Toptools voor vereenvoudiging en standaardisatie van machine learning

Kunstmatige intelligentie en machine learning zijn twee innovatieve leiders, aangezien de wereld profiteert van de aantrekkingskracht van technologie op sectoren wereldwijd. Het kan moeilijk zijn om te kiezen welke tool u wilt gebruiken, omdat er zo veel aan populariteit hebben gewonnen in de markt om concurrerend te blijven.

U kiest uw toekomst wanneer u een machine learning-tool selecteert. Omdat alles op het gebied van kunstmatige intelligentie zich zo snel ontwikkelt, is het van cruciaal belang om een ​​evenwicht te bewaren tussen "oude hond, oude trucs" en "net gisteren gemaakt".

Het aantal machine learning-tools breidt zich uit; hiermee is de vereiste om ze te evalueren en te begrijpen hoe de beste te selecteren.

In dit artikel bekijken we enkele bekende tools voor machine learning. Deze beoordeling gaat door ML-bibliotheken, frameworks en platforms.

Hermione

De nieuwste open-sourcebibliotheek, Hermione genaamd, zal het voor datawetenschappers gemakkelijker en sneller maken om beter geordende scripts op te zetten. Daarnaast biedt Hermione lessen in gegevensweergave, tekstvectoring, kolomnormalisatie en -denormalisatie en andere onderwerpen die helpen bij dagelijkse activiteiten. Bij Hermione moet je een procedure volgen; de rest zal door haar worden afgehandeld, net als magie.

Hydra

Een open-source Python-framework genaamd Hydra maakt het gemakkelijker om ingewikkelde apps te maken voor onderzoek en andere doeleinden. Hydra verwijst naar zijn vermogen om talloze gerelateerde taken uit te voeren, net als een Hydra met veel hoofden. De primaire functie is de mogelijkheid om dynamisch een hiërarchische configuratie samen te stellen en deze te overschrijven via configuratiebestanden en de opdrachtregel.

Dynamische voltooiing van het tabblad op de opdrachtregel is een andere. Het kan vanuit verschillende bronnen hiërarchisch worden geconfigureerd en configuratie kan worden gegeven of gewijzigd vanaf de opdrachtregel. Bovendien kan het uw programma starten om op afstand of lokaal te draaien en talloze taken uitvoeren met verschillende argumenten met een enkele opdracht.

Koala's

Om de productiviteit van datawetenschappers te verhogen terwijl ze met enorme hoeveelheden data werken, integreert het Koalas-project de pandas DataFrame API bovenop Apache Spark.

Panda's is de de facto standaard (single-node) Python DataFrame-implementatie, terwijl Spark de de facto standaard is voor grootschalige gegevensverwerking. Als je al vertrouwd bent met panda's, kun je dit pakket gebruiken om Spark onmiddellijk te gaan gebruiken en leercurven te vermijden. Een enkele codebase is compatibel met Spark en Panda's (testen, kleinere datasets) (gedistribueerde datasets).

Ludwig

Ludwig is een declaratief machine learning-framework dat een eenvoudige en flexibele gegevensgestuurde configuratiebenadering biedt voor het definiëren van machine learning-pijplijnen. De Linux Foundation AI & Data host Ludwig, die kan worden gebruikt voor verschillende AI-activiteiten.

De invoer- en uitvoerfuncties en de juiste gegevenstypen worden gedeclareerd in de configuratie. Gebruikers kunnen aanvullende parameters specificeren om functies voor te verwerken, te coderen en te decoderen, gegevens van vooraf getrainde modellen te laden, de architectuur van het interne model te bouwen, trainingsparameters aan te passen of hyperparameteroptimalisatie uit te voeren.

Ludwig maakt automatisch een end-to-end machine learning-pijplijn met behulp van de expliciete parameters van de configuratie, terwijl hij terugkeert naar slimme standaardinstellingen voor de instellingen die dat niet zijn.

MLMelden 

Met slechts één importregel kan het open-sourceprogramma MLNotify u online, mobiel en e-mailmeldingen sturen wanneer de modeltraining voorbij is. Het is een Python-bibliotheek die wordt gekoppeld aan de bekende fit()-functie van ML-bibliotheken en de gebruiker waarschuwt wanneer de procedure is voltooid.

Elke datawetenschapper weet dat wachten op het einde van je training vervelend is na het trainen van honderden modellen. Je moet Alt+Tab heen en weer om het af en toe te controleren, omdat het even duurt. MLNotify zal uw specifieke tracking-URL ervoor afdrukken zodra de training begint. Je hebt drie opties om de code in te voeren: scan de QR, kopieer de URL of blader naar https://mlnotify.aporia.com. De ontwikkeling van je training wordt daarna zichtbaar. Je krijgt direct een melding als de training voorbij is. U kunt online, smartphone- of e-mailmeldingen inschakelen om gewaarschuwd te worden zodra uw training voorbij is.

PyCaret

Workflows voor machine learning worden geautomatiseerd via de open-source, op Python gebaseerde PyCaret-module. Het is een korte, eenvoudig te begrijpen, Python, machine learning-bibliotheek met weinig code. U kunt meer tijd besteden aan analyse en minder tijd aan ontwikkelen met PyCaret. Er zijn tal van opties voor gegevensvoorbereiding beschikbaar. Technische kenmerken tot schaalvergroting. Door het ontwerp is PyCaret modulair. Elke module heeft bepaalde machine learning-bewerkingen.

In PyCaret zijn functies verzamelingen bewerkingen die bepaalde werkstroomactiviteiten uitvoeren. Deze zijn in alle modules hetzelfde. Er is heel veel fascinerend materiaal beschikbaar om je PyCaret te leren. U kunt beginnen met onze instructies.

Treingenerator

Traingenerator Gebruik een eenvoudige web-UI gemaakt met streamlit om unieke sjablooncode voor PyTorch en sklearn te genereren. De ideale tool om uw aanstaande machine learning-project van de grond te krijgen! Talrijke opties voor voorbewerking, modelconstructie, training en visualisatie zijn beschikbaar met Traingenerator (met behulp van Tensorboard of comet.ml). Het kan exporteren naar Google Colab, Jupyter Notebook of .py.

Turi Creëren

Als u suggesties, objectidentificatie, beeldclassificatie, beeldovereenkomst of activiteitscategorisering aan uw app wilt toevoegen, kunt u een expert zijn in machine learning. De ontwikkeling van aangepaste machine learning-modellen wordt toegankelijker gemaakt met Turi Create. Het bevat ingebouwde streaming graphics om uw gegevens te analyseren en richt zich op taken in plaats van op algoritmen. Ondersteunt enorme datasets op één systeem en werkt met tekst, foto's, audio, video en sensorgegevens. Hiermee kunnen modellen worden geëxporteerd naar Core ML voor gebruik in apps voor iOS, macOS, watchOS en tvOS.

AI-platform en datasets op Google Cloud

Elk ML-model heeft het fundamentele probleem dat het niet kan worden getraind zonder de juiste dataset. Ze kosten veel tijd en geld om te maken. De datasets die bekend staan ​​als Google Cloud Public Datasets worden door Google geselecteerd en regelmatig bijgewerkt. De formaten variëren van foto's tot audio, video en tekst, en ze zijn allemaal zeer divers. De informatie is ontworpen om door verschillende onderzoekers voor verschillende doeleinden te worden gebruikt.

Google biedt ook aanvullende praktische services die u mogelijk intrigerend vindt:

• Vision AI (modellen voor computervisie), diensten voor natuurlijke taalverwerking
• Een platform voor het trainen en beheren van machine learning-modellen
• Spraaksynthesesoftware in meer dan 30 talen, enz.

Amazon Web Services

Ontwikkelaars hebben toegang tot kunstmatige intelligentie en machine learning-technologieën op het AWS-platform. Men kan een van de vooraf getrainde AI-services selecteren om te werken met computervisie, taalherkenning en stemproductie, aanbevelingssystemen te ontwikkelen en voorspellingsmodellen te bouwen.

U kunt eenvoudig schaalbare machine learning-modellen bouwen, trainen en implementeren met behulp van Amazon SageMaker, of u kunt unieke modellen bouwen die alle populaire open-source ML-platforms ondersteunen.

Microsoft Azure

Met de mogelijkheid voor slepen en neerzetten in Azure Machine Learning Studio kunnen ontwikkelaars zonder expertise op het gebied van machine learning het platform gebruiken. Ongeacht de kwaliteit van de gegevens, kunt u met dit platform snel BI-apps maken en oplossingen direct "in de cloud" bouwen.

Microsoft biedt daarnaast Cortana Intelligence, een platform dat het volledige beheer van big data en analyse mogelijk maakt en gegevens omzet in informatieve informatie en daaropvolgende acties.

Over het algemeen kunnen teams en grote bedrijven samenwerken aan ML-oplossingen in de cloud met behulp van Azure. Internationale bedrijven zijn er dol op omdat het verschillende tools bevat voor verschillende doeleinden.

RapidMiner

Een platform voor datawetenschap en machine learning heet RapidMiner. Het biedt een gebruiksvriendelijke grafische gebruikersinterface en ondersteunt de verwerking van gegevens uit verschillende formaten, waaronder.csv,.txt,.xls en.pdf. Talrijke bedrijven over de hele wereld gebruiken Rapid Miner vanwege zijn eenvoud en respect voor privacy.

Wanneer u snel geautomatiseerde modellen moet ontwikkelen, is deze tool handig. U kunt het gebruiken om typische kwaliteitsproblemen met correlaties, ontbrekende waarden en stabiliteit te identificeren en gegevens automatisch te analyseren. Het verdient echter de voorkeur om alternatieve methoden te gebruiken terwijl u probeert meer uitdagende onderzoeksthema's aan te pakken.

IBM Watson

Bekijk het Watson-platform van IBM als u op zoek bent naar een volledig werkend platform met verschillende mogelijkheden voor onderzoeksteams en bedrijven.

Een open-source API-set heet Watson. De gebruikers kunnen cognitieve zoekmachines en virtuele agents ontwikkelen en hebben toegang tot opstarttools en voorbeeldprogramma's. Watson biedt ook een raamwerk voor het bouwen van chatbots, waarmee beginners in machine learning hun bots sneller kunnen trainen. Elke ontwikkelaar kan zijn apparaten gebruiken om zijn eigen software in de cloud te ontwikkelen, en vanwege de betaalbare kosten is het een uitstekende optie voor kleine en middelgrote organisaties.

Anaconda

Python en R worden ondersteund via het open-source ML-platform dat bekend staat als Anaconda. Elk ondersteund besturingssysteem voor andere platforms kan het gebruiken. Het stelt programmeurs in staat om bibliotheken en omgevingen en meer dan 1,500 Python- en R-datawetenschapstools (waaronder Dask, NumPy en panda's) te beheren. Anaconda biedt uitstekende mogelijkheden voor modellering en rapportagevisualisatie. De populariteit van deze tool komt voort uit de mogelijkheid om meerdere tools met slechts één te installeren.

TensorFlow

Google's TensorFlow is een verzameling gratis deep-learning softwarebibliotheken. Experts op het gebied van machine learning kunnen exacte en functierijke modellen bouwen met behulp van TensorFlow-technologieën.

Deze software stroomlijnt de creatie en het gebruik van geavanceerde neurale netwerken. TensorFlow biedt Python- en C/C++-API's zodat hun potentieel kan worden verkend voor onderzoeksdoeleinden. Bovendien hebben bedrijven over de hele wereld toegang tot solide tools voor het verwerken en verwerken van hun eigen gegevens in een betaalbare cloudomgeving.

Scikit leren

Scikit-learn maakt het gemakkelijker om classificatie-, regressie-, dimensionaliteitsreductie- en voorspellende algoritmen voor gegevensanalyse te maken. Sklearn is gebaseerd op de Python ML-ontwikkelingsframeworks NumPy, SciPy, panda's en matplotlib. Zowel onderzoek als commercieel gebruik zijn toegestaan ​​voor deze open-sourcebibliotheek.

Jupyter Notebook

Een opdrachtshell voor interactief computergebruik is Jupyter Notebook. Samen met Python werkt deze tool onder andere met Julia, R, Haskell en Ruby. Het wordt vaak gebruikt bij machine learning, statistische modellering en data-analyse.

In wezen ondersteunt Jupyter Notebook interactieve visualisaties van initiatieven op het gebied van datawetenschap. Naast het opslaan en delen van code, visualisaties en opmerkingen, maakt het de creatie van verbluffende analyserapporten mogelijk.

Colab

Colab is een waardevolle tool als je met Python te maken hebt. Met de Collaboratory, ook wel bekend als Colab, kun je Python-code schrijven en uitvoeren in een webbrowser. Het heeft geen configuratievereisten, biedt u toegang tot GPU-kracht en maakt het delen van de resultaten eenvoudig.

PyTorch

PyTorch is gebaseerd op Torch en is een open-source deep learning-framework dat Python gebruikt. Net als NumPy voert het tensorcomputing uit met GPU-versnelling. Bovendien biedt PyTorch een omvangrijke API-bibliotheek voor het ontwikkelen van neurale netwerktoepassingen.

In vergelijking met andere machine learning-services is PyTorch uniek. Het maakt geen gebruik van statische grafieken, in tegenstelling tot TensorFlow of Caffe2. Ter vergelijking: PyTorch-grafieken zijn dynamisch en worden voortdurend berekend. Het werken met dynamische grafieken maakt PyTorch voor sommige mensen gemakkelijker en stelt zelfs beginners in staat om diep leren in hun projecten op te nemen.

Keras

Het meest populaire raamwerk voor diep leren onder succesvolle Kaggle-teams is Keras. Een van de beste tools voor individuen die een carrière als machine learning-professional beginnen, is deze. De neurale netwerk-API genaamd Keras biedt een deep learning-bibliotheek voor Python. De Keras-bibliotheek is aanzienlijk eenvoudiger te begrijpen dan andere bibliotheken. Bovendien is Keras van een hoger niveau, waardoor het eenvoudiger is om het bredere plaatje te begrijpen. Het kan ook worden gebruikt met bekende Python-frameworks zoals TensorFlow, CNTK of Theano.

mes

Knime is vereist om rapporten te maken en met data-analyse te werken. Door het modulaire ontwerp van datapipelining bevat deze open-source machine learning-tool een verscheidenheid aan componenten voor machine learning en datamining. Deze software biedt goede ondersteuning en frequente releases.

Het vermogen van deze tool om code uit andere programmeertalen op te nemen, waaronder C, C++, R, Python, Java en JavaScript, is een van de belangrijke kenmerken. Het kan snel worden overgenomen door een groep programmeurs met verschillende achtergronden.

Bronnen:

• 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/

<!–

->