Вступ до платформи машинного навчання
Машинне навчання - це сфера навчання, яка пропонує комп’ютерам потенціал вчитися без явного програмування. Це робить комп'ютери схожими на людину. Модель машинного навчання - це результат, отриманий, коли ви тренуєте свою алгоритмічну програму машинного навчання з даними. Після тренування, як тільки ви даєте модель з пов'язаним входом, вихід надається. У цій темі ми дізнаємось про платформу машинного навчання.
Що таке платформа машинного навчання?
Платформа для автоматизації та пришвидшення життєвого циклу доставки пророчих додатків, здатних здійснювати величезну обробку даних з використанням машинного навчання або підключених процедур.
Кілька ключових ідей у цьому визначенні:
- Перевищення швидкості полягає в тому, щоб прискорити швидкий і швидший життєвий цикл доставки роздільної здатності, а також прискорити час роботи за допомогою вдосконалених процедур, таких як розподілені та обмінні дані в пам'яті.
- Добросовісна задача, яку займає інформаційний аналітик, складається з безлічі виснажливих і тривалих завдань. Автоматизація цих завдань може усунути вузькі місця проектів, що дозволяє організаціям швидко реалізовувати нові проекти, оновлюючись та отримуючи більше завдань, не збільшуючи штатний розпис.
- Здатність платформи машинного навчання для користувачів обслуговувати та обробляти величезну кількість даних з хорошого джерела.
- Ці платформи зосереджені на тому, щоб забезпечити повний життєвий цикл доставки прогнозних додатків, оскільки вони не задовольняються від інструментів ПК та бібліотек кодів.
- Платформи машинного навчання повинні бути інтегровані, оскільки вони добре організовані для програмних системних програм, які настійно рекомендуються.
- Платформи машинного навчання централізуються на наданні допомоги торгівлі, щоб знати майбутні результати, такі як здатність клієнтів робити покупки за певною пропозицією або відхиляти транзакцію.
Платформи машинного навчання
Сфера машинного навчання швидко зростає. Тому дуже важливо вибрати належну платформу, яка веде до успіху побудови моделей, використовуючи підходи до кінця. Ось список платформ машинного навчання.
1. Microsoft Azure
Засіб машинного навчання Microsoft Azure дозволяє розробникам створювати моделі. Він надає SDK та сервіси для швидкої підготовки інформації, навчання та розгортання моделей машинного навчання. Підвищення продуктивності та цін за допомогою автомобільних шифрів та трубопроводів. Використовуйте ці можливості з відкритими вихідними кодами Python, такими як PyTorch, Tensor Flow і scikit-learn.
Особливості
- Він використовує Azure Machine Learning Studio як свій інтерфейс, маючи середовище перетягування для побудови моделей.
- Він має автоматизовані програми для запуску дерев рішень, глибоких нейронних мереж, класифікації та регресії.
- Це дозволяє завантажувати лише величезні набори даних у хмару Azure, а не менші набори даних від будь-яких постачальників послуг.
- Він пропонує стандартні та безкоштовні версії з обмеженими можливостями.
2. IBM Watson
Платформа IBM Watson розроблена як для розробників, так і для користувачів з великою кількістю інструментів AI. Він надає системні програми та запити, прогнозує та збирає інструменти для створення робочих зошитів. Він дозволяє потужним інформаційним візуалізаціям, які допомагають з перетягуванням навколишнього середовища для створення моделей.
Особливості
- Фронтальний інтерфейс за допомогою SPSS Graphical Analytics.
- Інформація та прогнози повинні зберігатися в IBM Bluemix.
- Послуги, орієнтовані на корпоративних клієнтів, допомагають створювати додатки на основі ML за допомогою роз'ємів API.
- Вони платні, і навіть безкоштовні версії доступні.
3. Амазонка
Платформа Amazon Machine Learning пропонує готові і просто доступні моделі прогнозування для будь-якого розробника, навіть якщо вони не мають уявлення про наукову інформацію. Модель оплати, яка вимагає зовсім менших інвестицій в апаратні чи програмні пакети, зробила Amazon одним із найпростіших постачальників платформ ML, в який входитиме абітурієнт. Розробники можуть використовувати набори інструментів AI, що надаються AWS (веб-сервіси Amazon), які також включають Amazon Lex та Amazon Polly.
Особливості
- Він використовує серверний сервер Amazon Machine Learning та користувальницький інтерфейс персонажів Amazon.
- Інформація повинна зберігатися в асоційованому обліковому записі AWS, як S3, Redshift та RDS.
- Він працює за оплатною моделлю, і для кардинальних передбачень партії ціна складає не менше десяти центів.
4. ai-one
Використовуючи платформу ai-one, розробники випускатимуть інтелектуальних помічників, які легко розгортатимуться майже в будь-якому програмному забезпеченні. Список ресурсів включає API розробника, бібліотеку документів та будівельні агенти, які будуть використовуватися для перетворення інформації в набори правил, що підтримують ML та AI структури.
5. Прогноз ApacheIO
Це стек з відкритим кодом, який також має сервер з відкритим кодом для машинного навчання, розроблений поверх нього. Подивіться на Apache PredictionIO - це найпростіший спосіб створення пророчих двигунів, який буде відповідати будь-якому завданню машинного навчання. Окрім сервера подій, а отже, і самої платформи, Apache PredictionIO додатково включає галерею моделей.
6. Н2О
Ця платформа була розроблена для таких мов програмування, як python, R & Java від H2O.ai. Він спільно пропонує інструменти, необхідні для аналізу наборів даних у файлових системах Apache Hadoop, а хмара. H2O.ai передбачена в Mountain View, Каліфорнія. і пропонує безкоштовну платформу H2O OpenThis з відкритим кодом, розроблену для таких мов програмування, як python, R & Java від H2O.ai. Він також пропонує інструменти, необхідні для аналізу наборів даних у файлових системах Apache Hadoop та хмарі. H2O.ai базується в Маунтін-В'ю, Каліфорнія. пропонує безкоштовне машинне навчання з відкритим кодом H2O з відкритим кодом (H2O, газована вода та H2O4GPU) та комерційний продукт під назвою H2O Driverless AI. Компоненти H2O.ai дуже оптимізовані та паралельні для конфігурацій багатоядерної та багатомодульної системи центрального процесора.
Висновок
Ця стаття дає короткий вступ до платформ машинного навчання. Машинне навчання може бути контрольованою або непідвладною технікою навчальних машин для виконання діяльності трохи швидше і краще, ніж середня людина. Що стосується розробки ваших власних моделей машинного навчання, є вибір різних мов розвитку, IDE та платформ. Ця стаття дає кращі платформи, якими користувач може користуватися; це можуть бути або хмарні, або виробничі платформи.
Рекомендовані статті
Це посібник з платформи машинного навчання. Тут ми обговорюємо платформи машинного навчання з особливостями. Ви також можете переглянути наступну статтю, щоб дізнатися більше -
- Методи машинного навчання
- Методи машинного навчання
- Архітектура машинного навчання
- Функції втрати в машинному навчанні
- Види шифру
- Повне керівництво по впровадженню нейронних мереж
- Як створити дерево рішень?