人工知能と機械学習は、テクノロジーが世界中のセクターに引き寄せられることで世界が恩恵を受けるため、XNUMX つの革新的なリーダーです。 非常に多くのツールが競争力を維持するために市場で人気を博しているため、使用するツールを選択するのは難しい場合があります.
機械学習ツールを選択するとき、あなたの未来を選択します。 人工知能の分野ではすべてが急速に発展しているため、「古い犬、古いトリック」と「昨日作ったばかり」の間のバランスを維持することが重要です。
機械学習ツールの数は拡大しています。 それにより、要件はそれらを評価し、最良のものを選択する方法を理解することです.
この記事では、よく知られている機械学習ツールをいくつか見ていきます。 このレビューでは、ML ライブラリ、フレームワーク、およびプラットフォームについて説明します。
ハーマイニー
Hermione と呼ばれる最新のオープンソース ライブラリにより、データ サイエンティストは、より適切な順序のスクリプトを簡単かつ迅速にセットアップできるようになります。 さらに、Hermione は、データ ビュー、テキスト ベクタリング、列の正規化と非正規化、および日常の活動に役立つその他のトピックのクラスを提供しています。 ハーマイオニーでは、手順に従う必要があります。 残りは魔法のように彼女が処理します。
ハイドラ
Hydra と呼ばれるオープンソースの Python フレームワークを使用すると、研究やその他の目的で複雑なアプリを簡単に作成できます。 Hydra は、多くの頭を持つ Hydra のように、多数の関連タスクを管理する能力を指します。 主な機能は、階層構成を動的に構成し、構成ファイルとコマンド ラインを介してオーバーライドする機能です。
動的なコマンド ラインのタブ補完は別のものです。 さまざまなソースから階層的に構成でき、コマンドラインから構成を指定または変更できます。 さらに、プログラムを起動してリモートまたはローカルで実行し、XNUMX つのコマンドでさまざまな引数を使用して多数のタスクを実行できます。
コアラ
大量のデータを処理しながらデータ サイエンティストの生産性を向上させるために、Koalas プロジェクトは Apache Spark の上に pandas DataFrame API を統合します。
Pandas はデファクト スタンダード (単一ノード) の Python DataFrame 実装ですが、Spark は大規模データ処理のデファクト スタンダードです。 すでに pandas に慣れている場合は、このパッケージを使用して Spark をすぐに使い始めることができ、学習曲線を回避できます。 単一のコードベースは、Spark および Pandas (テスト、小規模なデータセット) (分散データセット) と互換性があります。
ルートヴィヒ
Ludwig は、機械学習パイプラインを定義するための簡単で柔軟なデータ駆動型構成アプローチを提供する宣言型機械学習フレームワークです。 The Linux Foundation AI & Data は、さまざまな AI アクティビティに使用できる Ludwig をホストしています。
入力機能と出力機能、および適切なデータ型が構成で宣言されます。 ユーザーは追加のパラメーターを指定して、特徴の前処理、エンコード、デコード、事前トレーニング済みモデルからのデータの読み込み、内部モデル アーキテクチャの構築、トレーニング パラメーターの調整、ハイパーパラメーター最適化の実行を行うことができます。
Ludwig は、構成の明示的なパラメーターを使用してエンド ツー エンドの機械学習パイプラインを自動的に作成し、そうでない設定についてはスマートな既定値に戻します。
ML通知
たった XNUMX 行のインポートで、オープンソース プログラム MLNotify は、モデルのトレーニングが終了したときに、オンライン、モバイル、および電子メールで通知を送信できます。 これは、よく知られている ML ライブラリの fit() 関数にアタッチし、手順が終了したときにユーザーに警告する Python ライブラリです。
すべてのデータ サイエンティストは、何百ものモデルをトレーニングした後、トレーニングが終了するのを待つのが面倒であることを知っています。 時間がかかるため、Alt+Tab を前後に押して確認する必要があります。 MLNotify は、トレーニングが開始されると、特定の追跡 URL を出力します。 コードを入力するには、QR をスキャンする、URL をコピーする、または https://mlnotify.aporia.com にアクセスするという XNUMX つのオプションがあります。 その後、トレーニングの発展が目に見えるようになります。 トレーニングが終了すると、すぐに通知が届きます。 オンライン、スマートフォン、またはメール通知を有効にして、ワークアウトが終了するとすぐにアラートを受け取ることができます。
ピカレット
機械学習のワークフローは、オープンソースの Python ベースの PyCaret モジュールによって自動化されています。 これは、短くてわかりやすい Python のローコード機械学習ライブラリです。 PyCaret を使用すると、分析により多くの時間を費やし、開発に費やす時間を減らすことができます。 多数のデータ準備オプションが利用可能です。 エンジニアリング機能からスケーリングまで。 設計上、PyCaret はモジュール式です。 各モジュールには、特定の機械学習操作があります。
PyCaret では、関数は特定のワークフロー アクティビティを実行する操作のコレクションです。 それらはすべてのモジュールで同じです。 PyCaret を教えるために利用できる魅力的な資料がたくさんあります。 あなたは私たちの指示を使用して開始することができます.
トレインジェネレーター
Traingenerator streamlit で作成された簡単な Web UI を使用して、PyTorch と sklearn 用の固有のテンプレート コードを生成します。 今後の機械学習プロジェクトを軌道に乗せるための理想的なツールです! Traingenerator (Tensorboard または comet.ml を使用) では、多数の前処理、モデル構築、トレーニング、視覚化オプションを利用できます。 Google Colab、Jupyter Notebook、または .py にエクスポートできます。
トゥリクリエイト
提案、オブジェクトの識別、写真の分類、画像の類似性、またはアクティビティの分類をアプリに追加するには、機械学習の専門家になることができます。 Turi Create を使用すると、カスタム機械学習モデルの開発がより簡単になります。 データを分析するための組み込みのストリーミング グラフィックスが含まれており、アルゴリズムではなくタスクに重点を置いています。 単一のシステムで大規模なデータセットをサポートし、テキスト、写真、オーディオ、ビデオ、およびセンサー データを操作します。 これにより、iOS、macOS、watchOS、および tvOS 用のアプリで使用するために、モデルを Core ML にエクスポートできます。
Google Cloud 上の AI プラットフォームとデータセット
どの ML モデルにも、適切なデータセットがないとトレーニングできないという根本的な問題があります。 彼らは作るのに多くの時間とお金がかかります。 Google Cloud Public Datasets として知られるデータセットは、Google によって選択され、頻繁に更新されます。 そのフォーマットは、写真から音声、動画、テキストまで多岐にわたり、いずれも非常に多様です。 この情報は、さまざまな研究者がさまざまな目的で使用できるように設計されています。
Google は、興味深い追加の実用的なサービスも提供しています。
- ビジョンAI（コンピュータビジョンのモデル）、自然言語処理サービス
- 機械学習モデルのトレーニングと管理のためのプラットフォーム
- 30言語以上の音声合成ソフト など
Amazon Webサービス
開発者は、AWS プラットフォームで人工知能と機械学習テクノロジーにアクセスできます。 事前にトレーニングされた AI サービスの XNUMX つを選択して、コンピューター ビジョン、言語認識、音声生成を操作し、推奨システムを開発し、予測モデルを構築できます。
Amazon SageMaker を使用して、スケーラブルな機械学習モデルを簡単に構築、トレーニング、デプロイできます。また、人気のあるオープンソース ML プラットフォームをすべてサポートする独自のモデルを構築することもできます。
Microsoft Azure
Azure Machine Learning Studio のドラッグ アンド ドロップ機能により、機械学習の専門知識を持たない開発者でもプラットフォームを使用できます。 データの品質に関係なく、このプラットフォームを使用して BI アプリをすばやく作成し、「クラウド上」で直接ソリューションを構築できます。
Microsoft はさらに、ビッグ データと分析を完全に管理し、データを有益な情報とその後のアクションに変換できるプラットフォームである Cortana Intelligence を提供します。
全体として、チームや大企業は、Azure を使用してクラウド内の ML ソリューションで共同作業を行うことができます。 さまざまな用途のさまざまなツールが含まれているため、国際企業に愛されています。
RapidMiner
データ サイエンスと機械学習のプラットフォームは、RapidMiner と呼ばれます。 使いやすいグラフィカル ユーザー インターフェイスを提供し、.csv、.txt、.xls、.pdf などのさまざまな形式のデータの処理をサポートします。 世界中の多くの企業が、そのシンプルさとプライバシーの尊重から、Rapid Miner を利用しています。
自動化されたモデルを迅速に開発する必要がある場合、このツールが役立ちます。 これを使用して、相関、欠損値、および安定性に関する典型的な品質問題を特定し、データを自動的に分析できます。 ただし、より困難な研究トピックに対処しようとするときは、別の方法を使用することが望ましいです。
IBM Watson
研究チームや企業向けのさまざまな機能を備えた完全に機能するプラットフォームを探している場合は、IBM の Watson プラットフォームを調べてください。
オープンソースの API セットは Watson と呼ばれます。 そのユーザーは、コグニティブ検索エンジンと仮想エージェントを開発でき、スタートアップ ツールとサンプル プログラムにアクセスできます。 Watson はチャットボットを構築するためのフレームワークも提供します。これは、機械学習の初心者がボットをより迅速にトレーニングするために利用できます。 開発者は誰でも自分のデバイスを使用してクラウドで独自のソフトウェアを開発できます。手頃な価格であるため、中小規模の組織にとって優れたオプションです。
アナコンダ
Python と R は、Anaconda として知られるオープンソースの ML プラットフォームを介してサポートされています。 他のプラットフォームでサポートされているオペレーティング システムであれば、それを使用できます。 これにより、プログラマーはライブラリと環境、および 1,500 を超える Python と R のデータ サイエンス ツール (Dask、NumPy、pandas を含む) を制御できます。 Anaconda は、優れたモデリングおよびレポートの視覚化機能を提供します。 このツールの人気の理由は、XNUMX つのツールで複数のツールをインストールできることです。
TensorFlow
Google の TensorFlow は、無料の深層学習ソフトウェア ライブラリのコレクションです。 機械学習の専門家は、TensorFlow テクノロジーを使用して正確で機能豊富なモデルを構築できます。
このソフトウェアは、高度なニューラル ネットワークの作成と使用を合理化します。 TensorFlow は Python および C/C++ API を提供するため、研究目的でその可能性を探ることができます。 さらに、世界中の企業は、手頃な価格のクラウド環境で独自のデータを処理および処理するための堅牢なツールにアクセスできます。
シキット学習
scikit-learn を使用すると、分類、回帰、次元削減、および予測データ分析アルゴリズムを簡単に作成できます。 Sklearn は、Python ML 開発フレームワーク NumPy、SciPy、pandas、および matplotlib に基づいています。 このオープンソース ライブラリは、研究目的と商用目的の両方で使用できます。
ジュピターノート
インタラクティブ コンピューティングのコマンド シェルは Jupyter Notebook です。 Python とともに、このツールは Julia、R、Haskell、Ruby などのプログラミング言語で動作します。 機械学習、統計モデリング、データ分析でよく使用されます。
本質的に、Jupyter Notebook は、データ サイエンス イニシアチブのインタラクティブな視覚化をサポートします。 コード、ビジュアライゼーション、およびコメントを保存および共有するだけでなく、見事な分析レポートを作成できます。
アル
Python を扱う場合、Colab は貴重なツールです。 Colab とも呼ばれる Collaboratory を使用すると、Web ブラウザーで Python コードを記述して実行できます。 構成要件はなく、GPU パワーへのアクセスを提供し、結果を簡単に共有できます。
パイトーチ
Torch に基づく PyTorch は、Python を使用するオープンソースの深層学習フレームワークです。 NumPy と同様に、GPU アクセラレーションでテンソル コンピューティングを実行します。 さらに、PyTorch は、ニューラル ネットワーク アプリケーションを開発するための大規模な API ライブラリを提供します。
他の機械学習サービスと比較して、PyTorch はユニークです。 TensorFlow や Caffe2 とは対照的に、静的グラフを使用しません。 対照的に、PyTorch グラフは動的であり、継続的に計算されます。 動的グラフを操作することで、一部の人々にとっては PyTorch が簡単になり、初心者でもプロジェクトに深層学習を組み込むことができます。
ケラス
成功している Kaggle チームの間で最も人気のある深層学習フレームワークは Keras です。 機械学習の専門家としてのキャリアを始める個人にとって最適なツールの XNUMX つがこれです。 Keras と呼ばれるニューラル ネットワーク API は、Python 用のディープ ラーニング ライブラリを提供します。 Keras ライブラリは、他のライブラリよりもはるかに簡単に理解できます。 さらに、Keras はより高レベルであり、全体像をより簡単に理解できます。 また、TensorFlow、CNTK、Theano などのよく知られた Python フレームワークでも使用できます。
ナイフ
レポートを作成し、データ分析を操作するには、Knime が必要です。 モジュール式のデータ パイプライン設計により、このオープンソースの機械学習ツールには、さまざまな機械学習およびデータ マイニング コンポーネントが組み込まれています。 このソフトウェアは、優れたサポートと頻繁なリリースを提供します。
C、C++、R、Python、Java、JavaScript など、他のプログラミング言語のコードを組み込むこのツールの機能は、その重要な機能の XNUMX つです。 さまざまなバックグラウンドを持つプログラマーのグループがすぐに採用できます。
ソース：
- 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/
<!–
–>
