ابزارهای برتر برای ساده سازی و استانداردسازی یادگیری ماشین

هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی دو رهبر نوآور هستند زیرا جهان از جذب فناوری به بخش‌های جهانی سود می‌برد. انتخاب ابزاری برای استفاده می تواند دشوار باشد زیرا بسیاری از آنها در بازار محبوبیت پیدا کرده اند تا رقابتی باقی بمانند.

وقتی ابزار یادگیری ماشینی را انتخاب می کنید، آینده خود را انتخاب می کنید. از آنجایی که همه چیز در زمینه هوش مصنوعی به سرعت توسعه می یابد، حفظ تعادل بین «سگ پیر، ترفندهای قدیمی» و «تازه دیروز ساخته شد» بسیار مهم است.

تعداد ابزارهای یادگیری ماشین در حال گسترش است. با آن، لازمه ارزیابی آنها و درک نحوه انتخاب بهترین است.

ما در این مقاله به برخی از ابزارهای معروف یادگیری ماشینی خواهیم پرداخت. این بررسی از طریق کتابخانه‌ها، چارچوب‌ها و پلتفرم‌های ML انجام می‌شود.

هرمیون

جدیدترین کتابخانه منبع باز، به نام Hermione، راه اندازی اسکریپت های مرتب تر را برای دانشمندان داده آسان تر و سریع تر می کند. علاوه بر این، Hermione کلاس هایی را در زمینه نمایش داده، بردار متن، عادی سازی ستون و غیرعادی سازی و سایر موضوعاتی که به فعالیت های روزانه کمک می کند ارائه می دهد. با هرمیون، باید یک روش را دنبال کنید. بقیه را او درست مانند جادو اداره می کند.

مار ابی

یک چارچوب پایتون منبع باز به نام Hydra ایجاد برنامه های پیچیده برای تحقیقات و اهداف دیگر را آسان تر می کند. Hydra به ظرفیت آن برای مدیریت وظایف مرتبط متعدد، بسیار شبیه به Hydra با سرهای زیاد اشاره دارد. تابع اصلی توانایی ایجاد یک پیکربندی سلسله مراتبی به صورت پویا و لغو آن از طریق فایل های پیکربندی و خط فرمان است.

تکمیل برگه خط فرمان پویا یکی دیگر از موارد است. می توان آن را به صورت سلسله مراتبی از منابع مختلف پیکربندی کرد، و پیکربندی را می توان از خط فرمان داده یا تغییر داد. علاوه بر این، می‌تواند برنامه شما را برای اجرای از راه دور یا محلی راه‌اندازی کند و وظایف متعددی را با آرگومان‌های مختلف با یک فرمان انجام دهد.

کوالاها

برای افزایش بهره وری دانشمندان داده در حین کار با حجم عظیمی از داده ها، پروژه کوالا API DataFrame پانداها را در بالای Apache Spark یکپارچه می کند.

پانداها استاندارد واقعی (تک گره) اجرای پایتون DataFrame است، در حالی که Spark استاندارد واقعی برای پردازش داده در مقیاس بزرگ است. اگر از قبل با پانداها راحت هستید، می توانید از این بسته استفاده کنید تا فوراً از Spark استفاده کنید و از هرگونه منحنی یادگیری اجتناب کنید. یک پایگاه کد واحد با Spark و Pandas (آزمایش، مجموعه داده های کوچکتر) (مجموعه داده های توزیع شده) سازگار است.

لودویگ

لودویگ یک چارچوب یادگیری ماشین اعلامی است که یک رویکرد پیکربندی داده محور ساده و انعطاف پذیر برای تعریف خطوط لوله یادگیری ماشین ارائه می دهد. بنیاد لینوکس AI & Data میزبان لودویگ است که می تواند برای فعالیت های هوش مصنوعی مختلف استفاده شود.

ویژگی های ورودی و خروجی و انواع داده های مناسب در پیکربندی اعلام شده است. کاربران می توانند پارامترهای اضافی را برای پیش پردازش، رمزگذاری و رمزگشایی ویژگی ها، بارگذاری داده ها از مدل های از پیش آموزش دیده، ساخت معماری مدل داخلی، تنظیم پارامترهای آموزشی، یا بهینه سازی هایپرپارامتر مشخص کنند.

لودویگ به طور خودکار یک خط لوله یادگیری ماشینی سرتاسر با استفاده از پارامترهای صریح پیکربندی ایجاد می‌کند و در عین حال به تنظیمات پیش‌فرض هوشمند باز می‌گردد.

ML اطلاع دهید 

تنها با یک خط واردات، برنامه منبع باز MLNotify می تواند پس از پایان آموزش مدل، اعلان های آنلاین، تلفن همراه و ایمیل را برای شما ارسال کند. این یک کتابخانه پایتون است که به تابع fit() کتابخانه های معروف ML متصل می شود و پس از اتمام روال به کاربر هشدار می دهد.

هر دانشمند داده می‌داند که انتظار برای پایان آموزش شما پس از آموزش صدها مدل خسته‌کننده است. شما باید Alt+Tab را به عقب و جلو بزنید تا گهگاه آن را بررسی کنید زیرا کمی زمان می برد. پس از شروع آموزش، MLNotify URL ردیابی خاص شما را برای آن چاپ می کند. شما سه گزینه برای وارد کردن کد دارید: QR را اسکن کنید، URL را کپی کنید، یا به https://mlnotify.aporia.com مرور کنید. توسعه آموزش شما پس از آن قابل مشاهده خواهد بود. هنگامی که آموزش به پایان رسید، یک اعلان فوری دریافت خواهید کرد. می‌توانید اعلان‌های آنلاین، تلفن هوشمند یا ایمیل را فعال کنید تا به محض پایان تمرین، هشدار دریافت کنید.

PyCaret

گردش کار برای یادگیری ماشین از طریق ماژول PyCaret مبتنی بر Python به صورت خودکار انجام می شود. این یک کتابخانه یادگیری ماشینی کوتاه، ساده و با کد پایین پایتون است. با استفاده از PyCaret می توانید زمان بیشتری را برای تجزیه و تحلیل و زمان کمتری را برای توسعه اختصاص دهید. گزینه های آماده سازی داده های متعددی وجود دارد. ویژگی های مهندسی برای مقیاس بندی از نظر طراحی، PyCaret ماژولار است. هر ماژول دارای عملیات یادگیری ماشین خاصی است.

در PyCaret، توابع مجموعه‌ای از عملیات هستند که فعالیت‌های گردش کار خاصی را انجام می‌دهند. آنها در تمام ماژول ها یکسان هستند. تعداد زیادی مواد جذاب برای آموزش PyCaret وجود دارد. می توانید با استفاده از دستورالعمل های ما شروع کنید.

Traingenerator

Traingenerator از یک رابط کاربری وب ساده ایجاد شده با streamlit برای تولید کد قالب منحصر به فرد برای PyTorch و sklearn استفاده کنید. ابزار ایده آل برای اجرای پروژه یادگیری ماشینی آینده شما! چندین گزینه پیش پردازش، ساخت مدل، آموزش و تجسم با Traingenerator در دسترس هستند (با استفاده از Tensorboard یا comet.ml). می تواند به Google Colab، Jupyter Notebook یا .py صادر شود.

توری ایجاد کنید

برای افزودن پیشنهادات، شناسایی شی، طبقه‌بندی تصویر، شباهت تصویر یا طبقه‌بندی فعالیت به برنامه خود، می‌توانید در یادگیری ماشینی متخصص باشید. توسعه مدل یادگیری ماشین سفارشی با Turi Create در دسترس تر می شود. این شامل گرافیک‌های جریان داخلی برای تجزیه و تحلیل داده‌های شما است و به جای الگوریتم‌ها بر روی وظایف تمرکز می‌کند. از مجموعه داده های عظیم در یک سیستم پشتیبانی می کند و با داده های متن، عکس، صدا، ویدئو و حسگر کار می کند. با این کار، ممکن است مدل‌ها برای استفاده در برنامه‌های iOS، macOS، watchOS و tvOS به Core ML صادر شوند.

پلتفرم هوش مصنوعی و مجموعه داده ها در Google Cloud

هر مدل ML دارای این مشکل اساسی است که بدون مجموعه داده مناسب قابل آموزش نیست. برای ساختن آنها زمان و هزینه زیادی صرف می شود. مجموعه داده هایی که به عنوان مجموعه داده های عمومی Google Cloud شناخته می شوند توسط Google انتخاب شده و مرتباً به روز می شوند. فرمت ها از عکس گرفته تا صدا، ویدئو و متن متفاوت است و همه آنها بسیار متنوع هستند. اطلاعات به گونه ای طراحی شده است که توسط محققان مختلف برای اهداف مختلف استفاده شود.

Google همچنین خدمات عملی دیگری را ارائه می دهد که ممکن است برای شما جالب باشد:

• Vision AI (مدل هایی برای بینایی کامپیوتری)، خدمات پردازش زبان طبیعی
• بستری برای آموزش و مدیریت مدل های یادگیری ماشینی
• نرم افزار سنتز گفتار در بیش از 30 زبان و غیره.

آمازون خدمات وب

توسعه دهندگان می توانند به فناوری های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در پلت فرم AWS دسترسی داشته باشند. می توان یکی از خدمات هوش مصنوعی از پیش آموزش دیده را برای کار با بینایی کامپیوتر، تشخیص زبان و تولید صدا، توسعه سیستم های توصیه گر و ساخت مدل های پیش بینی انتخاب کرد.

با استفاده از Amazon SageMaker می‌توانید به راحتی مدل‌های یادگیری ماشینی مقیاس‌پذیر را بسازید، آموزش دهید و به کار ببرید، یا ممکن است مدل‌های منحصربه‌فردی بسازید که از همه پلت‌فرم‌های متن‌باز ML بسیار پسندیده پشتیبانی می‌کنند.

مایکروسافت لاورو

قابلیت کشیدن و رها کردن در استودیوی یادگیری ماشینی Azure به توسعه دهندگان بدون تخصص یادگیری ماشین امکان می دهد از این پلتفرم استفاده کنند. صرف نظر از کیفیت داده‌ها، می‌توانید به سرعت برنامه‌های BI را با استفاده از این پلتفرم ایجاد کنید و راه‌حل‌ها را مستقیماً «روی ابر» بسازید.

مایکروسافت علاوه بر این Cortana Intelligence را فراهم می کند، پلتفرمی که مدیریت کامل داده های بزرگ و تجزیه و تحلیل و تبدیل داده ها به اطلاعات آموزنده و اقدامات بعدی را امکان پذیر می کند.

به طور کلی، تیم ها و شرکت های بزرگ می توانند با استفاده از Azure روی راه حل های ML در فضای ابری همکاری کنند. شرکت های بین المللی آن را دوست دارند زیرا شامل ابزارهای مختلفی برای استفاده های مختلف است.

RapidMiner

پلتفرمی برای علم داده و یادگیری ماشین RapidMiner نام دارد. این یک رابط کاربری گرافیکی با کاربری آسان ارائه می دهد و از پردازش داده ها از فرمت های مختلف، از جمله.csv،.txt،.xls، و.pdf پشتیبانی می کند. کسب و کارهای متعددی در سراسر جهان از Rapid Miner به دلیل سادگی و احترام به حریم خصوصی استفاده می کنند.

هنگامی که نیاز به توسعه سریع مدل های خودکار دارید، این ابزار مفید است. می توانید از آن برای شناسایی مسائل کیفیت معمولی با همبستگی ها، مقادیر از دست رفته و ثبات استفاده کنید و داده ها را به طور خودکار تجزیه و تحلیل کنید. با این حال، استفاده از روش‌های جایگزین در عین تلاش برای پرداختن به موضوعات پژوهشی چالش‌برانگیز ترجیح داده می‌شود.

آی بی ام واتسون

اگر به دنبال یک پلتفرم کاملاً کارآمد با قابلیت‌های مختلف برای تیم‌های تحقیقاتی و مشاغل هستید، پلتفرم Watson IBM را بررسی کنید.

یک مجموعه API منبع باز واتسون نامیده می شود. کاربران آن می توانند موتورهای جستجوی شناختی و عوامل مجازی را توسعه دهند و به ابزارهای راه اندازی و برنامه های نمونه دسترسی دارند. واتسون همچنین چارچوبی برای ساخت ربات‌های چت ارائه می‌کند که تازه‌کاران در یادگیری ماشینی می‌توانند از آن برای آموزش سریع‌تر ربات‌های خود استفاده کنند. هر توسعه‌دهنده‌ای می‌تواند از دستگاه‌های خود برای توسعه نرم‌افزار خود در فضای ابری استفاده کند، و به دلیل هزینه‌های مقرون‌به‌صرفه، گزینه‌ای عالی برای سازمان‌های کوچک و متوسط ​​است.

آناکوندا

پایتون و R از طریق پلتفرم ML منبع باز معروف به آناکوندا پشتیبانی می شوند. هر سیستم عامل پشتیبانی شده برای پلتفرم های دیگر می تواند از آن استفاده کند. برنامه نویسان را قادر می سازد کتابخانه ها و محیط ها و بیش از 1,500 ابزار علوم داده پایتون و R (از جمله Dask، NumPy و پانداها) را کنترل کنند. Anaconda مدل سازی عالی و قابلیت های تجسم گزارش می دهد. محبوبیت این ابزار از توانایی آن در نصب چندین ابزار تنها با یک ابزار ناشی می شود.

TensorFlow

Google's TensorFlow مجموعه ای از کتابخانه های رایگان نرم افزارهای یادگیری عمیق است. کارشناسان یادگیری ماشین ممکن است با استفاده از فناوری‌های TensorFlow مدل‌های دقیق و غنی بسازند.

این نرم افزار ایجاد و استفاده از شبکه های عصبی پیچیده را ساده می کند. TensorFlow APIهای Python و C/C++ را فراهم می کند تا پتانسیل آنها برای اهداف تحقیقاتی مورد بررسی قرار گیرد. به‌علاوه، کسب‌وکارها در سراسر جهان به ابزارهای قوی برای مدیریت و پردازش داده‌های خود در یک محیط ابری مقرون‌به‌صرفه دسترسی دارند.

Scikit یاد بگیر

Scikit-learn ایجاد طبقه بندی، رگرسیون، کاهش ابعاد و الگوریتم های تجزیه و تحلیل داده های پیش بینی را آسان تر می کند. Sklearn بر اساس چارچوب های توسعه Python ML NumPy، SciPy، pandas و matplotlib است. هر دو استفاده تحقیقاتی و تجاری برای این کتابخانه منبع باز مجاز است.

نوت بوک ژوپیتر

یک پوسته فرمان برای محاسبات تعاملی Jupyter Notebook است. این ابزار همراه با پایتون با جولیا، آر، هسکل و روبی و سایر زبان های برنامه نویسی کار می کند. اغلب در یادگیری ماشین، مدل‌سازی آماری و تجزیه و تحلیل داده‌ها استفاده می‌شود.

در اصل، Jupyter Notebook از تجسم های تعاملی ابتکارات علم داده پشتیبانی می کند. علاوه بر ذخیره و به اشتراک گذاری کد، تجسم ها و نظرات، امکان ایجاد گزارش های تحلیلی خیره کننده را فراهم می کند.

کلاب

اگر با پایتون سر و کار دارید Colab ابزار ارزشمندی است. Collaboratory که اغلب با نام Colab شناخته می شود، به شما امکان می دهد کدهای پایتون را در یک مرورگر وب بنویسید و اجرا کنید. هیچ نیازی به پیکربندی ندارد، به شما امکان دسترسی به قدرت GPU را می دهد و به اشتراک گذاری نتایج را ساده می کند.

PyTorch

بر اساس Torch، PyTorch یک چارچوب یادگیری عمیق منبع باز است که از Python استفاده می کند. مانند NumPy، محاسبات تانسور را با شتاب GPU انجام می دهد. علاوه بر این، PyTorch یک کتابخانه API قابل توجه برای توسعه برنامه های کاربردی شبکه عصبی فراهم می کند.

در مقایسه با سایر خدمات یادگیری ماشینی، PyTorch منحصر به فرد است. برخلاف TensorFlow یا Caffe2 از نمودارهای ثابت استفاده نمی کند. در مقایسه، نمودارهای PyTorch پویا و به طور مداوم محاسبه می شوند. کار با نمودارهای پویا PyTorch را برای برخی افراد آسان‌تر می‌کند و حتی افراد مبتدی را قادر می‌سازد تا یادگیری عمیق را در پروژه‌های خود بگنجانند.

کراس

محبوب ترین چارچوب یادگیری عمیق در میان تیم های موفق Kaggle Keras است. یکی از بهترین ابزارها برای افرادی که به عنوان یک متخصص یادگیری ماشین شروع به کار می کنند، این ابزار است. API شبکه عصبی به نام Keras یک کتابخانه یادگیری عمیق برای پایتون فراهم می کند. درک کتابخانه کراس بسیار ساده تر از سایر کتابخانه ها است. علاوه بر این، Keras سطح بالاتری دارد و درک تصویر وسیع‌تر را ساده‌تر می‌کند. همچنین می توان از آن با فریمورک های معروف پایتون مانند TensorFlow، CNTK یا Theano استفاده کرد.

Knime

Knime برای ایجاد گزارش و کار با تجزیه و تحلیل داده ها مورد نیاز است. این ابزار یادگیری ماشین منبع باز از طریق طراحی خط لوله داده مدولار خود، انواع اجزای یادگیری ماشین و داده کاوی را در خود جای داده است. این نرم افزار پشتیبانی خوب و انتشار مکرر را ارائه می دهد.

توانایی این ابزار در ترکیب کد از زبان های برنامه نویسی دیگر از جمله C، C++، R، Python، جاوا و جاوا اسکریپت یکی از ویژگی های مهم آن است. می توان آن را به سرعت توسط گروهی از برنامه نویسان با پیشینه های متنوع پذیرفت.

منابع:

• 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/

<!–

->