I migliori strumenti per la semplificazione e la standardizzazione dell'apprendimento automatico

L'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico sono due leader innovativi poiché il mondo beneficia dell'attrazione della tecnologia verso i settori a livello globale. Scegliere quale strumento utilizzare può essere difficile perché così tanti hanno guadagnato popolarità nel mercato per rimanere competitivi.

Scegli il tuo futuro quando selezioni uno strumento di machine learning. Poiché tutto nel campo dell'intelligenza artificiale si sviluppa così rapidamente, è fondamentale mantenere un equilibrio tra "vecchio cane, vecchi trucchi" e "ce l'ha fatta ieri".

Il numero di strumenti di apprendimento automatico è in espansione; con esso, il requisito è valutarli e comprendere come selezionare il migliore.

In questo articolo esamineremo alcuni noti strumenti di apprendimento automatico. Questa revisione esaminerà librerie, framework e piattaforme ML.

Hermione

La più recente libreria open source, chiamata Hermione, renderà più semplice e veloce per i data scientist la creazione di script meglio ordinati. Inoltre, Hermione offre lezioni di visualizzazione dei dati, vettorizzazione del testo, normalizzazione e denormalizzazione delle colonne e altri argomenti che aiutano nelle attività quotidiane. Con Hermione, devi seguire una procedura; il resto sarà gestito da lei, proprio come per magia.

Hydra

Un framework Python open source chiamato Hydra semplifica la creazione di app complicate per la ricerca e altri scopi. Hydra si riferisce alla sua capacità di gestire numerosi compiti correlati, proprio come un'idra con molte teste. La funzione principale è la capacità di comporre dinamicamente una configurazione gerarchica e sovrascriverla tramite i file di configurazione e la riga di comando.

Il completamento dinamico della scheda della riga di comando è un altro. Può essere configurato gerarchicamente da varie fonti e la configurazione può essere data o modificata dalla riga di comando. Inoltre, può avviare il tuo programma per l'esecuzione in remoto o in locale ed eseguire numerose attività con vari argomenti con un singolo comando.

koala

Per aumentare la produttività dei data scientist mentre lavorano con enormi quantità di dati, il progetto Koalas integra l'API DataFrame dei panda su Apache Spark.

Pandas è l'implementazione Python DataFrame standard de facto (a nodo singolo), mentre Spark è lo standard de facto per l'elaborazione dei dati su larga scala. Se sei già a tuo agio con i panda, puoi utilizzare questo pacchetto per iniziare a utilizzare Spark immediatamente ed evitare qualsiasi curva di apprendimento. Una singola base di codice è compatibile con Spark e Panda (test, set di dati più piccoli) (set di dati distribuiti).

Ludwig

Ludwig è un framework dichiarativo di machine learning che offre un approccio di configurazione guidato dai dati semplice e flessibile per la definizione di pipeline di machine learning. La Linux Foundation AI & Data ospita Ludwig, che può essere utilizzato per varie attività di intelligenza artificiale.

Le caratteristiche di input e output ei tipi di dati appropriati sono dichiarati nella configurazione. Gli utenti possono specificare parametri aggiuntivi per pre-elaborare, codificare e decodificare funzionalità, caricare dati da modelli pre-addestrati, creare l'architettura del modello interno, regolare i parametri di addestramento o eseguire l'ottimizzazione degli iperparametri.

Ludwig creerà automaticamente una pipeline di apprendimento automatico end-to-end utilizzando i parametri espliciti della configurazione, ripristinando le impostazioni predefinite intelligenti per quelle impostazioni che non lo sono.

Notifica ML 

Con una sola riga di importazione, il programma open source MLNotify può inviarti notifiche online, mobili ed e-mail al termine dell'addestramento del modello. È una libreria Python che si collega alla funzione fit() delle note librerie ML e avvisa l'utente quando la procedura è terminata.

Ogni data scientist sa che attendere la fine dell'addestramento è noioso dopo aver addestrato centinaia di modelli. È necessario Alt + Tab avanti e indietro per controllarlo di tanto in tanto perché ci vuole del tempo. MLNotify stamperà il tuo URL di tracciamento specifico per esso una volta iniziata la formazione. Hai tre opzioni per inserire il codice: scansiona il QR, copia l'URL o vai su https://mlnotify.aporia.com. Lo sviluppo della tua formazione sarà quindi visibile. Riceverai una notifica immediata al termine dell'allenamento. Puoi abilitare le notifiche online, tramite smartphone o e-mail per essere avvisato non appena il tuo allenamento è terminato.

PyCaret

I flussi di lavoro per l'apprendimento automatico sono automatizzati tramite il modulo PyCaret open source basato su Python. È una libreria di machine learning breve, semplice da capire, Python e low-code. Puoi dedicare più tempo all'analisi e meno allo sviluppo utilizzando PyCaret. Sono disponibili numerose opzioni di preparazione dei dati. Funzionalità ingegneristiche per il ridimensionamento. In base alla progettazione, PyCaret è modulare. Ogni modulo ha particolari operazioni di apprendimento automatico.

In PyCaret, le funzioni sono raccolte di operazioni che eseguono determinate attività del flusso di lavoro. Sono gli stessi in tutti i moduli. C'è un sacco di materiale affascinante disponibile per insegnarti PyCaret. Puoi iniziare usando le nostre istruzioni.

Generatore di treni

Traingenerator Utilizza una semplice interfaccia utente web creata con streamlit per generare codice modello univoco per PyTorch e sklearn. Lo strumento ideale per far decollare il tuo prossimo progetto di machine learning! Con Traingenerator (utilizzando Tensorboard o comet.ml) sono disponibili numerose opzioni di pre-elaborazione, costruzione del modello, addestramento e visualizzazione. Può esportare in Google Colab, Jupyter Notebook o .py.

Turi Crea

Per aggiungere alla tua app suggerimenti, identificazione di oggetti, classificazione di immagini, somiglianza di immagini o categorizzazione di attività, puoi essere un esperto di machine learning. Lo sviluppo di modelli personalizzati di machine learning è reso più accessibile con Turi Create. Include grafici di streaming integrati per analizzare i tuoi dati e si concentra sulle attività piuttosto che sugli algoritmi. Supporta enormi set di dati su un singolo sistema e funziona con dati di testo, foto, audio, video e sensori. Con questo, i modelli possono essere esportati in Core ML per l'utilizzo in app per iOS, macOS, watchOS e tvOS.

Piattaforma AI e set di dati su Google Cloud

Qualsiasi modello ML ha il problema fondamentale che non può essere addestrato senza il set di dati appropriato. Richiedono molto tempo e denaro per essere realizzati. I set di dati noti come set di dati pubblici di Google Cloud vengono selezionati da Google e aggiornati frequentemente. I formati vanno dalle foto all'audio, video e testo, e sono tutti molto diversi. Le informazioni sono progettate per essere utilizzate da una varietà di ricercatori per una varietà di scopi.

Google fornisce anche servizi pratici aggiuntivi che potresti trovare intriganti:

• Vision AI (modelli per la visione artificiale), servizi di elaborazione del linguaggio naturale
• Una piattaforma per l'addestramento e l'amministrazione di modelli di machine learning
• Software di sintesi vocale in più di 30 lingue, ecc.

Amazon Web Services

Gli sviluppatori possono accedere alle tecnologie di intelligenza artificiale e machine learning sulla piattaforma AWS. È possibile selezionare uno dei servizi di intelligenza artificiale preaddestrati per lavorare con la visione artificiale, il riconoscimento del linguaggio e la produzione vocale, sviluppare sistemi di raccomandazione e costruire modelli di previsione.

Puoi costruire, addestrare e distribuire facilmente modelli di machine learning scalabili utilizzando Amazon SageMaker oppure puoi creare modelli unici che supportano tutte le piattaforme ML open source più apprezzate.

Microsoft Azure

La funzionalità di trascinamento della selezione in Azure Machine Learning Studio consente agli sviluppatori senza competenze di machine learning di usare la piattaforma. Indipendentemente dalla qualità dei dati, puoi creare rapidamente app di BI utilizzando questa piattaforma e creare soluzioni direttamente "sul cloud".

Microsoft fornisce inoltre Cortana Intelligence, una piattaforma che consente la gestione completa di big data e analisi e la trasformazione dei dati in informazioni informative e azioni successive.

Nel complesso, i team e le grandi aziende possono collaborare su soluzioni ML nel cloud usando Azure. Le società internazionali lo adorano poiché include vari strumenti per vari usi.

Rapid Miner

Una piattaforma per la scienza dei dati e l'apprendimento automatico si chiama RapidMiner. Offre un'interfaccia utente grafica di facile utilizzo e supporta l'elaborazione dei dati da vari formati, tra cui.csv,.txt,.xls e.pdf. Numerose aziende in tutto il mondo utilizzano Rapid Miner per la sua semplicità e rispetto per la privacy.

Quando è necessario sviluppare rapidamente modelli automatizzati, questo strumento è utile. Puoi usarlo per identificare problemi di qualità tipici con correlazioni, valori mancanti e stabilità e analizzare automaticamente i dati. Tuttavia, è preferibile utilizzare metodi alternativi mentre si cerca di affrontare argomenti di ricerca più impegnativi.

IBM Watson

Dai un'occhiata alla piattaforma Watson di IBM se stai cercando una piattaforma completamente funzionante con varie funzionalità per team di ricerca e aziende.

Un set di API open source si chiama Watson. I suoi utenti possono sviluppare motori di ricerca cognitivi e agenti virtuali e hanno accesso a strumenti di avvio e programmi di esempio. Watson offre anche un framework per la creazione di chatbot, che i principianti nel machine learning possono utilizzare per addestrare i propri bot più rapidamente. Qualsiasi sviluppatore può utilizzare i propri dispositivi per sviluppare il proprio software nel cloud e, a causa dei costi accessibili, è un'opzione eccellente per le organizzazioni di piccole e medie dimensioni.

Anaconda

Python e R sono supportati tramite la piattaforma ML open source nota come Anaconda. Qualsiasi sistema operativo supportato per altre piattaforme può utilizzarlo. Consente ai programmatori di controllare librerie e ambienti e oltre 1,500 strumenti di data science Python e R (inclusi Dask, NumPy e panda). Anaconda offre eccellenti funzionalità di modellazione e visualizzazione dei report. La popolarità di questo strumento deriva dalla sua capacità di installare più strumenti con uno solo.

TensorFlow

TensorFlow di Google è una raccolta di librerie software di deep learning gratuite. Gli esperti di machine learning possono creare modelli esatti e ricchi di funzionalità utilizzando le tecnologie TensorFlow.

Questo software semplifica la creazione e l'utilizzo di sofisticate reti neurali. TensorFlow fornisce API Python e C/C++ in modo che il loro potenziale possa essere esplorato per scopi di ricerca. Inoltre, le aziende di tutto il mondo hanno accesso a solidi strumenti per la gestione e l'elaborazione dei propri dati in un ambiente cloud conveniente.

Scikit-learn

Scikit-learn semplifica la creazione di algoritmi di classificazione, regressione, riduzione della dimensionalità e analisi predittiva dei dati. Sklearn si basa sui framework di sviluppo Python ML NumPy, SciPy, pandas e matplotlib. Sia la ricerca che gli usi commerciali sono consentiti per questa libreria open source.

Notebook Jupyter

Una shell di comando per l'elaborazione interattiva è Jupyter Notebook. Insieme a Python, questo strumento funziona con Julia, R, Haskell e Ruby, tra gli altri linguaggi di programmazione. È spesso impiegato nell'apprendimento automatico, nella modellazione statistica e nell'analisi dei dati.

In sostanza, Jupyter Notebook supporta visualizzazioni interattive di iniziative di data science. Oltre a memorizzare e condividere codice, visualizzazioni e commenti, consente la creazione di straordinari report analitici.

CoLab

Colab è uno strumento prezioso se hai a che fare con Python. Il Collaboratorio, spesso noto come Colab, ti consente di scrivere ed eseguire codice Python in un browser web. Non ha requisiti di configurazione, ti offre l'accesso alla potenza della GPU e semplifica la condivisione dei risultati.

PyTorch

Basato su Torch, PyTorch è un framework di deep learning open source che utilizza Python. Come NumPy, esegue il tensor computing con l'accelerazione della GPU. Inoltre, PyTorch fornisce una considerevole libreria API per lo sviluppo di applicazioni di rete neurale.

Rispetto ad altri servizi di machine learning, PyTorch è unico. Non utilizza grafici statici, a differenza di TensorFlow o Caffe2. In confronto, i grafici PyTorch sono dinamici e calcolati continuamente. Lavorare con i grafici dinamici rende PyTorch più facile per alcune persone e consente anche ai principianti di includere il deep learning nei loro progetti.

Keras

Il framework di deep learning più popolare tra i team Kaggle di successo è Keras. Uno dei migliori strumenti per le persone che iniziano una carriera come professionisti dell'apprendimento automatico è questo. L'API della rete neurale chiamata Keras fornisce una libreria di deep learning per Python. La libreria Keras è significativamente più semplice da comprendere rispetto ad altre librerie. Inoltre, Keras è di livello più alto, rendendo più semplice la comprensione del quadro più ampio. Può anche essere utilizzato con noti framework Python come TensorFlow, CNTK o Theano.

KNIME

Knime è tenuto a creare report e lavorare con l'analisi dei dati. Grazie al suo design modulare di pipeline di dati, questo strumento di machine learning open source incorpora una varietà di componenti di machine learning e data mining. Questo software fornisce un buon supporto e rilasci frequenti.

La capacità di questo strumento di incorporare codice da altri linguaggi di programmazione, tra cui C, C++, R, Python, Java e JavaScript, è una delle sue caratteristiche significative. Può essere rapidamente adottato da un gruppo di programmatori con background diversi.

Fonte:

• 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/

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