Peamised tööriistad masinõppe lihtsustamiseks ja standardimiseks

Tehisintellekt ja masinõpe on kaks uuenduslikku liidrit, kuna maailm saab kasu tehnoloogia tõmbumisest sektoritesse kogu maailmas. Kasutatava tööriista valimine võib olla keeruline, kuna nii mõnigi neist on konkurentsis püsimiseks turul populaarsust kogunud.

Masinõppetööriista valimisel valite oma tuleviku. Kuna kõik tehisintellekti valdkonnas areneb nii kiiresti, on ülioluline säilitada tasakaal "vana koer, vanad trikid" ja "sain eile hakkama" vahel.

Masinõppevahendite hulk laieneb; koos sellega on nõue neid hinnata ja mõista, kuidas valida parim.

Selles artiklis vaatleme mõnda tuntud masinõppe tööriista. See ülevaade läbib ML-teeke, raamistikke ja platvorme.

Hermione

Uusim avatud lähtekoodiga raamatukogu nimega Hermione muudab andmeteadlaste jaoks paremini järjestatud skriptide seadistamise lihtsamaks ja kiiremaks. Lisaks pakub Hermione kursusi andmevaate, teksti vektoriseerimise, veergude normaliseerimise ja denormaliseerimise ning muude igapäevaste tegevuste jaoks kasulike teemade kohta. Hermione puhul peate järgima protseduuri; ülejäänuga tegeleb ta nagu võlukunstiga.

hüdra

Avatud lähtekoodiga Pythoni raamistik nimega Hydra muudab keerukate rakenduste loomise uurimistööks ja muudeks eesmärkideks lihtsamaks. Hydra viitab oma võimele hallata paljusid seotud ülesandeid, sarnaselt paljude peadega Hydrale. Peamine funktsioon on võime koostada hierarhiline konfiguratsioon dünaamiliselt ja seda konfiguratsioonifailide ja käsurea kaudu alistada.

Teine on dünaamiline käsurea vahekaardi täitmine. Seda saab konfigureerida hierarhiliselt erinevatest allikatest ning konfiguratsiooni saab anda või muuta käsurealt. Lisaks võib see käivitada teie programmi kaug- või lokaalseks käitamiseks ja ühe käsuga täita arvukalt ülesandeid erinevate argumentidega.

Koalad

Andmeteadlaste tootlikkuse suurendamiseks tohutute andmemahtudega töötades integreerib Koalas projekt pandade DataFrame API Apache Sparki peale.

Pandas on Python DataFrame'i de facto standardne (ühe sõlmega) rakendus, samas kui Spark on suuremahulise andmetöötluse de facto standard. Kui olete pandadega juba rahul, saate selle paketi abil Sparki kohe kasutama hakata ja vältida õppimiskõveraid. Üks koodibaas ühildub Sparki ja Pandadega (testimine, väiksemad andmekogumid) (hajutatud andmekogumid).

Ludwig

Ludwig on deklaratiivne masinõpperaamistik, mis pakub lihtsat ja paindlikku andmepõhist konfiguratsioonimeetodit masinõppe torujuhtmete määratlemiseks. Linux Foundation AI & Data majutab Ludwigi, mida saab kasutada erinevate tehisintellekti tegevuste jaoks.

Sisend- ja väljundfunktsioonid ning sobivad andmetüübid on deklareeritud konfiguratsioonis. Kasutajad saavad funktsioonide eeltöötlemiseks, kodeerimiseks ja dekodeerimiseks määrata lisaparameetreid, laadida andmeid eelkoolitatud mudelitest, luua sisemise mudeli arhitektuuri, kohandada treeningparameetreid või teostada hüperparameetrite optimeerimist.

Ludwig loob automaatselt täieliku masinõppe torujuhtme, kasutades konfiguratsiooni selgesõnalisi parameetreid, naases samal ajal nutikatele vaikeseadetele nende seadete jaoks, mis seda ei ole.

MLNteavitage 

Vaid ühe impordirea abil saab avatud lähtekoodiga programm MLNotify saata teile võrgu-, mobiili- ja meiliteateid, kui modellikoolitus on lõppenud. See on Pythoni teek, mis seostub tuntud ML-i teekide funktsiooniga fit() ja annab kasutajale teada, kui protseduur on lõppenud.

Iga andmeteadlane teab, et pärast sadade mudelite treenimist on treeningu lõpu ootamine tüütu. Peate selle aeg-ajalt kontrollimiseks klahvikombinatsiooni Alt+Tab edasi-tagasi, kuna see võtab veidi aega. MLNotify prindib pärast treeningu algust teie konkreetse jälgimise URL-i. Teil on koodi sisestamiseks kolm võimalust: skannige QR-kood, kopeerige URL või sirvige aadressi https://mlnotify.aporia.com. Teie treeningute areng on pärast seda nähtav. Kui koolitus on lõppenud, saate kohe teate. Saate lubada võrgu-, nutitelefoni- või e-posti märguanded, et saada hoiatus kohe, kui teie treening on lõppenud.

PyCaret

Masinõppe töövood automatiseeritakse avatud lähtekoodiga Pythonil põhineva PyCareti mooduli kaudu. See on lühike, lihtsalt arusaadav Pythoni madala koodiga masinõppe raamatukogu. PyCareti abil saate kulutada rohkem aega analüüsile ja vähem aega arendamisele. Saadaval on palju andmete ettevalmistamise võimalusi. Insenerifunktsioonid skaleerimiseks. Disainilt on PyCaret modulaarne. Igal moodulil on konkreetsed masinõppe toimingud.

PyCaretis on funktsioonid teatud töövootoiminguid teostavate toimingute kogumid. Need on kõigis moodulites ühesugused. PyCareti õpetamiseks on saadaval palju põnevat materjali. Võite alustada meie juhiste järgi.

Treeninggeneraator

Treeninggeneraator Kasutage PyTorchi ja sklearni jaoks ainulaadse mallikoodi loomiseks streamlitiga loodud lihtsat veebikasutajaliidest. Ideaalne tööriist tulevase masinõppeprojekti käivitamiseks! Traingeneratoriga (kasutades Tensorboardi või comet.ml) on saadaval arvukalt eeltöötluse, mudeli ehitamise, koolituse ja visualiseerimise võimalusi. Seda saab eksportida teenusesse Google Colab, Jupyter Notebook või .py.

Turi Loo

Soovituste, objektide tuvastamise, piltide klassifikatsiooni, kujutiste sarnasuse või tegevuste kategoriseerimise lisamiseks oma rakendusele võite olla masinõppe ekspert. Kohandatud masinõppemudeli arendus on Turi Create abil hõlpsamini juurdepääsetav. See sisaldab sisseehitatud voogesitusgraafikat teie andmete analüüsimiseks ja keskendub pigem ülesannetele kui algoritmidele. Toetab tohutuid andmekogumeid ühes süsteemis ning töötab teksti, fotode, heli, video ja anduriandmetega. Sellega saab mudeleid eksportida Core ML-i iOS-i, macOS-i, watchOS-i ja tvOS-i rakendustes kasutamiseks.

AI platvorm ja andmestikud Google Cloudis

Igal ML-mudelil on põhiprobleem, et seda ei saa treenida ilma õige andmestikuta. Nende tegemiseks kulub palju aega ja raha. Google valib Google'i pilve avalike andmekogumitena tuntud andmestikud ja neid värskendatakse sageli. Vormingud ulatuvad fotodest heli, video ja tekstini ning need kõik on väga mitmekesised. Teave on mõeldud erinevatele teadlastele erinevatel eesmärkidel kasutamiseks.

Google pakub ka täiendavaid praktilisi teenuseid, mis võivad teile huvi pakkuda:

• Vision AI (arvutinägemise mudelid), loomuliku keele töötlemise teenused
• Platvorm masinõppemudelite koolitamiseks ja haldamiseks
• Kõnesünteesi tarkvara rohkem kui 30 keeles jne.

Amazon Web Services

Arendajatel on juurdepääs tehisintellektile ja masinõppe tehnoloogiatele AWS-i platvormil. Saate valida ühe eelkoolitatud AI-teenustest, mis töötavad arvutinägemise, keeletuvastuse ja hääle tootmisega, arendavad soovitussüsteeme ja loovad ennustusmudeleid.

Saate hõlpsasti konstrueerida, koolitada ja juurutada skaleeritavaid masinõppemudeleid, kasutades Amazon SageMakerit, või luua ainulaadseid mudeleid, mis toetavad kõiki populaarseid avatud lähtekoodiga ML-platvorme.

Microsoft Azure

Azure Machine Learning Studio pukseerimisfunktsioon võimaldab arendajatel, kellel pole masinõppeteadmisi, platvormi kasutada. Sõltumata andmete kvaliteedist saate seda platvormi kasutades kiiresti luua BI-rakendusi ja luua lahendusi otse pilves.

Lisaks pakub Microsoft Cortana Intelligence'i – platvormi, mis võimaldab suurandmete ja analüüsi täielikku haldamist ning andmete muutmist informatiivseks teabeks ja järgnevateks toiminguteks.

Üldiselt saavad meeskonnad ja suured ettevõtted Azure'i abil pilves ML-lahenduste kallal koostööd teha. Rahvusvahelised ettevõtted jumaldavad seda, kuna see sisaldab mitmesuguseid tööriistu erinevateks kasutusteks.

RapidMiner

Andmeteaduse ja masinõppe platvormi nimetatakse RapidMineriks. See pakub lihtsalt kasutatavat graafilist kasutajaliidest ja toetab andmete töötlemist erinevatest vormingutest, sealhulgas.csv, .txt, .xls ja.pdf. Paljud ettevõtted üle maailma kasutavad Rapid Minerit selle lihtsuse ja privaatsuse austamise tõttu.

Kui teil on vaja kiiresti automatiseeritud mudeleid välja töötada, on see tööriist kasulik. Saate seda kasutada tüüpiliste korrelatsioonide, puuduvate väärtuste ja stabiilsusega seotud kvaliteediprobleemide tuvastamiseks ning andmete automaatseks analüüsimiseks. Siiski on eelistatav kasutada alternatiivseid meetodeid, püüdes käsitleda keerukamaid uurimisteemasid.

IBM Watson

Tutvuge IBMi Watsoni platvormiga, kui otsite täielikult töötavat platvormi erinevate võimalustega uurimisrühmadele ja ettevõtetele.

Avatud lähtekoodiga API komplekti nimetatakse Watsoniks. Selle kasutajad saavad arendada kognitiivseid otsingumootoreid ja virtuaalseid agente ning neil on juurdepääs käivitustööriistadele ja näidisprogrammidele. Watson pakub ka raamistikku vestlusrobotite loomiseks, mida masinõppes algajad saavad kasutada oma robotite kiiremaks koolitamiseks. Iga arendaja saab kasutada oma seadmeid pilves oma tarkvara arendamiseks ning taskukohaste kulude tõttu on see suurepärane võimalus väikestele ja keskmise suurusega organisatsioonidele.

Anakonda

Pythonit ja R-i toetatakse avatud lähtekoodiga ML-platvormi kaudu, mida tuntakse kui Anaconda. Seda saavad kasutada mis tahes toetatud operatsioonisüsteemid teistele platvormidele. See võimaldab programmeerijatel juhtida teeke ja keskkondi ning enam kui 1,500 Pythoni ja R-i andmeteaduse tööriista (sh Dask, NumPy ja pandad). Anaconda pakub suurepäraseid modelleerimis- ja aruannete visualiseerimisvõimalusi. Selle tööriista populaarsus tuleneb selle võimest installida mitu tööriista vaid ühega.

TensorFlow

Google'i TensorFlow on tasuta süvaõppe tarkvara raamatukogude kogu. Masinõppe eksperdid võivad TensorFlow tehnoloogiate abil luua täpseid ja funktsioonirikkaid mudeleid.

See tarkvara lihtsustab keerukate närvivõrkude loomist ja kasutamist. TensorFlow pakub Pythoni ja C/C++ API-sid, et nende potentsiaali saaks uurimiseesmärkidel uurida. Lisaks on ettevõtetel üle maailma juurdepääs kindlatele tööriistadele oma andmete haldamiseks ja töötlemiseks taskukohases pilvekeskkonnas.

Scikit-õppida

Scikit-learn muudab klassifikatsiooni, regressiooni, mõõtmete vähendamise ja ennustava andmeanalüütika algoritmide loomise lihtsamaks. Sklearn põhineb Python ML arendusraamistikel NumPy, SciPy, pandad ja matplotlib. Selle avatud lähtekoodiga raamatukogu puhul on lubatud nii teadustöö kui ka äriline kasutamine.

Jupyteri sülearvuti

Interaktiivse andmetöötluse käsukesteks on Jupyter Notebook. Koos Pythoniga töötab see tööriist teiste programmeerimiskeelte hulgas ka Julia, R, Haskelli ja Rubyga. Seda kasutatakse sageli masinõppes, statistilises modelleerimises ja andmeanalüütikas.

Sisuliselt toetab Jupyter Notebook andmeteaduse algatuste interaktiivseid visualiseerimisi. Lisaks koodi, visualiseeringute ja kommentaaride salvestamisele ja jagamisele võimaldab see luua hämmastavaid analüütilisi aruandeid.

Colab

Colab on Pythoniga tegelemisel väärtuslik tööriist. Koostöö, mida sageli tuntakse Colabina, võimaldab teil veebibrauseris Pythoni koodi kirjutada ja käitada. Sellel pole konfiguratsiooninõudeid, see pakub juurdepääsu GPU võimsusele ja muudab tulemuste jagamise lihtsaks.

PyTorch

Torchil põhinev PyTorch on avatud lähtekoodiga süvaõpperaamistik, mis kasutab Pythonit. Nagu NumPy, teostab see tensorarvutust GPU kiirendusega. Lisaks pakub PyTorch suurt API-teeki närvivõrgu rakenduste arendamiseks.

Võrreldes teiste masinõppeteenustega on PyTorch ainulaadne. See ei kasuta staatilisi graafikuid, erinevalt TensorFlow'st või Caffe2-st. Võrdluseks, PyTorchi graafikud on dünaamilised ja neid arvutatakse pidevalt. Dünaamiliste graafikutega töötamine muudab PyTorchi mõne inimese jaoks lihtsamaks ja võimaldab isegi algajatel kaasata oma projektidesse süvaõppe.

Keras

Edukate Kaggle'i meeskondade seas on kõige populaarsem süvaõpperaamistik Keras. See on üks parimaid tööriistu masinõppe professionaalina karjääri alustavatele inimestele. Närvivõrgu API nimega Keras pakub Pythoni jaoks süvaõppe teeki. Kerase raamatukogu on teistest raamatukogudest oluliselt lihtsam mõista. Lisaks on Keras kõrgetasemelisem, muutes laiema pildi mõistmise lihtsamaks. Seda saab kasutada ka tuntud Pythoni raamistikega, nagu TensorFlow, CNTK või Theano.

Knime

Knime on kohustatud looma aruandeid ja töötama andmeanalüütikaga. See avatud lähtekoodiga masinõppetööriist sisaldab oma modulaarse andmekonveieri disaini kaudu mitmesuguseid masinõppe ja andmekaeve komponente. See tarkvara pakub head tuge ja sagedasi väljalaseid.

Selle tööriista üks olulisi funktsioone on võime lisada koodi teistest programmeerimiskeeltest, sealhulgas C, C++, R, Python, Java ja JavaScript. Selle saab kiiresti kasutusele võtta rühm erineva taustaga programmeerijaid.

Allikad:

• https://github.com/kelvins/awesome-mlops#data-validation
• https://www.spec-india.com/blog/machine-learning-tools
• https://serokell.io/blog/popular-machine-learning-tools
• https://neptune.ai/blog/best-mlops-tools
• https://www.aporia.com/blog/meet-mlnotify/

<!–

->