A era de está aqui e está progredindo muito no campo tecnológico e, de acordo com um relatório do Gartner, o aprendizado de máquina e a IA vão criar 2,3 milhões Empregos até 2020 e esse crescimento massivo levou à evolução de várias ferramentas de aprendizado de máquina que discutiremos neste artigo.
O que é aprendizado de máquina?
O aprendizado de máquina é um tipo de que permite que os aplicativos de software aprendam com os dados e se tornem mais precisos na previsão de resultados sem intervenção humana.
O aprendizado de máquina é um conceito que permite que a máquina aprenda com exemplos e experiências, e isso também sem ser explicitamente programado. Para que isso aconteça, temos muitas ferramentas de aprendizado de máquina disponíveis hoje. Vamos dar uma olhada em alguns dos mais importantes e populares.
Principais ferramentas de aprendizado de máquina
- Scikit-Learn
É uma biblioteca de aprendizado de máquina de software livre para a linguagem de programação Python. É uma ferramenta simples e eficiente para mineração de dados e análise de dados. Construído em , SciPy e .
Ele fornece uma variedade de algoritmos de aprendizagem supervisionados e não supervisionados em Python, como classificação, regressão, agrupamento e redução dimensional.
- KNIME
KNIME (Konstanz Information Miner), é uma plataforma de integração, relatórios e análise de dados gratuita e de código aberto construída para análises poderosas em um Baseado em GUI fluxo de trabalho. Isso significa que você não precisa saber codificar para poder trabalhar usando KNIME e derivar insights.
onde as variáveis de instância devem ser declaradas em java
Você pode trabalhar desde Coleta de dados e criação de modelos para implantação e produção . Ele consolida todas as funções de todo o processo em um único fluxo de trabalho.
- TensorFlow
Criado pela equipe do Google Brain, TensorFlow é uma biblioteca de código aberto para computação numérica e aprendizado de máquina em grande escala. Quando se trata de confronto de frameworks de Inteligência Artificial, você encontrará o TensorFlow emergindo como um vencedor claro a maior parte do tempo.
O TensorFlow fornece uma sintaxe acessível e legível, essencial para tornar esses recursos de programação mais fáceis de usar e ser um nível baixo biblioteca oferece mais flexibilidade e com a nova v2.0, ela estará no topo para qualquer aprendizado de máquina ou Aprendizado Profundo objetivo. É uma das melhores ferramentas de aprendizado de máquina disponíveis.
- WEKA
WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis) é um Código aberto Software Java que tem uma coleção de algoritmos de aprendizado de máquina para mineração de dados e tarefas de exploração de dados. É uma das ferramentas de aprendizado de máquina mais poderosas para compreender e visualizar algoritmos de aprendizado de máquina em sua máquina local.
Tem tanto um Gráfico Interface e Linha de comando Interface. A única desvantagem para isso é que há não há muita documentação e suporte online estão disponíveis.
- Tocha / Pytorch
é um biblioteca baseada em python construído para fornecer flexibilidade como uma plataforma de desenvolvimento de aprendizado profundo. O fluxo de trabalho do PyTorch é o mais próximo que você pode chegar da biblioteca de computação científica do python - NumPy. É usado ativamente por Facebook para todo o seu trabalho de Aprendizado de Máquina ou Aprendizado Profundo.
Gráficos de computação dinâmica são um grande destaque de Pytorch. O suporte para MILAGRES garante que o código pode ser executado na GPU, diminuindo assim o tempo necessário para executar o código e aumentando o desempenho geral do sistema.
- RapidMiner
RapidMiner é uma plataforma de ciência de dados para equipes que unem preparação de dados, aprendizado de máquina e implantação de modelo preditivo . Ele possui uma interface gráfica de usuário poderosa e robusta que permite aos usuários criar, entregar e manter análises preditivas.
Com RapidMiner, dados organizados, desorganizados e aparentemente inúteis tornam-se muito valioso pois simplifica o acesso aos dados e permite estruturá-los de uma maneira que seja fácil para você e sua equipe compreenderem.
- Google Cloud AutoML
Nuvem do Google O AutoML disponibiliza o poder do aprendizado de máquina para você, mesmo que você tenha um conhecimento limitado sobre ele. Do Google serviço de rotulagem humana pode colocar uma equipe de pessoas para trabalhar anotando ou limpando suas etiquetas para garantir que seus modelos estejam sendo treinados com dados de alta qualidade. Quão legal é isso!
Eles têm vários produtos para fins diferentes, o que o torna uma ferramenta de aprendizado de máquina muito boa. Alguns deles são:
- AutoML Vision : Imagens
- AutoML Video Intelligence : Vídeo
- AutoML Natural Language : Estrutura e Significado do Texto
- Tradução AutoML : Detectar e traduzir dinamicamente entre idiomas
- Tabelas AutoML : Constrói modelo com base em dados estruturados
- Azure Machine Learning Studio
Microsoft Azure Machine Learning Studio é um colaborativo, Arrastar e soltar Ferramenta de aprendizado de máquina que você pode usar para criar, testar e implantar soluções de análise preditiva em seus dados.
Você arrasta e solta conjuntos de dados e módulos de análise em uma tela interativa, conectando-os para formar um experimentar , que você executa no Machine Learning Studio. Há sim nenhuma programação necessária , apenas conectando visualmente conjuntos de dados e módulos para construir seu modelo de análise preditiva.
- Accord.NET
Accord.NET é uma estrutura de aprendizado de máquina .NET combinada com Bibliotecas de processamento de áudio e imagem completamente escrito em C #. O slogan é “ Aprendizado de máquina feito em um minuto '
É uma estrutura completa para a construção de aplicativos de visão computacional, audição computacional, processamento de sinais e estatísticas de nível de produção. As bibliotecas são disponibilizadas a partir do código-fonte e também por meio do instalador executável e NuGet gerenciador de pacotes. A única recua é que ele suporta apenas idiomas suportados.
- COLAB
CoLab (Colaboratory) é gratuito Notebook Jupyter ambiente que não requer configuração e é executado inteiramente na nuvem. É um projeto de pesquisa do Google criado para ajudar a disseminar a educação e a pesquisa em aprendizado de máquina.
É de longe uma das principais ferramentas de aprendizado de máquina, especialmente para cientistas de dados porque você não precisa instalar manualmente todos os pacotes e bibliotecas, basta importá-los diretamente chamando-os. Você pode salvar seu projeto diretamente no Google Drive, GitHub ou em qualquer local e em vários formatos também.
E com isso, chegamos ao final deste artigo. Espero que você tenha opções suficientes para começar a construir seu Programa de Aprendizado de Máquina e trabalhar nele. Edureka's torna você proficiente em técnicas como aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado e processamento de linguagem natural. Inclui treinamento sobre os mais recentes avanços e abordagens técnicas em Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina, como Aprendizado Profundo, Modelos Gráficos e Aprendizado por Reforço.