Меню

11 Найпопулярніших програмних засобів машинного навчання в 2021 році

  • Головна
  • Інший
  • 11 Найпопулярніших програмних засобів машинного навчання в 2021 році

11 most popular machine learning software tools 2021

Спробуйте Наш Інструмент Для Усунення Проблем

Список та порівняння найбільш оплачуваних, а також безкоштовних інструментів машинного навчання з відкритим кодом:

Що таке машинне навчання?

За допомогою систем машинного навчання ми можемо досліджувати дані, вчитися на цих даних та приймати рішення. Машинне навчання включає алгоритми, а бібліотека машинного навчання - це сукупність алгоритмів.

Де ми використовуємо машинне навчання у своєму повсякденному житті? Давайте вивчимо кілька прикладів, щоб побачити відповідь на це питання.

інструменти машинного навчання

Що ви дізнаєтесь:

Реальні приклади машинного навчання

Нижче наведено кілька реальних прикладів ML:

Приклад 1:

Якщо ви використовували Netflix, ви повинні знати, що він рекомендує вам переглядати деякі фільми чи шоу на основі того, що ви дивилися раніше. Машинне навчання використовується для цієї рекомендації та для вибору даних, які відповідають вашому вибору. Він використовує попередні дані.

Приклад 2:

Другим прикладом може бути Facebook.

Коли ви завантажуєте фотографію у Facebook, вона може впізнати людину на цій фотографії та запропонувати вам, спільні друзі. Для цих прогнозів використовується ML. Він використовує такі дані, як ваш список друзів, доступні фотографії тощо, і на основі цього робить прогнози.

Приклад 3:

Третій приклад - програмне забезпечення, яке показує, як ви будете виглядати, коли старієте. Ця обробка зображень також використовує машинне навчання.

Все це кілька прикладів, які допомагають нам зрозуміти, як використовується машинне навчання. ML певною мірою схожий на AI, однак між ними існує різниця. Це пов’язано з аналізом даних.

Як нам допомагає машинне навчання?

Це допомагає завдяки потужній обробці.

За допомогою машинного навчання системи приймають кращі рішення на високій швидкості, і в більшості випадків вони є точними. Використання цієї методики є недорогим і дозволяє аналізувати великі та складні масиви даних.

Типи машинного навчання

Нижче перераховані різні типи:

  • Під наглядом
  • Без нагляду
  • Підкріплення

Давайте розберемо кожен тип детально разом із прикладом.

# 1) Контрольоване машинне навчання

Дані минулого використовуються для прогнозування під наглядом машинного навчання.

Приклад машинного навчання під наглядом - це фільтрація спаму електронних листів. Ми всі використовуємо Gmail, Yahoo або Outlook. Алгоритми машинного навчання використовуються для вирішення, який електронний лист є спамом, а який ні.

На основі попередніх даних, таких як отримані електронні листи, дані, які ми використовуємо тощо, система робить прогнози щодо електронного листа щодо того, чи є воно спамом чи ні. Ці прогнози можуть бути не ідеальними, але більшість разів вони є точними.

Класифікація та регресія - це алгоритми ML, які підпадають під контрольоване ML.

# 2) Машинне навчання без нагляду

Машинне навчання без нагляду знаходить приховані закономірності.

Раніше ми бачили приклад Facebook ( Приклад 2 ). Це приклад машинного навчання без нагляду. Алгоритми кластеризації та асоціації підпадають під цей тип машинного навчання.

# 3) Підкріплення машинного навчання

Посилювальне машинне навчання використовується для підвищення або підвищення ефективності.

Давайте розберемо кілька прикладів вищезазначених алгоритмів.

  • Класифікація: Фільтрація спаму електронних листів.
  • Регресія: Ці алгоритми також вивчають попередні дані, такі як алгоритми класифікації, але це дає нам значення як вихідний результат. Приклад: Прогноз погоди - як багато буде дощу?
  • Кластеризація: Ці алгоритми використовують дані і дають вихід у вигляді кластерів даних. Приклад: Визначення цін на будинок / землю в певній місцевості (географічне розташування).
  • Асоціація: Коли ви купуєте товари з торгових сайтів, система рекомендує інший набір товарів. Для цієї рекомендації використовуються алгоритми асоціації

Це все про машинне навчання. Тепер давайте поглянемо на провідне програмне забезпечення для машинного навчання.

=> Зв'яжіться з нами запропонувати список тут.

10+ найпопулярніших програмних засобів для машинного навчання

Є кілька програм для машинного навчання, які доступні на ринку. Нижче перераховані найпопулярніші серед них.

Таблиця порівняння

ПлатформаВартістьНаписано мовоюАлгоритми або особливості
Apache MahoutКрос-платформаБезкоштовноJava
Сходи		Препроцесори
Регресія
Скупчення
Рекомендатори
Розподілена лінійна алгебра.
Scikit LearnLinux, Mac OS, WindowsБезкоштовноPython, Cython, C, C ++Класифікація
Регресія
Скупчення
Попередня обробка
Вибір моделі
Зменшення розмірності.
PyTorchLinux, Mac OS,
Windows
БезкоштовноPython, C ++,
ДИВА
Модуль Autograd
Оптимальний модуль
Модуль nn
TensorFlowLinux, Mac OS,
Windows
БезкоштовноPython, C ++,
ДИВА
Надає бібліотеку для програмування потоку даних.
ПокластиLinux, Mac OS,
Windows
БезкоштовноJavaПідготовка даних
Класифікація
Регресія
Скупчення
Візуалізація
Правила асоціації майнінг
КНІМLinux, Mac OS,
Windows
БезкоштовноJavaМоже працювати з великим обсягом даних.
Підтримує видобуток тексту та обробку зображень за допомогою плагінів
інХмарний сервісБезкоштовно-Підтримує бібліотеки PyTorch, Keras, TensorFlow та OpenCV
Accors.NetКрос-платформаБезкоштовноC #Класифікація
Регресія
Поширення
Скупчення
Тести гіпотез та
Методи ядра
Зображення, аудіо та сигнал. & Бачення
СьогунWindows
Linux
UNIX
ОС Mac
БезкоштовноC ++Регресія
Класифікація
Скупчення
Підтримка векторних машин.
Зменшення розмірності
Онлайн навчання тощо.
Keras.ioКрос-платформаБезкоштовноPythonAPI для нейронних мереж
Швидкий МайнерКрос-платформаБезкоштовний план
Невеликий: 2500 доларів на рік.
Середній: 5000 доларів на рік.
Великий: 10000 доларів на рік.
JavaЗавантаження та перетворення даних
Попередня обробка та візуалізація даних.

Давайте розпочнемо!!

запитання довідкової служби, щоб задавати користувачам

# 1) Scikit-learn

scikit-learn

Scikit-learn призначений для розробки машинного навчання в python. Він надає бібліотеку для мови програмування Python.

Особливості:

  • Це допомагає у видобутку даних та їх аналізі.
  • Він надає моделі та алгоритми для класифікації, регресії, кластеризації, зменшення розмірів, вибору моделі та попередньої обробки.

Плюси:

  • Надається легко зрозуміла документація.
  • Параметри будь-якого конкретного алгоритму можна змінювати під час виклику об'єктів.

Відомості про вартість / план інструменту: Безкоштовно

Офіційний веб-сайт: scikit-learn

# 2) PyTorch

піторх

PyTorch - це бібліотека машинного навчання Python на основі Torch. Факел - це обчислювальна база, заснована на Lua, мова сценаріїв та бібліотека машинного навчання.

Особливості:

  • Це допомагає у побудові нейронних мереж за допомогою модуля Autograd.
  • Він надає різноманітні алгоритми оптимізації для побудови нейронних мереж.
  • PyTorch можна використовувати на хмарних платформах.
  • Він забезпечує розподілене навчання, різні інструменти та бібліотеки.

Плюси:

  • Це допомагає у створенні обчислювальних графіків.
  • Простота у використанні завдяки гібридному інтерфейсу.

Відомості про вартість / план інструменту: Безкоштовно

Офіційний веб-сайт: Піторх

# 3) TensorFlow

тензорпотік

TensorFlow надає бібліотеку JavaScript, яка допомагає в машинному навчанні. API допоможуть вам побудувати та навчити моделі.

Особливості:

  • Допомагає у навчанні та побудові ваших моделей.
  • Ви можете запустити свої існуючі моделі за допомогою TensorFlow.js, який є перетворювачем моделей.
  • Це допомагає в нейронній мережі.

Плюси:

  • Ви можете використовувати його двома способами, тобто за допомогою тегів скриптів або встановлення через NPM.
  • Це може навіть допомогти для оцінки пози людини.

Мінуси:

різниця між переадресацією портів та активацією
  • Важко навчитися.

Відомості про вартість / план інструменту: Безкоштовно

Офіційний веб-сайт: Tensorflow

# 4) Набір

поставити

Ці алгоритми машинного навчання допомагають у видобутку даних.

Особливості:

  • Підготовка даних
  • Класифікація
  • Регресія
  • Скупчення
  • Візуалізація та
  • Правила асоціації майнінг.

Плюси:

  • Проводить онлайн-курси для навчання.
  • Легко зрозумілі алгоритми.
  • Це добре і для студентів.

Мінуси:

  • Недостатньо документації та онлайн-підтримки.

Відомості про вартість / план інструменту: Безкоштовно

Офіційний веб-сайт: Вайкато-века

No5) ПІДПРИЄМСТВО

нім

KNIME - це інструмент для аналізу даних, звітності та платформи інтеграції. Використовуючи концепцію конвеєра даних, він поєднує різні компоненти для машинного навчання та інтелектуального аналізу даних.

Особливості:

  • Він може інтегрувати код мов програмування, таких як C, C ++, R, Python, Java, JavaScript тощо.
  • Його можна використовувати для бізнес-аналітики, аналізу фінансових даних та CRM.

Плюси:

  • Він може працювати як альтернатива SAS.
  • Його легко розгорнути та встановити.
  • Легко вчитися.

Мінуси:

  • Важко будувати складні моделі.
  • Обмежені можливості візуалізації та експорту.

Відомості про вартість / план інструменту: Безкоштовно

Офіційний веб-сайт: КНІМ

# 6) Colab

та ін

Google Colab - це хмарний сервіс, який підтримує Python. Це допоможе вам у створенні програм машинного навчання з використанням бібліотек PyTorch, Keras, TensorFlow та OpenCV

Особливості:

  • Це допомагає в освіті машинного навчання.
  • Допомагає у дослідженнях машинного навчання.

Плюси:

  • Ви можете використовувати його зі свого диска Google.

Відомості про вартість / план інструменту: Безкоштовно

Офіційний веб-сайт: ін

# 7) Apache Mahout

Apache Mahout

Apache Mahout допомагає математикам, статистикам та вченим з даних щодо виконання їх алгоритмів.

Особливості:

  • Він надає алгоритми для попередніх процесорів, регресії, кластеризації, рекомендацій та розподіленої лінійної алгебри.
  • Бібліотеки Java включені для загальних математичних операцій.
  • Це слідує розподіленій системі лінійних алгебр.

Плюси:

  • Це працює для великих наборів даних.
  • Простий
  • Розширюваний

Мінуси:

  • Потрібна додаткова корисна документація.
  • Деякі алгоритми відсутні.

Відомості про вартість / план інструменту: Безкоштовно

Офіційний веб-сайт: Махут - апачі

# 8) Accord.Net

accord.net

Accord.Net надає бібліотеки машинного навчання для обробки зображень та звуку.

Особливості:

Він надає алгоритми для:

  • Чисельна лінійна алгебра.
  • Чисельна оптимізація
  • Статистика
  • Штучні нейронні мережі.
  • Обробка зображень, аудіо та сигналів.
  • Він також забезпечує підтримку графічних графіків та бібліотек візуалізації.

Плюси:

  • Бібліотеки доступні з вихідного коду, а також через виконуваний інсталятор та менеджер пакунків NuGet.

Мінуси:

  • Він підтримує лише. Мови, що підтримуються мережею.

Відомості про вартість / план інструменту: Безкоштовно

Офіційний веб-сайт: Accord.net

# 9) Сьогун

сьогун

Сьогун пропонує різні алгоритми та структури даних для машинного навчання. Ці бібліотеки машинного навчання використовуються для досліджень та навчання.

Особливості:

  • Він забезпечує опорні векторні машини для регресії та класифікації.
  • Це допомагає у реалізації прихованих моделей Маркова.
  • Він пропонує підтримку багатьох мов, таких як Python, Octave, R, Ruby, Java, Scala та Lua.

Плюси:

  • Він може обробляти великі масиви даних.
  • Простий у використанні.
  • Забезпечує хорошу підтримку клієнтів.
  • Пропонує хороші можливості та функціональні можливості.

Відомості про вартість / план інструменту: Безкоштовно

Офіційний веб-сайт: Сьогун

# 10) Keras.io

важко

Keras - це API для нейронних мереж. Це допомагає робити швидкі дослідження і написано на Python.

Особливості:

  • Його можна використовувати для простого та швидкого створення прототипів.
  • Він підтримує мережі згортки.
  • Це допомагає періодичним мережам.
  • Він підтримує поєднання двох мереж.
  • Його можна запускати на процесорі та графічному процесорі.

Плюси:

  • Зручний для користувача
  • Модульний
  • Розширюваний

Мінуси:

  • Для того, щоб використовувати Keras, вам потрібно мати TensorFlow, Theano або CNTK.

Відомості про вартість / план інструменту: Безкоштовно

Офіційний веб-сайт: Важко

# 11) Швидкий Майнер

Швидкий Майнер

різниця між тестуванням sit і uat

Rapid Miner забезпечує платформу для машинного навчання, глибокого навчання, підготовки даних, аналізу тексту та прогнозної аналітики. Його можна використовувати для досліджень, освіти та розробки додатків.

Особливості:

  • Завдяки графічному інтерфейсу він допомагає розробляти та впроваджувати аналітичні робочі процеси.
  • Це допомагає у підготовці даних.
  • Візуалізація результатів.
  • Перевірка та оптимізація моделі.

Плюси:

  • Розширюється за допомогою плагінів.
  • Простий у використанні.
  • Навички програмування не потрібні.

Мінуси:

  • Інструмент коштує дорого.

Відомості про вартість / план інструменту :

Він має чотири плани:

  • Безкоштовний план
  • Маленький: 2500 доларів на рік.
  • Середній: 5000 доларів на рік.
  • Великий: 10000 доларів на рік.

Офіційний веб-сайт: Швидкий Майнер

Висновок

У цій статті ми детально вивчили машинне навчання та найкращі програми для машинного навчання.

Вибір інструменту залежить від ваших вимог до алгоритму, рівня вашого досвіду та ціни на інструмент. Бібліотека машинного навчання повинна бути простою у використанні.

Більшість із цих бібліотек є безкоштовними, крім Rapid Miner. TensorFlow більш популярний у машинному навчанні, але він має криву навчання. Scikit-learn та PyTorch також є популярними інструментами для машинного навчання і обидва підтримують мову програмування Python. Keras.io та TensorFlow добре підходять для нейронних мереж.

Сподіваюся, ви отримаєте величезні знання про інструменти машинного навчання з цієї інформативної статті.

=> Зв'яжіться з нами запропонувати список тут.

Рекомендована література

^