Introduktion til maskinlæringsplatform
Machine Learning er det studieretning, der tilbyder computere potentialet til at lære uden at være eksplicit programmeret. Det gør computere, der ligner mennesker. En maskinlæringsmodel er output, der genereres, når du træner dit maskinlæringsalgoritmiske program med data. Når du har uddannet en model med tilhørende input, leveres output efter træning. I dette emne skal vi lære om Machine Learning Platform.
Hvad er maskinlæringsplatform?
En platform til at automatisere og hurtigere leveringscyklussen for profetiske applikationer, der er i stand til enorm databehandling ved anvendelse af maskinlæring eller tilsluttede procedurer.
Et par nøgleideer i denne definition er:
- Hurtigoptagelse er at inducere en hurtig og hurtigere opløsningsleveringslivscyklus og derudover at skynde kørslen gennem avancerede procedurer som distribueret og in-memory computing.
- Bona fide-opgaven informationsanalytikeren består af de mange kedelige og lange opgaver. Automatisering af disse opgaver kan eliminere flaskehalse fra projekter, så organisationer kan levere nye projekter, der kommer længere hurtigt, opdateres og få flere opgaver, men ikke øge personale.
- Muligheden for en maskinlæringsplatform for brugere til at betjene og behandle enorme mængder data fra en god slags kilde.
- Disse platforme fokuserer på at aktivere den fulde livscyklus med at levere forudsigelige applikationer, når de adskiller sig fra pc-værktøjer og kodebiblioteker.
- Maskinlæringsplatforme skal integreres, da de er godt organiseret i forhold til softwaresystemapplikationer, som er stærkt anbefalet.
- Maskinlæringsplatforme er centrale i at hjælpe handel med at kende fremtidige resultater som kundernes mulighed for at handle efter et givet tilbud eller afvise transaktionen.
Machine Learning Platforms
Området Maskinlæring vokser hurtigt. Derfor er det meget vigtigt at vælge den rigtige platform, der fører til succes med at bygge modeller ved hjælp af ende til ende tilgange. Her er listen over maskinlæringsplatforme.
1. Microsoft Azure
Et Microsoft Azure-maskinindlæringsværktøj tillader udviklere at bygge modellerne. Det giver SDK'er og tjenester til hurtigt at forberede information, træne og implementere modeller for maskinlæring. Forbedre produktivitet og priser med bilens skaleringsciffer & rørledninger. Brug disse funktioner med open source Python-rammer, såsom PyTorch, Tensor Flow og scikit-learning.
Funktioner
- Det bruger Azure Machine Learning Studio som interface, og har træk og slip-miljø til bygningsmodeller.
- Det har automatiserede programmer til at køre beslutningstræer, dybe neurale netværk, klassificering og regression.
- Det tillader kun, at de enorme datasæt uploades i Azure-skyen og ikke de mindre datasæt fra nogen af tjenesteudbydere.
- Det tilbyder standardversioner og gratis versioner med begrænsede funktioner.
2. IBM Watson
IBM Watson-platformen er udviklet til både udviklere og brugere med masser af AI-værktøjer. Det leverer systemprogrammer og forespørgsler, forudsigelse og samler værktøjer til at oprette arbejdsbøger. Det tillader kraftfulde informationsvisualiseringer, der hjælpes med træk-drop-omgivelser for at oprette modeller.
Funktioner
- Front-interface ved hjælp af SPSS Graphical Analytics.
- Oplysningerne og forudsigelserne skal gemmes i IBM Bluemix.
- De tjenester, der er fokuseret på virksomhedsklienter, hjælper med at skabe ML-baserede applikationer ved hjælp af API-stik.
- De kan opkræves, og endda de gratis versioner er tilgængelige.
3. Amazon
Amazon Machine Learning platform tilbyder færdige og simpelt tilgængelige forudsigelsesmodeller til enhver udvikler, selvom de ikke har nogen idé om datavidenskab. En pay-as-you-go-model, der kræver meget mindre investering i hardware- eller softwarepakker, har gjort Amazon til en af de enkleste ML-platformudbydere, som en deltager vil tjekke ind. Udviklere kan gøre brug af AI-værktøjssæt, der leveres af AWS (Amazon-webtjenester), som også inkluderer Amazon Lex og Amazon Polly.
Funktioner
- Det bruger Amazon Machine Learning skænk og brugerflade til Amazon Character.
- Oplysningerne skal være på lager i en tilknyttet AWS-konto som S3, Redshift og RDS.
- Det fungerer på en pay-as-you-go-model, og for kardinal batch-forudsigelser priser den så meget som ti cent.
4. ai-one
Ved hjælp af en ai-one-platform vil udviklere producere intelligente assistenter, der let kan implementeres på næsten enhver softwareapplikation. Værktøjslisten med ressourcer inkluderer API'er til udviklere, et dokumentbibliotek og bygningsagenter, der vil blive brugt til at omdanne information til regelsæt, der understøtter ML- og AI-strukturer.
5. Apache PredictionIO
Det er en open source-stakke, der også har en open-source-server til maskinlæring designet oven på den, bør kigge på Apache PredictionIO er den enkleste måde at oprette profetiske motorer, der imødekommer enhver maskinlæringsopgave. Ud over begivenhedsserveren og derfor selve platformen inkluderer Apache PredictionIO desuden et modelgalleri.
6. H20
Denne platform er designet til programmeringssprog som python, R & Java af H2O.ai. Den tilbyder samtidig værktøjer, der er nødvendige for at analysere datasæt i Apache Hadoop-filsystemerne og skyen. H2O.ai er præciseret i Mountain View, CA. og tilbyder den gratis open source H2O OpenThis platform blev designet til programmeringssprog som python, R & Java af H2O.ai. Det tilbyder også værktøjer, der kræves til at analysere datasæt i Apache Hadoop-filsystemer og sky. H2O.ai er baseret i Mountain View, Californien. og tilbyder gratis open source H2O Open Source Machine Learning (H2O, Mousserende vand og H2O4GPU) og et kommercielt produkt kaldet H2O Driverless AI. H2O.ai's komponenter er stærkt optimerede og paralleliserede til centralbehandlingsenhedens multicore- og multinode-konfigurationer.
Konklusion
Denne artikel giver en kort introduktion til maskinlæringsplatforme. Maskinlæring kan være en overvåget eller uovervåget teknik til at træne maskiner til at udføre aktiviteterne lidt hurtigere og bedre end et gennemsnitligt menneske. Når det kommer til udviklingen af dine egne maskinlæringsmodeller, er der valg mellem forskellige udviklingssprog, IDE'er og platforme. Denne artikel giver de bedste platforme, som brugeren kan bruge; det kan enten være skybaserede eller produktionsbaserede platforme.
Anbefalede artikler
Dette er en guide til Machine Learning Platform. Her diskuterer vi platforme for maskinlæring med funktionerne. Du kan også se på den følgende artikel for at lære mere -
- Metoder til maskinindlæring
- Metoder til maskinindlæring
- Arkitektur til maskinlæring
- Tabsfunktioner i maskinlæring
- Typer af chiffer
- Komplet guide til implementering af neurale netværk
- Sådan opretter du beslutningstræ?