Увод у платформу машинског учења
Машинско учење је област учења која нуди рачунарима потенцијал за учење без експлицитног програмирања. Рачунари чине сличне људима. Модел машинског учења је резултат који настаје након што увежбавате алгоритам машинског учења с подацима. Након тренинга, једном када дате модел са припадајућим улазом, излаз се добија. У овој теми ћемо сазнати о платформи машинског учења.
Шта је платформа за машинско учење?
Платформа за аутоматизацију и убрзање животног циклуса испоруке пророчких апликација способних за огромну обраду података усвајањем машинског учења или повезаних поступака.
Неколико кључних идеја у овој дефиницији су:
- Убрзавање је да се подстакне брзи и бржи животни циклус разлучивости и додатно убрзавање рада напредним процедурама као што су дистрибуција и рачунање у меморији.
- Занимљив задатак који аналитичар информација састоји од многих напорних и дугих задатака. Аутоматско извршавање ових задатака може елиминисати уска грла пројеката, омогућавајући организацијама да брзо испоручују нове пројекте који се надолазе, ажурирају и добијају више задатака, а да притом не повећају број запослених.
- Способност платформе за машинско учење да корисници служе и обрађују огромне количине података из добре врсте извора.
- Ове се платформе фокусирају на омогућавање пуног животног циклуса испоруке предиктивних апликација, док се не слажу са рачунарским алатима и библиотекама кода.
- Платформе машинског учења треба да буду интегрисане јер су добро организоване према апликацијама софтверских система које се топло препоручују.
- Платформе машинског учења се концентришу на помагање трговању како би се знали будући исходи, попут способности купаца да купују за дату понуду или одбаце трансакцију.
Машинске платформе за учење
Поље машинског учења брзо расте. Због тога је врло важно одабрати одговарајућу платформу која доводи до успеха стварања модела користећи приступ од краја до краја. Ево листе платформи за машинско учење.
1. Мицрософт Азуре
Мицрософт Азуре алатка за машинско учење омогућава програмерима да граде моделе. Омогућава СДК-ове и услуге за брзо припремање информација, обуку и распоређивање модела машинског учења. Побољшајте продуктивност и цене помоћу ауто шифра и цевовода за аутомобиле. Користите ове могућности са отвореним кодом Питхон оквира, као што су ПиТорцх, Тенсор Флов и сцикит-леарн.
Карактеристике
- Као свој интерфејс користи Азуре Мацхине Леарнинг Студио који има окружење за повуци и спусти за изградњу модела.
- Има аутоматизоване програме за покретање стабала одлука, дубоких неуронских мрежа, класификације и регресије.
- Омогућава уношење у огроман облак Азуре само огромних скупова података, а не и мањих скупова података било ког даватеља услуга.
- Нуди стандардне и бесплатне верзије са ограниченим функцијама.
2. ИБМ Ватсон
ИБМ Ватсон платформа је развијена и за програмере и за кориснике са пуно АИ алата. Омогућава системске програме и упите, предвиђање и састављање алата за израду радних књига. Омогућава снажне визуелне информације које се помажу око повлачења и пада ради стварања модела.
Карактеристике
- Предњи интерфејс помоћу СПСС Грапхицал Аналитицс.
- Информације и предвиђања морају се похранити у ИБМ Блуемик.
- Услуге које су усредсређене на пословне клијенте помажу у креирању апликација заснованих на МЛ помоћу АПИ конектора.
- Оне се наплаћују, а доступне су и бесплатне верзије.
3. Амазон
Амазон Мацхине Леарнинг платформа нуди готове и једноставно доступне моделе предвиђања за све програмере, иако немају појма о науци о подацима. Модел исплаћивања који захтева веома мање улагања у хардверски или софтверски пакет, учинио је Амазон једним од најједноставнијих провајдера МЛ платформи за кога ће се пријавити. Програмери могу да користе АИ комплете алатки које пружа АВС (Амазон веб услуге) који такође укључују Амазон Лек и Амазон Полли.
Карактеристике
- Користи горњу плочу Амазон Мацхине Леарнинг и корисничко сучеље Амазон Цхарацтер.
- Информације се морају складиштити на придруженом АВС рачуну попут С3, Редсхифт и РДС.
- Делује на платишном моделу и за кардиналне серије предвиђа да кошта чак мање од десет центи.
4. аи-оне
Користећи аи-оне платформу, програмери ће произвести интелигентне помоћнике који ће се лако имплементирати у готово било којој софтверској апликацији. Листа алата укључује АПИ програмере, библиотеку докумената и грађевинске агенсе који ће се користити за претварање информација у скупове правила које подржавају МЛ и АИ структуре.
5. Апацхе ПредицтионИО
То је стог са отвореним кодом који такође има сервер са отвореним кодом за машинско учење дизајниран поврх свега, требало би да погледа Апацхе ПредицтионИО је најједноставнији начин за креирање пророчких мотора који ће испунити било који задатак машинског учења. Поред послужитеља догађаја и самих платформи Апацхе ПредицтионИО додатно укључује галерију модела.
6. Х2О
Ова платформа је дизајнирана за програмске језике као што су питхон, Р & Јава од Х2О.аи. Заједно нуди алате потребне за анализу скупова података у системима датотека Апацхе Хадооп и цлоуд.Х2О.аи је предвиђен у Моунтаин Виев-у, ЦА. и нуди бесплатну Х2О ОпенТхис платформу отвореног кода дизајнирану за програмске језике као што су питхон, Р & Јава од Х2О.аи. Такође нуди алате потребне за анализу скупова података у системима датотека Апацхе Хадооп и облаку. Х2О.аи је базиран у Моунтаин Виев-у, ЦА. и нуди бесплатно опен-соурце Х2О опен соурце машинско учење (Х2О, пенећа вода и Х2О4ГПУ) и комерцијални производ назван Х2О Дриверлесс АИ. Компоненте Х2О.аи су високо оптимизоване и паралелизоване за конфигурације централних и вишенаменских централних процесних јединица.
Закључак
Овај чланак даје кратак увод у платформе за машинско учење. Машинско учење може бити надгледана или неконтролисана техника вежби машина за обављање активности мало брже и боље од просечног човека. Када је у питању развој сопствених модела машинског учења, постоје могућности избора различитих развојних језика, ИДЕ-а и платформи. Овај чланак даје најбоље платформе које корисник може користити; то могу бити или платформе засноване на облаку или производњи.
Препоручени чланци
Ово је водич за платформу машинског учења. Овде разговарамо о платформама машинског учења са функцијама. Такође можете погледати следећи чланак да бисте сазнали више -
- Методе машинског учења
- Методе машинског учења
- Архитектура машинског учења
- Функције губитка у машинском учењу
- Врсте шифри
- Комплетан водич за имплементацију неуронских мрежа
- Како креирати стабло одлука?