Najlepsze narzędzia do uproszczenia i standaryzacji uczenia maszynowego

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe to dwaj liderzy innowacji, ponieważ świat czerpie korzyści z przyciągania technologii do sektorów na całym świecie. Wybór, którego narzędzia użyć, może być trudny, ponieważ tak wiele z nich zyskało popularność na rynku, aby pozostać konkurencyjnymi.

Wybierając narzędzie do uczenia maszynowego, wybierasz swoją przyszłość. Ponieważ wszystko w dziedzinie sztucznej inteligencji rozwija się tak szybko, niezwykle ważne jest zachowanie równowagi między „starym psem, starymi sztuczkami” a „dopiero wczoraj”.

Rośnie liczba narzędzi do uczenia maszynowego; z tym wymaganiem jest ich ocena i zrozumienie, jak wybrać najlepszy.

W tym artykule przyjrzymy się dobrze znanym narzędziom do uczenia maszynowego. Ta recenzja przejdzie przez biblioteki, frameworki i platformy ML.

Hermiona

Najnowsza biblioteka typu open source o nazwie Hermiona ułatwi i przyspieszy analitykom danych tworzenie lepiej uporządkowanych skryptów. Ponadto Hermiona oferuje zajęcia z widoku danych, wektorowania tekstu, normalizacji i denormalizacji kolumn oraz inne tematy, które pomagają w codziennych czynnościach. W przypadku Hermiony musisz postępować zgodnie z procedurą; resztą zajmie się ona, jak za dotknięciem czarodziejskiej różdżki.

Hydra

Platforma Python typu open source o nazwie Hydra ułatwia tworzenie skomplikowanych aplikacji do celów badawczych i innych. Hydra odnosi się do jej zdolności do zarządzania wieloma powiązanymi zadaniami, podobnie jak Hydra z wieloma głowami. Podstawową funkcją jest możliwość dynamicznego tworzenia hierarchicznej konfiguracji i zastępowania jej za pomocą plików konfiguracyjnych i wiersza poleceń.

Dynamiczne uzupełnianie kart wiersza poleceń to co innego. Można go konfigurować hierarchicznie z różnych źródeł, a konfigurację można podawać lub zmieniać z wiersza poleceń. Dodatkowo może uruchamiać program zdalnie lub lokalnie i wykonywać wiele zadań z różnymi argumentami za pomocą jednego polecenia.

Koale

Aby zwiększyć produktywność analityków danych podczas pracy z ogromnymi ilościami danych, projekt Koalas integruje API pandas DataFrame na szczycie Apache Spark.

Pandas jest de facto standardową (jednowęzłową) implementacją Python DataFrame, podczas gdy Spark jest de facto standardem przetwarzania danych na dużą skalę. Jeśli już znasz się na pandach, możesz użyć tego pakietu, aby natychmiast rozpocząć korzystanie ze Sparka i uniknąć krzywych uczenia się. Pojedyncza baza kodu jest kompatybilna z Spark i Pandas (testowanie, mniejsze zestawy danych) (rozproszone zestawy danych).

Ludwig

Ludwig to deklaratywna struktura uczenia maszynowego, która oferuje proste i elastyczne podejście do konfiguracji opartej na danych do definiowania potoków uczenia maszynowego. Linux Foundation AI & Data hostuje Ludwig, którego można używać do różnych działań AI.

Funkcje wejścia i wyjścia oraz odpowiednie typy danych są zadeklarowane w konfiguracji. Użytkownicy mogą określać dodatkowe parametry do wstępnego przetwarzania, kodowania i dekodowania funkcji, ładowania danych z wstępnie wytrenowanych modeli, budowania architektury modelu wewnętrznego, dostosowywania parametrów uczenia lub przeprowadzania optymalizacji hiperparametrów.

Ludwig automatycznie utworzy kompleksowy potok uczenia maszynowego przy użyciu jawnych parametrów konfiguracji, przywracając inteligentne ustawienia domyślne dla tych ustawień, które nie są.

MLPowiadom 

Za pomocą tylko jednego wiersza importu program typu open source MLNotify może wysyłać powiadomienia online, na urządzenia mobilne i e-maile po zakończeniu szkolenia modeli. Jest to biblioteka Pythona, która dołącza się do dobrze znanej funkcji fit() bibliotek ML i ostrzega użytkownika, gdy procedura się zakończy.

Każdy analityk danych wie, że czekanie na zakończenie szkolenia jest uciążliwe po wytrenowaniu setek modeli. Musisz od czasu do czasu sprawdzać Alt + Tab tam iz powrotem, ponieważ zajmuje to trochę czasu. MLNotify wydrukuje dla niego określony link monitorujący po rozpoczęciu szkolenia. Masz trzy możliwości wprowadzenia kodu: zeskanuj kod QR, skopiuj adres URL lub przejdź do https://mlnotify.aporia.com. Rozwój Twojego treningu będzie po tym widoczny. Otrzymasz natychmiastowe powiadomienie o zakończeniu szkolenia. Możesz włączyć powiadomienia online, na smartfonie lub e-mailem, aby otrzymywać powiadomienia, gdy tylko trening się skończy.

PyCaret

Przepływy pracy dla uczenia maszynowego są zautomatyzowane za pośrednictwem modułu PyCaret opartego na języku Python i o otwartym kodzie źródłowym. Jest to krótka, prosta do zrozumienia biblioteka uczenia maszynowego w języku Python z małą ilością kodu. Możesz poświęcić więcej czasu na analizę, a mniej na rozwój, używając PyCaret. Dostępnych jest wiele opcji przygotowania danych. Funkcje inżynieryjne do skalowania. Z założenia PyCaret jest modułowy. Każdy moduł ma określone operacje uczenia maszynowego.

W PyCaret funkcje są zbiorami operacji, które wykonują określone działania związane z przepływem pracy. Są one takie same we wszystkich modułach. Dostępnych jest mnóstwo fascynujących materiałów do nauki PyCaret. Możesz zacząć od skorzystania z naszych instrukcji.

Generator pociągów

Traingenerator Użyj prostego internetowego interfejsu użytkownika utworzonego za pomocą streamlit, aby wygenerować unikalny kod szablonu dla PyTorch i sklearn. Idealne narzędzie do rozpoczęcia nadchodzącego projektu uczenia maszynowego! Liczne opcje wstępnego przetwarzania, budowy modeli, uczenia i wizualizacji są dostępne w Traingenerator (przy użyciu Tensorboard lub comet.ml). Może eksportować do Google Colab, Jupyter Notebook lub .py.

Turi Utwórz

Aby dodać sugestie, identyfikację obiektów, klasyfikację obrazów, podobieństwo obrazów lub kategoryzację działań do swojej aplikacji, możesz być ekspertem w dziedzinie uczenia maszynowego. Tworzenie niestandardowych modeli uczenia maszynowego jest bardziej dostępne dzięki Turi Create. Zawiera wbudowaną grafikę strumieniową do analizy danych i skupia się na zadaniach, a nie na algorytmach. Obsługuje ogromne zestawy danych w jednym systemie i współpracuje z tekstem, zdjęciami, dźwiękiem, wideo i danymi z czujników. Dzięki temu modele mogą być eksportowane do Core ML do użytku w aplikacjach na iOS, macOS, watchOS i tvOS.

Platforma sztucznej inteligencji i zbiory danych w Google Cloud

Każdy model ML ma fundamentalny problem polegający na tym, że nie można go trenować bez odpowiedniego zestawu danych. Ich zrobienie zajmuje dużo czasu i pieniędzy. Zbiory danych znane jako publiczne zbiory danych Google Cloud są wybierane przez Google i często aktualizowane. Formaty obejmują zdjęcia, audio, wideo i tekst, a wszystkie są bardzo zróżnicowane. Informacje są przeznaczone do wykorzystania przez różnych badaczy do różnych celów.

Google zapewnia również dodatkowe praktyczne usługi, które mogą Cię zainteresować:

• Vision AI (modele widzenia komputerowego), usługi przetwarzania języka naturalnego
• Platforma do trenowania i administrowania modelami uczenia maszynowego
• Oprogramowanie do syntezy mowy w ponad 30 językach itp.

Amazon Web Services

Programiści mogą uzyskać dostęp do technologii sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego na platformie AWS. Można wybrać jedną z wstępnie wyszkolonych usług sztucznej inteligencji do pracy z wizją komputerową, rozpoznawaniem języka i produkcją głosu, opracowywania systemów rekomendacji i budowania modeli predykcyjnych.

Możesz łatwo konstruować, trenować i wdrażać skalowalne modele uczenia maszynowego za pomocą Amazon SageMaker lub możesz tworzyć unikalne modele, które obsługują wszystkie popularne platformy ML typu open source.

Azure firmy Microsoft

Funkcja przeciągania i upuszczania w Azure Machine Learning Studio umożliwia programistom bez wiedzy na temat uczenia maszynowego korzystanie z platformy. Niezależnie od jakości danych możesz szybko tworzyć aplikacje BI za pomocą tej platformy i budować rozwiązania bezpośrednio „w chmurze”.

Microsoft dodatkowo udostępnia Cortana Intelligence, platformę umożliwiającą pełne zarządzanie dużymi danymi i analizami oraz przekształcanie danych w informacje informacyjne i późniejsze działania.

Ogólnie rzecz biorąc, zespoły i duże firmy mogą współpracować nad rozwiązaniami uczenia maszynowego w chmurze przy użyciu platformy Azure. Międzynarodowe korporacje go uwielbiają, ponieważ zawiera różne narzędzia do różnych zastosowań.

RapidMiner

Platforma do nauki o danych i uczenia maszynowego nosi nazwę RapidMiner. Oferuje łatwy w użyciu graficzny interfejs użytkownika i obsługuje przetwarzanie danych z różnych formatów, w tym .csv, .txt, .xls i .pdf. Wiele firm na całym świecie korzysta z Rapid Miner ze względu na jego prostotę i poszanowanie prywatności.

Gdy potrzebujesz szybko opracować zautomatyzowane modele, to narzędzie jest przydatne. Można go używać do identyfikowania typowych problemów z jakością z korelacjami, brakami danych i stabilnością oraz do automatycznego analizowania danych. Jednak lepiej jest stosować metody alternatywne, próbując zająć się trudniejszymi tematami badawczymi.

IBM Watson

Sprawdź platformę IBM Watson, jeśli szukasz w pełni działającej platformy z różnymi możliwościami dla zespołów badawczych i firm.

Zestaw API typu open source nosi nazwę Watson. Jego użytkownicy mogą tworzyć kognitywne wyszukiwarki i wirtualnych agentów oraz mają dostęp do narzędzi startowych i przykładowych programów. Watson oferuje również platformę do budowania chatbotów, którą nowicjusze w dziedzinie uczenia maszynowego mogą wykorzystać do szybszego szkolenia swoich botów. Każdy programista może używać swoich urządzeń do tworzenia własnego oprogramowania w chmurze, a ze względu na przystępne koszty jest to doskonała opcja dla małych i średnich organizacji.

anakonda

Python i R są obsługiwane przez platformę ML typu open source, znaną jako Anaconda. Każdy obsługiwany system operacyjny dla innych platform może z niego korzystać. Umożliwia programistom kontrolowanie bibliotek i środowisk oraz ponad 1,500 narzędzi do nauki danych Python i R (w tym Dask, NumPy i pandas). Anaconda zapewnia doskonałe możliwości modelowania i wizualizacji raportów. Popularność tego narzędzia wynika z jego możliwości instalowania wielu narzędzi za pomocą tylko jednego.

TensorFlow

TensorFlow firmy Google to zbiór bezpłatnych bibliotek oprogramowania do głębokiego uczenia. Eksperci od uczenia maszynowego mogą tworzyć dokładne i bogate w funkcje modele przy użyciu technologii TensorFlow.

To oprogramowanie usprawnia tworzenie i wykorzystywanie zaawansowanych sieci neuronowych. TensorFlow udostępnia interfejsy API Pythona i C/C++, dzięki czemu można zbadać ich potencjał do celów badawczych. Dodatkowo firmy na całym świecie mają dostęp do solidnych narzędzi do obsługi i przetwarzania własnych danych w przystępnym cenowo środowisku chmurowym.

Nauka scikitu

Scikit-learn ułatwia tworzenie algorytmów klasyfikacji, regresji, redukcji wymiarowości i predykcyjnej analizy danych. Sklearn jest oparty na platformach programistycznych Python ML NumPy, SciPy, pandas i matplotlib. Ta biblioteka typu open source jest dozwolona zarówno w celach badawczych, jak i komercyjnych.

Notebook Jupyter

Powłoką poleceń do obliczeń interaktywnych jest Jupyter Notebook. Wraz z Pythonem narzędzie to współpracuje między innymi z Julia, R, Haskell i Ruby. Jest często stosowany w uczeniu maszynowym, modelowaniu statystycznym i analizie danych.

Zasadniczo Jupyter Notebook obsługuje interaktywne wizualizacje inicjatyw związanych z nauką o danych. Oprócz przechowywania i udostępniania kodu, wizualizacji i komentarzy umożliwia tworzenie oszałamiających raportów analitycznych.

Colab

Colab jest cennym narzędziem, jeśli masz do czynienia z Pythonem. Collaboratory, często znane jako Colab, umożliwia pisanie i uruchamianie kodu Pythona w przeglądarce internetowej. Nie ma wymagań konfiguracyjnych, oferuje dostęp do mocy GPU i ułatwia udostępnianie wyników.

PyTorch

Oparty na Torch, PyTorch to platforma głębokiego uczenia typu open source, która wykorzystuje Python. Podobnie jak NumPy, wykonuje obliczenia tensorowe z akceleracją GPU. Dodatkowo PyTorch zapewnia pokaźną bibliotekę API do tworzenia aplikacji sieci neuronowych.

W porównaniu z innymi usługami uczenia maszynowego, PyTorch jest wyjątkowy. Nie wykorzystuje statycznych wykresów, w przeciwieństwie do TensorFlow czy Caffe2. Dla porównania, wykresy PyTorch są dynamiczne i stale obliczane. Praca z dynamicznymi wykresami sprawia, że ​​PyTorch jest łatwiejszy dla niektórych osób i umożliwia nawet początkującym uwzględnienie głębokiego uczenia się w swoich projektach.

Keras

Najpopularniejszym frameworkiem do głębokiego uczenia się wśród odnoszących sukcesy zespołów Kaggle jest Keras. To jedno z najlepszych narzędzi dla osób rozpoczynających karierę jako specjalista od uczenia maszynowego. Interfejs API sieci neuronowej o nazwie Keras udostępnia bibliotekę głębokiego uczenia dla języka Python. Biblioteka Keras jest znacznie łatwiejsza do zrozumienia niż inne biblioteki. Ponadto Keras jest na wyższym poziomie, co ułatwia zrozumienie szerszego obrazu. Może być również używany z dobrze znanymi frameworkami Pythona, takimi jak TensorFlow, CNTK lub Theano.

Knime

Knime jest wymagany do tworzenia raportów i pracy z analizą danych. Dzięki modułowej konstrukcji potoków danych to narzędzie do uczenia maszynowego o otwartym kodzie źródłowym obejmuje różnorodne komponenty uczenia maszynowego i eksploracji danych. To oprogramowanie zapewnia dobre wsparcie i częste wydania.

Jedną z jego znaczących cech jest zdolność tego narzędzia do włączania kodu z innych języków programowania, w tym C, C++, R, Python, Java i JavaScript. Może być szybko zaadaptowany przez grupę programistów z różnych środowisk.

Źródła:

• 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/

<!–

->