Jaká je nejlepší aplikace pro strojové učení?

Stroj učení je podmnožinou umělá inteligence, která umožňuje počítačům učit se z dat, aniž by byly explicitně naprogramovány. Algoritmy strojového učení se používají v různých aplikacích, jako je filtrování spamu, rozpoznávání obrázků a přirozené jazykové zpracování. Strojové učení lze použít ke zlepšení přesnosti předpovědí vytvořených počítačovým systémem nebo k automatizaci procesu analýzy dat.

Aplikace strojového učení musí umět:
-Detekce vzorů v datech
-Generujte předpovědi na základě těchto vzorů
- Vyhodnoťte předpovědi

Nejlepší aplikace pro strojové učení

Google Cloud Platform Machine Learning Engine

Google Cloud Platform Machine Learning Engine (GCP ML Engine) je platforma jako služba, která umožňuje vývojářům vytvářet, nasazovat a spravovat modely strojového učení. GCP ML Engine poskytuje sadu rozhraní API a nástrojů, které usnadňují vytváření, trénování a nasazování modelů strojového učení.

GCP ML Engine podporuje algoritmy učení pod dohledem i bez něj, včetně podpory modelů hlubokého učení. K vytváření vlastních modelů můžete použít modul GCP ML Engine nebo použít předem vytvořené modely z Google Cloud Platform Marketplace. GCP ML Engine můžete také použít k trénování vlastních modelů pomocí dat z vašich vlastních aplikací nebo datových sad.

GCP ML Engine poskytuje několik funkcí, které usnadňují správu vašich modelů strojového učení: můžete vytvářet a spravovat clustery strojů, zvyšovat nebo snižovat pracovní zátěž vašeho modelu podle potřeby a monitorovat výkon vašeho modelu pomocí metrik, jako je přesnost a přesnost. .

Služba strojového učení Microsoft Azure

Azure Machine Learning Service (MLS) je cloudová služba, která umožňuje vytvářet, nasazovat a spravovat prediktivní modely. Prediktivní modely se používají k předpovídání budoucích událostí nebo chování. MLS můžete použít k vytváření modelů pro různé účely, jako je předpovídání chování zákazníků, předpovídání poptávky po produktu nebo předpovídání výkonu algoritmu strojového učení.

MLS poskytuje řadu funkcí, které usnadňují vytváření a nasazení prediktivních modelů. MLS můžete použít k vytváření a správě vlastních instancí prediktivního modelu, nebo můžete použít MLS k přístupu k předem sestaveným instancím modelu z Microsoft Azure Marketplace. MLS můžete také použít k přístupu k modelovým službám třetích stran z Microsoft Azure Marketplace.

MLS podporuje algoritmy učení pod dohledem i bez něj. Své modely můžete trénovat buď pomocí tradičních technik dolování dat, nebo pomocí algoritmů strojového učení, které poskytuje knihovna Microsoft Azure Machine Learning Services Library. Po natrénování modelů je můžete nasadit do cloudu Microsoft Azure pomocí knihovny služeb Azure ML nebo sady nástrojů Azure ML Studio.

MLS také poskytuje funkce, které usnadňují sledování a správu vašich prediktivních modelů. Vestavěné monitorovací funkce v MLS můžete použít ke sledování výkonu modelu v průběhu času, zjišťování a diagnostice chyb ve vašich modelech a rychlé reakce, když se předpovědi pokazí.

Platforma Amazon Web Services ML

Amazon Web Services ML Platform je platforma pro vytváření modelů strojového učení. Poskytuje sadu rozhraní API a nástrojů pro vytváření, správu a nasazení modelů strojového učení. Platforma obsahuje knihovnu předpřipravených modelů strojového učení a také nástroje pro vytváření vlastních modelů. Platformu můžete použít k vytváření vlastních aplikací, které využívají strojové učení ke zlepšení výkonu vašich obchodních procesů nebo k předpovídání výsledků v nových situacích.

IBM WatsonStudio

IBM Watson Studio je kognitivní výpočetní platforma, která umožňuje vývojářům vytvářet, nasazovat a spravovat kognitivní aplikace. Poskytuje komplexní sadu nástrojů a služeb pro vytváření, správu a nasazení kognitivních aplikací. IBM Watson Studio pomáhá vývojářům rychle vytvářet, testovat a nasazovat kognitivní aplikace tím, že poskytuje jednotné prostředí pro vývoj, testování a nasazení na cloudové platformě IBM Bluemix.

Kaggle

Kaggle je platforma pro datové vědce, aby mohli soutěžit a spolupracovat na problémech ve strojovém učení. Soutěže Kaggle jsou otevřené pro každého, kdo má připojení k internetu a počítač. Účastníci mohou předkládat svá řešení problémů zveřejněných organizátory, nebo mohou vytvářet své vlastní problémy. O nejlepších příspěvcích pak komunita hlasuje a vítězové obdrží peněžní ceny.

RStudio

RStudio je výkonné integrované vývojové prostředí (IDE) pro R. Poskytuje intuitivní rozhraní pro vytváření, úpravy a ladění R kódu a také řadu funkcí, které vám pomohou pracovat s daty. RStudio je bezplatný a open source software vydaný pod GNU General Public License.

PyTorch

PyTorch je knihovna pro hluboké učení vyvinutá společností Facebook. Nabízí vysoce výkonné, flexibilní a škálovatelné algoritmy hlubokého učení. PyTorch lze použít pro školení a nasazení modelů hlubokého učení v reálném čase na rozsáhlých souborech dat.

Theano

Theano je knihovna Pythonu pro hluboké učení. Poskytuje rozhraní na vysoké úrovni pro algoritmy hlubokého učení a umožňuje vám spouštět algoritmy na vlastních datech, aniž byste museli rozumět základní matematice. Theano také poskytuje nástroje pro ladění a profilování vašeho kódu.

Co je třeba zvážit při výběru aplikace pro strojové učení

- Aplikace by měla být snadno použitelná.
-Aplikace by měla mít širokou škálu funkcí.
-Aplikace by měla být schopna zpracovat velké soubory dat.

Dobré funkce

1. Schopnost vytvářet modely a datové sady
2. Schopnost trénovat modely
3. Schopnost hodnotit modely
4. Schopnost prozkoumat modely
5. Schopnost sdílet modely

Nejlepší aplikace

1. Nejlepší aplikace pro strojové učení je TensorFlow. Je to open source, má velkou komunitu a je dobře zdokumentovaný.

2. Nejlepší aplikací pro strojové učení je Google Cloud Platform Machine Learning Engine (GCP ML Engine). Má velké množství předtrénovaných modelů, podporuje dávkové školení a má širokou škálu nástrojů pro předběžné zpracování dat a ladění modelů.

3. Nejlepší aplikací pro strojové učení je Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK). Má širokou škálu předem vyškolených modelů, podporuje hluboké učení a má dobře zdokumentované API.

Lidé také hledají

-App: Strojové učení
-Algoritmus: Neuronové sítě
-Vstupní data
-Výstup: Aplikace pro předpovědi.