ciclu de viață rapid și mai rapid de livrare a rezoluției și, în plus, de a grăbi timpul de rulare prin proceduri avansate, cum ar fi calculul distribuit și în memorie.
- Sarcina de bună credință pe care analistul informațional o constituie multe sarcini obositoare și lungi. Automatizarea acestor sarcini poate elimina blocajele proiectului, permițând organizațiilor să livreze noi proiecte care vin mai rapid, actualizând și obținând mai multe sarcini, fără să crească personalul.
- Capacitatea unei platforme de învățare automată pentru utilizatori să servească și să proceseze cantități imense de date dintr-un fel de sursă bună.
- Aceste platforme se concentrează pe permiterea întregului ciclu de viață a livrării de aplicații predictive, deoarece nu sunt de acord cu instrumentele PC și bibliotecile de coduri.
- Platformele de învățare automată ar trebui să fie integrate, deoarece acestea sunt bine organizate pentru aplicațiile de sistem software, care sunt foarte recomandate.
- Platformele de învățare automată se concentrează pe asistența tranzacționării pentru a cunoaște rezultatele viitoare, cum ar fi capacitatea clienților de a face cumpărături pentru o anumită ofertă sau de a respinge tranzacția.
Platforme de învățare automată
Domeniul învățării mașinilor este în creștere rapidă. Prin urmare, este foarte important să alegeți platforma adecvată care să conducă la succesul modelelor de construcție folosind abordări end-to-end. Iată lista platformelor de învățare automată.
1. Microsoft Azure
Un instrument de învățare automată Microsoft Azure permite dezvoltatorilor să construiască modele. Oferă SDK-uri și servicii pentru a pregăti rapid informații, pentru a antrena și a implementa modele de învățare automată. Îmbunătățirea productivității și a prețurilor cu ajutorul cifrelor și conductelor de scalare a automobilelor. Utilizați aceste capacități cu cadre Python open-source, cum ar fi PyTorch, Tensor Flow și scikit-learning.
Caracteristici
- Utilizează Azure Machine Learning Studio ca interfață, având un mediu drag and drop pentru modelele de construcție.
- Are programe automatizate pentru a rula arbori de decizie, rețele neuronale profunde, clasificare și regresie.
- Permite doar încărcarea seturilor de date uriașe în cloud Azure și nu seturile de date mai mici de la oricare dintre furnizorii de servicii.
- Oferă versiuni standard și gratuite, cu funcții limitate.
2. IBM Watson
Platforma IBM Watson este dezvoltată atât pentru dezvoltatori cât și pentru utilizatori cu o mulțime de instrumente AI. Oferă programe și interogări de sistem, prezice și asamblează instrumente pentru a crea cărți de lucru. Permite vizualizări puternice de informații care sunt asistate cu drag-drop în jurul pentru a crea modele.
Caracteristici
- Interfață front-end folosind SPSS Analytics grafic.
- Informațiile și predicțiile trebuie stocate în IBM Bluemix.
- Serviciile axate pe clienții de întreprindere ajută la crearea de aplicații bazate pe ML utilizând conectori API.
- Sunt taxabile și chiar sunt disponibile versiunile gratuite.
3. Amazon
Platforma Amazon Machine Learning oferă modele de predicție pregătite și disponibile pentru orice dezvoltator, chiar dacă nu au idee despre știința datelor. Un model pay-to-go-ul, care necesită investiții foarte puține în pachete hardware sau software, a făcut din Amazon unul dintre cei mai simpli furnizori de platforme ML la care un participant va face check-in. Dezvoltatorii pot folosi kituri de instrumente AI furnizate de AWS (servicii web Amazon) care includ, de asemenea, Amazon Lex și Amazon Polly.
Caracteristici
- Folosește panoul lateral Amazon Machine Learning și interfața utilizatorului Amazon Character.
- Informațiile trebuie să fie stocate într-un cont AWS asociat, precum S3, Redshift și RDS.
- Funcționează pe un model pay-as-to-go, iar pentru predicțiile lotului cardinal, prețurile sunt cu atât mai puțin cu zece centi.
4. ai-unu
Utilizând o platformă ai-one, dezvoltatorii vor produce asistenți inteligenți, care vor fi ușor implementați în aproape orice aplicație software. Lista de instrumente cu resurse include API-uri pentru dezvoltatori, o bibliotecă de documente și agenți de construcție care vor fi folosiți pentru a transforma informațiile în seturi de reguli care acceptă structurile ML și AI.
5. Predice ApacheIO
Este o stivă open-source care are, de asemenea, un server open-source pentru învățarea mașinii, proiectată pe deasupra, ar trebui să arunce o privire la Apache PredictionIO este cea mai simplă modalitate de a crea motoare profetice care să îndeplinească orice sarcină de învățare a mașinilor. Pe lângă serverul de evenimente și, prin urmare, platforma în sine, Apache PredictionIO include în plus o galerie de modele.
6. H2O
Această platformă a fost proiectată pentru limbaje de programare precum python, R & Java de către H2O.ai. Acesta oferă împreună instrumentele necesare pentru a analiza seturile de date din sistemele de fișiere Apache Hadoop și cloud.H2O.ai este predicat în Mountain View, CA. și oferă gratuit H2O open-source Această platformă a fost proiectată pentru limbaje de programare precum python, R & Java de către H2O.ai. De asemenea, oferă instrumente necesare pentru a analiza seturile de date din sistemele de fișiere Apache Hadoop și cloud. H2O.ai are sediul în Mountain View, CA. și oferă învățarea gratuită a sursei deschise H2O (Open Source Machine Machine Learning) (H2O, Sparkling Water și H2O4GPU) și un produs comercial numit H2O Driverless AI. Componentele H2O.ai sunt extrem de optimizate și paralizate pentru configurațiile multicore și multinode ale unității centrale de procesare.
Concluzie
Acest articol oferă o scurtă introducere a platformelor de învățare automată. Învățarea prin mașini poate fi o tehnică supravegheată sau nesupravegheată a mașinilor de instruire pentru a desfășura activitățile puțin mai rapid și mai bine decât o ființă umană obișnuită. Când vine vorba de dezvoltarea de modele proprii de învățare automată, există alegeri din diferite limbi de dezvoltare, IDE și platforme. Acest articol oferă cele mai bune platforme pe care utilizatorul le poate utiliza; poate fi fie platforme bazate pe cloud sau bazate pe producție.
Articole recomandate
Acesta este un ghid al Platformei de învățare a mașinilor. Aici discutăm platformele de învățare a mașinilor cu funcțiile. De asemenea, puteți consulta articolul următor pentru a afla mai multe -
- Metode de învățare a mașinilor
- Metode de învățare a mașinilor
- Arhitectura de învățare a mașinilor
- Funcții de pierdere în învățarea mașinii
- Tipuri de cipher
- Ghid complet de implementare a rețelelor neuronale
- Cum se creează arborele de decizie?