11 πιο δημοφιλή εργαλεία λογισμικού μηχανικής εκμάθησης το 2021

11 most popular machine learning software tools 2021

Λίστα και σύγκριση με τα καλύτερα αμειβόμενα καθώς και ανοιχτού κώδικα δωρεάν εργαλεία μηχανικής εκμάθησης:

Τι είναι η μηχανική εκμάθηση;

Με τη βοήθεια συστημάτων μηχανικής μάθησης, μπορούμε να εξετάσουμε δεδομένα, να μάθουμε από αυτά τα δεδομένα και να λάβουμε αποφάσεις. Η μηχανική εκμάθηση περιλαμβάνει αλγόριθμους και η βιβλιοθήκη μηχανικής μάθησης είναι μια δέσμη αλγορίθμων.

Πού χρησιμοποιούμε μηχανική μάθηση στην καθημερινή μας ζωή; Ας δούμε μερικά παραδείγματα για να δούμε την απάντηση σε αυτήν την ερώτηση.

Τι θα μάθετε:

• Μηχανική εκμάθηση Πραγματικά παραδείγματα
• Πώς μας βοηθά η Μηχανική Εκμάθηση;
• Τύποι μηχανικής μάθησης
  • # 1) Εποπτευόμενη μηχανική εκμάθηση
  • # 2) Μη εποπτευόμενη μηχανική εκμάθηση
  • # 3) Μηχανική εκμάθηση ενίσχυσης
• 10+ πιο δημοφιλή εργαλεία λογισμικού μηχανικής εκμάθησης
  • Συγκριτικό διάγραμμα
  • # 1) Scikit-μάθετε
  • # 2) PyTorch
  • # 3) TensorFlow
  • # 4) Σετ
  • # 5) ΓΝΩΣΗ
  • # 6) Colab
  • # 7) Apache Mahout
  • # 8) Accord.Net
  • # 9) Σογκούν
  • # 10) Keras.io
  • # 11) Ταχεία ανθρακωρύχος
• συμπέρασμα
  • Συνιστώμενη ανάγνωση

Μηχανική εκμάθηση Πραγματικά παραδείγματα

Παρακάτω αναφέρονται μερικά πραγματικά παραδείγματα ML:

Παράδειγμα 1:

Εάν έχετε χρησιμοποιήσει το Netflix, τότε πρέπει να γνωρίζετε ότι σας προτείνει ορισμένες ταινίες ή εκπομπές για παρακολούθηση με βάση αυτό που έχετε παρακολουθήσει νωρίτερα. Η Μηχανική Εκμάθηση χρησιμοποιείται για αυτήν την πρόταση και για να επιλέξετε τα δεδομένα που ταιριάζουν στην επιλογή σας. Χρησιμοποιεί τα προηγούμενα δεδομένα.

Παράδειγμα 2:

Το δεύτερο παράδειγμα θα ήταν το Facebook.

Όταν ανεβάζετε μια φωτογραφία στο Facebook, μπορεί να αναγνωρίσει ένα άτομο σε αυτήν τη φωτογραφία και να σας προτείνει, αμοιβαίους φίλους. Το ML χρησιμοποιείται για αυτές τις προβλέψεις. Χρησιμοποιεί δεδομένα όπως τη λίστα φίλων σας, τις διαθέσιμες φωτογραφίες κ.λπ. και κάνει προβλέψεις βάσει αυτού.

Παράδειγμα 3:

Το τρίτο παράδειγμα είναι το λογισμικό, το οποίο δείχνει πώς θα φαίνεται όταν μεγαλώνετε. Αυτή η επεξεργασία εικόνας χρησιμοποιεί επίσης μηχανική εκμάθηση.

Όλα αυτά είναι μερικά παραδείγματα, που μας βοηθούν να κατανοήσουμε, πώς χρησιμοποιείται η μηχανική μάθηση. Το ML είναι παρόμοιο με το AI σε κάποιο βαθμό, ωστόσο, υπάρχει μια διαφορά μεταξύ των δύο. Έχει σχέση με την εξόρυξη δεδομένων.

Πώς μας βοηθά η Μηχανική Εκμάθηση;

Βοηθά μέσω της ισχυρής επεξεργασίας.

Με τη βοήθεια της μηχανικής μάθησης, τα συστήματα λαμβάνουν καλύτερες αποφάσεις, με υψηλή ταχύτητα και τις περισσότερες φορές είναι ακριβείς. Η χρήση αυτής της τεχνικής είναι φθηνή και μπορεί να αναλύσει μεγάλα και πολύπλοκα σύνολα δεδομένων.

Τύποι μηχανικής μάθησης

Παρατίθενται παρακάτω οι διάφοροι τύποι:

• Εποπτεύεται
• Χωρίς επίβλεψη
• Ενίσχυση

Ας δούμε κάθε τύπο λεπτομερώς μαζί με ένα παράδειγμα.

# 1) Εποπτευόμενη μηχανική εκμάθηση

Τα προηγούμενα δεδομένα χρησιμοποιούνται για την πραγματοποίηση προβλέψεων στην εποπτευόμενη μηχανική μάθηση.

Παράδειγμα της εποπτευόμενης μηχανικής μάθησης είναι το φιλτράρισμα spam των email. Όλοι χρησιμοποιούμε το Gmail, το Yahoo ή το Outlook. Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης χρησιμοποιούνται για να αποφασίσουν ποια διεύθυνση ηλεκτρονικού ταχυδρομείου είναι ανεπιθύμητα και ποια όχι.

Με βάση τα προηγούμενα δεδομένα όπως τα ληφθέντα email, τα δεδομένα που χρησιμοποιούμε κ.λπ., το σύστημα κάνει προβλέψεις για ένα email ως προς το αν είναι ανεπιθύμητο ή όχι. Αυτές οι προβλέψεις μπορεί να μην είναι τέλειες, αλλά είναι ακριβείς τις περισσότερες φορές.

Η ταξινόμηση και η παλινδρόμηση είναι οι αλγόριθμοι ML που υπάγονται στο εποπτευόμενο ML.

# 2) Μη εποπτευόμενη μηχανική εκμάθηση

Η μη εποπτευόμενη μηχανική μάθηση βρίσκει κρυμμένα μοτίβα.

Νωρίτερα είδαμε το παράδειγμα του Facebook ( Παράδειγμα 2 ). Αυτό είναι ένα παράδειγμα μη εποπτευόμενης μηχανικής μάθησης. Οι αλγόριθμοι συμπλέγματος και σύνδεσης εμπίπτουν σε αυτόν τον τύπο μηχανικής μάθησης.

# 3) Μηχανική εκμάθηση ενίσχυσης

Η μηχανική εκμάθηση ενίσχυσης χρησιμοποιείται για τη βελτίωση ή την αύξηση της αποτελεσματικότητας.

Ας διερευνήσουμε μερικά παραδείγματα των παραπάνω αλγορίθμων.

• Ταξινόμηση: Φιλτράρισμα ανεπιθύμητων μηνυμάτων ηλεκτρονικού ταχυδρομείου.
• Οπισθοδρόμηση: Αυτοί οι αλγόριθμοι μαθαίνουν επίσης από τα προηγούμενα δεδομένα, όπως αλγόριθμους ταξινόμησης, αλλά μας δίνει την αξία ως έξοδος. Παράδειγμα: Πρόγνωση καιρού - πόση βροχή θα είναι εκεί;
• Ομαδοποίηση: Αυτοί οι αλγόριθμοι χρησιμοποιούν δεδομένα και δίνουν έξοδο με τη μορφή ομάδων δεδομένων. Παράδειγμα: Αποφασίζοντας τις τιμές του σπιτιού / γης σε μια συγκεκριμένη περιοχή (γεωγραφική θέση).
• Σχέση: Όταν αγοράζετε προϊόντα από ιστότοπους αγορών, το σύστημα προτείνει ένα άλλο σύνολο προϊόντων. Οι αλγόριθμοι συσχέτισης χρησιμοποιούνται για αυτήν την πρόταση

Όλα αυτά αφορούν τη μηχανική μάθηση. Ας ρίξουμε μια ματιά στο κορυφαίο λογισμικό μηχανικής μάθησης.

=> Επικοινωνήστε μαζί μας να προτείνω μια καταχώριση εδώ.

10+ πιο δημοφιλή εργαλεία λογισμικού μηχανικής εκμάθησης

Υπάρχουν πολλά λογισμικά μηχανικής μάθησης που διατίθενται στην αγορά. Παρακάτω αναφέρονται οι πιο δημοφιλείς μεταξύ τους.

Συγκριτικό διάγραμμα

Ας αρχίσουμε!!

ηλεκτρονικό λογισμικό δημιουργίας αντιγράφων ασφαλείας για παρόχους υπηρεσιών

# 1) Scikit-μάθετε

Το Scikit-learning προορίζεται για ανάπτυξη μηχανικής μάθησης στο python. Παρέχει μια βιβλιοθήκη για τη γλώσσα προγραμματισμού Python.

Χαρακτηριστικά:

• Βοηθά στην εξόρυξη δεδομένων και στην ανάλυση δεδομένων.
• Παρέχει μοντέλα και αλγόριθμους για ταξινόμηση, παλινδρόμηση, ομαδοποίηση, μείωση διαστάσεων, επιλογή μοντέλου και προεπεξεργασία.

Πλεονεκτήματα:

• Παρέχεται εύκολα κατανοητή τεκμηρίωση.
• Οι παράμετροι για οποιονδήποτε συγκεκριμένο αλγόριθμο μπορούν να αλλάξουν κατά την κλήση αντικειμένων.

Λεπτομέρειες κόστους / σχεδίου εργαλείου: Ελεύθερος.

Επίσημη ιστοσελίδα: scikit-μάθετε

# 2) PyTorch

Το PyTorch είναι μια βιβλιοθήκη μηχανικής εκμάθησης Python που βασίζεται σε Torch. Ο φακός είναι ένα υπολογιστικό πλαίσιο που βασίζεται σε Lua, γλώσσα σεναρίων και βιβλιοθήκη μηχανικής μάθησης.

Χαρακτηριστικά:

• Βοηθά στη δημιουργία νευρικών δικτύων μέσω του Autograd Module.
• Παρέχει μια ποικιλία αλγορίθμων βελτιστοποίησης για τη δημιουργία νευρωνικών δικτύων.
• Το PyTorch μπορεί να χρησιμοποιηθεί σε πλατφόρμες cloud.
• Παρέχει κατανεμημένη εκπαίδευση, διάφορα εργαλεία και βιβλιοθήκες.

Πλεονεκτήματα:

• Βοηθά στη δημιουργία υπολογιστικών γραφημάτων.
• Ευκολία χρήσης λόγω του υβριδικού front-end.

Λεπτομέρειες κόστους / σχεδίου εργαλείου: Ελεύθερος

Επίσημη ιστοσελίδα: Pytorch

# 3) TensorFlow

Το TensorFlow παρέχει μια βιβλιοθήκη JavaScript που βοηθά στη μηχανική μάθηση. Τα API θα σας βοηθήσουν να δημιουργήσετε και να εκπαιδεύσετε τα μοντέλα.

Χαρακτηριστικά:

• Βοηθά στην εκπαίδευση και την κατασκευή των μοντέλων σας.
• Μπορείτε να εκτελέσετε τα υπάρχοντα μοντέλα σας με τη βοήθεια του TensorFlow.js που είναι μετατροπέας μοντέλων.
• Βοηθά στο νευρικό δίκτυο.

Πλεονεκτήματα:

• Μπορείτε να το χρησιμοποιήσετε με δύο τρόπους, δηλαδή με ετικέτες σεναρίου ή με εγκατάσταση μέσω NPM.
• Μπορεί ακόμη και να βοηθήσει στην εκτίμηση της ανθρώπινης στάσης.

Μειονεκτήματα:

καλύτερη δωρεάν αφαίρεση κακόβουλου λογισμικού για τα Windows 7

• Είναι δύσκολο να μάθεις.

Λεπτομέρειες κόστους / σχεδίου εργαλείου: Ελεύθερος

Επίσημη ιστοσελίδα: Τάση ροής

# 4) Σετ

Αυτοί οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης βοηθούν στην εξόρυξη δεδομένων.

Χαρακτηριστικά:

• Προετοιμασία δεδομένων
• Ταξινόμηση
• Οπισθοδρόμηση
• Ομαδοποίηση
• Οπτικοποίηση και
• Ο Σύνδεσμος ρυθμίζει την εξόρυξη.

Πλεονεκτήματα:

• Παρέχει διαδικτυακά μαθήματα για εκπαίδευση.
• Εύκολοι κατανοητοί αλγόριθμοι.
• Είναι καλό και για τους μαθητές.

Μειονεκτήματα:

• Δεν διατίθενται πολλά έγγραφα και ηλεκτρονική υποστήριξη.

Λεπτομέρειες κόστους / σχεδίου εργαλείου: Ελεύθερος

Επίσημη ιστοσελίδα: Waikato-weka

# 5) ΓΝΩΣΗ

Το KNIME είναι ένα εργαλείο για την ανάλυση δεδομένων, την αναφορά και την πλατφόρμα ενοποίησης. Χρησιμοποιώντας την έννοια των σωληνώσεων δεδομένων, συνδυάζει διαφορετικά στοιχεία για τη μηχανική μάθηση και την εξόρυξη δεδομένων.

Χαρακτηριστικά:

• Μπορεί να ενσωματώσει τον κώδικα γλωσσών προγραμματισμού όπως C, C ++, R, Python, Java, JavaScript κ.λπ.
• Μπορεί να χρησιμοποιηθεί για επιχειρηματική ευφυΐα, ανάλυση οικονομικών δεδομένων και CRM.

Πλεονεκτήματα:

• Μπορεί να λειτουργήσει ως εναλλακτική λύση SAS.
• Είναι εύκολο να αναπτυχθεί και να εγκατασταθεί.
• Εύκολο στην εκμάθηση.

Μειονεκτήματα:

• Δύσκολη κατασκευή περίπλοκων μοντέλων.
• Περιορισμένες δυνατότητες οπτικοποίησης και εξαγωγής.

Λεπτομέρειες κόστους / σχεδίου εργαλείου: Ελεύθερος

Επίσημη ιστοσελίδα: ΓΝΩΣΗ

# 6) Colab

Το Google Colab είναι μια υπηρεσία cloud που υποστηρίζει την Python. Θα σας βοηθήσει στη δημιουργία εφαρμογών μηχανικής εκμάθησης χρησιμοποιώντας τις βιβλιοθήκες PyTorch, Keras, TensorFlow και OpenCV

Χαρακτηριστικά:

• Βοηθά στην εκπαίδευση μηχανικής μάθησης.
• Βοηθά στην έρευνα μηχανικής μάθησης.

Πλεονεκτήματα:

• Μπορείτε να το χρησιμοποιήσετε από το Google Drive σας.

Λεπτομέρειες κόστους / σχεδίου εργαλείου: Ελεύθερος

Επίσημη ιστοσελίδα: αλ

# 7) Apache Mahout

Το Apache Mahout βοηθά τους μαθηματικούς, τους στατιστικούς και τους επιστήμονες δεδομένων για την εκτέλεση των αλγορίθμων τους.

Χαρακτηριστικά:

• Παρέχει αλγόριθμους για προ-επεξεργαστές, παλινδρόμηση, ομαδοποίηση, προτεινόμενους και κατανεμημένη γραμμική άλγεβρα.
• Οι βιβλιοθήκες Java περιλαμβάνονται για κοινές λειτουργίες μαθηματικών.
• Ακολουθεί το πλαίσιο Κατανεμημένης γραμμικής άλγεβρας.

Πλεονεκτήματα:

• Λειτουργεί για μεγάλα σύνολα δεδομένων.
• Απλός
• Επεκτάσιμο

Μειονεκτήματα:

• Χρειάζεται πιο χρήσιμη τεκμηρίωση.
• Λείπουν ορισμένοι αλγόριθμοι.

Λεπτομέρειες κόστους / σχεδίου εργαλείου: Ελεύθερος

Επίσημη ιστοσελίδα: Mahout - Apache

# 8) Accord.Net

Το Accord.Net παρέχει βιβλιοθήκες μηχανικής μάθησης για επεξεργασία εικόνας και ήχου.

Χαρακτηριστικά:

Παρέχει αλγόριθμους για:

• Αριθμητική γραμμική άλγεβρα.
• Αριθμητική βελτιστοποίηση
• Στατιστική
• Τεχνητά νευρωνικά δίκτυα.
• Επεξεργασία εικόνας, ήχου και σήματος.
• Παρέχει επίσης υποστήριξη για βιβλιοθήκες γραφικών παραστάσεων και οπτικοποίησης.

Πλεονεκτήματα:

• Οι βιβλιοθήκες διατίθενται από τον πηγαίο κώδικα και επίσης μέσω εκτελέσιμου προγράμματος εγκατάστασης & διαχειριστή πακέτων NuGet.

Μειονεκτήματα:

• Υποστηρίζει μόνο. Καθαρά υποστηριζόμενες γλώσσες.

Λεπτομέρειες κόστους / σχεδίου εργαλείου: Ελεύθερος

Επίσημη ιστοσελίδα: Accord.net

# 9) Σογκούν

Το Shogun παρέχει διάφορους αλγόριθμους και δομές δεδομένων για μηχανική μάθηση. Αυτές οι βιβλιοθήκες μηχανικής μάθησης χρησιμοποιούνται για έρευνα και εκπαίδευση.

Χαρακτηριστικά:

• Παρέχει μηχανήματα φορέα υποστήριξης για παλινδρόμηση και ταξινόμηση.
• Βοηθά στην εφαρμογή μοντέλων Hidden Markov.
• Προσφέρει υποστήριξη για πολλές γλώσσες όπως - Python, Octave, R, Ruby, Java, Scala και Lua.

Πλεονεκτήματα:

• Μπορεί να επεξεργαστεί μεγάλα σύνολα δεδομένων.
• Εύχρηστος.
• Παρέχει καλή υποστήριξη πελατών.
• Προσφέρει καλές δυνατότητες και λειτουργίες.

Λεπτομέρειες κόστους / σχεδίου εργαλείου: Ελεύθερος

Επίσημη ιστοσελίδα: Σογκούν

# 10) Keras.io

Το Keras είναι ένα API για νευρωνικά δίκτυα. Βοηθά στη γρήγορη έρευνα και γράφεται στην Python.

Χαρακτηριστικά:

• Μπορεί να χρησιμοποιηθεί για εύκολο και γρήγορο πρωτότυπο.
• Υποστηρίζει δίκτυα συνέλιξης.
• Βοηθά τα επαναλαμβανόμενα δίκτυα.
• Υποστηρίζει έναν συνδυασμό δύο δικτύων.
• Μπορεί να εκτελεστεί σε CPU και GPU.

Πλεονεκτήματα:

• Φιλικό προς τον χρήστη
• Αρθρωτό
• Επεκτάσιμο

Μειονεκτήματα:

• Για να χρησιμοποιήσετε το Keras, πρέπει να χρειαστείτε TensorFlow, Theano ή CNTK.

Λεπτομέρειες κόστους / σχεδίου εργαλείου: Ελεύθερος

Επίσημη ιστοσελίδα: Σκληρά

# 11) Ταχεία ανθρακωρύχος

συνάρτηση ταξινόμησης φυσαλίδων c ++

Το Rapid Miner παρέχει μια πλατφόρμα για μηχανική μάθηση, βαθιά μάθηση, προετοιμασία δεδομένων, εξόρυξη κειμένων και προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία. Μπορεί να χρησιμοποιηθεί για έρευνα, εκπαίδευση και ανάπτυξη εφαρμογών.

Χαρακτηριστικά:

• Μέσω του GUI, βοηθά στο σχεδιασμό και την εφαρμογή αναλυτικών ροών εργασίας.
• Βοηθά στην προετοιμασία δεδομένων.
• Οπτικοποίηση αποτελεσμάτων.
• Επικύρωση και βελτιστοποίηση μοντέλου.

Πλεονεκτήματα:

• Επεκτάσιμο μέσω προσθηκών.
• Εύχρηστος.
• Δεν απαιτούνται δεξιότητες προγραμματισμού.

Μειονεκτήματα:

• Το εργαλείο είναι δαπανηρό.

Λεπτομέρειες κόστους / σχεδίου εργαλείου :

Έχει τέσσερα σχέδια:

• Δωρεάν πακέτο
• Μικρό: 2500 $ ετησίως.
• Μεσαίο: 5000 $ ετησίως.
• Μεγάλο: 10000 $ ετησίως.

Επίσημη ιστοσελίδα: Ταχεία ανθρακωρύχος

συμπέρασμα

Σε αυτό το άρθρο, διερευνήσαμε λεπτομερώς τη μηχανική μάθηση και το κορυφαίο λογισμικό μηχανικής μάθησης.

Η επιλογή του εργαλείου εξαρτάται από την απαίτησή σας για τον αλγόριθμο, το επίπεδο εμπειρογνωμοσύνης σας και την τιμή του εργαλείου. Η βιβλιοθήκη μηχανικής εκμάθησης πρέπει να είναι εύχρηστη.

Οι περισσότερες από αυτές τις βιβλιοθήκες είναι δωρεάν εκτός από το Rapid Miner. Το TensorFlow είναι πιο δημοφιλές στη μηχανική μάθηση, αλλά έχει μια καμπύλη μάθησης. Το Scikit-learn και το PyTorch είναι επίσης δημοφιλή εργαλεία για μηχανική εκμάθηση και και οι δύο υποστηρίζουν τη γλώσσα προγραμματισμού Python. Τα Keras.io και TensorFlow είναι καλά για νευρωνικά δίκτυα.

Ελπίζω να αποκτήσατε τεράστιες γνώσεις σχετικά με τα Μηχανήματα εκμάθησης από αυτό το ενημερωτικό άρθρο.

Συνιστώμενη ανάγνωση

• Τα καλύτερα εργαλεία δοκιμής λογισμικού 2021 (QA Test Automation Tools)
• Data Mining Vs Machine Learning Vs Artificial Intelligence Vs Deep Learning
• Κορυφαία 11 πιο ισχυρά εργαλεία λογισμικού CyberSecurity το 2021
• 11 καλύτερα εργαλεία ITSM (λογισμικό διαχείρισης υπηρεσιών πληροφορικής) το 2021
• 11 καλύτερο διαδικτυακό εκπαιδευτικό λογισμικό για εκπαίδευση χωρίς προβλήματα το 2021
• Τα 10 πιο δημοφιλή εργαλεία δοκιμών παλινδρόμησης το 2021
• Πώς να εγκαταστήσετε και να χρησιμοποιήσετε την εικονική μηχανή VMWare στον έλεγχο λογισμικού
• 10 καλύτερα λογισμικά τεχνητής νοημοσύνης (Κριτικές λογισμικού AI το 2021)