Увод у софтвер за машинско учење
Машинско учење је научна апликација заснована на АИ (Артифициал Интеллигенце) која омогућава рачунарском систему да учи, обавља одређени задатак и побољша искуство стечено из њега, а да притом не ексклузивно програмира. Алгоритми машинског учења користе се у свакодневним вежбама као што су претраживач, препознавање слике и говора, дијагностика здравствене заштите итд. Ови алгоритми требају одређени софтвер и алате за извршавање и извршавање одређених радњи. Софтвер за машинско учење има свој сет алата, библиотека и ресурса за развој апликација које могу умножити људско понашање паметним машинама и апликацијама. Софтвер који ћемо истаћи приказани су у наставку.
Врсте софтвера за машинско учење
На тржишту су доступне тоне софтвера за машинско учење. Неки од софтвера имају своје ексклузивне и јединствене карактеристике. У исто време, постоје неки алати који су релативно бољи. Многа предузећа су почела да усвајају технологију за повећање РОИ (Ретурн он Инвестмент). Пошто је машинско учење део АИ (вештачке интелигенције), машине се обучавају из резултата или образаца за самостално развијање нових промена. Неке врсте софтверског машинског учења су: Азуре Мацхине Леарнинг Студио, Схогун, Апацхе Махоут, Апацхе Спарк МЛлиб, ИБМ Ватсон Мацхине Леарнинг, РапидМинор, Века, Гоогле Цлоуд МЛ Енгине, Питроцх, Фигуре 8, Цраб, Мицрософт Цогнитиве Тоолкит, Торцх, итд. Погледајмо мало врх и најчешће кориштен софтвер на који се стручњаци за машинско учење ослањају.
Врхунски софтвер за машинско учење
Испод су различити софтвер за машинско учење:
1. Гоогле Цлоуд МЛ Енгине
Гооглеов машински систем за учење у облаку једна је од популарних апликација за обуку, анализу и дубоко учење.
2. Азуре МЛ Студио
То је рјешење без и кодног повлачења и испуштања за МЛ стручњаке ради практичне употребе од стране Мицрософта.
3. ИБМ Ватсон машинско учење
Са својим моделом отвореног кода, он помаже научницима података и програмерима да убрзају АИ и машинско учење.
4. ТенсорФлов
То је нови опен-соурце оквир објављен 2015. године и није сложен за рад и такође се може распоређивати на различитим платформама. Израдио Гоогле, ТенсорФлов је доступан за Питхон, Ц ++, Јава, Руст, итд.
5. Мицрософт Цогнитиве Тоолкит
Мицрософтово ново лансирано АИ решење може да обучи машину помоћу својих алгоритама дубоког учења да се понашају попут људског мозга и лица. Може да обрађује податке са Питхон-а, Ц ++ итд.
6. Тхеано
То је библиотека отвореног кода базирана на Питхон-у за алгоритме дубоког учења за убрзање имплементације машинског учења. Тхеано је способан да подигне структуре података на нови ниво интегрисањем Питхон библиотека попут НумПи, Пандас и неких матичних програма.
7. бакља
Ова типична старија библиотека за машинско учење фасцинира флексибилност и брзину у раду током размештања пројеката машинског учења.
8. Апацхе Спарк МЛлиб
Апацхе Спарк је поуздан алат за машинско учење за напредно машинско учење и дубоко учење. То је бешавна скалабилна платформа која се може интегрисати са Хадооп за боље резултате алгоритама. Класификација, регресија, појачавање градијената, стабла одлука, ЛДА итд., Неки су од алгоритама за подршку МЛлиб-у.
9. Питорцх
Питорцх је развијен од стране Фацебоока за напредно дубоко учење користећи неуронске мреже и тензоре. Утврђује се да истраживачи широм света користе Питорцх за динамичку графичку репрезентацију и технике нацрта.
10. Идеас2Т Тецхнологиес
Алат Идеас2Т, за разлику од других, има јединствену карактеристику која може помоћи запосленима да ангажују праве кандидате на основу њихових животописа (е) кроз Машинско учење. Био је раскрсница за старт-уп предузећа, предузећа и пословне куће због својих врхунских и напредних алгоритама.
Заслуге софтвера за машинско учење
Машинско учење, подскуп АИ који помаже у испитивању и учењу података и доношењу одређених одлука из њих. Способан је да доноси одлуке и препоруке великом брзином са тачношћу. Дакле, МЛ софтвер је веома популаран. Занимљиво је да су и они јефтини. И Машинско учење и АИ раде на великим и сложеним скуповима података како би визуелизовали и донијели савршене одлуке. Неколико примера је испод:
- Фацебоок: Када на Фацебоок поставимо фотографију, она препознаје особу са исте фотографије и наговештава међусобно пријатељство. Овако МЛ делује.
- Нетфлик: Нетфлик понекад шаље предлоге веб емисија или филмова на основу онога што смо гледали раније. У основи се машинско учење користи за одабир података на основу избора.
Пословни субјекти и организације користе прави пар алгоритама са одређеним алатом и праве моделе машинског учења на основу учења из података. Помаже предузећима да ефикасније раде на изградњи врхунских модела уз ниску цену. Софтвер за машинско учење помаже у аутоматизацији анализе података што смањује радну снагу и чини је исплативом. Овај поступак је прилично итераван и скалабилан.
Постоји неколико других апликација где се МЛ користи у свакодневном животу. Неке од области у којима се МЛ софтвер ефикасно користи су:
- Финансијске услуге : Финансијски сектор користи ово да идентификује увиде за улагања, трговање и чак утврђивање финансијских ризика.
- Маркетинг и продаја : Различите компаније и друге сличне институције користе софтвер за машинско учење да би анализирали историју куповина и давали препоруке за купце у зависности од тога.
- Здравство : Електронски ношење и сензори се данас широко користе. Сензори у тим ношењима пружају податке у стварном времену о крвном притиску, откуцају срца и другим виталним информацијама везаним за здравље.
- Превоз : Софтвер за машинско учење анализира историју путовања и руте како би идентификовао проблеме, ако постоје, како би се купцима / путницима помогло да се у будућности искључе из подручја која су изложена ризику.
- Влада : Неке владине агенције користе алате за МЛ да извуку увиде како би умањили трошкове и повећали ефикасност у свом раду.
- Нафта и гас : Машинско учење се највише користи у енергетским секторима. Помаже у анализи постојећих и нових извора енергије за истраживање и дистрибуцију. Многе агенције за нафту и у државном и у приватном сектору усвојиле су ове технике.
Закључак
Машинско учење и вештачка интелигенција имају широку и широку употребу међу савременим генерацијама и још увек се шире. Дакле, неће бити погрешно мислити да софтвер Мацхине Леарнинг изводи радње из скупа улазних података и игра велику улогу у пружању увида из сирових података за побољшање комерцијалних и других циљева.
Препоручени чланци
Ово је водич за софтвер за машинско учење. Овде смо расправљали о увођењу и првих 10 софтвера машинског учења, заједно са његовим заслугама. Такође можете погледати следеће чланке да бисте сазнали више -
- Шта је појачано учење?
- Врсте алгоритама машинског учења
- Увод у ИоТ
- Примене машинског учења
- Како креирати стабло одлука?
- Водич до стабла одлука у ископавању података