เครื่องมือยอดนิยมสำหรับการทำให้การเรียนรู้ของเครื่องง่ายขึ้นและการกำหนดมาตรฐาน

ปัญญาประดิษฐ์และแมชชีนเลิร์นนิงเป็นสองผู้นำด้านนวัตกรรม เนื่องจากโลกได้รับประโยชน์จากการที่เทคโนโลยีดึงดูดภาคส่วนต่างๆ ทั่วโลก การเลือกเครื่องมือที่จะใช้อาจเป็นเรื่องยาก เนื่องจากเครื่องมือจำนวนมากได้รับความนิยมในตลาดเพื่อให้สามารถแข่งขันได้

คุณเลือกอนาคตได้เมื่อคุณเลือกเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่อง เนื่องจากทุกอย่างในด้านปัญญาประดิษฐ์พัฒนาไปอย่างรวดเร็ว จึงจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องรักษาสมดุลระหว่าง "หมาแก่ ลูกเล่นเก่า" และ "เพิ่งทำเมื่อวานนี้"

จำนวนของเครื่องมือแมชชีนเลิร์นนิงกำลังขยายตัว ด้วยความต้องการคือการประเมินและทำความเข้าใจวิธีเลือกสิ่งที่ดีที่สุด

เราจะดูเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องที่รู้จักกันดีในบทความนี้ การตรวจสอบนี้จะผ่านไลบรารี เฟรมเวิร์ก และแพลตฟอร์มของ ML

เฮอร์ไมโอ

ไลบรารีโอเพ่นซอร์สใหม่ล่าสุดที่เรียกว่า Hermione จะทำให้นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลสามารถตั้งค่าสคริปต์ที่เรียงลำดับได้ดีขึ้นได้ง่ายและรวดเร็วขึ้น นอกจากนี้ เฮอร์ไมโอนี่ยังเสนอชั้นเรียนในมุมมองข้อมูล การทำเวกเตอร์ข้อความ การทำให้เป็นมาตรฐานของคอลัมน์และการทำให้เป็นมาตรฐาน และหัวข้ออื่นๆ ที่ช่วยเกี่ยวกับกิจกรรมประจำวัน กับเฮอร์ไมโอนี่ คุณต้องทำตามขั้นตอน ส่วนที่เหลือจะถูกจัดการโดยเธอ เช่นเดียวกับเวทมนตร์

ไฮดรา

เฟรมเวิร์ก Python แบบโอเพ่นซอร์สที่เรียกว่า Hydra ช่วยให้สร้างแอพที่ซับซ้อนเพื่อการวิจัยและวัตถุประสงค์อื่นได้ง่ายขึ้น ไฮดราหมายถึงความสามารถในการจัดการงานที่เกี่ยวข้องมากมาย เหมือนกับไฮดราที่มีหลายหัว ฟังก์ชันหลักคือความสามารถในการสร้างการกำหนดค่าลำดับชั้นแบบไดนามิกและแทนที่ผ่านไฟล์การกำหนดค่าและบรรทัดคำสั่ง

การเติมแท็บบรรทัดคำสั่งแบบไดนามิกเป็นอีกวิธีหนึ่ง สามารถกำหนดค่าตามลำดับชั้นจากแหล่งต่าง ๆ และสามารถกำหนดหรือเปลี่ยนการกำหนดค่าได้จากบรรทัดคำสั่ง นอกจากนี้ยังสามารถเรียกใช้โปรแกรมของคุณเพื่อรันจากระยะไกลหรือในเครื่อง และทำงานหลายอย่างด้วยอาร์กิวเมนต์ที่หลากหลายด้วยคำสั่งเดียว

หมีโคอาล่า

เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในขณะที่ทำงานกับข้อมูลจำนวนมหาศาล โครงการ Koalas ได้ผสานรวม DataFrame API ของ pandas ที่ด้านบนของ Apache Spark

Pandas เป็นการใช้งาน Python DataFrame มาตรฐานโดยพฤตินัย (โหนดเดียว) ในขณะที่ Spark เป็นมาตรฐานโดยพฤตินัยสำหรับการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ หากคุณคุ้นเคยกับแพนด้าอยู่แล้ว คุณสามารถใช้แพ็คเกจนี้เพื่อเริ่มใช้ Spark ได้ทันทีและหลีกเลี่ยงเส้นโค้งการเรียนรู้ใดๆ โค้ดเบสเดียวเข้ากันได้กับ Spark และ Pandas (การทดสอบ ชุดข้อมูลที่เล็กกว่า) (ชุดข้อมูลแบบกระจาย)

ลุดวิก

Ludwig เป็นเฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิงที่เปิดเผยซึ่งนำเสนอแนวทางการกำหนดค่าที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลที่ตรงไปตรงมาและยืดหยุ่นสำหรับการกำหนดไปป์ไลน์การเรียนรู้ของเครื่อง Linux Foundation AI & Data โฮสต์ Ludwig ซึ่งสามารถใช้สำหรับกิจกรรม AI ต่างๆ

คุณลักษณะอินพุตและเอาต์พุตและประเภทข้อมูลที่เหมาะสมจะประกาศไว้ในการกำหนดค่า ผู้ใช้สามารถระบุพารามิเตอร์เพิ่มเติมเพื่อประมวลผลล่วงหน้า เข้ารหัส และถอดรหัสคุณสมบัติ โหลดข้อมูลจากโมเดลที่ฝึกไว้ล่วงหน้า สร้างสถาปัตยกรรมโมเดลภายใน ปรับพารามิเตอร์การฝึก หรือดำเนินการปรับพารามิเตอร์ไฮเปอร์พารามิเตอร์ให้เหมาะสม

Ludwig จะสร้างไปป์ไลน์แมชชีนเลิร์นนิงแบบ end-to-end โดยอัตโนมัติโดยใช้พารามิเตอร์ที่ชัดเจนของการกำหนดค่า ในขณะที่เปลี่ยนกลับเป็นค่าเริ่มต้นอัจฉริยะสำหรับการตั้งค่าเหล่านั้นที่ไม่ใช่

ML แจ้งเตือน 

ด้วยบรรทัดนำเข้าเพียงบรรทัดเดียว โปรแกรมโอเพ่นซอร์ส MLNotify สามารถส่งการแจ้งเตือนทางออนไลน์ มือถือ และอีเมลถึงคุณเมื่อการฝึกโมเดลสิ้นสุดลง เป็นไลบรารี Python ที่เชื่อมต่อกับฟังก์ชัน fit() ของไลบรารี ML ที่รู้จักกันดี และแจ้งเตือนผู้ใช้เมื่อขั้นตอนเสร็จสิ้น

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทุกคนทราบดีว่าการรอให้การฝึกอบรมของคุณสิ้นสุดลงนั้นเป็นเรื่องน่าเบื่อหน่ายหลังจากฝึกอบรมแบบจำลองหลายร้อยแบบ คุณต้องกด Alt+Tab กลับไปกลับมาเพื่อตรวจสอบเป็นครั้งคราว เนื่องจากต้องใช้เวลาพอสมควร MLNotify จะพิมพ์ URL ติดตามผลเฉพาะของคุณเมื่อการฝึกอบรมเริ่มต้นขึ้น คุณมีสามตัวเลือกในการป้อนโค้ด: สแกน QR, คัดลอก URL หรือเรียกดู https://mlnotify.aporia.com การพัฒนาการฝึกอบรมของคุณจะปรากฏให้เห็นหลังจากนั้น คุณจะได้รับการแจ้งเตือนทันทีเมื่อการฝึกอบรมสิ้นสุดลง คุณสามารถเปิดใช้งานการแจ้งเตือนทางออนไลน์ สมาร์ทโฟน หรืออีเมลเพื่อรับการแจ้งเตือนทันทีที่ออกกำลังกายเสร็จ

ไพคาเรต

เวิร์กโฟลว์สำหรับแมชชีนเลิร์นนิงเป็นแบบอัตโนมัติผ่านโมดูล PyCaret แบบโอเพ่นซอร์สที่ใช้ Python เป็น Python ที่สั้น เข้าใจง่าย เป็นไลบรารีแมชชีนเลิร์นนิงที่มีโค้ดต่ำ คุณสามารถใช้เวลาในการวิเคราะห์มากขึ้นและใช้เวลาในการพัฒนาน้อยลงโดยใช้ PyCaret มีตัวเลือกการเตรียมข้อมูลมากมาย คุณสมบัติทางวิศวกรรมในการปรับขนาด จากการออกแบบ PyCaret เป็นแบบโมดูลาร์ แต่ละโมดูลมีการดำเนินการเรียนรู้ของเครื่องโดยเฉพาะ

ใน PyCaret ฟังก์ชันคือชุดของการดำเนินการที่ดำเนินกิจกรรมเวิร์กโฟลว์บางอย่าง จะเหมือนกันในทุกโมดูล มีเนื้อหาที่น่าสนใจมากมายที่จะสอนคุณ PyCaret คุณสามารถเริ่มต้นโดยใช้คำแนะนำของเรา

เครื่องปั่นไฟ

Traingenerator ใช้ UI เว็บที่ไม่ซับซ้อนซึ่งสร้างด้วย streamlit เพื่อสร้างโค้ดเทมเพลตเฉพาะสำหรับ PyTorch และ sklearn เครื่องมือในอุดมคติที่จะทำให้โปรเจกต์แมชชีนเลิร์นนิงของคุณเริ่มต้นใหม่! มีตัวเลือกการประมวลผลล่วงหน้า การสร้างแบบจำลอง การฝึกอบรม และการสร้างภาพข้อมูลมากมายใน Traingenerator (โดยใช้ Tensorboard หรือ comet.ml) สามารถส่งออกไปยัง Google Colab, Jupyter Notebook หรือ .py

ทูริ ครีเอท

หากต้องการเพิ่มคำแนะนำ การระบุวัตถุ การจัดหมวดหมู่รูปภาพ ความคล้ายคลึงของรูปภาพ หรือการจัดหมวดหมู่กิจกรรมในแอปของคุณ คุณสามารถเป็นผู้เชี่ยวชาญในแมชชีนเลิร์นนิงได้ การพัฒนาโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงแบบกำหนดเองทำให้เข้าถึงได้มากขึ้นด้วย Turi Create ประกอบด้วยกราฟิกสตรีมมิ่งในตัวเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลของคุณและมุ่งเน้นไปที่งานมากกว่าอัลกอริทึม รองรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่บนระบบเดียวและทำงานร่วมกับข้อความ ภาพถ่าย เสียง วิดีโอ และข้อมูลเซ็นเซอร์ ด้วยวิธีนี้ โมเดลอาจส่งออกไปยัง Core ML เพื่อใช้ในแอพสำหรับ iOS, macOS, watchOS และ tvOS

AI Platform และชุดข้อมูลบน Google Cloud

โมเดล ML ใดๆ มีปัญหาพื้นฐานที่ไม่สามารถฝึกได้หากไม่มีชุดข้อมูลที่เหมาะสม พวกเขาใช้เวลาและเงินเป็นจำนวนมากในการสร้าง ชุดข้อมูลที่เรียกว่า Google Cloud Public Datasets ได้รับการคัดเลือกโดย Google และอัปเดตบ่อยครั้ง รูปแบบมีตั้งแต่ภาพถ่ายไปจนถึงเสียง วิดีโอ และข้อความ และทั้งหมดมีความหลากหลายสูง ข้อมูลได้รับการออกแบบให้นักวิจัยหลายคนใช้เพื่อวัตถุประสงค์ที่หลากหลาย

Google ยังมีบริการที่เป็นประโยชน์เพิ่มเติมซึ่งคุณอาจพบว่าน่าสนใจ:

• Vision AI (แบบจำลองสำหรับการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์) บริการประมวลผลภาษาธรรมชาติ
• แพลตฟอร์มสำหรับการฝึกอบรมและการจัดการโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง
• ซอฟต์แวร์สังเคราะห์เสียงมากกว่า 30 ภาษา เป็นต้น

Amazon Web Services

นักพัฒนาสามารถเข้าถึงปัญญาประดิษฐ์และเทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่องบนแพลตฟอร์ม AWS สามารถเลือกหนึ่งในบริการ AI ที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าเพื่อทำงานร่วมกับคอมพิวเตอร์วิทัศน์ การจดจำภาษา และการผลิตเสียง พัฒนาระบบผู้แนะนำ และสร้างแบบจำลองการทำนาย

คุณสามารถสร้าง ฝึก และปรับใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่ปรับขนาดได้โดยใช้ Amazon SageMaker หรือคุณอาจสร้างโมเดลเฉพาะที่รองรับแพลตฟอร์ม ML แบบโอเพ่นซอร์สที่เป็นที่ชื่นชอบทั้งหมด

Microsoft Azure

ความสามารถในการลากและวางใน Azure Machine Learning Studio ช่วยให้นักพัฒนาที่ไม่มีความเชี่ยวชาญด้านการเรียนรู้ของเครื่องสามารถใช้แพลตฟอร์มได้ ไม่ว่าคุณภาพของข้อมูลจะเป็นอย่างไร คุณสามารถสร้างแอป BI ได้อย่างรวดเร็วโดยใช้แพลตฟอร์มนี้และสร้างโซลูชันโดยตรง "บนคลาวด์"

นอกจากนี้ Microsoft ยังมี Cortana Intelligence ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มที่ช่วยให้สามารถจัดการข้อมูลขนาดใหญ่และการวิเคราะห์ได้อย่างสมบูรณ์ และแปลงข้อมูลเป็นข้อมูลที่เป็นประโยชน์และการดำเนินการที่ตามมา

โดยรวมแล้ว ทีมและบริษัทขนาดใหญ่สามารถทำงานร่วมกันบนโซลูชัน ML ในระบบคลาวด์โดยใช้ Azure องค์กรระหว่างประเทศชื่นชอบเพราะมันมีเครื่องมือที่หลากหลายสำหรับการใช้งานที่หลากหลาย

ราปิดไมเนอร์

แพลตฟอร์มสำหรับวิทยาการข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่องเรียกว่า RapidMiner มีอินเทอร์เฟซผู้ใช้แบบกราฟิกที่ใช้งานง่ายและรองรับการประมวลผลข้อมูลจากรูปแบบต่างๆ รวมถึง .csv, .txt, .xls และ .pdf ธุรกิจจำนวนมากทั่วโลกใช้ Rapid Miner เนื่องจากความเรียบง่ายและการเคารพในความเป็นส่วนตัว

เมื่อคุณต้องการพัฒนาโมเดลอัตโนมัติอย่างรวดเร็ว เครื่องมือนี้มีประโยชน์ คุณสามารถใช้เพื่อระบุปัญหาคุณภาพทั่วไปเกี่ยวกับความสัมพันธ์ ค่าที่ขาดหายไป และความเสถียร และวิเคราะห์ข้อมูลโดยอัตโนมัติ อย่างไรก็ตาม ควรใช้วิธีการอื่นในขณะที่พยายามจัดการกับหัวข้อการวิจัยที่ท้าทายมากขึ้น

IBM Watson

ลองดูแพลตฟอร์ม Watson ของ IBM หากคุณกำลังมองหาแพลตฟอร์มที่ใช้งานได้เต็มรูปแบบพร้อมความสามารถที่หลากหลายสำหรับทีมวิจัยและธุรกิจ

ชุด API แบบโอเพ่นซอร์สเรียกว่า Watson ผู้ใช้สามารถพัฒนาเสิร์ชเอ็นจิ้นแบบรู้คิดและตัวแทนเสมือน และพวกเขาสามารถเข้าถึงเครื่องมือเริ่มต้นและโปรแกรมตัวอย่างได้ วัตสันยังมีเฟรมเวิร์กสำหรับสร้างแชทบอท ซึ่งผู้เริ่มต้นในการเรียนรู้ของเครื่องสามารถใช้เพื่อฝึกฝนบอทของตนได้รวดเร็วยิ่งขึ้น นักพัฒนาทุกคนสามารถใช้อุปกรณ์ของตนเพื่อพัฒนาซอฟต์แวร์ของตนเองในระบบคลาวด์ได้ และด้วยราคาที่ไม่แพง จึงเป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับองค์กรขนาดเล็กและขนาดกลาง

งู

รองรับ Python และ R ผ่านแพลตฟอร์ม ML แบบโอเพ่นซอร์สที่เรียกว่า Anaconda ระบบปฏิบัติการที่รองรับสำหรับแพลตฟอร์มอื่นสามารถใช้งานได้ ช่วยให้โปรแกรมเมอร์สามารถควบคุมไลบรารีและสภาพแวดล้อมและเครื่องมือวิทยาศาสตร์ข้อมูล Python และ R มากกว่า 1,500 รายการ (รวมถึง Dask, NumPy และ pandas) Anaconda ให้การสร้างแบบจำลองที่ยอดเยี่ยมและความสามารถในการสร้างภาพรายงาน ความนิยมของเครื่องมือนี้เกิดจากความสามารถในการติดตั้งเครื่องมือหลายตัวด้วยเครื่องมือเดียว

TensorFlow

TensorFlow ของ Google คือชุดของไลบรารีซอฟต์แวร์การเรียนรู้เชิงลึกฟรี ผู้เชี่ยวชาญด้านแมชชีนเลิร์นนิงอาจสร้างโมเดลที่แม่นยำและมีคุณลักษณะหลากหลายโดยใช้เทคโนโลยี TensorFlow

ซอฟต์แวร์นี้ช่วยเพิ่มความคล่องตัวในการสร้างและใช้งานโครงข่ายประสาทเทียมที่ซับซ้อน TensorFlow ให้บริการ Python และ C/C++ API เพื่อให้สามารถสำรวจศักยภาพของพวกมันเพื่อวัตถุประสงค์ในการวิจัย นอกจากนี้ ธุรกิจทั่วโลกยังสามารถเข้าถึงเครื่องมือที่แข็งแกร่งสำหรับจัดการและประมวลผลข้อมูลของตนเองในสภาพแวดล้อมระบบคลาวด์ที่มีราคาย่อมเยา

วิทย์ - เรียน

Scikit-learn ช่วยให้การสร้างการจำแนกประเภท การถดถอย การลดขนาด และอัลกอริธึมการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงทำนายทำได้ง่ายขึ้น Sklearn ขึ้นอยู่กับเฟรมเวิร์กการพัฒนา Python ML ได้แก่ NumPy, SciPy, pandas และ matplotlib อนุญาตให้ใช้ทั้งการวิจัยและเชิงพาณิชย์สำหรับไลบรารีโอเพ่นซอร์สนี้

โน้ตบุ๊ค Jupyter

เชลล์คำสั่งสำหรับการคำนวณเชิงโต้ตอบคือ Jupyter Notebook เครื่องมือนี้ทำงานร่วมกับ Python ร่วมกับ Julia, R, Haskell และ Ruby รวมถึงภาษาโปรแกรมอื่นๆ มักใช้ในแมชชีนเลิร์นนิง การสร้างแบบจำลองทางสถิติ และการวิเคราะห์ข้อมูล

โดยพื้นฐานแล้ว Jupyter Notebook รองรับการสร้างภาพข้อมูลเชิงโต้ตอบของความคิดริเริ่มด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล นอกเหนือจากการจัดเก็บและแชร์โค้ด การแสดงภาพ และความคิดเห็นแล้ว ยังช่วยให้สามารถสร้างรายงานการวิเคราะห์ที่น่าทึ่งได้อีกด้วย

Colab

Colab เป็นเครื่องมือที่มีค่าหากคุณจัดการกับ Python Collaboratory หรือที่มักเรียกกันว่า Colab ช่วยให้คุณสามารถเขียนและเรียกใช้โค้ด Python ในเว็บเบราว์เซอร์ได้ ไม่มีข้อกำหนดในการกำหนดค่า ให้คุณเข้าถึงพลังงาน GPU และทำให้การแบ่งปันผลลัพธ์เป็นเรื่องง่าย

ไพทอร์ช

PyTorch เป็นเฟรมเวิร์กการเรียนรู้เชิงลึกแบบโอเพ่นซอร์สที่ใช้ Python จาก Torch เช่นเดียวกับ NumPy ประมวลผลด้วยเทนเซอร์ด้วยการเร่ง GPU นอกจากนี้ PyTorch ยังมีไลบรารี API ขนาดใหญ่สำหรับการพัฒนาแอปพลิเคชันโครงข่ายประสาทเทียม

เมื่อเทียบกับบริการแมชชีนเลิร์นนิงอื่นๆ PyTorch นั้นไม่เหมือนใคร ไม่ใช้กราฟคงที่ ตรงกันข้ามกับ TensorFlow หรือ Caffe2 ในการเปรียบเทียบ กราฟ PyTorch นั้นมีไดนามิกและคำนวณอย่างต่อเนื่อง การทำงานกับกราฟแบบไดนามิกทำให้ PyTorch ง่ายขึ้นสำหรับบางคน และทำให้แม้แต่ผู้เริ่มต้นก็สามารถรวมการเรียนรู้เชิงลึกในโครงการของพวกเขาได้

Keras

กรอบการเรียนรู้เชิงลึกที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในทีม Kaggle ที่ประสบความสำเร็จคือ Keras หนึ่งในเครื่องมือที่ดีที่สุดสำหรับบุคคลที่เริ่มต้นอาชีพในฐานะผู้เชี่ยวชาญด้านการเรียนรู้ด้วยเครื่องคือเครื่องมือนี้ API โครงข่ายประสาทเทียมที่เรียกว่า Keras เป็นไลบรารีการเรียนรู้เชิงลึกสำหรับ Python ห้องสมุด Keras เข้าใจได้ง่ายกว่าห้องสมุดอื่นอย่างเห็นได้ชัด นอกจากนี้ Keras ยังอยู่ในระดับที่สูงกว่า ทำให้เข้าใจภาพรวมได้ง่ายกว่า นอกจากนี้ยังสามารถใช้กับ Python framework ที่รู้จักกันดี เช่น TensorFlow, CNTK หรือ Theano

ไนม์

Knime จำเป็นต้องสร้างรายงานและทำงานกับการวิเคราะห์ข้อมูล ด้วยการออกแบบการวางท่อข้อมูลแบบแยกส่วน เครื่องมือแมชชีนเลิร์นนิงแบบโอเพ่นซอร์สนี้ประกอบด้วยส่วนประกอบการเรียนรู้ของเครื่องและการทำเหมืองข้อมูลที่หลากหลาย ซอฟต์แวร์นี้ให้การสนับสนุนที่ดีและเผยแพร่บ่อยครั้ง

ความสามารถของเครื่องมือนี้ในการรวมโค้ดจากภาษาการเขียนโปรแกรมอื่นๆ รวมถึง C, C++, R, Python, Java และ JavaScript เป็นหนึ่งในคุณสมบัติที่สำคัญ สามารถนำไปใช้ได้อย่างรวดเร็วโดยกลุ่มโปรแกรมเมอร์ที่มีภูมิหลังหลากหลาย

แหล่งที่มา:

• 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/

<!–

->