Вступ до програмного забезпечення машинного навчання
Машинне навчання - це науковий додаток, заснований на AI (Штучний інтелект), який дає змогу комп'ютерній системі вчитися, виконувати певне завдання та вдосконалювати отриманий з неї досвід, не програмуючи його фактично. Алгоритми машинного навчання використовуються в щоденних вправах, таких як пошукова система, розпізнавання зображень і мови, діагностика охорони здоров'я тощо. Ці алгоритми потребують певного програмного забезпечення та інструментів для виконання та виконання певних дій. Програмне забезпечення машинного навчання має власний набір інструментів, бібліотек та ресурсів для розробки додатків, які можуть повторювати поведінку людини за допомогою розумних машин та додатків. Програмне забезпечення, яке ми будемо виділяти, відображено нижче.
Види програмного забезпечення машинного навчання
На ринку є багато програмного забезпечення для машинного навчання. Деякі програми мають свої ексклюзивні та унікальні функції. У той же час, є деякі інструменти, які порівняно кращі. Багато підприємств почали впроваджувати технологію для збільшення рентабельності інвестицій (Рентабельність інвестицій). Оскільки машинне навчання є частиною ШІ (Штучний інтелект), машини навчаються за результатом або схемою, щоб самостійно розвивати нові зміни. Деякі типи програмного забезпечення для машинного навчання - Azure Machine Learning Studio, Shogun, Apache Mahout, Apache Spark MLlib, IBM Watson Machine Learning, RapidMinor, Weka, Google Cloud ML Engine, Pytroch, Figure восьма, Crab, Microsoft Cognitive Toolkit, Torch тощо Давайте докладніше розглянемо деякі найпопулярніші та найпопулярніші програми, на які покладаються фахівці з машинного навчання.
Програмне забезпечення для машинного навчання
Нижче наведено різні програмні засоби машинного навчання:
1. Google Cloud ML Engine
Google Cloud Engine Engine Engine - це одне з популярних програм для навчання, аналізу та глибокого навчання.
2. Azure ML Studio
Це безкодування, перетягування та рішення для експертів з ML для зручного використання Microsoft.
3. Машинне навчання IBM Watson
Завдяки роботі з відкритим вихідним кодом, вона допомагає науковцям та розробникам даних розширювати програми AI та Machine Learning.
4. TensorFlow
Це нова рамка з відкритим кодом, випущена в 2015 році, і не є складною для роботи, а також може бути розгорнена на різних платформах. Створено Google, TensorFlow доступний для Python, C ++, Java, Rust тощо.
5. Когнітивний інструментарій Microsoft
Нещодавно запущене рішення AI від Microsoft може навчити машину за допомогою алгоритмів глибокого навчання таким чином, щоб вони поводилися як людський мозок і обличчя. Він може обробляти дані з Python, C ++ тощо.
6. Theano
Це бібліотека з відкритим кодом на основі Python для алгоритмів глибокого навчання для прискорення розгортання машинного навчання. Theano здатний підняти структури даних на наступний рівень за допомогою інтеграції бібліотек Python, таких як NumPy, Pandas та деяких нативних програм.
7. Факел
Ця типова старша бібліотека машинного навчання зачаровує гнучкістю та швидкістю в операціях під час розгортання проектів машинного навчання.
8. Apache Spark MLlib
Apache Spark - надійний інструмент машинного навчання для сучасного машинного навчання та глибокого навчання. Це безшовна масштабована платформа, яку можна інтегрувати з Hadoop для кращих результатів роботи алгоритмів. Класифікація, регресія, підвищення рівня градієнта, дерева рішень, LDA тощо - це деякі алгоритми підтримки MLlib.
9. Піторх
Pytorch розроблений Facebook для розширеного глибокого навчання за допомогою нейронних мереж та тензорів. Встановлено, що дослідники в усьому світі використовують Pytorch для динамічного графічного зображення та методів креслення.
10. Технології Ideas2T
Інструмент Ideas2T, на відміну від інших, має унікальну особливість, яка може допомогти рекрутерам наймати правильних кандидатів на основі їх резюме (-ів) за допомогою машинного навчання. Це було перетином для стартапів, підприємств та ділових будинків завдяки його передовим та вдосконаленим алгоритмам.
Заслуги програмного забезпечення машинного навчання
Машинне навчання - це підмножина ШІ, яка допомагає вивчати та вивчати дані та приймати певні рішення з них. Він здатний з високою швидкістю з точністю приймати рішення та рекомендації. Отже, програмне забезпечення ML дуже популярне. Цікаво, що вони теж недорогі. І машинне навчання, і AI працюють над великими і складними наборами даних для візуалізації та прийняття ідеальних рішень. Кілька прикладів наведені нижче:
- Facebook: Коли ми завантажуємо фотографію у Facebook, вона розпізнає людину з тієї ж фотографії та пропонує взаємну дружбу. Ось як працює ML.
- Netflix: Netflix іноді надсилає пропозиції щодо веб-шоу чи фільмів на основі того, що ми спостерігали раніше. В основному машинне навчання використовується для вибору даних на основі вибору.
Суб’єкти господарювання та організації використовують правильну пару алгоритму з певним інструментом і складають моделі машинного навчання на основі навчання з даних. Це допомагає підприємствам працювати ефективніше, будувати моделі високого класу з низькою вартістю. Програмне забезпечення машинного навчання допомагає в автоматизації аналізу даних, що зменшує робочу силу та робить її економічно вигідною. Цей процес досить ітеративний і масштабований.
Є кілька інших застосувань, де ML використовується у повсякденному житті. Деякі сфери, де ефективно використовується програмне забезпечення для ML, є:
- Фінансові послуги : Фінансовий сектор використовує це для визначення розуміння інвестицій, торгівлі та навіть встановлення фінансових ризиків.
- Маркетинг та продаж : Різні компанії та інші подібні установи використовують програмне забезпечення Machine Learning для аналізу історії покупок та надання рекомендацій для клієнтів залежно від цього.
- Охорона здоров'я : В даний час широко застосовуються електронні носіння та датчики. Датчики в цих зносу надають дані в реальному часі про артеріальний тиск, серцебиття та іншу життєво важливу інформацію, пов’язану зі здоров’ям.
- Транспорт : Програмне забезпечення машинного навчання аналізує історію подорожей та маршрути, щоб виявити проблеми, якщо такі є, щоб допомогти клієнтам / пасажирам відмовитися від схильних до ризику районів у майбутньому.
- Уряд : Деякі урядові установи використовують інструменти МЛ для отримання розуміння для мінімізації витрат та підвищення ефективності в їх діяльності.
- Нафта і газ : Машинне навчання в основному використовується в енергетичному секторі. Це допомагає проаналізувати існуючі та нові джерела енергії для розвідки та розповсюдження. Багато нафтових агентств як урядового, так і приватного секторів прийняли ці методи.
Висновок
Машинне навчання та штучний інтелект мають широке та широке застосування серед сучасних поколінь і все ще розширюється. Отже, не буде помилкою вважати, що програмне забезпечення Machine Learning виконує дії з набору вхідних даних і відіграє велику роль у наданні розуміння з необроблених даних для покращення комерційних та інших цілей.
Рекомендовані статті
Це посібник із програмного забезпечення для машинного навчання. Тут ми обговорюємо впровадження та топ-10 програмного забезпечення машинного навчання разом із його достоїнствами. Ви також можете переглянути наступні статті, щоб дізнатися більше -
- Що таке навчання підсиленням?
- Види алгоритмів машинного навчання
- Вступ до IoT
- Застосування машинного навчання
- Як створити дерево рішень?
- Керівництво по дереву рішень при обробці даних