Uvod u softver za strojno učenje
Strojno učenje je znanstvena aplikacija utemeljena na AI (Umjetna inteligencija) koja računalnom sustavu omogućuje učenje, izvršavanje određenog zadatka i poboljšavanje iskustava stečenog iz njega, a da zapravo ne programira isključivo. Algoritmi strojnog učenja koriste se u svakodnevnim vježbama kao što su pretraživač, prepoznavanje slike i govora, dijagnostika u zdravstvu itd. Ovi algoritmi trebaju određeni softver i alate za izvršavanje i izvršavanje određenih radnji. Softver za strojno učenje ima vlastiti skup alata, knjižnica i resursa za razvoj aplikacija koje mogu umnožiti ljudsko ponašanje pametnim strojevima i aplikacijama. Softver koji ćemo istaknuti prikazani su u nastavku.
Vrste softvera za strojno učenje
Na tržištu su dostupne tone softvera za strojno učenje. Neki od softvera imaju svoje ekskluzivne i jedinstvene značajke. U isto vrijeme, postoje neki alati koji su relativno bolji. Mnoga su poduzeća počela prihvaćati tehnologiju kako bi povećala povrat ulaganja (Return on Investment). Budući da je Strojno učenje dio AI (Umjetna inteligencija), strojevi se obučavaju iz rezultata ili obrasca za samostalno razvijanje novih promjena. Neke vrste softverskog strojnog učenja su: Azure Machine Learning Studio, Shogun, Apache Mahout, Apache Spark MLlib, IBM Watson Machine Learning, RapidMinor, Weka, Google Cloud ML Engine, Pytroch, Figure 8, Crab, Microsoft Cognitive Toolkit, Torch, itd. . Pogledajmo pobliže nekoliko vrhunskih i najčešće korištenih softvera na koje se oslanjaju stručnjaci za strojno učenje.
Vrhunski softver za strojno učenje
Ispod su razni softver za strojno učenje:
1. Google Cloud ML Engine
Googleov stroj za računalno učenje u oblaku jedna je od popularnih aplikacija za obuku, analizu i duboko učenje.
2. Azure ML Studio
To je rješenje bez i kodnog povlačenja i ispuštanja za ML stručnjake radi praktične uporabe Microsofta.
3. Strojno učenje IBM Watson-a
Svojim modelom s otvorenim kodom pomaže znanstvenicima i programerima da ubrzaju AI i računalno učenje.
4. TensorFlow
To je novi open-source okvir objavljen 2015. godine i nije složen za rad, a također se može rasporediti na različitim platformama. Izradio Google, TensorFlow je dostupan za Python, C ++, Java, Rust itd.
5. Microsoft Cognitive Toolkit
Microsoftovo novo lansirano AI rješenje može uvježbati stroj pomoću svojih algoritama dubokog učenja da se ponašaju poput ljudskog mozga i lica. Može obraditi podatke s Pythona, C ++ itd.
6. Theano
To je knjižnica s otvorenim kodom koja se temelji na Pythonu za algoritme dubokog učenja za ubrzanje implementacije strojnog učenja. Theano je sposoban podići podatkovne strukture na višu razinu integriranjem Python knjižnica poput NumPy, Pandas i nekih izvornih programa.
7. baklja
Ova tipična starija knjižnica Strojnog učenja fascinira fleksibilnost i brzinu u radu tijekom primjene projekata strojnog učenja.
8. Apache Spark MLlib
Apache Spark je pouzdan alat za strojno učenje za napredno strojno učenje i duboko učenje. To je bešavna skalabilna platforma koja se može integrirati s Hadoopom za bolje rezultate algoritama. Klasifikacija, regresija, poticanje pregradama, stabla odluka, LDA itd., Neki su od algoritama za podršku MLlibu.
9. Pytorch
Pytorch je razvijen od strane Facebooka za napredno duboko učenje koristeći neuronske mreže i tenzore. Utvrđuje se da istraživači širom svijeta koriste Pytorch za dinamičku grafičku reprezentaciju i tehnike nacrta.
10. Ideas2T Technologies
Alat Ideas2T, za razliku od drugih, ima jedinstvenu značajku koja može pomoći zaposlenima da zaposle prave kandidate na osnovu njihovih životopisa (e) kroz Strojno učenje. Ono je zbog svojih vrhunskih i naprednih algoritama sjecište za nova poduzeća, poduzeća i poslovne kuće.
Zasluge softvera za strojno učenje
Strojno učenje, podskup AI koji pomaže istražiti i učiti iz podataka i donijeti određene odluke iz njih. U stanju je točno i precizno donositi odluke i preporuke. Dakle, ML softver je vrlo popularan. Zanimljivo je da su i oni jeftini. I Strojno učenje i AI rade na velikim i složenim skupovima podataka kako bi vizualizirali i donosili savršene odluke. Nekoliko primjera je ispod:
- Facebook: Kad na Facebook prenesemo fotografiju, prepoznaje osobu s iste fotografije i sugerira međusobno prijateljstvo. Ovako ML djeluje.
- Netflix: Netflix ponekad šalje prijedloge web emisija ili filmova na temelju onoga što smo gledali ranije. U osnovi, Strojno učenje koristi se za odabir podataka na temelju izbora.
Poslovni subjekti i organizacije koriste pravi par algoritama s određenim alatom i izrađuju modele strojnog učenja na temelju učenja iz podataka. Pomaže tvrtkama da rade učinkovitije na izgradnji vrhunskih modela uz nisku cijenu. Strojno učenje softvera pomaže u automatizaciji analize podataka što smanjuje radnu snagu i čini je isplativom. Ovaj je postupak prilično iteravan i skalabilan.
Postoji nekoliko drugih aplikacija u kojima se ML koristi u svakodnevnom životu. Neka od područja na kojima se ML softver učinkovito koristi su sljedeća:
- Financijske usluge : Financijski sektor koristi to za prepoznavanje uvida u ulaganja, trgovanje, pa čak i za utvrđivanje financijskih rizika.
- Marketing i prodaja : Različite tvrtke i druge slične ustanove koriste program Machine Learning za analizu povijesti kupovina i davanje preporuka kupcima ovisno o tome.
- Zdravstvo : Elektronski nošenje i senzori se danas široko koriste. Senzori u tim trošenjima pružaju podatke u stvarnom vremenu o krvnom tlaku, otkucaju srca i drugim vitalnim informacijama vezanim za zdravlje.
- Prijevoz : Softver za strojno učenje analizira povijest putovanja i rute kako bi identificirao probleme, ako postoje, kako bi se kupcima / putnicima moglo pomoći u budućem isključivanju područja osjetljivih na rizik.
- Vlada : Neke vladine agencije koriste alate ML za izvlačenje uvida kako bi umanjili troškove i povećali učinkovitost u svom radu.
- Nafta i plin : Strojno učenje najčešće se koristi u energetskim sektorima. Pomaže u analizi postojećih i novih izvora energije za istraživanje i distribuciju. Mnoge agencije za naftu, kako u državnom tako i u privatnom sektoru, su prihvatile ove tehnike.
Zaključak
Strojno učenje i umjetna inteligencija imaju široku i široku primjenu među modernim generacijama i još se šire. Dakle, neće biti pogrešno smatrati da softver Strojno učenje izvodi radnje iz skupa ulaznih podataka i igra veliku ulogu u pružanju uvida iz sirovih podataka za poboljšanje komercijalnih i drugih ciljeva.
Preporučeni članci
Ovo je vodič za softver strojnog učenja. Ovdje smo raspravljali o uvođenju i prvih 10 softvera strojnog učenja zajedno s njegovim zaslugama. Možete pogledati i sljedeće članke da biste saznali više -
- Što je pojačano učenje?
- Vrste algoritama strojnog učenja
- Uvod u IoT
- Primjene strojnog učenja
- Kako stvoriti stablo odluka?
- Vodič po stablu odluka u iskopavanju podataka