Toppverktyg för förenkling och standardisering av maskininlärning

Artificiell intelligens och maskininlärning är två innovativa ledare eftersom världen drar nytta av teknikens dragning till sektorer globalt. Att välja vilket verktyg som ska användas kan vara svårt eftersom så många har vunnit popularitet på marknaden för att förbli konkurrenskraftiga.

Du väljer din framtid när du väljer ett maskininlärningsverktyg. Eftersom allt inom området artificiell intelligens utvecklas så snabbt, är det viktigt att upprätthålla en balans mellan "gammal hund, gamla tricks" och "bara klarade det igår."

Antalet verktyg för maskininlärning ökar; med det är kravet att utvärdera dem och förstå hur man väljer den bästa.

Vi kommer att titta på några välkända verktyg för maskininlärning i den här artikeln. Den här recensionen kommer att gå igenom ML-bibliotek, ramverk och plattformar.

hermione

Det senaste biblioteket med öppen källkod, Hermione, kommer att göra det enklare och snabbare för datavetare att sätta upp bättre ordnade skript. Dessutom erbjuder Hermione klasser i datavy, textvektorering, kolumnnormalisering och denormalisering och andra ämnen som hjälper till med dagliga aktiviteter. Med Hermione måste du följa en procedur; resten kommer att skötas av henne, precis som magi.

hydra

Ett Python-ramverk med öppen källkod som heter Hydra gör det lättare att skapa komplicerade appar för forskning och andra ändamål. Hydra hänvisar till dess förmåga att hantera många relaterade uppgifter, ungefär som en Hydra med många huvuden. Den primära funktionen är förmågan att skapa en hierarkisk konfiguration dynamiskt och åsidosätta den via konfigurationsfiler och kommandoraden.

Dynamisk kommandoradsflik är en annan. Den kan konfigureras hierarkiskt från olika källor, och konfigurationen kan ges eller ändras från kommandoraden. Dessutom kan det starta ditt program för att köras på distans eller lokalt och utföra många uppgifter med olika argument med ett enda kommando.

koalas

För att öka dataforskarnas produktivitet samtidigt som de arbetar med enorma mängder data, integrerar Koalas-projektet pandas DataFrame API ovanpå Apache Spark.

Pandas är de facto-standarden (enkelnod) Python DataFrame-implementeringen, medan Spark är de facto-standarden för storskalig databehandling. Om du redan är bekväm med pandor kan du använda detta paket för att börja använda Spark omedelbart och undvika inlärningskurvor. En enda kodbas är kompatibel med Spark och Pandas (testning, mindre datauppsättningar) (distribuerade datauppsättningar).

Ludwig

Ludwig är ett deklarativt ramverk för maskininlärning som erbjuder en enkel och flexibel datadriven konfigurationsmetod för att definiera pipelines för maskininlärning. Linux Foundation AI & Data är värd för Ludwig, som kan användas för olika AI-aktiviteter.

In- och utdatafunktionerna och lämpliga datatyper deklareras i konfigurationen. Användare kan specificera ytterligare parametrar för att förbehandla, koda och avkoda funktioner, ladda data från förtränade modeller, bygga den interna modellarkitekturen, justera träningsparametrar eller utföra hyperparameteroptimering.

Ludwig kommer automatiskt att skapa en end-to-end maskininlärningspipeline med hjälp av konfigurationens explicita parametrar samtidigt som han återgår till smarta standardinställningar för de inställningar som inte är det.

MLNotify 

Med bara en importrad kan open source-programmet MLNotify skicka dig online-, mobil- och e-postmeddelanden när modellutbildningen är över. Det är ett Python-bibliotek som kopplar till välkända ML-biblioteks fit()-funktion och varnar användaren när proceduren är klar.

Varje dataforskare vet att det är tråkigt att vänta på att din träning ska ta slut efter att ha tränat hundratals modeller. Du behöver Alt+Tabb fram och tillbaka för att kontrollera det ibland eftersom det tar lite tid. MLNotify kommer att skriva ut din specifika spårnings-URL för den när träningen startar. Du har tre alternativ för att ange koden: skanna QR:en, kopiera URL:en eller bläddra till https://mlnotify.aporia.com. Utvecklingen av din träning kommer därefter att synas. Du kommer att få ett omedelbart meddelande när träningen är över. Du kan aktivera online-, smartphone- eller e-postaviseringar för att få en varning så snart ditt träningspass är över.

PyCaret

Arbetsflöden för maskininlärning automatiseras via den Python-baserade PyCaret-modulen med öppen källkod. Det är ett kort, lättförståeligt Python-bibliotek för maskininlärning med låg kod. Du kan lägga mer tid på analys och mindre tid på att utveckla med PyCaret. Det finns många databeredningsalternativ tillgängliga. Tekniska funktioner till skalning. PyCaret är designmässigt modulärt. Varje modul har särskilda maskininlärningsoperationer.

I PyCaret är funktioner samlingar av operationer som utför vissa arbetsflödesaktiviteter. De är desamma i alla moduler. Det finns massor av fascinerande material tillgängligt för att lära dig PyCaret. Du kan börja med att använda våra instruktioner.

Tåggenerator

Traingenerator Använd ett enkelt webbgränssnitt skapat med streamlit för att generera unik mallkod för PyTorch och sklearn. Det perfekta verktyget för att få igång ditt kommande maskininlärningsprojekt! Många förbearbetnings-, modellkonstruktions-, utbildnings- och visualiseringsalternativ är tillgängliga med Traingenerator (med Tensorboard eller comet.ml). Det kan exporteras till Google Colab, Jupyter Notebook eller .py.

Turi Skapa

För att lägga till förslag, objektidentifiering, bildklassificering, bildlikhet eller aktivitetskategorisering till din app kan du vara expert på maskininlärning. Utveckling av anpassade maskininlärningsmodeller görs mer tillgänglig med Turi Create. Den innehåller inbyggd strömmande grafik för att analysera din data och fokuserar på uppgifter snarare än algoritmer. Stöder massiva datamängder på ett enda system och fungerar med text, foton, ljud, video och sensordata. Med detta kan modeller exporteras till Core ML för användning i appar för iOS, macOS, watchOS och tvOS.

AI-plattform och datamängder på Google Cloud

Alla ML-modeller har den grundläggande frågan att den inte kan tränas utan rätt datauppsättning. De tar mycket tid och pengar att göra. Datauppsättningarna som kallas Google Cloud Public Dataset väljs av Google och uppdateras ofta. Formaten sträcker sig från foton till ljud, video och text, och de är alla mycket olika. Informationen är utformad för att användas av en mängd olika forskare för en mängd olika ändamål.

Google tillhandahåller även ytterligare praktiska tjänster som du kan tycka är spännande:

• Vision AI (modeller för datorseende), Naturliga språkbehandlingstjänster
• En plattform för utbildning och administrering av maskininlärningsmodeller
• Programvara för talsyntes på mer än 30 språk, etc.

Amazon Web Services

Utvecklare kan få tillgång till artificiell intelligens och maskininlärningsteknik på AWS-plattformen. Man kan välja en av de förutbildade AI-tjänsterna för att arbeta med datorseende, språkigenkänning och röstproduktion, utveckla rekommendationssystem och bygga prediktionsmodeller.

Du kan enkelt konstruera, träna och distribuera skalbara maskininlärningsmodeller med Amazon SageMaker, eller så kan du bygga unika modeller som stöder alla omtyckta ML-plattformar med öppen källkod.

Microsoft Azure

Dra-och-släpp-kapacitet i Azure Machine Learning Studio gör att utvecklare utan maskininlärningsexpertis kan använda plattformen. Oavsett kvaliteten på datan kan du snabbt skapa BI-appar med den här plattformen och bygga lösningar direkt "i molnet".

Microsoft tillhandahåller dessutom Cortana Intelligence, en plattform som möjliggör fullständig hantering av big data och analyser och omvandling av data till informativ information och efterföljande åtgärder.

Sammantaget kan team och stora företag samarbeta om ML-lösningar i molnet med Azure. Internationella företag älskar det eftersom det innehåller olika verktyg för olika användningsområden.

RapidMiner

En plattform för datavetenskap och maskininlärning kallas RapidMiner. Den erbjuder ett lättanvänt grafiskt användargränssnitt och stöder bearbetning av data från olika format, inklusive.csv,.txt,.xls och.pdf. Många företag världen över använder Rapid Miner på grund av dess enkelhet och respekt för integritet.

När du snabbt behöver utveckla automatiserade modeller är det här verktyget användbart. Du kan använda den för att identifiera typiska kvalitetsproblem med korrelationer, saknade värden och stabilitet och automatiskt analysera data. Det är dock att föredra att använda alternativa metoder samtidigt som man försöker ta itu med mer utmanande forskningsämnen.

IBM Watson

Kolla in IBMs Watson-plattform om du letar efter en fullt fungerande plattform med olika möjligheter för forskarteam och företag.

En API-uppsättning med öppen källkod kallas Watson. Dess användare kan utveckla kognitiva sökmotorer och virtuella agenter, och de har tillgång till startverktyg och exempelprogram. Watson erbjuder också ett ramverk för att bygga chatbotar, som nybörjare inom maskininlärning kan använda för att träna sina bots snabbare. Alla utvecklare kan använda sina enheter för att utveckla sin egen programvara i molnet, och på grund av deras överkomliga kostnader är det ett utmärkt alternativ för små och medelstora organisationer.

Anakonda

Python och R stöds via ML-plattformen med öppen källkod som kallas Anaconda. Alla operativsystem som stöds för andra plattformar kan använda det. Det gör det möjligt för programmerare att kontrollera bibliotek och miljöer och mer än 1,500 XNUMX Python- och R-datavetenskapliga verktyg (inklusive Dask, NumPy och pandor). Anaconda tillhandahåller utmärkta modellerings- och rapporteringsvisualiseringsmöjligheter. Det här verktygets popularitet beror på dess förmåga att installera flera verktyg med bara ett.

TensorFlow

Googles TensorFlow är en samling gratis programbibliotek för djupinlärning. Maskininlärningsexperter kan bygga exakta och funktionsrika modeller med TensorFlow-teknik.

Denna programvara effektiviserar skapandet och användningen av sofistikerade neurala nätverk. TensorFlow tillhandahåller Python och C/C++ API:er så att deras potential kan utforskas för forskningsändamål. Dessutom har företag över hela världen tillgång till solida verktyg för att hantera och bearbeta sin egen data i en prisvärd molnmiljö.

Scikit lära

Scikit-learn gör det enklare att skapa klassificering, regression, dimensionsreduktion och prediktiva dataanalysalgoritmer. Sklearn är baserat på Python ML-utvecklingsramverken NumPy, SciPy, pandas och matplotlib. Både forskning och kommersiell användning är tillåten för detta bibliotek med öppen källkod.

Jupyter Notebook

Ett kommandoskal för interaktiv beräkning är Jupyter Notebook. Tillsammans med Python fungerar detta verktyg med Julia, R, Haskell och Ruby, bland andra programmeringsspråk. Det används ofta inom maskininlärning, statistisk modellering och dataanalys.

I grund och botten stöder Jupyter Notebook interaktiva visualiseringar av datavetenskapliga initiativ. Förutom att lagra och dela kod, visualiseringar och kommentarer, möjliggör den skapandet av fantastiska analysrapporter.

Colab

Colab är ett värdefullt verktyg om du hanterar Python. The Collaboratory, ofta känt som Colab, gör att du kan skriva och köra Python-kod i en webbläsare. Den har inga konfigurationskrav, ger dig tillgång till GPU-kraft och gör det enkelt att dela resultaten.

PyTorch

Baserat på Torch är PyTorch ett ramverk för djupinlärning med öppen källkod som använder Python. Precis som NumPy utför den tensorberäkning med GPU-acceleration. Dessutom tillhandahåller PyTorch ett ansenligt API-bibliotek för att utveckla neurala nätverksapplikationer.

Jämfört med andra maskininlärningstjänster är PyTorch unik. Den använder inte statiska grafer, till skillnad från TensorFlow eller Caffe2. I jämförelse är PyTorch-grafer dynamiska och beräknas kontinuerligt. Att arbeta med dynamiska grafer gör PyTorch enklare för vissa människor och gör det möjligt för även nybörjare att inkludera djupinlärning i sina projekt.

Keras

Det mest populära ramverket för djupinlärning bland framgångsrika Kaggle-team är Keras. Ett av de bästa verktygen för individer som börjar en karriär som maskininlärningsproffs är detta. Det neurala nätverkets API som heter Keras tillhandahåller ett bibliotek för djupinlärning för Python. Keras-biblioteket är betydligt enklare att förstå än andra bibliotek. Dessutom är Keras mer på hög nivå, vilket gör det enklare att förstå den bredare bilden. Den kan också användas med välkända Python-ramverk som TensorFlow, CNTK eller Theano.

Knime

Knime krävs för att skapa rapporter och arbeta med dataanalys. Genom sin modulära datapipelining-design innehåller detta maskininlärningsverktyg med öppen källkod en mängd olika maskininlärnings- och datautvinningskomponenter. Denna programvara ger bra support och frekventa utgåvor.

Det här verktygets förmåga att införliva kod från andra programmeringsspråk, inklusive C, C++, R, Python, Java och JavaScript, är en av dess viktiga funktioner. Det kan snabbt antas av en grupp programmerare med olika bakgrunder.

Källor:

• 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/

<!–

->