Kỷ nguyên của ở đây và nó đang đạt được nhiều tiến bộ trong lĩnh vực Công nghệ và theo Báo cáo của Gartner, Học máy và AI sẽ tạo ra 2,3 triệu Việc làm vào năm 2020 và sự tăng trưởng vượt bậc này đã dẫn đến sự phát triển của nhiều Công cụ học máy khác nhau mà chúng ta sẽ thảo luận trong bài viết này.
Học máy là gì?
Máy học là một loại điều đó cho phép các ứng dụng phần mềm học hỏi từ dữ liệu và trở nên chính xác hơn trong việc dự đoán kết quả mà không cần sự can thiệp của con người.
cách sử dụng tệp trong java
Học máy là một khái niệm cho phép máy học từ các ví dụ và kinh nghiệm, đồng thời điều đó cũng không được lập trình rõ ràng. Để thực hiện điều này, chúng tôi có rất nhiều Công cụ Máy học hiện có sẵn. Hãy cùng xem xét một số điều quan trọng và phổ biến nhất.
Công cụ học máy hàng đầu
- Scikit-Learn
Nó là một thư viện máy học phần mềm miễn phí cho ngôn ngữ lập trình Python. Nó là một công cụ đơn giản và hiệu quả để khai thác dữ liệu và phân tích dữ liệu. Được xây dựng trên , SciPy, và .
Nó cung cấp một loạt các thuật toán học có giám sát và không giám sát trong Python như Phân loại, Hồi quy, Phân cụm, Giảm thứ nguyên.
- KNIME
KNIME (Konstanz Information Miner), là một nền tảng phân tích, báo cáo và tích hợp dữ liệu nguồn mở và miễn phí được xây dựng để phân tích mạnh mẽ trên GUI dựa trên quy trình làm việc. Điều này có nghĩa là bạn không cần phải biết cách viết mã để có thể sử dụng KNIME và thu được thông tin chi tiết.
Bạn có thể làm việc từ Thu thập dữ liệu và tạo mô hình để triển khai và sản xuất . Nó hợp nhất tất cả các chức năng của toàn bộ quy trình thành một quy trình làm việc duy nhất.
- TensorFlow
Được tạo bởi nhóm Google Brain, TensorFlow là một thư viện mã nguồn mở để tính toán số và học máy quy mô lớn. Khi nói đến các khuôn khổ Trí tuệ nhân tạo, bạn sẽ thấy TensorFlow nổi lên như một người chiến thắng rõ ràng hầu hết thời gian.
TensorFlow cung cấp một cú pháp có thể truy cập và dễ đọc, điều cần thiết để làm cho các tài nguyên lập trình này dễ sử dụng hơn và trở thành một cấp thấp thư viện cung cấp tính linh hoạt hơn và với v2.0 mới, nó sẽ luôn đứng đầu đối với bất kỳ Học máy hoặc Học kĩ càng mục đích. Nó là một trong những Công cụ Học máy tốt nhất hiện có.
- WEKA
WEKA (Môi trường Waikato để Phân tích Kiến thức) là một Mã nguồn mở Phần mềm Java có một bộ sưu tập các thuật toán học máy cho các nhiệm vụ khai thác dữ liệu và thăm dò dữ liệu. Đây là một trong những Công cụ học máy mạnh mẽ nhất để hiểu và hình dung các thuật toán học máy trên máy cục bộ của bạn.
Nó có cả một Đồ họa Giao diện và Dòng lệnh Giao diện. Duy nhất nhược điểm cái này là cái kia không có nhiều tài liệu và hỗ trợ trực tuyến có sẵn.
- Torch / Pytorch
là một thư viện dựa trên python được xây dựng để cung cấp tính linh hoạt như một nền tảng phát triển học sâu. Quy trình làm việc của PyTorch gần như bạn có thể truy cập vào thư viện máy tính khoa học của python - NumPy. Nó được sử dụng tích cực bởi Facebook cho tất cả công việc Học máy hoặc Học sâu của nó.
Đồ thị tính toán động là một điểm nhấn chính của Pytorch. Sự hỗ trợ cho MIRACLES đảm bảo rằng mã có thể chạy trên GPU, do đó giảm thời gian cần thiết để chạy mã và tăng hiệu suất tổng thể của hệ thống.
- RapidMiner
RapidMiner là một nền tảng khoa học dữ liệu dành cho các nhóm hợp nhất chuẩn bị dữ liệu, học máy và triển khai mô hình dự đoán . Nó có giao diện người dùng đồ họa mạnh mẽ và mạnh mẽ cho phép người dùng tạo, phân phối và duy trì các phân tích dự đoán.
Với RapidMiner, dữ liệu không gọn gàng, vô tổ chức và dường như vô dụng trở nên rất có giá trị vì nó đơn giản hóa việc truy cập dữ liệu và cho phép bạn cấu trúc chúng theo cách mà bạn và nhóm của bạn dễ hiểu.
- Google Cloud AutoML
Google Cloud AutoML cung cấp sức mạnh của máy học cho bạn ngay cả khi bạn có kiến thức hạn chế về máy học. Của Google dịch vụ dán nhãn con người có thể đưa một nhóm người làm công việc chú thích hoặc làm sạch nhãn của bạn để đảm bảo rằng các mô hình của bạn đang được đào tạo về dữ liệu chất lượng cao. Thật tuyệt làm sao!
Họ có nhiều sản phẩm khác nhau cho các mục đích khác nhau, điều này làm cho nó trở thành một Công cụ học máy rất tốt. Một số trong số đó là:
- AutoML Vision : Hình ảnh
- Video thông minh AutoML : Video
- Ngôn ngữ tự nhiên AutoML : Cấu trúc và ý nghĩa của văn bản
- Bản dịch AutoML : Tự động phát hiện và dịch giữa các ngôn ngữ
- Bảng AutoML : Xây dựng mô hình trên dữ liệu có cấu trúc
- Azure Machine Learning Studio
Microsoft Azure Machine Learning Studio là một cộng tác, Kéo và thả Công cụ Học máy mà bạn có thể sử dụng để xây dựng, kiểm tra và triển khai các giải pháp phân tích dự đoán trên dữ liệu của mình.
Bạn kéo và thả tập dữ liệu và mô-đun phân tích vào một canvas tương tác, kết nối chúng với nhau để tạo thành một thí nghiệm , mà bạn chạy trong Machine Learning Studio. Có không cần lập trình , chỉ cần kết nối trực quan các tập dữ liệu và mô-đun để xây dựng mô hình phân tích dự đoán của bạn.
- Accord.NET
Accord.NET là một khung học máy .NET kết hợp với Thư viện xử lý âm thanh và hình ảnh hoàn toàn được viết bằng C #. Khẩu hiệu là “ Học máy được thực hiện trong một phút '.
__init__ có nghĩa là gì trong python
Nó là một khung hoàn chỉnh để xây dựng các ứng dụng máy tính tầm nhìn, thử giọng, xử lý tín hiệu và thống kê cấp sản xuất. Các thư viện được tạo sẵn từ mã nguồn và cũng thông qua trình cài đặt thực thi & NuGet quản lý gói hàng. Duy nhất Hạn chế là nó hỗ trợ.Net chỉ hỗ trợ các ngôn ngữ.
- COLAB
CoLab (Colaboratory) là miễn phí Máy tính xách tay Jupyter môi trường không yêu cầu thiết lập và chạy hoàn toàn trên đám mây. Đây là một dự án nghiên cứu của Google được tạo ra để giúp phổ biến giáo dục và nghiên cứu về máy học.
Cho đến nay, nó là một trong những Công cụ học máy hàng đầu, đặc biệt dành cho các nhà khoa học dữ liệu vì bạn không phải cài đặt thủ công tất cả các gói và thư viện, chỉ cần nhập trực tiếp bằng cách gọi chúng. Bạn có thể trực tiếp lưu dự án của mình trên Google Drive, GitHub hoặc bất kỳ vị trí nào và ở nhiều định dạng khác nhau.
Và với điều này, chúng ta kết thúc bài viết này. Tôi hy vọng bạn có đủ tùy chọn để bắt đầu xây dựng Chương trình Máy học của mình và làm việc trên đó. Edureka's giúp bạn thành thạo các kỹ thuật như Học có giám sát, Học không giám sát và Xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Nó bao gồm đào tạo về những tiến bộ và phương pháp tiếp cận kỹ thuật mới nhất trong Trí tuệ nhân tạo & Máy học như Học sâu, Mô hình đồ họa và Học tăng cường.