Introducere în software-ul de învățare automată
Machine Learning este o aplicație științifică bazată pe AI (Artificial Intelligence) care permite sistemului informatic să învețe, să îndeplinească o anumită sarcină și să îmbunătățească experiența acumulată din ea fără să o programeze în mod exclusiv. Algoritmii de învățare automată sunt folosiți în exerciții de zi cu zi, cum ar fi motorul de căutare, recunoașterea imaginilor și vorbirii, diagnosticarea asistenței medicale etc. Software-ul Machine Learning are propriul set de instrumente, biblioteci și resurse pentru a dezvolta aplicații care pot reproduce comportamentul uman cu mașini și aplicații inteligente. Programele pe care le vom evidenția sunt reflectate mai jos.
Tipuri de software de învățare automată
Există tone de programe de învățare automată disponibile pe piață. Unele dintre software au caracteristicile lor exclusive și unice. În același timp, există câteva instrumente care sunt comparativ mai bune. Multe întreprinderi au început să adopte tehnologia pentru a-și crește rentabilitatea investiției. Deoarece Machine Learning face parte din AI (Intelligence Artificial), mașinile sunt instruite din rezultat sau model pentru a dezvolta noi schimbări în mod autonom. Unele tipuri de software de învățare automată sunt: Azure Machine Learning Studio, Shogun, Apache Mahout, Apache Spark MLlib, IBM Watson Machine Learning, RapidMinor, Weka, Google Cloud ML Engine, Pytroch, Figure Eight, Crab, Microsoft Cognitive Toolkit, Torch, etc. Să aruncăm o privire mai atentă asupra unor software de top și cel mai folosit pe care se bazează experții Machine Learning.
Software de învățare de mașini de top
Mai jos găsiți diferitele programe de învățare automată:
1. Motorul Google Cloud ML
Motorul de învățare a mașinilor cloud este una dintre aplicațiile populare pentru formare, analiză și învățare profundă.
2. Azure ML Studio
Este o soluție fără coduri, drag and drop pentru experții ML pentru o utilizare convenabilă făcută de Microsoft.
3. IBM Watson Machine Learning
Cu operațiunea sa de model open-source, ajută oamenii de știință și dezvoltatorii de date să accelereze aplicațiile AI și Machine Learning.
4. TensorFlow
Este un nou cadru open-source lansat în 2015 și care nu este complex de funcționat și, de asemenea, poate fi implementat pe diverse platforme. Realizat de Google, TensorFlow este disponibil pentru Python, C ++, Java, Rust etc.
5. Microsoft Cognitive Toolkit
Soluția AI lansată recent de Microsoft poate antrena mașinile cu algoritmii săi de învățare profundă pentru a se comporta ca un creier și față umană. Poate gestiona date de la Python, C ++ etc.
6. Theano
Este o bibliotecă open-source bazată pe Python pentru algoritmi de învățare profundă pentru a accelera implementarea învățării automate. Theano este capabil să ducă structurile de date la nivelul următor cu integrarea bibliotecilor Python precum NumPy, Pandas și unele programe native.
7. lanterna
Această bibliotecă tipică de învățare a mașinilor mai veche fascinează flexibilitatea și rapiditatea operațiunilor în timp ce implementează proiecte Machine Learning.
8. Apache Spark MLlib
Apache Spark este un instrument de încredere pentru învățarea mașinilor pentru învățarea avansată a mașinilor și învățarea profundă. Este o platformă perfectă, scalabilă, care poate fi integrată cu Hadoop pentru rezultate mai bune din algoritmi. Clasificare, regresie, creșterea gradientului, arbori de decizie, LDA, etc. sunt câteva dintre algoritmii care acceptă MLlib.
9. Pytorch
Pytorch este dezvoltat de Facebook pentru învățare profundă avansată folosind Rețele Neurale și Tensori. Se constată că cercetătorii din întreaga lume folosesc Pytorch pentru reprezentare grafică dinamică și tehnici de model.
10. Tehnologii Idei2T
Instrumentul Ideas2T, spre deosebire de alții, are o caracteristică unică care poate ajuta recrutorii să angajeze candidații potriviți pe baza CV-ului lor prin intermediul învățării automate. A fost o intersecție pentru start-up-uri, întreprinderi și case de afaceri, datorită algoritmilor săi de vârf și avansați.
Meritul software-ului de învățare automată
Machine Learning, un subset de AI care ajută la examinarea și învățarea din date și la luarea anumitor decizii. Este capabil să furnizeze decizii și recomandări la viteză mare cu acuratețe. Deci, software-ul ML este foarte popular. Interesant este că și ele sunt ieftine. Atât Machine Learning, cât și AI lucrează la seturi de date mari și complexe pentru a vizualiza și a lua decizii perfecte. Câteva exemple sunt următoarele:
- Facebook: Când încărcăm o fotografie pe Facebook, recunoaște o persoană din aceeași fotografie și sugerează prietenie reciprocă. Așa funcționează ML.
- Netflix: Netflix trimite uneori sugestii de emisiuni web sau filme pe baza celor observate anterior. Practic, Machine Learning este utilizat pentru a selecta date pe baza alegerii.
Entitățile și organizațiile de afaceri folosesc perechea potrivită de algoritm cu un anumit instrument și realizează modele de învățare automată bazate pe învățarea din date. Ajută întreprinderile să lucreze mai eficient pentru a construi modele high-end la costuri reduse. Software-ul Machine Learning ajută la automatizarea analizei datelor, ceea ce reduce forța de muncă și o face rentabilă. Acest proces este destul de iterativ și scalabil.
Există câteva alte aplicații în care ML este utilizat în viața de zi cu zi. Unele dintre domeniile în care software-ul ML este utilizat eficient sunt următoarele:
- Servicii financiare : sectorul financiar folosește acest lucru pentru a identifica informații despre investiții, tranzacționare și chiar pentru a stabili riscurile financiare.
- Marketing și vânzări : diverse companii și alte unități similare folosesc software-ul Machine Learning pentru a analiza istoricul achizițiilor și a face recomandări pentru clienți în funcție de acesta.
- Asistență medicală : purtătorii și senzorii electronici sunt utilizați pe scară largă în zilele noastre. Senzorii din aceste ținute oferă date în timp real despre tensiunea arterială, bătăile inimii și alte informații vitale legate de sănătate.
- Transport : Software-ul de învățare automată analizează istoricul călătoriilor și rutele pentru a identifica problemele, dacă există, pentru a ajuta clienții / pasagerii să renunțe la zonele predispuse la risc în viitor.
- Guvernare : Unele agenții guvernamentale folosesc instrumente ML pentru a extrage informații pentru a minimiza costurile și a crește eficiența în operațiunile lor.
- Petrol și gaze : Învățarea mașinilor este folosită mai ales în sectoarele energetice. Ajută la analizarea surselor de energie existente și noi pentru explorare și distribuție. Multe agenții petroliere din sectorul guvernamental și privat au adoptat aceste tehnici.
Concluzie
Învățarea mașinilor și inteligența artificială au întrebuințări largi și între generațiile moderne și încă se extinde. Prin urmare, nu va fi greșit să opinezi că software-ul Machine Learning realizează acțiuni din setul de date de intrare și joacă un rol important în furnizarea de informații din datele brute pentru a îmbunătăți obiectivele comerciale și alte scopuri.
Articole recomandate
Acesta este un ghid pentru software-ul de învățare automată. Aici vom discuta despre introducerea și top 10 software de învățare automată împreună cu meritele sale. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe-
- Ce este învățarea de armare?
- Tipuri de algoritmi de învățare a mașinilor
- Introducere în IoT
- Aplicații ale învățării automate
- Cum se creează arborele de decizie?
- Ghid pentru arborele de decizii în Data Mining