Найкращі інструменти для спрощення та стандартизації машинного навчання

Штучний інтелект і машинне навчання є двома інноваційними лідерами, оскільки світ отримує вигоду від залучення технологій до секторів у всьому світі. Вибір інструменту для використання може бути складним, оскільки багато з них набули популярності на ринку, щоб залишатися конкурентоспроможними.

Ви обираєте своє майбутнє, обираючи інструмент машинного навчання. Оскільки все в області штучного інтелекту розвивається дуже швидко, важливо підтримувати баланс між «старий пес, старі трюки» і «щойно зробив це вчора».

Кількість засобів машинного навчання розширюється; при цьому вимога полягає в тому, щоб оцінити їх і зрозуміти, як вибрати найкращий.

У цій статті ми розглянемо деякі добре відомі інструменти машинного навчання. У цьому огляді розглядатимуться бібліотеки, фреймворки та платформи машинного навчання.

Герміона

Найновіша бібліотека з відкритим вихідним кодом під назвою Hermione полегшить і пришвидшить науковцям створення краще впорядкованих сценаріїв. Крім того, Герміона пропонує курси з перегляду даних, векторизації тексту, нормалізації та денормалізації стовпців та інших тем, які допомагають у повсякденній діяльності. З Герміоною ви повинні дотримуватися процедури; решту вона впорається, як за помахом магії.

гідра

Фреймворк Python із відкритим вихідним кодом під назвою Hydra полегшує створення складних програм для досліджень та інших цілей. Гідра означає її здатність керувати численними пов’язаними завданнями, подібно до Гідри з багатьма головами. Основною функцією є можливість динамічно створювати ієрархічну конфігурацію та змінювати її за допомогою файлів конфігурації та командного рядка.

Динамічне завершення вкладки командного рядка є іншим. Його можна налаштувати ієрархічно з різних джерел, а конфігурацію можна надати або змінити з командного рядка. Крім того, він може запускати вашу програму для віддаленого чи локального запуску та виконувати численні завдання з різними аргументами за допомогою однієї команди.

Коалас

Щоб підвищити продуктивність дослідників даних під час роботи з величезними обсягами даних, проект Koalas інтегрує API pandas DataFrame поверх Apache Spark.

Pandas є де-факто стандартною (одновузловою) реалізацією Python DataFrame, тоді як Spark є де-факто стандартом для великомасштабної обробки даних. Якщо ви вже знайомі з pandas, ви можете скористатися цим пакетом, щоб негайно почати використовувати Spark і уникнути будь-яких кривих навчання. Єдина кодова база сумісна зі Spark і Pandas (тестування, менші набори даних) (розподілені набори даних).

Людвіг

Ludwig — це декларативна структура машинного навчання, яка пропонує простий і гнучкий підхід конфігурації на основі даних для визначення конвеєрів машинного навчання. Linux Foundation AI & Data розміщує Ludwig, який можна використовувати для різноманітних заходів штучного інтелекту.

Функції введення та виведення, а також відповідні типи даних оголошуються в конфігурації. Користувачі можуть вказувати додаткові параметри для попередньої обробки, кодування та декодування функцій, завантажувати дані з попередньо навчених моделей, будувати внутрішню архітектуру моделі, коригувати параметри навчання або виконувати оптимізацію гіперпараметрів.

Ludwig автоматично створить наскрізний конвеєр машинного навчання, використовуючи явні параметри конфігурації, повернувшись до інтелектуальних значень за умовчанням для тих налаштувань, які такими не є.

MLNotify 

За допомогою лише одного рядка імпорту програма з відкритим вихідним кодом MLNotify може надсилати вам онлайн-повідомлення, сповіщення на мобільний телефон або електронну пошту, коли навчання моделі закінчено. Це бібліотека Python, яка підключається до функції fit() відомих бібліотек ML і сповіщає користувача про завершення процедури.

Кожен фахівець із обробки даних знає, що після навчання сотень моделей чекати, поки закінчиться навчання, втомливо. Вам потрібно час від часу натискати Alt+Tab, щоб перевірити його, оскільки це займає деякий час. MLNotify надрукує вашу конкретну URL-адресу відстеження, коли почнеться навчання. У вас є три варіанти введення коду: відскануйте QR-код, скопіюйте URL-адресу або перейдіть на сторінку https://mlnotify.aporia.com. Після цього буде видно розвиток вашого навчання. Ви отримаєте миттєве сповіщення, коли навчання закінчиться. Ви можете ввімкнути сповіщення онлайн, на смартфоні чи електронною поштою, щоб отримувати сповіщення, щойно тренування закінчиться.

PyCaret

Робочі процеси для машинного навчання автоматизовані за допомогою модуля PyCaret з відкритим кодом на основі Python. Це коротка, проста для розуміння бібліотека машинного навчання Python із низьким кодом. Ви можете витрачати більше часу на аналіз і менше часу на розробку за допомогою PyCaret. Доступні численні варіанти підготовки даних. Інженерні особливості масштабування. За дизайном PyCaret є модульним. Кожен модуль має певні операції машинного навчання.

У PyCaret функції — це набори операцій, які виконують певні дії робочого процесу. Вони однакові для всіх модулів. Існує маса захоплюючого матеріалу, щоб навчити вас PyCaret. Ви можете почати, використовуючи наші інструкції.

Тренінггенератор

Traingenerator Використовуйте простий веб-інтерфейс, створений за допомогою streamlit, щоб генерувати унікальний код шаблону для PyTorch і sklearn. Ідеальний інструмент для запуску вашого майбутнього проекту машинного навчання! За допомогою Traingenerator (з використанням Tensorboard або comet.ml) доступні численні варіанти попередньої обробки, побудови моделі, навчання та візуалізації. Він може експортувати в Google Colab, Jupyter Notebook або .py.

Турі Створити

Щоб додати пропозиції, ідентифікацію об’єктів, класифікацію зображень, схожість зображень або категоризацію активності у ваш додаток, ви можете стати експертом у машинному навчанні. Розробка спеціальної моделі машинного навчання стала доступнішою завдяки Turi Create. Він включає вбудовану потокову графіку для аналізу ваших даних і зосереджується на завданнях, а не на алгоритмах. Підтримує великі набори даних в одній системі та працює з текстом, фотографіями, аудіо, відео та даними датчиків. Завдяки цьому моделі можна експортувати в Core ML для використання в програмах для iOS, macOS, watchOS і tvOS.

Платформа ШІ та набори даних у Google Cloud

Основна проблема будь-якої моделі ML полягає в тому, що її неможливо навчити без належного набору даних. На їх виготовлення йде багато часу та грошей. Набори даних, відомі як Google Cloud Public Datasets, вибираються Google і часто оновлюються. Формати варіюються від фотографій до аудіо, відео та тексту, і всі вони дуже різноманітні. Інформація призначена для використання різними дослідниками для різноманітних цілей.

Google також надає додаткові практичні послуги, які можуть вас зацікавити:

• Vision AI (моделі комп’ютерного зору), послуги обробки природної мови
• Платформа для навчання та адміністрування моделей машинного навчання
• Програмне забезпечення для синтезу мовлення понад 30 мовами тощо.

Amazon Web Services

Розробники можуть отримати доступ до технологій штучного інтелекту та машинного навчання на платформі AWS. Можна вибрати один із попередньо навчених сервісів штучного інтелекту для роботи з комп’ютерним зором, розпізнаванням мови та продукуванням голосу, розробки систем рекомендацій та створення моделей прогнозування.

Ви можете легко створювати, навчати та розгортати масштабовані моделі машинного навчання за допомогою Amazon SageMaker або створювати унікальні моделі, які підтримують усі популярні платформи машинного навчання з відкритим кодом.

Microsoft Azure

Можливість перетягування в Azure Machine Learning Studio дає змогу розробникам без досвіду машинного навчання використовувати платформу. Незалежно від якості даних, ви можете швидко створювати програми BI за допомогою цієї платформи та створювати рішення безпосередньо «в хмарі».

Крім того, Microsoft надає Cortana Intelligence, платформу, яка забезпечує повне керування великими даними та аналітикою, а також перетворення даних в інформативну інформацію та подальші дії.

Загалом команди та великі компанії можуть співпрацювати над рішеннями ML у хмарі за допомогою Azure. Міжнародні корпорації обожнюють його, оскільки він містить різні інструменти для різних цілей.

RapidMiner

Платформа для науки про дані та машинного навчання називається RapidMiner. Він пропонує простий у використанні графічний інтерфейс користувача та підтримує обробку даних із різних форматів, у тому числі .csv, .txt, .xls та .pdf. Багато компаній у всьому світі використовують Rapid Miner через його простоту та повагу до конфіденційності.

Коли вам потрібно швидко розробити автоматизовані моделі, цей інструмент корисний. Ви можете використовувати його для виявлення типових проблем якості з кореляціями, відсутніми значеннями та стабільністю та автоматично аналізувати дані. Однак краще використовувати альтернативні методи, намагаючись розглянути більш складні теми дослідження.

IBM Watson

Ознайомтеся з платформою IBM Watson, якщо вам потрібна повністю робоча платформа з різними можливостями для дослідницьких груп і підприємств.

Набір API з відкритим кодом називається Watson. Його користувачі можуть розробляти когнітивні пошукові системи та віртуальні агенти, а також вони мають доступ до інструментів запуску та прикладів програм. Watson також пропонує структуру для створення чат-ботів, яку можуть використовувати новачки в машинному навчанні, щоб швидше навчати своїх ботів. Будь-який розробник може використовувати свої пристрої для розробки власного програмного забезпечення в хмарі, і через доступну вартість це чудовий варіант для малих і середніх організацій.

Анаконда

Python і R підтримуються через платформу ML з відкритим кодом, відому як Anaconda. Будь-яка підтримувана операційна система для інших платформ може використовувати його. Він дозволяє програмістам керувати бібліотеками та середовищами, а також більш ніж 1,500 інструментами Python і R для вивчення даних (включаючи Dask, NumPy і pandas). Anaconda забезпечує відмінні можливості моделювання та візуалізації звітів. Популярність цього інструменту пояснюється його можливістю інсталювати кілька інструментів за допомогою лише одного.

TensorFlow

TensorFlow від Google – це набір безкоштовних бібліотек програмного забезпечення для глибокого навчання. Фахівці з машинного навчання можуть створювати точні та багатофункціональні моделі за допомогою технологій TensorFlow.

Це програмне забезпечення оптимізує створення та використання складних нейронних мереж. TensorFlow надає API Python і C/C++, щоб їхній потенціал можна було вивчити в дослідницьких цілях. Крім того, компанії в усьому світі мають доступ до надійних інструментів для обробки та обробки власних даних у доступному хмарному середовищі.

Scikit-Learn

Scikit-learn спрощує створення алгоритмів класифікації, регресії, зменшення розмірності та прогнозної аналітики даних. Sklearn базується на фреймворках розробки Python ML NumPy, SciPy, pandas і matplotlib. Цю бібліотеку з відкритим вихідним кодом дозволено як для дослідницького, так і для комерційного використання.

Jupyter Notebook

Командною оболонкою для інтерактивних обчислень є Jupyter Notebook. Разом із Python цей інструмент працює з Julia, R, Haskell і Ruby, серед інших мов програмування. Він часто використовується в машинному навчанні, статистичному моделюванні та аналітиці даних.

По суті, Jupyter Notebook підтримує інтерактивну візуалізацію науково-дослідних ініціатив. Крім зберігання та спільного використання коду, візуалізацій і коментарів, це дозволяє створювати приголомшливі аналітичні звіти.

Колаб

Colab є цінним інструментом, якщо ви маєте справу з Python. Collaboratory, часто відомий як Colab, дозволяє писати та запускати код Python у веб-браузері. Він не вимагає конфігурації, пропонує вам доступ до потужності GPU та спрощує обмін результатами.

PyTorch

Заснований на Torch, PyTorch — це платформа глибокого навчання з відкритим кодом, яка використовує Python. Як і NumPy, він виконує тензорні обчислення з прискоренням GPU. Крім того, PyTorch надає значну бібліотеку API для розробки програм нейронної мережі.

У порівнянні з іншими сервісами машинного навчання, PyTorch унікальний. Він не використовує статичні графіки, на відміну від TensorFlow або Caffe2. Для порівняння, графіки PyTorch є динамічними та постійно обчислюються. Робота з динамічними графіками полегшує PyTorch для деяких людей і дозволяє навіть новачкам включити глибоке навчання у свої проекти.

Керас

Найпопулярнішим фреймворком глибокого навчання серед успішних команд Kaggle є Keras. Цей один із найкращих інструментів для тих, хто починає кар’єру спеціаліста з машинного навчання. API нейронної мережі під назвою Keras надає бібліотеку глибокого навчання для Python. Бібліотека Keras значно простіша для розуміння, ніж інші бібліотеки. Крім того, Keras має більш високий рівень, що робить його більш простим для розуміння ширшої картини. Його також можна використовувати з відомими фреймворками Python, такими як TensorFlow, CNTK або Theano.

Knime

Knime потрібен для створення звітів і роботи з аналітикою даних. Завдяки модульному дизайну конвеєрної обробки даних цей інструмент машинного навчання з відкритим вихідним кодом включає різноманітні компоненти машинного навчання та інтелектуального аналізу даних. Це програмне забезпечення забезпечує гарну підтримку та часті випуски.

Здатність цього інструменту включати код з інших мов програмування, включаючи C, C++, R, Python, Java та JavaScript, є однією з його важливих особливостей. Його може швидко прийняти група програмістів із різним досвідом.

джерела:

• 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/

<!–

->