A legjobb eszközök a gépi tanulás egyszerűsítéséhez és szabványosításához

A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás két innovatív vezető szerepet tölt be, mivel a világ profitál abból, hogy a technológia globálisan vonzza az ágazatokat. Nehéz lehet kiválasztani, hogy melyik eszközt használja, mert olyan sokan váltak népszerűvé a piacon, hogy versenyképesek maradjanak.

Ön választja meg jövőjét, amikor kiválaszt egy gépi tanulási eszközt. Mivel a mesterséges intelligencia területén minden olyan gyorsan fejlődik, nagyon fontos, hogy fenntartsuk az egyensúlyt a „régi kutya, régi trükkök” és a „csak tegnap sikerült” között.

Bővül a gépi tanulási eszközök száma; ezzel a követelmény az, hogy értékeljük őket, és megértsük, hogyan kell kiválasztani a legjobbat.

Ebben a cikkben néhány jól ismert gépi tanulási eszközt tekintünk meg. Ez az áttekintés ML könyvtárakon, keretrendszereken és platformokon fog átmenni.

Hermione

A legújabb nyílt forráskódú könyvtár, a Hermione, megkönnyíti és gyorsabbá teszi az adattudósok számára a jobban rendezett szkriptek beállítását. A Hermione emellett adatnézetet, szövegvektorálást, oszlopnormalizálást és denormalizálást, valamint egyéb, a napi tevékenységeket segítő témaköröket kínál. Hermionéval egy eljárást kell követnie; a többit ő intézi, akár a varázslatot.

Hydra

A Hydra nevű nyílt forráskódú Python keretrendszer megkönnyíti a bonyolult kutatási és egyéb alkalmazások létrehozását. A Hydra arra utal, hogy számos kapcsolódó feladatot képes kezelni, hasonlóan a sokfejű Hydrához. Az elsődleges funkció a hierarchikus konfiguráció dinamikus összeállítása és felülírása konfigurációs fájlok és parancssor segítségével.

A dinamikus parancssori lapkitöltés egy másik dolog. Különféle forrásokból hierarchikusan konfigurálható, a konfigurációt a parancssorból lehet megadni vagy módosítani. Ezenkívül elindíthatja a programját távoli vagy helyi futtatásra, és számos feladatot végrehajthat különböző argumentumokkal egyetlen paranccsal.

koalák

Az adatkutatók termelékenységének növelése érdekében, miközben hatalmas mennyiségű adattal dolgoznak, a Koalas projekt integrálja a pandas DataFrame API-t az Apache Spark tetejére.

A Pandas a de facto szabványos (egy csomópontos) Python DataFrame implementáció, míg a Spark a de facto szabvány a nagyszabású adatfeldolgozáshoz. Ha már jól érzi magát a pandákkal, akkor ezzel a csomaggal azonnal elkezdheti használni a Sparkot, és elkerülheti a tanulási görbéket. Egyetlen kódbázis kompatibilis a Sparkkal és a Pandákkal (tesztelés, kisebb adatkészletek) (elosztott adatkészletek).

Ludwig

A Ludwig egy deklaratív gépi tanulási keretrendszer, amely egyszerű és rugalmas adatvezérelt konfigurációs megközelítést kínál a gépi tanulási folyamatok meghatározásához. A Linux Foundation AI & Data ad otthont a Ludwignak, amely különféle mesterséges intelligencia tevékenységekhez használható.

A bemeneti és kimeneti jellemzők, valamint a megfelelő adattípusok a konfigurációban vannak deklarálva. A felhasználók megadhatnak további paramétereket a funkciók előfeldolgozásához, kódolásához és dekódolásához, adatok betöltéséhez előre betanított modellekből, belső modellarchitektúra felépítéséhez, betanítási paraméterek beállításához vagy hiperparaméter-optimalizálás végrehajtásához.

A Ludwig automatikusan létrehoz egy végpontok közötti gépi tanulási folyamatot a konfiguráció explicit paramétereinek felhasználásával, miközben visszaállítja az intelligens alapértelmezett beállításokat a nem megfelelő beállításokhoz.

MLNotify 

A nyílt forráskódú MLNotify egyetlen importsorral online, mobil és e-mailes értesítéseket küldhet Önnek, ha a modellképzés véget ér. Ez egy Python-könyvtár, amely a jól ismert ML-könyvtárak fit() függvényéhez kapcsolódik, és figyelmezteti a felhasználót, ha az eljárás befejeződött.

Minden adatkutató tudja, hogy modellek százainak betanítása után fárasztó várni a képzés végére. Az Alt+Tab billentyűkombinációt oda-vissza kell használnia, hogy időnként ellenőrizze, mert ez eltart egy ideig. Az MLNotify kinyomtatja az Ön konkrét nyomkövetési URL-jét az edzés megkezdése után. Három lehetőség közül választhat a kód megadására: szkennelje be a QR-kódot, másolja ki az URL-t, vagy tallózzon a https://mlnotify.aporia.com webhelyre. Az edzésed fejlődése ezután látható lesz. Azonnali értesítést kapsz, ha az edzés véget ért. Engedélyezheti az online, okostelefonon vagy e-mailben kapott értesítéseket, amelyek azonnali értesítést kapnak, amint az edzés véget ért.

PyCaret

A gépi tanulás munkafolyamatait a nyílt forráskódú, Python-alapú PyCaret modul automatizálja. Ez egy rövid, egyszerűen érthető Python, alacsony kódú gépi tanulási könyvtár. A PyCaret használatával több időt fordíthat elemzésre és kevesebb időt a fejlesztésre. Számos adat-előkészítési lehetőség áll rendelkezésre. Mérnöki funkciók a méretezéshez. Tervezésénél fogva a PyCaret moduláris. Minden modulnak sajátos gépi tanulási műveletei vannak.

A PyCaretben a függvények bizonyos munkafolyamat-tevékenységeket végrehajtó műveletek gyűjteményei. Minden modulban ugyanazok. Rengeteg lenyűgöző anyag áll rendelkezésre a PyCaret megtanításához. Kezdheti az utasításaink használatával.

Edzőgenerátor

Trainenerator Használjon egyszerű webes felhasználói felületet, amelyet streamlittel hoztak létre, hogy egyedi sablonkódot állítson elő a PyTorch és a sklearn számára. Ideális eszköz a közelgő gépi tanulási projekt elindításához! Számos előfeldolgozási, modellépítési, betanítási és vizualizációs lehetőség érhető el a Traingenerator segítségével (Tensorboard vagy comet.ml használatával). Exportálható a Google Colab, a Jupyter Notebook vagy a .py fájlba.

Turi Create

Ha javaslatokat, objektumazonosítást, képbesorolást, képhasonlóságot vagy tevékenységbesorolást szeretne hozzáadni az alkalmazáshoz, szakértője lehet a gépi tanulásnak. Az egyéni gépi tanulási modell fejlesztése elérhetőbbé válik a Turi Create segítségével. Beépített streaming grafikát tartalmaz az adatok elemzéséhez, és az algoritmusok helyett a feladatokra összpontosít. Támogatja a hatalmas adatkészleteket egyetlen rendszeren, és működik szöveggel, fényképekkel, hang-, videó- ​​és érzékelőadatokkal. Ezzel a modellek Core ML-be exportálhatók iOS, macOS, watchOS és tvOS alkalmazásokban való használatra.

AI platform és adatkészletek a Google Cloudon

Bármely ML modellnek megvan az az alapvető problémája, hogy nem lehet betanítani megfelelő adatkészlet nélkül. Sok időt és pénzt igényelnek az elkészítése. A Google Cloud Public Dataset néven ismert adatkészleteket a Google választja ki, és gyakran frissíti őket. A formátumok a fényképektől a hangokig, videókig és szövegekig terjednek, és mindegyik nagyon változatos. Az információkat úgy tervezték, hogy különféle kutatók különféle célokra felhasználhassák.

A Google további gyakorlati szolgáltatásokat is kínál, amelyek érdekesek lehetnek:

• Vision AI (számítógépes látásmodellek), Természetes nyelvi feldolgozási szolgáltatások
• Platform gépi tanulási modellek képzéséhez és adminisztrálásához
• Beszédszintézis szoftver több mint 30 nyelven stb.

Az Amazon Web Services

A fejlesztők hozzáférhetnek a mesterséges intelligenciához és a gépi tanulási technológiákhoz az AWS platformon. Kiválaszthatja az előre betanított AI-szolgáltatások egyikét a számítógépes látással, a nyelvfelismeréssel és a hangképzéssel való együttműködésre, az ajánlórendszerek fejlesztésére és az előrejelzési modellek építésére.

Könnyedén szerkeszthet, betaníthat és telepíthet skálázható gépi tanulási modelleket az Amazon SageMaker segítségével, vagy készíthet egyedi modelleket, amelyek támogatják az összes közkedvelt nyílt forráskódú ML platformot.

Microsoft Azure

Az Azure Machine Learning Studio fogd és vidd funkciója lehetővé teszi a gépi tanulási szakértelemmel nem rendelkező fejlesztők számára a platform használatát. Az adatok minőségétől függetlenül gyorsan létrehozhat BI-alkalmazásokat ezzel a platformmal, és közvetlenül a felhőben építhet megoldásokat.

A Microsoft emellett a Cortana Intelligence platformot is biztosítja, amely lehetővé teszi a nagy adatok és elemzések teljes körű kezelését, valamint az adatok informatív információvá és későbbi műveletekké alakítását.

Összességében a csapatok és a nagyvállalatok együttműködhetnek az ML-megoldásokon a felhőben az Azure használatával. A nemzetközi vállalatok imádják, mivel különféle eszközöket tartalmaz különféle felhasználásra.

Gyorsbetűs

Az adattudomány és a gépi tanulás platformja a RapidMiner. Könnyen használható grafikus felhasználói felületet kínál, és támogatja a különböző formátumú adatok feldolgozását, beleértve a.csv, .txt, .xls és .pdf fájlokat. Világszerte számos vállalkozás használja a Rapid Minert az egyszerűsége és a magánélet tiszteletben tartása miatt.

Ha gyorsan kell automatizált modelleket fejlesztenie, ez az eszköz hasznos. Segítségével azonosíthatja a tipikus minőségi problémákat korrelációkkal, hiányzó értékekkel és stabilitással, és automatikusan elemezheti az adatokat. Mindazonáltal célszerű alternatív módszereket alkalmazni, miközben megpróbálunk nagyobb kihívást jelentő kutatási témákkal foglalkozni.

IBM Watson

Tekintse meg az IBM Watson platformját, ha egy teljesen működőképes platformot keres különféle képességekkel kutatócsoportok és vállalkozások számára.

Egy nyílt forráskódú API-készlet neve Watson. Felhasználói kognitív keresőmotorokat és virtuális ügynököket fejleszthetnek, és hozzáférhetnek az indítóeszközökhöz és példaprogramokhoz. A Watson egy keretet is kínál chatbotok létrehozásához, amelyet a gépi tanulásban kezdők felhasználhatnak robotjaik gyorsabb képzésére. Bármely fejlesztő használhatja eszközeit saját szoftver fejlesztésére a felhőben, és megfizethető költségeik miatt kiváló lehetőség a kis- és közepes méretű szervezetek számára.

Anakonda

A Python és az R támogatása az Anaconda néven ismert nyílt forráskódú ML platformon keresztül történik. Bármely más platformon támogatott operációs rendszer használhatja. Lehetővé teszi a programozók számára könyvtárak és környezetek, valamint több mint 1,500 Python és R adattudományi eszköz (beleértve a Dask, NumPy és panda) vezérlését. Az Anaconda kiváló modellezési és jelentéskészítési képességeket biztosít. Ennek az eszköznek a népszerűsége abból fakad, hogy több eszközt is telepíthet egyetlenegyszerrel.

TensorFlow

A Google TensorFlow ingyenes mélytanulási szoftverkönyvtárak gyűjteménye. A gépi tanulási szakértők pontos és funkciókban gazdag modelleket készíthetnek a TensorFlow technológiák segítségével.

Ez a szoftver leegyszerűsíti a kifinomult neurális hálózatok létrehozását és használatát. A TensorFlow Python és C/C++ API-kat biztosít, így kutatási célokra fel lehet tárni a bennük rejlő lehetőségeket. Ezenkívül a vállalkozások világszerte hozzáférhetnek szilárd eszközökhöz saját adataik kezeléséhez és feldolgozásához megfizethető felhőkörnyezetben.

Scikit elsajátítható

A Scikit-learn megkönnyíti az osztályozási, regressziós, dimenziócsökkentési és prediktív adatelemzési algoritmusok létrehozását. A Sklearn a NumPy, SciPy, pandas és matplotlib Python ML fejlesztői keretrendszereken alapul. A nyílt forráskódú könyvtár kutatási és kereskedelmi felhasználása egyaránt megengedett.

Jupyter Jegyzetfüzet

Az interaktív számítástechnikai parancshéj a Jupyter Notebook. A Python mellett ez az eszköz többek között a Julia, R, Haskell és Ruby programozási nyelvekkel is működik. Gyakran használják gépi tanulásban, statisztikai modellezésben és adatelemzésben.

Lényegében a Jupyter Notebook támogatja az adattudományi kezdeményezések interaktív megjelenítését. A kód, a vizualizációk és a megjegyzések tárolása és megosztása mellett lenyűgöző analitikai jelentések készítését teszi lehetővé.

Colab

A Colab értékes eszköz, ha Pythonnal foglalkozik. Az Együttműködő, gyakran Colab néven ismert, lehetővé teszi Python-kód írását és futtatását egy webböngészőben. Nincsenek konfigurációs követelményei, hozzáférést biztosít a GPU teljesítményéhez, és egyszerűvé teszi az eredmények megosztását.

PyTorch

A Torch-on alapuló PyTorch egy nyílt forráskódú mélytanulási keretrendszer, amely Pythont használ. A NumPy-hoz hasonlóan tenzorszámítást hajt végre GPU-gyorsítással. Ezenkívül a PyTorch jelentős API-könyvtárat biztosít a neurális hálózati alkalmazások fejlesztéséhez.

Más gépi tanulási szolgáltatásokhoz képest a PyTorch egyedülálló. Nem használ statikus gráfokat, ellentétben a TensorFlow-val vagy a Caffe2-vel. Összehasonlításképpen, a PyTorch grafikonok dinamikusak és folyamatosan számítanak. A dinamikus grafikonokkal való munka megkönnyíti a PyTorch használatát néhány ember számára, és még a kezdők számára is lehetővé teszi, hogy projektjeikbe beépítsék a mélyreható tanulást.

Keras

A sikeres Kaggle csapatok körében a legnépszerűbb mélytanulási keretrendszer a Keras. Ez az egyik legjobb eszköz a gépi tanulási szakemberként pályakezdő egyének számára. A Keras nevű neurális hálózati API mély tanulási könyvtárat biztosít a Python számára. A Keras könyvtár lényegesen egyszerűbben érthető, mint más könyvtárak. Ezenkívül a Keras magasabb szintű, így egyszerűbbé válik a tágabb kép megértése. Használható olyan jól ismert Python keretrendszerekkel is, mint a TensorFlow, CNTK vagy Theano.

Knime

A Knime-nek jelentéseket kell készítenie és adatelemzésekkel kell dolgoznia. Ez a nyílt forráskódú gépi tanulási eszköz moduláris adatfolyam-tervezésén keresztül számos gépi tanulási és adatbányászati ​​komponenst tartalmaz. Ez a szoftver jó támogatást és gyakori kiadásokat biztosít.

Ennek az eszköznek az egyik fontos funkciója, hogy más programozási nyelvekből, például C, C++, R, Python, Java és JavaScript kódokat tud beépíteni. Változatos hátterű programozók csoportja gyorsan átveheti.

Források:

• 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/

<!–

->