Uvod u platformu strojnog učenja
Strojno učenje je polje studija koje računalima nudi mogućnost učenja bez eksplicitno programiranja. To čini računala slična ljudima. Model strojnog učenja je izlaz koji se generira jednom kad trenirate algoritamski program strojnog učenja s podacima. Nakon treninga, kad jednom date model s pripadajućim ulazom, izlaz se pruža. U ovoj ćemo temi upoznati platformu strojnog učenja.
Što je platforma strojnog učenja?
Platforma za automatizaciju i ubrzanje životnog ciklusa isporuke proročkih aplikacija sposobnih za ogromnu obradu podataka usvajanjem strojnog učenja ili povezanih postupaka.
Nekoliko ključnih ideja u ovoj definiciji su:
- Ubrzavanje je potaknuti brzi i brži životni vijek isporuke razlučivosti te dodatno požuriti s pokretanjem vremena naprednim postupcima poput raspodjele i računanja u memoriji.
- Zanimljiv zadatak koji analitičar informacija sastoji od mnogih napornih i dugih zadataka. Automatiziranje ovih zadataka može eliminirati uska grla projekata, omogućujući organizacijama da brzo isporučuju nove projekte koji se nadolaze, ažuriraju i dobivaju više zadataka, a da pritom ne povećavaju broj osoblja.
- Sposobnost platforme za strojno učenje da korisnici poslužuju i obrađuju ogromne količine podataka iz dobre vrste izvora.
- Ove se platforme usredotočuju na omogućavanje punog životnog ciklusa isporuke prediktivnih aplikacija dok se ne slažu sa računalnim alatima i bibliotekama koda.
- Platforme strojnog učenja treba integrirati jer su dobro organizirane za aplikacije softverskog sustava koje se toplo preporučuju.
- Platforme za strojno učenje centraliziraju se na pomaganju trgovanju kako bi znali buduće ishode poput sposobnosti kupaca da kupuju određenu ponudu ili odbiju transakciju.
Platforme strojnog učenja
Područje strojnog učenja brzo raste. Stoga je vrlo važno odabrati odgovarajuću platformu koja dovodi do uspjeha izgradnje modela korištenjem cjelovitih pristupa. Ovdje je popis platformi strojnog učenja.
1. Microsoft Azure
Alat za strojno učenje Microsoft Azure omogućava programerima da izrađuju modele. Pruža SDK-ove i usluge za brzo pripremanje informacija, obuku i implementaciju modela strojnog učenja. Poboljšajte produktivnost i cijene pomoću automobilskih šifra i cjevovoda za automobile. Koristite ove mogućnosti s otvorenim kodom Python okvira, kao što su PyTorch, Tensor Flow i scikit-learn.
Značajke
- Kao svoje sučelje koristi Azure Machine Learning Studio koji ima okruženje povuci i spusti za izradu modela.
- Ima automatizirane programe za pokretanje stabala odlučivanja, dubokih neuronskih mreža, klasifikacije i regresije.
- Omogućuje prijenos samo ogromnih skupova podataka u oblak Azure, a ne manjih skupa podataka bilo kojeg pružatelja usluga.
- Nudi standardne i besplatne verzije s ograničenim mogućnostima.
2. IBM Watson
IBM Watson platforma je razvijena i za programere i za korisnike s puno AI alata. Pruža sistemske programe i upite, predviđanje i sastavljanje alata za stvaranje radnih knjiga. Omogućuje snažne vizualizacije informacija koje potpomognuta povlačenjem oko pada radi stvaranja modela.
Značajke
- Prednje sučelje pomoću SPSS Graphical Analytics.
- Informacije i predviđanja moraju se pohraniti u IBM Bluemix.
- Usluge koje su usredotočene na poslovne klijente pomažu u stvaranju aplikacija temeljenih na ML pomoću API priključaka.
- Oni su naplativi, a dostupne su čak i besplatne verzije.
3. Amazon
Amazon Machine Learning platforma nudi gotove i jednostavno dostupne modele predviđanja za bilo kojeg programera, iako nemaju pojma o znanosti podataka. Model „isplati se“ koji zahtijeva vrlo manje ulaganja u hardverski ili softverski paket učinio je Amazon jednim od najjednostavnijih pružatelja usluga ML platforme za kojeg će se prijaviti. Programeri mogu koristiti AI alate alata koje pruža AWS (Amazonove web usluge) koji uključuju Amazon Lex i Amazon Polly.
Značajke
- Koristi Amazonovo strojno učenje i korisničko sučelje Amazon znakova.
- Podaci se moraju skladištiti na pridruženom AWS računu poput S3, Redshift i RDS.
- Djeluje na "pay-as-you-go" model, a za kardinalne serije predviđa se da je cijena niža od deset centi.
4. ai-jedan
Koristeći ai-one platformu, programeri će proizvesti inteligentne pomoćnike koji će se lako implementirati u gotovo svim softverskim aplikacijama. Popis alata uključuje API-je za razvojne programe, biblioteku dokumenata i građevinske agente koji će se koristiti za pretvaranje podataka u skupove pravila koje podržavaju ML i AI strukture.
5. Apache PredviđanjeIO
To je stog s otvorenim kodom koji također ima poslužitelj s otvorenim kodom za strojno učenje dizajniran na vrhu. Trebalo bi pogledati Apache PredictionIO, najjednostavniji način stvaranja proročkih motora koji će ispuniti bilo koji zadatak strojnog učenja. Pored poslužitelja događaja i samim tim platforme, Apache PredictionIO dodatno uključuje galeriju modela.
6. H2O
Ova je platforma dizajnirana za programske jezike kao što su python, R & Java od H2O.ai. To zajedno nudi alate potrebne za analizu skupova podataka u datotečnim sustavima Apache Hadoop i cloud.H2O.ai prediktira se u Mountain Viewu, CA. nudi besplatnu platformu otvorenog koda H2O OpenThis koja je dizajnirana za programske jezike kao što su python, R & Java od H2O.ai. Također nudi alate potrebne za analizu skupova podataka u datotečnim sustavima Apache Hadoop i oblaku. H2O.ai ima sjedište u Mountain Viewu u Kaliforniji. i nudi besplatno H2O otvoreno izvorno strojno učenje (H2O, pjenušava voda i H2O4GPU) i komercijalni proizvod nazvan H2O Driverless AI. Dijelovi H2O.ai su visoko optimizirani i paralelizirani za konfiguracije višejezgrenih i višenamenskih središnjih procesnih jedinica.
Zaključak
Ovaj članak daje kratak uvod u platforme za strojno učenje. Strojno učenje može biti nadzirana ili Nenadzorovana tehnika obuke strojeva za izvođenje aktivnosti malo brže i bolje od prosječnog ljudskog bića. Kad je u pitanju razvoj vlastitih modela strojnog učenja, tu su mogućnosti izbora različitih razvojnih jezika, IDE-a i platformi. Ovaj članak daje najbolje platforme koje korisnik može koristiti; to mogu biti platforme utemeljene na oblaku ili proizvodnji.
Preporučeni članci
Ovo je vodič za platformu Strojno učenje. Ovdje smo raspravljali o platformama strojnog učenja sa značajkama. Možete pogledati i sljedeći članak da biste saznali više -
- Metode strojnog učenja
- Metode strojnog učenja
- Arhitektura strojnog učenja
- Funkcije gubitka u strojnom učenju
- Vrste šifri
- Kompletan vodič za implementaciju neuronskih mreža
- Kako stvoriti stablo odluka?