Các công cụ hàng đầu để đơn giản hóa và tiêu chuẩn hóa học máy

Trí tuệ nhân tạo và học máy là hai lĩnh vực dẫn đầu về đổi mới khi thế giới được hưởng lợi từ sức hút của công nghệ đối với các lĩnh vực trên toàn cầu. Việc lựa chọn sử dụng công cụ nào có thể khó khăn vì rất nhiều công cụ đã trở nên phổ biến trên thị trường để duy trì tính cạnh tranh.

Bạn chọn tương lai của mình khi bạn chọn một công cụ máy học. Vì mọi thứ trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo phát triển rất nhanh, điều quan trọng là phải duy trì sự cân bằng giữa “chó cũ, thủ đoạn cũ” và “mới làm được ngày hôm qua”.

Số lượng công cụ học máy đang mở rộng; với nó, yêu cầu là đánh giá chúng và hiểu cách chọn cái tốt nhất.

Chúng ta sẽ xem xét một số công cụ học máy nổi tiếng trong bài viết này. Đánh giá này sẽ đi qua các thư viện ML, khung và nền tảng.

Hermione

Thư viện mã nguồn mở mới nhất, có tên là Hermione, sẽ giúp các nhà khoa học dữ liệu thiết lập các tập lệnh có thứ tự tốt hơn dễ dàng và nhanh chóng hơn. Ngoài ra, Hermione cung cấp các lớp học về chế độ xem dữ liệu, vectơ văn bản, chuẩn hóa và không chuẩn hóa cột cũng như các chủ đề khác giúp ích cho các hoạt động hàng ngày. Với Hermione, bạn phải tuân theo một quy trình; phần còn lại sẽ được xử lý bởi cô ấy, giống như ma thuật.

vật khó trừ tuyệt

Khung mã nguồn mở Python có tên là Hydra giúp tạo các ứng dụng phức tạp cho mục đích nghiên cứu và các mục đích khác dễ dàng hơn. Hydra đề cập đến khả năng quản lý nhiều nhiệm vụ liên quan, giống như một con Hydra có nhiều đầu. Chức năng chính là khả năng soạn thảo cấu hình phân cấp một cách linh hoạt và ghi đè cấu hình đó thông qua các tệp cấu hình và dòng lệnh.

Hoàn thành tab dòng lệnh động là một việc khác. Nó có thể được cấu hình theo thứ bậc từ nhiều nguồn khác nhau và cấu hình có thể được cung cấp hoặc thay đổi từ dòng lệnh. Ngoài ra, nó có thể khởi chạy chương trình của bạn để chạy từ xa hoặc cục bộ và thực hiện nhiều tác vụ với nhiều đối số khác nhau bằng một lệnh duy nhất.

Gấu trúc

Để tăng năng suất của các nhà khoa học dữ liệu trong khi làm việc với lượng dữ liệu khổng lồ, dự án Koalas tích hợp API DataFrame của gấu trúc trên Apache Spark.

Pandas là triển khai DataFrame Python tiêu chuẩn (một nút), trong khi Spark là tiêu chuẩn thực tế để xử lý dữ liệu quy mô lớn. Nếu bạn đã cảm thấy thoải mái với gấu trúc, bạn có thể sử dụng gói này để bắt đầu sử dụng Spark ngay lập tức và tránh mọi đường cong học tập. Một cơ sở mã duy nhất tương thích với Spark và Pandas (thử nghiệm, bộ dữ liệu nhỏ hơn) (bộ dữ liệu phân tán).

Ludwig

Ludwig là một khung học máy khai báo cung cấp cách tiếp cận cấu hình dựa trên dữ liệu linh hoạt và đơn giản để xác định các quy trình học máy. Linux Foundation AI & Data lưu trữ Ludwig, có thể được sử dụng cho các hoạt động AI khác nhau.

Các tính năng đầu vào và đầu ra và các loại dữ liệu thích hợp được khai báo trong cấu hình. Người dùng có thể chỉ định các tham số bổ sung cho các tính năng tiền xử lý, mã hóa và giải mã, tải dữ liệu từ các mô hình được đào tạo trước, xây dựng kiến ​​trúc mô hình bên trong, điều chỉnh các tham số đào tạo hoặc thực hiện tối ưu hóa siêu tham số.

Ludwig sẽ tự động tạo quy trình máy học từ đầu đến cuối bằng cách sử dụng các tham số rõ ràng của cấu hình trong khi hoàn nguyên về mặc định thông minh cho những cài đặt không có.

MLNotify 

Chỉ với một dòng nhập, chương trình mã nguồn mở MLNotify có thể gửi cho bạn thông báo trực tuyến, di động và email khi quá trình đào tạo người mẫu kết thúc. Đó là một thư viện Python gắn vào hàm fit() của các thư viện ML nổi tiếng và thông báo cho người dùng khi quy trình kết thúc.

Mọi nhà khoa học dữ liệu đều biết rằng việc chờ đợi quá trình đào tạo của bạn kết thúc là điều tẻ nhạt sau khi đào tạo hàng trăm mô hình. Bạn cần phải Alt+Tab qua lại để thỉnh thoảng kiểm tra vì nó mất một chút thời gian. MLNotify sẽ in URL theo dõi cụ thể của bạn cho nó sau khi quá trình đào tạo bắt đầu. Bạn có ba tùy chọn để nhập mã: quét QR, sao chép URL hoặc duyệt đến https://mlnotify.aporia.com. Sự phát triển của đào tạo của bạn sau đó sẽ được nhìn thấy. Bạn sẽ nhận được thông báo ngay lập tức khi đào tạo kết thúc. Bạn có thể bật thông báo trực tuyến, điện thoại thông minh hoặc email để được thông báo ngay sau khi quá trình tập luyện của bạn kết thúc.

Kim tự tháp

Quy trình công việc dành cho máy học được tự động hóa thông qua mô-đun PyCaret mã nguồn mở dựa trên Python. Nó là một thư viện máy học mã thấp, Python, ngắn gọn, dễ hiểu. Bạn có thể dành nhiều thời gian hơn cho việc phân tích và tốn ít thời gian hơn cho việc phát triển bằng PyCaret. Có rất nhiều tùy chọn chuẩn bị dữ liệu có sẵn. Các tính năng kỹ thuật để mở rộng quy mô. Theo thiết kế, PyCaret là mô-đun. Mỗi mô-đun có các hoạt động học máy cụ thể.

Trong PyCaret, hàm là tập hợp các thao tác thực hiện một số hoạt động quy trình làm việc nhất định. Chúng giống nhau trong tất cả các mô-đun. Có rất nhiều tài liệu hấp dẫn có sẵn để dạy bạn về PyCaret. Bạn có thể bắt đầu bằng cách sử dụng hướng dẫn của chúng tôi.

máy phát điện

Traingenerator Sử dụng giao diện người dùng web đơn giản được tạo bằng streamlit để tạo mã mẫu duy nhất cho PyTorch và sklearn. Công cụ lý tưởng để khởi động dự án máy học sắp tới của bạn! Nhiều tùy chọn tiền xử lý, xây dựng mô hình, đào tạo và trực quan hóa có sẵn với Traingenerator (sử dụng Tensorboard hoặc comet.ml). Nó có thể xuất sang Google Colab, Jupyter Notebook hoặc .py.

Turi Tạo

Để thêm đề xuất, nhận dạng đối tượng, phân loại hình ảnh, độ tương tự của hình ảnh hoặc phân loại hoạt động vào ứng dụng của mình, bạn có thể trở thành chuyên gia về máy học. Phát triển mô hình máy học tùy chỉnh dễ tiếp cận hơn với Turi Create. Nó bao gồm đồ họa phát trực tuyến tích hợp để phân tích dữ liệu của bạn và tập trung vào các tác vụ hơn là thuật toán. Hỗ trợ các bộ dữ liệu lớn trên một hệ thống duy nhất và hoạt động với dữ liệu văn bản, ảnh, âm thanh, video và cảm biến. Với điều này, các mô hình có thể được xuất sang Core ML để sử dụng trong các ứng dụng dành cho iOS, macOS, watchOS và tvOS.

Nền tảng AI và Bộ dữ liệu trên Google Cloud

Bất kỳ mô hình ML nào cũng có một vấn đề cơ bản là không thể huấn luyện mô hình đó nếu không có bộ dữ liệu thích hợp. Họ mất rất nhiều thời gian và tiền bạc để thực hiện. Các tập dữ liệu được gọi là Google Cloud Public Datasets được Google chọn và cập nhật thường xuyên. Các định dạng bao gồm từ ảnh đến âm thanh, video và văn bản và tất cả chúng đều rất đa dạng. Thông tin được thiết kế để được nhiều nhà nghiên cứu sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau.

Google cũng cung cấp thêm các dịch vụ thiết thực mà bạn có thể thấy hấp dẫn:

• Vision AI (mô hình cho thị giác máy tính), Dịch vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Một nền tảng để đào tạo và quản lý các mô hình học máy
• Phần mềm tổng hợp giọng nói trong hơn 30 ngôn ngữ, v.v.

Amazon Web Services

Các nhà phát triển có thể tiếp cận các công nghệ trí tuệ nhân tạo và máy học trên nền tảng AWS. Người ta có thể chọn một trong các dịch vụ AI được đào tạo trước để hoạt động với thị giác máy tính, nhận dạng ngôn ngữ và tạo giọng nói, phát triển hệ thống đề xuất và xây dựng mô hình dự đoán.

Bạn có thể dễ dàng xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình máy học có quy mô linh hoạt bằng Amazon SageMaker hoặc bạn có thể xây dựng các mô hình độc đáo hỗ trợ tất cả các nền tảng ML nguồn mở phổ biến.

Microsoft Azure

Khả năng kéo và thả trong Azure Machine Learning Studio cho phép các nhà phát triển không có chuyên môn về máy học sử dụng nền tảng này. Bất kể chất lượng của dữ liệu như thế nào, bạn có thể nhanh chóng tạo các ứng dụng BI bằng nền tảng này và xây dựng các giải pháp trực tiếp “trên đám mây”.

Ngoài ra, Microsoft còn cung cấp Cortana Intelligence, một nền tảng cho phép quản lý hoàn toàn dữ liệu lớn và phân tích, đồng thời chuyển đổi dữ liệu thành thông tin hữu ích và các hành động tiếp theo.

Nhìn chung, các nhóm và công ty lớn có thể cộng tác trên các giải pháp ML trên đám mây bằng Azure. Các tập đoàn quốc tế yêu thích nó vì nó bao gồm nhiều công cụ khác nhau cho nhiều mục đích sử dụng khác nhau.

Công cụ khai thác nhanh

Một nền tảng dành cho khoa học dữ liệu và máy học được gọi là RapidMiner. Nó cung cấp giao diện người dùng đồ họa dễ sử dụng và hỗ trợ xử lý dữ liệu từ nhiều định dạng khác nhau, bao gồm.csv,.txt,.xls và.pdf. Nhiều doanh nghiệp trên toàn thế giới sử dụng Rapid Miner vì tính đơn giản và tôn trọng quyền riêng tư của nó.

Khi bạn cần nhanh chóng phát triển các mô hình tự động, công cụ này rất hữu ích. Bạn có thể sử dụng nó để xác định các vấn đề chất lượng điển hình với các mối tương quan, giá trị còn thiếu và độ ổn định cũng như tự động phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, tốt hơn là sử dụng các phương pháp thay thế trong khi cố gắng giải quyết các chủ đề nghiên cứu khó khăn hơn.

IBM Watson

Hãy xem nền tảng Watson của IBM nếu bạn đang tìm kiếm một nền tảng hoạt động hoàn chỉnh với nhiều khả năng khác nhau dành cho các nhóm nghiên cứu và doanh nghiệp.

Một bộ API mã nguồn mở được gọi là Watson. Người dùng của nó có thể phát triển các công cụ tìm kiếm nhận thức và tác nhân ảo, đồng thời họ có quyền truy cập vào các công cụ khởi động và chương trình ví dụ. Watson cũng cung cấp một khuôn khổ để xây dựng chatbot mà những người mới bắt đầu học máy có thể sử dụng để đào tạo bot của họ nhanh hơn. Bất kỳ nhà phát triển nào cũng có thể sử dụng thiết bị của họ để phát triển phần mềm của riêng họ trên đám mây và do chi phí phải chăng nên đây là một lựa chọn tuyệt vời cho các tổ chức vừa và nhỏ.

Loại rắn lớn ở mỹ

Python và R được hỗ trợ thông qua nền tảng ML nguồn mở được gọi là Anaconda. Bất kỳ hệ điều hành nào được hỗ trợ cho các nền tảng khác đều có thể sử dụng nó. Nó cho phép các lập trình viên kiểm soát các thư viện và môi trường cũng như hơn 1,500 công cụ khoa học dữ liệu Python và R (bao gồm Dask, NumPy và pandas). Anaconda cung cấp khả năng mô hình hóa và báo cáo trực quan tuyệt vời. Sự phổ biến của công cụ này bắt nguồn từ khả năng cài đặt nhiều công cụ chỉ bằng một công cụ.

TensorFlow

TensorFlow của Google là một tập hợp các thư viện phần mềm học sâu miễn phí. Các chuyên gia máy học có thể xây dựng các mô hình chính xác và giàu tính năng bằng công nghệ TensorFlow.

Phần mềm này hợp lý hóa việc tạo và sử dụng các mạng thần kinh tinh vi. TensorFlow cung cấp API Python và C/C++ để có thể khám phá tiềm năng của chúng cho mục đích nghiên cứu. Ngoài ra, các doanh nghiệp trên toàn thế giới có quyền truy cập vào các công cụ vững chắc để xử lý và xử lý dữ liệu của chính họ trong môi trường đám mây giá cả phải chăng.

Học hỏi

Scikit-learning giúp dễ dàng tạo các thuật toán phân loại, hồi quy, giảm kích thước và phân tích dữ liệu dự đoán. Sklearn dựa trên các khung phát triển Python ML NumPy, SciPy, pandas và matplotlib. Cả mục đích nghiên cứu và mục đích thương mại đều được cho phép đối với thư viện mã nguồn mở này.

Máy tính xách tay Jupyter

Một trình bao lệnh cho máy tính tương tác là Jupyter Notebook. Cùng với Python, công cụ này hoạt động với Julia, R, Haskell và Ruby, trong số các ngôn ngữ lập trình khác. Nó thường được sử dụng trong học máy, mô hình thống kê và phân tích dữ liệu.

Về bản chất, Jupyter Notebook hỗ trợ trực quan hóa tương tác các sáng kiến ​​khoa học dữ liệu. Ngoài việc lưu trữ và chia sẻ mã, trực quan hóa và nhận xét, nó cho phép tạo các báo cáo phân tích tuyệt đẹp.

Colab

Colab là một công cụ hữu ích nếu bạn làm việc với Python. Cộng tác, thường được gọi là Colab, cho phép bạn viết và chạy mã Python trong trình duyệt web. Nó không yêu cầu cấu hình, cung cấp cho bạn quyền truy cập vào sức mạnh GPU và giúp việc chia sẻ kết quả trở nên đơn giản.

Kim tự tháp

Dựa trên Torch, PyTorch là một framework deep learning mã nguồn mở sử dụng Python. Giống như NumPy, nó thực hiện tính toán tensor với khả năng tăng tốc GPU. Ngoài ra, PyTorch còn cung cấp một thư viện API khá lớn để phát triển các ứng dụng mạng thần kinh.

So với các dịch vụ máy học khác, PyTorch là duy nhất. Nó không sử dụng đồ thị tĩnh, trái ngược với TensorFlow hoặc Caffe2. Để so sánh, đồ thị PyTorch là đồ thị động và được tính toán liên tục. Làm việc với biểu đồ động giúp PyTorch dễ dàng hơn đối với một số người và cho phép ngay cả những người mới bắt đầu cũng có thể đưa deep learning vào dự án của họ.

Máy ảnh

Khung học sâu phổ biến nhất trong số các nhóm Kaggle thành công là Keras. Một trong những công cụ tốt nhất cho những cá nhân bắt đầu sự nghiệp với tư cách là một chuyên gia học máy là công cụ này. API mạng thần kinh có tên Keras cung cấp một thư viện học sâu cho Python. Thư viện Keras dễ hiểu hơn đáng kể so với các thư viện khác. Ngoài ra, Keras ở cấp độ cao hơn, giúp hiểu bức tranh rộng hơn dễ dàng hơn. Nó cũng có thể được sử dụng với các framework Python nổi tiếng như TensorFlow, CNTK hoặc Theano.

con dao

Cần có Knime để tạo báo cáo và làm việc với phân tích dữ liệu. Thông qua thiết kế đường ống dữ liệu theo mô-đun, công cụ học máy nguồn mở này kết hợp nhiều thành phần khai thác dữ liệu và học máy. Phần mềm này cung cấp hỗ trợ tốt và phát hành thường xuyên.

Khả năng kết hợp mã từ các ngôn ngữ lập trình khác của công cụ này, bao gồm C, C++, R, Python, Java và JavaScript, là một trong những tính năng quan trọng của nó. Nó có thể nhanh chóng được chấp nhận bởi một nhóm lập trình viên với nền tảng đa dạng.

Nguồn:

• 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/

<!–

->