15 migliori strumenti di machine learning

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L'apprendimento automatico è una tecnologia sorprendente. È anche molto travolgente se lo usi in modo corretto. Quanto sarebbe affascinante costruire una macchina che si comporta in larga misura come un essere umano.

La padronanza degli strumenti di machine learning ti consentirà di giocare con i dati, addestrare i tuoi modelli, scoprire nuovi metodi e creare i tuoi algoritmi.

Quindi, perché non pensare di iniziare una carriera in questo campo entusiasmante. Non è necessario che tu vada in un'università e segui un curriculum accademico.

I professionisti spesso scelgono di acquisire competenze tramite un corso online di machine learning. Risparmia il loro tempo di recarsi in qualsiasi luogo fisico e contemporaneamente continuare il lavoro d'ufficio.

Anche gli strumenti di apprendimento automatico sarebbero una parte importante trattata in questo corso.

L'apprendimento automatico viene fornito con un'ampia raccolta di strumenti, piattaforme e software ML. Inoltre, la tecnologia ML è in continua evoluzione.

Tra un mucchio di strumenti di apprendimento automatico, devi sceglierne uno per acquisire esperienza. Questo articolo contiene un elenco dei 15 migliori strumenti di apprendimento automatico ampiamente utilizzati dagli esperti.

I 15 migliori strumenti di machine learning

1) Knime

Knime è di nuovo uno strumento di apprendimento automatico open source basato su GUI. La cosa migliore di Knime è che non richiede alcuna conoscenza di programmazione.

Si possono ancora usufruire dei servizi forniti da Knime. Viene generalmente utilizzato per scopi rilevanti per i dati. Ad esempio, manipolazione dei dati, data mining, ecc.

Inoltre, elabora i dati creando diversi flussi di lavoro diversi e quindi eseguendoli. Viene fornito con repository pieni di nodi diversi.

Questi nodi vengono quindi portati nel portale Knime. Infine, viene creato ed eseguito un flusso di lavoro di nodi.

2) Accord.net

Accord.net è un framework di apprendimento automatico computazionale. Viene fornito con un'immagine e pacchetti audio. Tali pacchetti aiutano nell'addestramento dei modelli e nella creazione di applicazioni interattive. Ad esempio, audizione, visione artificiale, ecc.

Poiché .net è presente nel nome dello strumento, la libreria di base di questo framework è il linguaggio C #. Le librerie Accord sono molto utili per testare e manipolare file audio.

3) Scikit-Learn

Scikit-Learn è un pacchetto di machine learning open source. È una piattaforma unificata in quanto viene utilizzata per molteplici scopi. Aiuta nella regressione, raggruppamento, classificazione, riduzione della dimensionalità e pre-elaborazione.

Scikit-Learn si basa sulle tre principali librerie Python, vale a dire. NumPy, Matplotlib e SciPy. Insieme a questo, ti aiuterà anche a testare e addestrare i tuoi modelli.

4) TensorFlow

TensorFlow è un framework open source che è utile per ML su larga scala e numerico.

È un frullatore di apprendimento automatico e modelli di rete neurale. Inoltre, è anche un buon amico di Python.

La caratteristica più importante di TensorFlow è che funziona anche su CPU e GPU. Elaborazione del linguaggio naturale, Classificazione delle immagini sono quelli che implementano questo strumento.

5) Weka

Dando il benvenuto al prossimo strumento ML, Weka. È anche un software open source. Si può accedervi tramite un'interfaccia utente grafica.

Il software è molto intuitivo. L'applicazione di questo strumento è nella ricerca e nell'insegnamento. Oltre a questo, Weka ti consente di accedere anche ad altri strumenti di apprendimento automatico. Ad esempio, R, Scikit-learn, ecc.

6) Pytorch

Pytorch è un framework di apprendimento profondo. È molto veloce e flessibile da usare. Questo perché Pytorch ha una buona padronanza della GPU.

È uno degli strumenti più importanti dell'apprendimento automatico perché viene utilizzato negli aspetti più vitali del ML, che include la costruzione di reti neurali profonde e calcoli tensoriali.

Pytorch è completamente basato su Python. Insieme a questo, è la migliore alternativa a NumPy.

7) RapidMiner

RapidMiner è una buona notizia per i non programmatori. È una piattaforma di data science e ha un'interfaccia davvero straordinaria. RapidMiner è indipendente dalla piattaforma in quanto funziona su sistemi operativi multipiattaforma.

Con l'aiuto di questo strumento, è possibile utilizzare i propri dati e testare i propri modelli. La sua interfaccia è molto user-friendly. Devi solo trascinare e rilasciare. Questo è il motivo principale per cui è vantaggioso anche per i non programmatori.

8) Google Cloud AutoML

L'obiettivo di Google cloud AutoML è rendere l'intelligenza artificiale accessibile a tutti.

Quello che fa Google Cloud AutoML è che fornisce i modelli che sono pre-addestrati agli utenti al fine di creare vari servizi. Ad esempio, riconoscimento del testo, riconoscimento vocale, ecc.

Google Cloud AutoML è diventato molto popolare tra le aziende. Poiché le aziende vogliono applicare l'intelligenza artificiale in ogni settore del settore, hanno dovuto affrontare difficoltà nel farlo perché sul mercato mancano persone qualificate in materia di intelligenza artificiale.

9) Jupyter Notebook

Il notebook Jupyter è uno degli strumenti di machine learning più utilizzati tra tutti. È un'elaborazione molto veloce e una piattaforma efficiente. Inoltre, supporta tre lingue vale a dire. Julia, R, Python.

Pertanto, il nome di Jupyter è formato dalla combinazione di questi tre linguaggi di programmazione. Jupyter Notebook consente all'utente di memorizzare e condividere il codice live sotto forma di notebook.

Si può anche accedervi tramite una GUI. Ad esempio, vinci il navigatore python, il navigatore anaconda, ecc.

10) Apache Mahout

Mahout è lanciato da Apache, una piattaforma open source basata su Hadoop. Viene generalmente utilizzato per l'apprendimento automatico e il data mining.

Con Mahout sono diventate possibili tecniche come la regressione, la classificazione e il raggruppamento. Insieme a questo, fa anche uso di funzioni matematiche come vettori, ecc.

Se non hai ancora iniziato con il machine learning, dai un'occhiata al tutorial sull'apprendimento automatico per principianti con case study!

11) Studio di apprendimento automatico di Azure

Azure Machine Learning Studio viene lanciato da Microsoft. Proprio come Cloud AutoML di Google, questo è il prodotto Microsoft che fornisce servizi di machine learning agli utenti. Azure Machine Learning Studio è un modo molto semplice per creare connessioni di moduli e set di dati.

Oltre a questo, Azure mira anche a fornire all'utente funzionalità di intelligenza artificiale. Proprio come TensorFlow, funziona anche su CPU e GPU.

12) MLLIB

Come Mahout, anche MLLIB è un prodotto di Apache Spark. Viene utilizzato per la regressione, l'estrazione di funzionalità, la classificazione, il filtro e così via. Viene spesso chiamato anche Spark MLLIB. MLLIB è dotato di velocità ed efficienza molto buone.

13) Orange3

Orange3 è un software di data mining che è l'ultima versione del software Orange. Aiuta nella pre-elaborazione, visualizzazione dei dati e altre cose relative ai dati.

Si può accedere a Orange3 tramite Anaconda Navigator. È davvero molto utile nella programmazione Python. Insieme a questo, può anche essere un'ottima interfaccia utente.

14) IBM Watson

IBM Watson è un'interfaccia web fornita da IBM per l'utilizzo di Watson. Watson è un sistema di domande e risposte di interazione umana basato sull'elaborazione del linguaggio naturale.

Watson viene applicato in vari campi come l'apprendimento automatico, l'estrazione di informazioni, ecc.

IBM Watson viene generalmente utilizzato per scopi di ricerca e test. Il suo obiettivo è offrire agli utenti un'esperienza simile a quella umana.

15) Pylearn2

Pylearn2 è una libreria di machine learning costruita su Theano. Pertanto, ci sono molte funzioni simili tra di loro. Insieme a questo, può eseguire calcoli matematici.

Pylearn2 è anche in grado di funzionare anche su CPU e GPU. Prima di arrivare a Pylearn2, devi avere familiarità con Theano.

Conclusione

Quindi, questi erano alcuni degli strumenti di apprendimento automatico più popolari e ampiamente utilizzati. Tutto ciò mostra quanto sia avanzato l'apprendimento automatico.

Tutti questi strumenti utilizzano linguaggi di programmazione diversi e vengono eseguiti su di essi. Ad esempio, alcuni di essi vengono eseguiti su Python, alcuni su C ++ e altri su Java.