Alat Teratas Untuk Penyederhanaan dan Standarisasi Pembelajaran Mesin

Kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin adalah dua pemimpin inovatif karena dunia mendapat manfaat dari daya tarik teknologi ke berbagai sektor secara global. Memilih alat mana yang akan digunakan bisa jadi sulit karena begitu banyak yang mendapatkan popularitas di pasar agar tetap kompetitif.

Anda memilih masa depan Anda saat memilih alat pembelajaran mesin. Karena segala sesuatu di bidang kecerdasan buatan berkembang begitu cepat, sangat penting untuk menjaga keseimbangan antara "anjing tua, trik lama" dan "baru berhasil kemarin".

Jumlah alat pembelajaran mesin berkembang; dengan itu, persyaratannya adalah mengevaluasinya dan memahami cara memilih yang terbaik.

Kita akan melihat beberapa alat pembelajaran mesin yang terkenal di artikel ini. Ulasan ini akan melalui pustaka, kerangka kerja, dan platform ML.

Hermione

Pustaka sumber terbuka terbaru, yang disebut Hermione, akan mempermudah dan mempercepat ilmuwan data untuk menyiapkan skrip yang tertata lebih baik. Selain itu, Hermione menawarkan kelas dalam tampilan data, vektor teks, normalisasi dan denormalisasi kolom, dan topik lain yang membantu aktivitas sehari-hari. Dengan Hermione, Anda harus mengikuti prosedur; sisanya akan ditangani olehnya, seperti sihir.

Ular naga

Kerangka kerja Python open-source yang disebut Hydra mempermudah pembuatan aplikasi rumit untuk penelitian dan tujuan lainnya. Hydra mengacu pada kemampuannya untuk mengelola banyak tugas terkait, seperti Hydra dengan banyak kepala. Fungsi utamanya adalah kemampuan untuk menyusun konfigurasi hierarkis secara dinamis dan menimpanya melalui file konfigurasi dan baris perintah.

Penyelesaian tab baris perintah dinamis adalah hal lain. Itu dapat dikonfigurasi secara hierarkis dari berbagai sumber, dan konfigurasi dapat diberikan atau diubah dari baris perintah. Selain itu, itu dapat meluncurkan program Anda untuk dijalankan dari jarak jauh atau lokal dan melakukan banyak tugas dengan berbagai argumen dengan satu perintah.

Koala

Untuk meningkatkan produktivitas ilmuwan data saat bekerja dengan data dalam jumlah besar, proyek Koalas mengintegrasikan API DataFrame panda di atas Apache Spark.

Pandas adalah implementasi Python DataFrame standar de facto (simpul tunggal), sedangkan Spark adalah standar de facto untuk pemrosesan data skala besar. Jika Anda sudah nyaman dengan panda, Anda dapat menggunakan paket ini untuk segera mulai menggunakan Spark dan menghindari kurva belajar apa pun. Basis kode tunggal kompatibel dengan Spark dan Pandas (pengujian, kumpulan data yang lebih kecil) (kumpulan data terdistribusi).

Ludwig

Ludwig adalah kerangka pembelajaran mesin deklaratif yang menawarkan pendekatan konfigurasi berbasis data yang lugas dan fleksibel untuk menentukan saluran pembelajaran mesin. Linux Foundation AI & Data menampung Ludwig, yang dapat digunakan untuk berbagai aktivitas AI.

Fitur input dan output dan tipe data yang sesuai dideklarasikan dalam konfigurasi. Pengguna dapat menentukan parameter tambahan untuk memproses, menyandikan, dan mendekode fitur, memuat data dari model pra-terlatih, membangun arsitektur model internal, menyesuaikan parameter pelatihan, atau melakukan pengoptimalan hyperparameter.

Ludwig akan secara otomatis membuat pipa pembelajaran mesin end-to-end menggunakan parameter eksplisit konfigurasi sambil mengembalikan ke smart default untuk pengaturan yang tidak.

Beritahu ML 

Hanya dengan satu jalur impor, program sumber terbuka MLNotify dapat mengirimi Anda pemberitahuan online, seluler, dan email saat pelatihan model selesai. Ini adalah pustaka Python yang melekat pada fungsi fit() pustaka ML terkenal dan memberi tahu pengguna saat prosedur selesai.

Setiap ilmuwan data tahu bahwa menunggu pelatihan Anda berakhir itu membosankan setelah melatih ratusan model. Anda perlu Alt+Tab bolak-balik untuk memeriksanya sesekali karena butuh waktu. MLNotify akan mencetak URL pelacakan spesifik Anda setelah pelatihan dimulai. Anda memiliki tiga opsi untuk memasukkan kode: pindai QR, salin URL, atau telusuri ke https://mlnotify.aporia.com. Perkembangan pelatihan Anda setelah itu akan terlihat. Anda akan menerima pemberitahuan langsung saat pelatihan selesai. Anda dapat mengaktifkan notifikasi online, smartphone, atau email untuk mendapatkan peringatan segera setelah latihan Anda selesai.

PyCaret

Alur kerja untuk pembelajaran mesin diotomatisasi melalui modul PyCaret berbasis Python open-source. Ini adalah perpustakaan pembelajaran mesin kode rendah Python yang pendek dan mudah dipahami. Anda dapat menghabiskan lebih banyak waktu untuk analisis dan lebih sedikit waktu untuk mengembangkan menggunakan PyCaret. Ada banyak opsi persiapan data yang tersedia. Fitur rekayasa untuk penskalaan. Secara desain, PyCaret bersifat modular. Setiap modul memiliki operasi pembelajaran mesin tertentu.

Di PyCaret, fungsi adalah kumpulan operasi yang menjalankan aktivitas alur kerja tertentu. Mereka sama di semua modul. Ada banyak materi menarik yang tersedia untuk mengajari Anda PyCaret. Anda dapat memulai dengan menggunakan instruksi kami.

Generator kereta api

Traingenerator Gunakan UI web langsung yang dibuat dengan streamlit untuk menghasilkan kode template unik untuk PyTorch dan sklearn. Alat yang ideal untuk memulai proyek pembelajaran mesin Anda yang akan datang! Berbagai opsi prapemrosesan, konstruksi model, pelatihan, dan visualisasi tersedia dengan Traingenerator (menggunakan Tensorboard atau comet.ml). Itu dapat mengekspor ke Google Colab, Jupyter Notebook, atau .py.

Turi Buat

Untuk menambahkan saran, identifikasi objek, klasifikasi gambar, kesamaan gambar, atau kategorisasi aktivitas ke aplikasi Anda, Anda bisa menjadi ahli dalam pembelajaran mesin. Pengembangan model pembelajaran mesin kustom dibuat lebih mudah diakses dengan Turi Create. Ini mencakup grafik streaming bawaan untuk menganalisis data Anda dan berfokus pada tugas daripada algoritme. Mendukung kumpulan data besar pada satu sistem dan berfungsi dengan data teks, foto, audio, video, dan sensor. Dengan ini, model dapat diekspor ke Core ML untuk digunakan di aplikasi iOS, macOS, watchOS, dan tvOS.

AI Platform dan Kumpulan Data di Google Cloud

Model ML apa pun memiliki masalah mendasar yang tidak dapat dilatih tanpa kumpulan data yang tepat. Mereka membutuhkan banyak waktu dan uang untuk membuatnya. Kumpulan data yang dikenal sebagai Kumpulan Data Publik Google Cloud dipilih oleh Google dan sering diperbarui. Formatnya berkisar dari foto hingga audio, video, dan teks, dan semuanya sangat beragam. Informasi ini dirancang untuk digunakan oleh berbagai peneliti untuk berbagai tujuan.

Google juga menyediakan layanan praktis tambahan yang mungkin menarik bagi Anda:

• Vision AI (model untuk visi komputer), layanan pemrosesan bahasa alami
• Platform untuk melatih dan mengelola model pembelajaran mesin
• Perangkat lunak sintesis ucapan dalam lebih dari 30 bahasa, dll.

Amazon Web Services

Pengembang dapat mengakses kecerdasan buatan dan teknologi pembelajaran mesin di platform AWS. Seseorang dapat memilih salah satu layanan AI terlatih untuk bekerja dengan visi komputer, pengenalan bahasa, dan produksi suara, mengembangkan sistem rekomendasi, dan membuat model prediksi.

Anda dapat dengan mudah membuat, melatih, dan menerapkan model pembelajaran mesin yang dapat diskalakan menggunakan Amazon SageMaker, atau Anda dapat membuat model unik yang mendukung semua platform ML sumber terbuka yang disukai.

Microsoft Azure

Kemampuan drag-and-drop di Azure Machine Learning Studio memungkinkan pengembang tanpa keahlian machine learning untuk menggunakan platform ini. Terlepas dari kualitas datanya, Anda dapat dengan cepat membuat aplikasi BI menggunakan platform ini dan membuat solusi secara langsung "di cloud".

Microsoft juga menyediakan Cortana Intelligence, sebuah platform yang memungkinkan pengelolaan data besar dan analitik lengkap serta mengubah data menjadi informasi informatif dan tindakan selanjutnya.

Secara keseluruhan, tim dan perusahaan besar dapat berkolaborasi dalam solusi ML di cloud menggunakan Azure. Perusahaan internasional menyukainya karena mencakup berbagai alat untuk berbagai kegunaan.

RapidMiner

Platform untuk ilmu data dan pembelajaran mesin disebut RapidMiner. Ia menawarkan antarmuka pengguna grafis yang mudah digunakan dan mendukung pemrosesan data dari berbagai format, termasuk .csv,.txt,.xls, dan.pdf. Banyak bisnis di seluruh dunia menggunakan Rapid Miner karena kesederhanaan dan penghargaannya terhadap privasi.

Saat Anda perlu mengembangkan model otomatis dengan cepat, alat ini berguna. Anda dapat menggunakannya untuk mengidentifikasi masalah kualitas tipikal dengan korelasi, nilai yang hilang, dan stabilitas serta menganalisis data secara otomatis. Namun, lebih baik menggunakan metode alternatif sambil mencoba membahas topik penelitian yang lebih menantang.

IBM Watson

Lihat platform Watson IBM jika Anda mencari platform yang berfungsi penuh dengan berbagai kemampuan untuk tim riset dan bisnis.

Kumpulan API sumber terbuka disebut Watson. Penggunanya dapat mengembangkan mesin telusur kognitif dan agen virtual, dan mereka memiliki akses ke alat startup dan program contoh. Watson juga menawarkan kerangka kerja untuk membangun chatbots, yang dapat digunakan oleh pemula dalam pembelajaran mesin untuk melatih bot mereka lebih cepat. Pengembang mana pun dapat menggunakan perangkat mereka untuk mengembangkan perangkat lunak mereka sendiri di cloud, dan karena biayanya yang terjangkau, ini merupakan pilihan yang sangat baik untuk organisasi kecil dan menengah.

Anaconda

Python dan R didukung melalui platform ML sumber terbuka yang dikenal sebagai Anaconda. Semua sistem operasi yang didukung untuk platform lain dapat menggunakannya. Ini memungkinkan pemrogram untuk mengontrol pustaka dan lingkungan serta lebih dari 1,500 alat sains data Python dan R (termasuk Dask, NumPy, dan panda). Anaconda menyediakan pemodelan yang sangat baik dan melaporkan kemampuan visualisasi. Popularitas alat ini berasal dari kemampuannya untuk memasang banyak alat hanya dengan satu alat.

TensorFlow

TensorFlow Google adalah kumpulan pustaka perangkat lunak pembelajaran mendalam gratis. Pakar pembelajaran mesin dapat membuat model yang tepat dan kaya fitur menggunakan teknologi TensorFlow.

Perangkat lunak ini merampingkan pembuatan dan penggunaan jaringan saraf yang canggih. TensorFlow menyediakan API Python dan C/C++ sehingga potensinya dapat dieksplorasi untuk tujuan penelitian. Selain itu, bisnis di seluruh dunia memiliki akses ke alat yang solid untuk menangani dan memproses data mereka sendiri di lingkungan cloud yang terjangkau.

Scikit-belajar

Scikit-learn mempermudah pembuatan klasifikasi, regresi, reduksi dimensi, dan algoritme analitik data prediktif. Sklearn didasarkan pada kerangka pengembangan Python ML NumPy, SciPy, panda, dan matplotlib. Baik penelitian maupun penggunaan komersial diizinkan untuk pustaka sumber terbuka ini.

Notebook Jupyter

Shell perintah untuk komputasi interaktif adalah Jupyter Notebook. Bersamaan dengan Python, alat ini bekerja dengan Julia, R, Haskell, dan Ruby, di antara bahasa pemrograman lainnya. Ini sering digunakan dalam pembelajaran mesin, pemodelan statistik, dan analitik data.

Intinya, Jupyter Notebook mendukung visualisasi interaktif inisiatif ilmu data. Selain menyimpan dan berbagi kode, visualisasi, dan komentar, ini memungkinkan pembuatan laporan analitik yang menakjubkan.

Colab

Colab adalah alat yang berharga jika Anda berurusan dengan Python. Collaboratory, sering disebut Colab, memungkinkan Anda menulis dan menjalankan kode Python di browser web. Itu tidak memiliki persyaratan konfigurasi, menawarkan Anda akses ke daya GPU, dan membuat berbagi hasil menjadi sederhana.

PyTorch

Berdasarkan Torch, PyTorch adalah kerangka kerja pembelajaran mendalam sumber terbuka yang menggunakan Python. Seperti NumPy, ia menjalankan komputasi tensor dengan akselerasi GPU. Selain itu, PyTorch menyediakan perpustakaan API yang cukup besar untuk mengembangkan aplikasi jaringan saraf.

Dibandingkan dengan layanan pembelajaran mesin lainnya, PyTorch unik. Itu tidak menggunakan grafik statis, berbeda dengan TensorFlow atau Caffe2. Sebagai perbandingan, grafik PyTorch bersifat dinamis dan terus dihitung. Bekerja dengan grafik dinamis membuat PyTorch lebih mudah bagi sebagian orang dan bahkan memungkinkan pemula untuk menyertakan pembelajaran mendalam dalam proyek mereka.

Keras

Kerangka pembelajaran mendalam paling populer di antara tim Kaggle yang sukses adalah Keras. Salah satu alat terbaik untuk individu yang memulai karir sebagai profesional pembelajaran mesin adalah alat ini. API jaringan saraf yang disebut Keras menyediakan pustaka pembelajaran mendalam untuk Python. Pustaka Keras secara signifikan lebih mudah dipahami daripada pustaka lainnya. Selain itu, Keras lebih tinggi tingkatnya, membuatnya lebih mudah untuk memahami gambaran yang lebih luas. Itu juga dapat digunakan dengan kerangka kerja Python terkenal seperti TensorFlow, CNTK, atau Theano.

pisau

Knime diperlukan untuk membuat laporan dan bekerja dengan analitik data. Melalui desain perpipaan data modularnya, alat pembelajaran mesin sumber terbuka ini menggabungkan berbagai komponen pembelajaran mesin dan penambangan data. Perangkat lunak ini memberikan dukungan yang baik dan rilis yang sering.

Kemampuan alat ini untuk memasukkan kode dari bahasa pemrograman lain, termasuk C, C++, R, Python, Java, dan JavaScript, adalah salah satu fitur pentingnya. Itu dapat dengan cepat diadopsi oleh sekelompok programmer dengan latar belakang yang beragam.

sumber:

• 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/

<!–

->