Toppverktøy for maskinlæringsforenkling og standardisering

Kunstig intelligens og maskinlæring er to innovative ledere ettersom verden drar nytte av teknologiens tiltrekningskraft til sektorer globalt. Det kan være vanskelig å velge hvilket verktøy som skal brukes fordi så mange har blitt populært i markedet for å holde seg konkurransedyktige.

Du velger fremtiden din når du velger et maskinlæringsverktøy. Siden alt innen kunstig intelligens utvikler seg så raskt, er det viktig å opprettholde en balanse mellom "gammel hund, gamle triks" og "bare klarte det i går."

Antallet maskinlæringsverktøy utvides; med det er kravet å evaluere dem og forstå hvordan du velger den beste.

Vi skal se på noen velkjente maskinlæringsverktøy i denne artikkelen. Denne anmeldelsen vil gå gjennom ML-biblioteker, rammeverk og plattformer.

Hermione

Det nyeste åpen kildekode-biblioteket, kalt Hermione, vil gjøre det enklere og raskere for dataforskere å sette opp bedre ordnede skript. I tillegg tilbyr Hermione klasser i datavisning, tekstvektorering, kolonnenormalisering og denormalisering og andre emner som hjelper med daglige aktiviteter. Med Hermione må du følge en prosedyre; resten vil bli håndtert av henne, akkurat som magi.

Hydra

Et åpen kildekode Python-rammeverk kalt Hydra gjør det enklere å lage kompliserte apper for forskning og andre formål. Hydra refererer til dens kapasitet til å håndtere en rekke relaterte oppgaver, omtrent som en Hydra med mange hoder. Den primære funksjonen er muligheten til å komponere en hierarkisk konfigurasjon dynamisk og overstyre den via konfigurasjonsfiler og kommandolinjen.

Dynamisk kommandolinjefanefullføring er en annen. Den kan konfigureres hierarkisk fra forskjellige kilder, og konfigurasjonen kan gis eller endres fra kommandolinjen. I tillegg kan det starte programmet for å kjøre eksternt eller lokalt og utføre en rekke oppgaver med forskjellige argumenter med en enkelt kommando.

Koalabjørner

For å øke dataforskernes produktivitet mens de jobber med enorme mengder data, integrerer Koalas-prosjektet pandas DataFrame API på toppen av Apache Spark.

Pandas er de facto-standarden (enkeltnode) Python DataFrame-implementering, mens Spark er de facto-standarden for databehandling i stor skala. Hvis du allerede er komfortabel med pandaer, kan du bruke denne pakken til å begynne å bruke Spark umiddelbart og unngå læringskurver. En enkelt kodebase er kompatibel med Spark og Pandas (testing, mindre datasett) (distribuerte datasett).

Ludwig

Ludwig er et deklarativt rammeverk for maskinlæring som tilbyr en enkel og fleksibel datadrevet konfigurasjonstilnærming for å definere maskinlæringspipelines. Linux Foundation AI & Data er vert for Ludwig, som kan brukes til ulike AI-aktiviteter.

Inn- og utgangsfunksjonene og de aktuelle datatypene er deklarert i konfigurasjonen. Brukere kan spesifisere tilleggsparametere for å forhåndsbehandle, kode og dekode funksjoner, laste inn data fra forhåndstrente modeller, bygge den interne modellarkitekturen, justere treningsparametere eller utføre hyperparameteroptimalisering.

Ludwig vil automatisk opprette en ende-til-ende maskinlæringspipeline ved å bruke konfigurasjonens eksplisitte parametere mens han går tilbake til smarte standardinnstillinger for de innstillingene som ikke er det.

MLNotify 

Med bare én importlinje kan åpen kildekode-programmet MLNotify sende deg online-, mobil- og e-postvarsler når modelltreningen er over. Det er et Python-bibliotek som kobles til velkjente ML-bibliotekers fit()-funksjon og varsler brukeren når prosedyren er fullført.

Alle dataforskere vet at det er kjedelig å vente på at treningen din skal ta slutt etter å ha trent hundrevis av modeller. Du må Alt+Tab frem og tilbake for å sjekke det av og til fordi det tar litt tid. MLNotify vil skrive ut din spesifikke sporings-URL for den når treningen starter. Du har tre alternativer for å skrive inn koden: skann QR-en, kopier URL-en eller bla til https://mlnotify.aporia.com. Utviklingen av treningen din vil etter det være synlig. Du vil motta en umiddelbar melding når treningen er over. Du kan aktivere nett-, smarttelefon- eller e-postvarsler for å bli varslet så snart treningen er over.

PyCaret

Arbeidsflyter for maskinlæring automatiseres via den åpen kildekode, Python-baserte PyCaret-modulen. Det er et kort, enkelt å forstå, Python, maskinlæringsbibliotek med lav kode. Du kan bruke mer tid på analyser og mindre tid på å utvikle ved å bruke PyCaret. Det er mange alternativer for dataforberedelse tilgjengelig. Tekniske funksjoner til skalering. Designet er PyCaret modulært. Hver modul har spesielle maskinlæringsoperasjoner.

I PyCaret er funksjoner samlinger av operasjoner som utfører visse arbeidsflytaktiviteter. De er de samme gjennom alle moduler. Det er massevis av fascinerende materiale tilgjengelig for å lære deg PyCaret. Du kan begynne ved å bruke instruksjonene våre.

Toggenerator

Traingenerator Bruk et enkelt nettgrensesnitt laget med strømbelyst for å generere unik malkode for PyTorch og sklearn. Det ideelle verktøyet for å få ditt kommende maskinlæringsprosjekt i gang! Tallrike forbehandlings-, modellkonstruksjon-, trenings- og visualiseringsalternativer er tilgjengelige med Traingenerator (ved hjelp av Tensorboard eller comet.ml). Den kan eksportere til Google Colab, Jupyter Notebook eller .py.

Turi Lag

For å legge til forslag, objektidentifikasjon, bildeklassifisering, bildelikhet eller aktivitetskategorisering i appen din, kan du være en ekspert på maskinlæring. Utvikling av tilpassede maskinlæringsmodeller er gjort mer tilgjengelig med Turi Create. Den inkluderer innebygd strømmegrafikk for å analysere dataene dine og fokuserer på oppgaver i stedet for algoritmer. Støtter massive datasett på ett enkelt system og fungerer med tekst, bilder, lyd, video og sensordata. Med dette kan modeller eksporteres til Core ML for bruk i apper for iOS, macOS, watchOS og tvOS.

AI-plattform og datasett på Google Cloud

Enhver ML-modell har det grunnleggende problemet at den ikke kan trenes uten riktig datasett. De tar mye tid og penger å lage. Datasettene kjent som Google Cloud Public Dataset velges av Google og oppdateres ofte. Formatene spenner fra bilder til lyd, video og tekst, og de er alle svært forskjellige. Informasjonen er laget for å brukes av en rekke forskere til en rekke formål.

Google tilbyr også flere praktiske tjenester som du kanskje synes er spennende:

• Vision AI (modeller for datasyn), Naturlig språkbehandlingstjenester
• En plattform for opplæring og administrering av maskinlæringsmodeller
• Programvare for talesyntese på mer enn 30 språk, etc.

Amazon Web Services

Utviklere kan få tilgang til kunstig intelligens og maskinlæringsteknologier på AWS-plattformen. Man kan velge en av de ferdigtrente AI-tjenestene for å jobbe med datasyn, språkgjenkjenning og stemmeproduksjon, utvikle anbefalingssystemer og bygge prediksjonsmodeller.

Du kan enkelt konstruere, trene og distribuere skalerbare maskinlæringsmodeller ved å bruke Amazon SageMaker, eller du kan bygge unike modeller som støtter alle de godt likte open source ML-plattformene.

Microsoft Azure

Dra-og-slipp-funksjonen i Azure Machine Learning Studio gjør det mulig for utviklere uten maskinlæringsekspertise å bruke plattformen. Uavhengig av kvaliteten på dataene, kan du raskt lage BI-apper ved å bruke denne plattformen og bygge løsninger direkte «på skyen».

Microsoft tilbyr i tillegg Cortana Intelligence, en plattform som muliggjør fullstendig administrasjon av big data og analyser og transformering av data til informativ informasjon og påfølgende handlinger.

Samlet sett kan team og store selskaper samarbeide om ML-løsninger i skyen ved hjelp av Azure. Internasjonale selskaper elsker det siden det inkluderer forskjellige verktøy for ulike bruksområder.

RapidMiner

En plattform for datavitenskap og maskinlæring kalles RapidMiner. Den tilbyr et brukervennlig grafisk brukergrensesnitt og støtter behandling av data fra ulike formater, inkludert.csv,.txt,.xls og.pdf. Tallrike bedrifter over hele verden bruker Rapid Miner på grunn av sin enkelhet og respekt for personvern.

Når du raskt skal utvikle automatiserte modeller, er dette verktøyet nyttig. Du kan bruke den til å identifisere typiske kvalitetsproblemer med korrelasjoner, manglende verdier og stabilitet og automatisk analysere data. Det er imidlertid å foretrekke å bruke alternative metoder mens man prøver å ta opp mer utfordrende forskningstemaer.

IBM Watson

Sjekk ut IBMs Watson-plattform hvis du leter etter en fullt fungerende plattform med ulike muligheter for forskningsteam og bedrifter.

Et åpen kildekode API-sett kalles Watson. Brukerne kan utvikle kognitive søkemotorer og virtuelle agenter, og de har tilgang til oppstartsverktøy og eksempelprogrammer. Watson tilbyr også et rammeverk for å bygge chatboter, som nybegynnere innen maskinlæring kan bruke for å trene botene sine raskere. Enhver utvikler kan bruke enhetene sine til å utvikle sin egen programvare i skyen, og på grunn av deres rimelige kostnader er det et utmerket alternativ for små og mellomstore organisasjoner.

Anaconda

Python og R støttes via ML-plattformen med åpen kildekode kjent som Anaconda. Ethvert støttet operativsystem for andre plattformer kan bruke det. Den gjør det mulig for programmerere å kontrollere biblioteker og miljøer og mer enn 1,500 Python- og R-datavitenskapsverktøy (inkludert Dask, NumPy og pandaer). Anaconda gir utmerket modellerings- og rapporteringsvisualiseringsfunksjoner. Dette verktøyets popularitet stammer fra dets evne til å installere flere verktøy med bare ett.

tensorflow

Googles TensorFlow er en samling gratis programvarebiblioteker for dyp læring. Maskinlæringseksperter kan bygge eksakte og funksjonsrike modeller ved å bruke TensorFlow-teknologier.

Denne programvaren effektiviserer opprettelsen og bruken av sofistikerte nevrale nettverk. TensorFlow gir Python og C/C++ APIer slik at potensialet deres kan utforskes for forskningsformål. I tillegg har bedrifter over hele verden tilgang til solide verktøy for å håndtere og behandle sine egne data i et rimelig skymiljø.

Scikit lære

Scikit-learn gjør det enklere å lage klassifisering, regresjon, dimensjonalitetsreduksjon og prediktive dataanalysealgoritmer. Sklearn er basert på Python ML utviklingsrammeverk NumPy, SciPy, pandaer og matplotlib. Både forskning og kommersiell bruk er tillatt for dette åpen kildekode-biblioteket.

Jupyter Notebook

Et kommandoskall for interaktiv databehandling er Jupyter Notebook. Sammen med Python fungerer dette verktøyet med Julia, R, Haskell og Ruby, blant andre programmeringsspråk. Det brukes ofte i maskinlæring, statistisk modellering og dataanalyse.

I hovedsak støtter Jupyter Notebook interaktive visualiseringer av datavitenskapelige initiativer. I tillegg til å lagre og dele kode, visualiseringer og kommentarer, gjør det det mulig å lage fantastiske analyserapporter.

CoLab

Colab er et verdifullt verktøy hvis du arbeider med Python. The Collaboratory, ofte kjent som Colab, lar deg skrive og kjøre Python-kode i en nettleser. Den har ingen konfigurasjonskrav, gir deg tilgang til GPU-kraft og gjør det enkelt å dele resultatene.

PyTorch

Basert på Torch, er PyTorch en åpen kildekode for dyp læringsramme som bruker Python. I likhet med NumPy utfører den tensordatabehandling med GPU-akselerasjon. I tillegg tilbyr PyTorch et betydelig API-bibliotek for utvikling av nevrale nettverksapplikasjoner.

Sammenlignet med andre maskinlæringstjenester er PyTorch unik. Den bruker ikke statiske grafer, i motsetning til TensorFlow eller Caffe2. Til sammenligning er PyTorch-grafer dynamiske og beregnes kontinuerlig. Å jobbe med dynamiske grafer gjør PyTorch enklere for noen mennesker og gjør at selv nybegynnere kan inkludere dyp læring i prosjektene sine.

Keras

Det mest populære rammeverket for dyp læring blant vellykkede Kaggle-team er Keras. Et av de beste verktøyene for enkeltpersoner som begynner en karriere som maskinlæringsprofesjonell er dette. Det nevrale nettverks-APIet kalt Keras gir et dypt læringsbibliotek for Python. Keras-biblioteket er betydelig enklere å forstå enn andre biblioteker. I tillegg er Keras mer høyt nivå, noe som gjør det enklere å forstå det bredere bildet. Den kan også brukes med kjente Python-rammeverk som TensorFlow, CNTK eller Theano.

Kniv

Knime er pålagt å lage rapporter og jobbe med dataanalyse. Gjennom sin modulære datapipelining-design inkorporerer dette maskinlæringsverktøyet med åpen kildekode en rekke maskinlærings- og datautvinningskomponenter. Denne programvaren gir god støtte og hyppige utgivelser.

Dette verktøyets evne til å inkorporere kode fra andre programmeringsspråk, inkludert C, C++, R, Python, Java og JavaScript, er en av dets viktige funksjoner. Det kan raskt adopteres av en gruppe programmerere med forskjellig bakgrunn.

kilder:

• 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/

<!–

->