Principais ferramentas para simplificação e padronização de aprendizado de máquina

A inteligência artificial e a aprendizagem automática são dois líderes inovadores, à medida que o mundo beneficia da atração da tecnologia para setores a nível global. Escolher qual ferramenta usar pode ser difícil porque muitas ganharam popularidade no mercado para se manterem competitivas.

Você escolhe seu futuro ao selecionar uma ferramenta de aprendizado de máquina. Como tudo no campo da inteligência artificial se desenvolve tão rapidamente, é fundamental manter um equilíbrio entre “cachorro velho, truques antigos” e “simplesmente consegui ontem”.

O número de ferramentas de aprendizado de máquina está aumentando; com ele, a exigência é avaliá-los e saber como selecionar o melhor.

Veremos algumas ferramentas de aprendizado de máquina conhecidas neste artigo. Esta revisão passará por bibliotecas, estruturas e plataformas de ML.

Hermione

A mais nova biblioteca de código aberto, chamada Hermione, tornará mais fácil e rápido para os cientistas de dados configurar scripts mais bem ordenados. Além disso, Hermione oferece aulas de visualização de dados, vetorização de texto, normalização e desnormalização de colunas e outros tópicos que auxiliam nas atividades do dia a dia. Com Hermione, você deve seguir um procedimento; o resto será feito por ela, como num passe de mágica.

Hydra

Uma estrutura Python de código aberto chamada Hydra facilita a criação de aplicativos complicados para pesquisa e outros fins. Hydra refere-se à sua capacidade de gerenciar inúmeras tarefas relacionadas, como uma Hydra com muitas cabeças. A função principal é a capacidade de compor uma configuração hierárquica dinamicamente e substituí-la por meio de arquivos de configuração e da linha de comando.

A conclusão dinâmica da guia da linha de comando é outra. Ele pode ser configurado hierarquicamente a partir de várias fontes e a configuração pode ser fornecida ou alterada na linha de comando. Além disso, ele pode iniciar seu programa para ser executado remotamente ou localmente e executar inúmeras tarefas com vários argumentos com um único comando.

Coalas

Para aumentar a produtividade dos cientistas de dados enquanto trabalham com grandes quantidades de dados, o projeto Koalas integra a API DataFrame do pandas no Apache Spark.

Pandas é o padrão de fato (nó único) de implementação do Python DataFrame, enquanto Spark é o padrão de fato para processamento de dados em grande escala. Se você já está confortável com pandas, você pode usar este pacote para começar a usar o Spark imediatamente e evitar curvas de aprendizado. Uma única base de código é compatível com Spark e Pandas (testes, conjuntos de dados menores) (conjuntos de dados distribuídos).

Ludwig

Ludwig é uma estrutura declarativa de aprendizado de máquina que oferece uma abordagem de configuração simples e flexível baseada em dados para definir pipelines de aprendizado de máquina. A Linux Foundation AI & Data hospeda Ludwig, que pode ser usado para várias atividades de IA.

Os recursos de entrada e saída e os tipos de dados apropriados são declarados na configuração. Os usuários podem especificar parâmetros adicionais para pré-processar, codificar e decodificar recursos, carregar dados de modelos pré-treinados, construir a arquitetura do modelo interno, ajustar parâmetros de treinamento ou realizar otimização de hiperparâmetros.

Ludwig criará automaticamente um pipeline de aprendizado de máquina ponta a ponta usando os parâmetros explícitos da configuração enquanto reverte para padrões inteligentes para as configurações que não o são.

MLNotify 

Com apenas uma linha de importação, o programa de código aberto MLNotify pode enviar notificações online, móveis e por e-mail quando o treinamento do modelo terminar. É uma biblioteca Python que se anexa à função fit() de bibliotecas de ML conhecidas e alerta o usuário quando o procedimento é concluído.

Todo cientista de dados sabe que esperar o término do treinamento é entediante depois de treinar centenas de modelos. Você precisa Alt + Tab para frente e para trás para verificá-lo ocasionalmente porque leva algum tempo. O MLNotify imprimirá seu URL de rastreamento específico assim que o treinamento começar. Você tem três opções para inserir o código: digitalizar o QR, copiar a URL ou navegar até https://mlnotify.aporia.com. O desenvolvimento do seu treinamento ficará depois disso visível. Você receberá uma notificação imediata quando o treinamento terminar. Você pode ativar notificações on-line, no smartphone ou por e-mail para ser alertado assim que o treino terminar.

PyCaretName

Os fluxos de trabalho para aprendizado de máquina são automatizados por meio do módulo PyCaret de código aberto baseado em Python. É uma biblioteca de aprendizado de máquina Python curta e simples de entender. Você pode gastar mais tempo analisando e menos tempo desenvolvendo usando PyCaret. Existem inúmeras opções de preparação de dados disponíveis. Recursos de engenharia para dimensionamento. Por design, o PyCaret é modular. Cada módulo possui operações específicas de aprendizado de máquina.

No PyCaret, funções são coleções de operações que realizam determinadas atividades de fluxo de trabalho. Eles são iguais em todos os módulos. Há uma tonelada de material fascinante disponível para ensinar PyCaret. Você pode começar usando nossas instruções.

Gerador de trem

Traingenerator Use uma interface da web simples criada com streamlit para gerar código de modelo exclusivo para PyTorch e sklearn. A ferramenta ideal para lançar seu próximo projeto de aprendizado de máquina! Numerosas opções de pré-processamento, construção de modelo, treinamento e visualização estão disponíveis com Traingenerator (usando Tensorboard ou comet.ml). Ele pode exportar para Google Colab, Jupyter Notebook ou .py.

Turi Criar

Para adicionar sugestões, identificação de objetos, classificação de imagens, similaridade de imagens ou categorização de atividades ao seu aplicativo, você pode ser um especialista em aprendizado de máquina. O desenvolvimento de modelo de aprendizado de máquina personalizado fica mais acessível com o Turi Create. Inclui gráficos de streaming integrados para analisar seus dados e se concentra em tarefas em vez de algoritmos. Suporta conjuntos de dados massivos em um único sistema e funciona com texto, fotos, áudio, vídeo e dados de sensores. Com isso, os modelos podem ser exportados para Core ML para uso em aplicativos para iOS, macOS, watchOS e tvOS.

AI Platform e conjuntos de dados no Google Cloud

Qualquer modelo de ML tem a questão fundamental de não poder ser treinado sem o conjunto de dados adequado. Eles levam muito tempo e dinheiro para serem feitos. Os conjuntos de dados conhecidos como conjuntos de dados públicos do Google Cloud são selecionados pelo Google e atualizados com frequência. Os formatos variam de fotos a áudio, vídeo e texto, e são todos altamente diversos. As informações são projetadas para serem usadas por diversos pesquisadores para diversos fins.

O Google também oferece serviços práticos adicionais que você pode achar intrigantes:

• Vision AI (modelos para visão computacional), serviços de processamento de linguagem natural
• Uma plataforma para treinar e administrar modelos de aprendizado de máquina
• Software de síntese de fala em mais de 30 idiomas, etc.

Amazon Web Services

Os desenvolvedores podem acessar tecnologias de inteligência artificial e aprendizado de máquina na plataforma AWS. Pode-se selecionar um dos serviços de IA pré-treinados para trabalhar com visão computacional, reconhecimento de linguagem e produção de voz, desenvolver sistemas de recomendação e construir modelos de previsão.

Você pode construir, treinar e implantar facilmente modelos escaláveis ​​de machine learning usando o Amazon SageMaker ou pode criar modelos exclusivos que ofereçam suporte a todas as plataformas de ML de código aberto populares.

e Microsoft Azure

A capacidade de arrastar e soltar no Azure Machine Learning Studio permite que desenvolvedores sem experiência em aprendizado de máquina usem a plataforma. Independentemente da qualidade dos dados, você pode criar rapidamente aplicativos de BI usando esta plataforma e construir soluções diretamente “na nuvem”.

A Microsoft também fornece Cortana Intelligence, uma plataforma que permite o gerenciamento completo de big data e análises e a transformação de dados em informações informativas e ações subsequentes.

No geral, equipes e grandes empresas podem colaborar em soluções de ML na nuvem usando o Azure. As empresas internacionais adoram-no porque inclui várias ferramentas para diversos usos.

RapidMiner

Uma plataforma para ciência de dados e aprendizado de máquina é chamada RapidMiner. Ele oferece uma interface gráfica de usuário fácil de usar e suporta o processamento de dados de vários formatos, incluindo.csv,.txt,.xls e.pdf. Numerosas empresas em todo o mundo utilizam o Rapid Miner devido à sua simplicidade e respeito pela privacidade.

Quando você precisa desenvolver modelos automatizados rapidamente, esta ferramenta é útil. Você pode usá-lo para identificar problemas típicos de qualidade com correlações, valores ausentes e estabilidade e analisar dados automaticamente. No entanto, é preferível utilizar métodos alternativos ao tentar abordar temas de investigação mais desafiantes.

IBM Watson

Confira a plataforma Watson da IBM se você estiver procurando uma plataforma totalmente funcional com vários recursos para equipes de pesquisa e empresas.

Um conjunto de API de código aberto é chamado Watson. Seus usuários podem desenvolver mecanismos de busca cognitivos e agentes virtuais, além de terem acesso a ferramentas de inicialização e programas de exemplo. O Watson também oferece uma estrutura para a construção de chatbots, que os novatos em aprendizado de máquina podem utilizar para treinar seus bots mais rapidamente. Qualquer desenvolvedor pode usar seus dispositivos para desenvolver seu próprio software na nuvem e, por seus custos acessíveis, é uma excelente opção para organizações de pequeno e médio porte.

Jibóia

Python e R são suportados pela plataforma de ML de código aberto conhecida como Anaconda. Qualquer sistema operacional compatível com outras plataformas pode usá-lo. Ele permite que os programadores controlem bibliotecas e ambientes e mais de 1,500 ferramentas de ciência de dados Python e R (incluindo Dask, NumPy e pandas). Anaconda oferece excelentes recursos de modelagem e visualização de relatórios. A popularidade desta ferramenta decorre de sua capacidade de instalar várias ferramentas com apenas uma.

TensorFlow

O TensorFlow do Google é uma coleção de bibliotecas gratuitas de software de aprendizado profundo. Especialistas em aprendizado de máquina podem criar modelos exatos e ricos em recursos usando tecnologias TensorFlow.

Este software agiliza a criação e o uso de redes neurais sofisticadas. O TensorFlow fornece APIs Python e C/C++ para que seu potencial possa ser explorado para fins de pesquisa. Além disso, as empresas em todo o mundo têm acesso a ferramentas sólidas para manusear e processar os seus próprios dados num ambiente de nuvem acessível.

Scikit-learn

O Scikit-learn facilita a criação de algoritmos de classificação, regressão, redução de dimensionalidade e análise preditiva de dados. Sklearn é baseado nas estruturas de desenvolvimento Python ML NumPy, SciPy, pandas e matplotlib. Tanto a pesquisa quanto o uso comercial são permitidos para esta biblioteca de código aberto.

Caderno Jupyter

Um shell de comando para computação interativa é o Jupyter Notebook. Junto com Python, esta ferramenta funciona com Julia, R, Haskell e Ruby, entre outras linguagens de programação. É frequentemente empregado em aprendizado de máquina, modelagem estatística e análise de dados.

Em essência, o Jupyter Notebook oferece suporte a visualizações interativas de iniciativas de ciência de dados. Além de armazenar e compartilhar códigos, visualizações e comentários, permite a criação de relatórios analíticos impressionantes.

Colab

Colab é uma ferramenta valiosa se você lida com Python. O Collaboratory, também conhecido como Colab, permite escrever e executar código Python em um navegador da web. Não possui requisitos de configuração, oferece acesso ao poder da GPU e simplifica o compartilhamento dos resultados.

PyTorch

Baseado no Torch, PyTorch é uma estrutura de aprendizado profundo de código aberto que usa Python. Assim como o NumPy, ele executa computação tensorial com aceleração de GPU. Além disso, PyTorch fornece uma biblioteca API considerável para o desenvolvimento de aplicativos de rede neural.

Comparado a outros serviços de aprendizado de máquina, o PyTorch é único. Não emprega gráficos estáticos, ao contrário do TensorFlow ou Caffe2. Em comparação, os gráficos PyTorch são dinâmicos e calculados continuamente. Trabalhar com gráficos dinâmicos torna o PyTorch mais fácil para algumas pessoas e permite que até mesmo iniciantes incluam aprendizado profundo em seus projetos.

Keras

A estrutura de aprendizagem profunda mais popular entre as equipes Kaggle de sucesso é Keras. Uma das melhores ferramentas para quem está iniciando uma carreira como profissional de aprendizado de máquina é esta. A API de rede neural chamada Keras fornece uma biblioteca de aprendizado profundo para Python. A biblioteca Keras é significativamente mais simples de entender do que outras bibliotecas. Além disso, Keras é de nível mais alto, tornando mais simples a compreensão do quadro mais amplo. Também pode ser usado com estruturas Python conhecidas como TensorFlow, CNTK ou Theano.

Knime

Knime é obrigado a criar relatórios e trabalhar com análise de dados. Por meio de seu design modular de pipeline de dados, esta ferramenta de aprendizado de máquina de código aberto incorpora uma variedade de componentes de aprendizado de máquina e mineração de dados. Este software oferece bom suporte e lançamentos frequentes.

A capacidade desta ferramenta de incorporar código de outras linguagens de programação, incluindo C, C++, R, Python, Java e JavaScript, é um de seus recursos significativos. Pode ser rapidamente adotado por um grupo de programadores com experiências diversas.

Fontes:

• 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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