Ang panahon ng narito at gumagawa ng maraming pag-unlad sa larangan ng Teknolohiya at ayon sa isang Gartner Report, lilikha ang Machine Learning at AI 2.3 milyon Ang mga trabaho sa pamamagitan ng 2020 at ang napakalaking paglaki na ito ay humantong sa ebolusyon ng iba't ibang Mga Tool sa Pag-aaral ng Machine na tatalakayin namin sa artikulong ito.
Ano ang Learning ng Machine?
Ang pag-aaral ng makina ay isang uri ng na nagpapahintulot sa mga application ng software na matuto mula sa data at maging mas tumpak sa paghula ng mga kinalabasan nang walang interbensyon ng tao.
halimbawa ng isang klase java
Ang Machine Learning ay isang konsepto na nagbibigay-daan sa makina na matuto mula sa mga halimbawa at karanasan, at iyon din nang hindi malinaw na nai-program. Upang maganap ito mayroon kaming maraming mga Machine Learning Tool na magagamit ngayon. Tingnan natin ang ilan sa mga pinakamahalaga at tanyag.
Nangungunang Mga Tool sa Pag-aaral ng Makina
- Scikit-Alamin
Ito ay isang libreng library ng software machine learning para sa wika ng programa ng Python. Ito ay isang Simple at mahusay na tool para sa pagmimina ng data at pagtatasa ng data. Itinayo sa , SciPy, at .
Nagbibigay ito ng isang saklaw ng mga pinangangasiwaang at hindi sinusuportahang mga algorithm sa pag-aaral sa Python tulad ng Pag-uuri, Pag-urong, Pag-cluster, Pagbawas ng dimensional.
- KNIME
KNIME (Konstanz Information Miner), ay isang libre at open-source data analytics, pag-uulat, at platform ng pagsasama na binuo para sa malakas na analytics sa isang Nakabatay sa GUI daloy ng trabaho Nangangahulugan ito na hindi mo kailangang malaman kung paano mag-code upang makapagtrabaho gamit ang KNIME at kumuha ng mga pananaw.
Maaari kang magtrabaho ang lahat mula sa Pagkalap ng Data at Paglikha ng Mga Modelo sa Pag-deploy at Produksyon . Pinagsasama nito ang lahat ng mga pag-andar ng buong proseso sa isang solong daloy ng trabaho.
- TensorFlow
Nilikha ng koponan ng Google Brain, TensorFlow ay isang bukas na mapagkukunan ng library para sa pagkalkula ng bilang at malakihang pag-aaral ng makina. Pagdating sa pagbubunyag ng mga balangkas ng Artipisyal na talino, mahahanap mo ang TensorFlow na umuusbong bilang isang malinaw na nagwagi madalas.
Nagbibigay ang TensorFlow ng isang naa-access at nababasa na syntax na mahalaga para gawing mas madaling gamitin ang mga mapagkukunang programa na ito at maging isang mababang antas ang silid-aklatan ay nagbibigay ng higit na kakayahang umangkop at sa bagong v2.0, makikita lamang ito sa tuktok para sa anumang Pag-aaral ng Makina o Malalim na Pag-aaral layunin Ito ay isa sa pinakamahusay na magagamit na Mga Tool sa Pag-aaral ng Machine.
- WEKA
Ang WEKA (Kapaligiran ng Waikato para sa Pagsusuri sa Kaalaman) ay isang Buksan ang mapagkukunan Java software mayroong isang koleksyon ng mga algorithm ng pag-aaral ng machine para sa mga gawain sa pagmimina ng data at pagsaliksik ng data. Ito ay isa sa pinakamakapangyarihang Machine Learning Tools para sa pag-unawa at pagpapakita ng mga algorithm sa pag-aaral ng machine sa iyong lokal na makina.
istraktura ng data at algorithm sa java
Mayroon itong pareho a Graphic Interface at Linya ng Utos Interface. Ang nag-iisang downside sa ito ay na mayroong hindi gaanong dokumentasyon at magagamit ang suporta sa online.
- Torch / Pytorch
ay isang library na nakabatay sa sawa itinayo upang magbigay ng kakayahang umangkop bilang isang malalim na platform ng pag-unlad ng pag-aaral. Ang daloy ng trabaho ng PyTorch ay mas malapit hangga't maaari kang makarating sa librong pang-agham na pag-compute ng python - NumPy. Ito ay aktibong ginagamit ng Facebook para sa lahat ng gawaing Machine Learning o Deep Learning.
Mga Dynamic na Graph ng Pagkalkula ay isang pangunahing highlight ng Pytorch. Ang suporta para sa MIRACLES tinitiyak na ang code ay maaaring tumakbo sa GPU, sa gayon pagbaba ng oras na kinakailangan upang patakbuhin ang code at dagdagan ang pangkalahatang pagganap ng system.
- RapidMiner
Ang RapidMiner ay isang platform ng agham ng data para sa mga koponan na nag-iisa paghahanda ng data, pag-aaral ng makina, at paghuhula ng modelo ng pag-deploy . Mayroon itong isang malakas at matatag na graphic na interface ng gumagamit na nagbibigay-daan sa mga gumagamit na lumikha, maghatid, at mapanatili ang mahuhulaan na analytics.
Sa RapidMiner, hindi nagkalat, hindi maayos, at tila walang silbi na data ay nagiging sobrang mahalaga dahil pinapasimple nito ang pag-access ng data at hinahayaan kang istraktura ang mga ito sa isang paraan na madali para sa iyo at sa iyong koponan na maunawaan.
- Google Cloud AutoML
Google Cloud Ginagawang magagamit ng AutoML ang lakas ng pag-aaral ng makina kahit na mayroon kang limitadong kaalaman sa pag-aaral ng makina. Google's serbisyo sa pag-label ng tao maaaring maglagay ng isang pangkat ng mga tao upang magtrabaho na may anotasyon o paglilinis ng iyong mga label upang matiyak na ang iyong mga modelo ay sinanay sa de-kalidad na data. Ang astig nito!
Mayroon silang iba't ibang mga produkto para sa Iba't ibang layunin na ginagawang isang napakahusay na Machine Learning Tool. Ang ilan sa kanila ay:
ano ang overloading ng pamamaraan at overriding ng pamamaraan
- AutoML Paningin : Mga Larawan
- AutoML Video Intelligence : Video
- Likas na Wika ng AutoML : Kayarian at Kahulugan ng Teksto
- Pagsasalin ng AutoML : Dynamic na tuklasin at isalin sa pagitan ng Mga Wika
- Mga Talaan ng AutoML : Bumubuo ng Modelo sa Nakaayos na Data
- Azure Machine Learning Studio
Microsoft Azure Ang Machine Learning Studio ay isang pagtutulungan, I-drag-and-Drop Magagamit ang Machine Learning Tool na magagamit mo upang bumuo, sumubok, at makapag-deploy ng mahuhulaan na mga solusyon sa analytics sa iyong data.
I-drag-and-drop mo ang mga dataset at mga module ng pag-aaral sa isang interactive na canvas, ikonekta ang mga ito nang magkasama upang bumuo ng isang eksperimento , na pinapatakbo mo sa Machine Learning Studio. Meron walang kinakailangang programa , biswal lamang sa pagkonekta ng mga dataset at module upang maitayo ang iyong hulaan na modelo ng pagtatasa.
- Kasunduan.NET
Ang Accord.NET ay isang .NET machine framework framework na sinamahan Mga aklatan sa pagproseso ng Audio at Imahe ganap na nakasulat sa C #. Ang tagline na “ Pag-aaral ng Machine Ginawa sa isang Minuto '.
Ito ay isang kumpletong balangkas para sa pagbuo ng antas ng produksyon ng computer vision, audition ng computer, pagpoproseso ng signal, at mga application ng istatistika. Ang mga aklatan ay ginawang magagamit mula sa source code at sa pamamagitan din ng maipapatupad na installer at NuGet manager ng package. Ang nag-iisang sagabal ay sinusuportahan nito. Ang mga sinusuportahang wika lamang ng net.
- COLAB
Ang CoLab (Colaboratory) ay libre Jupyter Notebook kapaligiran na hindi nangangailangan ng pag-set up at ganap na tumatakbo sa cloud. Ito ay isang proyekto sa pagsasaliksik ng Google na nilikha upang makatulong na maipalaganap ang edukasyon sa pag-aaral ng makina at pagsasaliksik.
Ito ay sa pamamagitan ng malayo isa sa mga nangungunang Mga Tool sa Pag-aaral ng Machine lalo na para sa mga siyentipiko ng data dahil hindi mo kailangang manu-manong mag-install lahat ng mga package at library, direktang i-import lamang ang mga ito sa pamamagitan ng pagtawag sa kanila. Maaari mong direktang mai-save ang iyong proyekto sa Google Drive, GitHub o anumang lokasyon at sa iba't ibang mga format din.
At sa pamamagitan nito, natapos na kami sa artikulong ito. Inaasahan kong mayroon kang sapat na mga pagpipilian upang masimulan ang pagbuo ng iyong Program sa Pag-aaral ng Makina at gawin ito. Edureka’s Ginagawa kang sanay sa mga diskarteng tulad ng Pinamamahalaang Pag-aaral, Hindi Pinapamahalaang Pag-aaral, at Pagproseso ng Likas na Wika. Kabilang dito ang pagsasanay sa pinakabagong mga pagsulong at panteknikal na diskarte sa Artipisyal na Pag-intelektuwal at Pag-aaral ng Makina tulad ng Deep Learning, Mga Modelong Grapiko at Pag-aaral ng Patatag.