Introduktion til Machine Learning Software
Machine Learning er en videnskabelig applikation, der er baseret på AI (Artificial Intelligence), der gør det muligt for computersystemet at lære, udføre en bestemt opgave og forbedre den erfaring, der er opnået med det, uden at programmere det udelukkende. Maskinlæringsalgoritmer bruges i daglige øvelser såsom søgemaskine, billed- og talegenkendelse, diagnose til sundhedsvæsen osv. Disse algoritmer har brug for bestemt software og værktøjer til at udføre og udføre visse handlinger. Machine Learning-software har sit eget sæt med værktøjer, biblioteker og ressourcer til at udvikle applikationer, der kan gentage menneskelig adfærd med smarte maskiner og applikationer. Den software, vi vil fremhæve, afspejles nedenfor.
Typer af maskinlæringssoftware
Der er masser af Machine Learning-software tilgængelig på markedet. Nogle af softwaren har deres eksklusive og unikke funktioner. På samme tid er der nogle værktøjer, der er relativt bedre. Mange virksomheder er begyndt at anvende teknologien for at øge deres ROI (Return on Investment). Da Machine Learning er en del af AI (Artificial Intelligence), trænes maskiner ud fra resultatet eller mønsteret til at udvikle nye ændringer autonomt. Nogle typer Machine Learning-software er: Azure Machine Learning Studio, Shogun, Apache Mahout, Apache Spark MLlib, IBM Watson Machine Learning, RapidMinor, Weka, Google Cloud ML Engine, Pytroch, figur otte, Crab, Microsoft Cognitive Toolkit, fakkel osv. Lad os se nærmere på nogle af de mest anvendte software, som eksperter i maskinlæring stoler på.
Top Machine Learning software
Nedenfor er de forskellige software til maskinindlæring:
1. Google Cloud ML-motor
Googles Cloud Machine Learning Engine er en af de populære applikationer til træning, analyse og dyb læring.
2. Azure ML Studio
Det er en kodefri, træk og slip-løsning for ML-eksperter til praktisk brug foretaget af Microsoft.
3. IBM Watson Machine Learning
Med sin open source-modelbetjening hjælper det datavidenskabsmænd og udviklere med at fremskynde AI- og Machine Learning-applikationer.
4. TensorFlow
Det er en ny open source-ramme, der blev frigivet i 2015 og ikke kompliceret at betjene og kan også implementeres over forskellige platforme. Oprettet af Google er TensorFlow tilgængelig for Python, C ++, Java, Rust osv.
5. Microsoft kognitive værktøjssæt
Microsofts nyligt lancerede AI-løsning kan træne maskine med dens dybe indlæringsalgoritmer til at opføre sig som en menneskelig hjerne og ansigt. Det kan håndtere data fra Python, C ++ osv.
6. Theano
Det er et Python-baseret open source-bibliotek til dybe indlæringsalgoritmer for at fremskynde implementering af Machine Learning. Theano er i stand til at tage datastrukturer til det næste niveau med integrationen af Python-biblioteker som NumPy, Pandas og nogle oprindelige programmer.
7. Lommelygte
Dette typiske ældre Machine Learning-bibliotek fascinerer fleksibilitet og hurtighed i operationerne, mens du implementerer Machine Learning-projekter.
8. Apache Spark MLlib
Apache Spark er et pålideligt maskinlæringsværktøj til avanceret maskinlæring og dyb læring. Det er en sømløs, skalerbar platform, der kan integreres med Hadoop for bedre resultater fra algoritmer. Klassificering, regression, gradient boosting, beslutningstræer, LDA osv. Er nogle af de algoritmer, der understøtter MLlib.
9. Pytorch
Pytorch er udviklet af Facebook til avanceret dyb læring ved hjælp af neurale netværk og tensorer. Det konstateres, at forskere overalt i verden bruger Pytorch til dynamisk grafisk repræsentation og teknik til planlægning.
10. Ideas2T Technologies
Ideas2T-værktøj har i modsætning til andre en unik funktion, der kan hjælpe rekrutterere med at ansætte de rigtige kandidater baseret på deres CV gennem Machine Learning. Det har været et kryds for start-ups, virksomheder og forretningshuse på grund af dets banebrydende og avancerede algoritmer.
Fordele ved Machine Learning Software
Machine Learning, en delmængde af AI, der hjælper med at undersøge og lære af dataene og til at tage visse beslutninger ud af dem. Det er i stand til at levere beslutninger og anbefalinger i høj hastighed med nøjagtighed. Så ML-software er meget populær. Interessant nok er de også billige. Både Machine Learning og AI arbejder på store og komplekse datasæt for at visualisere og tage perfekte beslutninger. Et par eksempler er som under:
- Facebook: Når vi uploader et foto på Facebook, genkender det en person fra det samme foto og antyder gensidigt venskab. Sådan fungerer ML.
- Netflix: Netflix sender undertiden forslag til webshows eller film baseret på det, vi har set tidligere. Grundlæggende bruges Machine Learning til at vælge data baseret på valg.
Forretningsenheder og organisationer bruger det rigtige par af algoritmen med et bestemt værktøj og laver Machine Learning-modeller baseret på at lære af dataene. Det hjælper virksomheder med at arbejde mere effektivt for at opbygge avancerede modeller til en lav pris. Machine Learning-software hjælper med automatisering af dataanalyse, hvilket reducerer arbejdsstyrken og gør den omkostningseffektiv. Denne proces er ret iterativ og skalerbar.
Der er flere andre applikationer, hvor ML bruges i det daglige liv. Nogle af de områder, hvor ML-software bruges effektivt, er som følger:
- Finansielle tjenester : Den finansielle sektor bruger dette til at identificere indsigt til investeringer, handel og endda for at konstatere finansielle risici.
- Marketing & salg : Forskellige virksomheder og andre lignende virksomheder bruger Machine Learning-software til at analysere købshistorien og fremsætte henstillinger til kunderne afhængigt af det.
- Sundhedspleje : Elektroniske bærbare og sensorer bruges vidt i dag. Sensorer i disse wearables leverer data i realtid om blodtryk, hjerteslag og anden vigtig information relateret til sundhed.
- Transport : Machine Learning-software analyserer rejsehistorikken og ruterne for at identificere eventuelle problemer for at hjælpe kunder / passagerer med at fravælge risikoutsatte områder i fremtiden.
- Regering : Nogle regeringsorganer bruger ML-værktøjer til at udtrække indsigt for at minimere omkostningerne og øge effektiviteten i deres operationer.
- Olie & gas : Maskinindlæring bruges mest i energisektorerne. Det hjælper med at analysere eksisterende og nye energikilder til efterforskning og distribution. Mange oliebureauer i både regerings- og privat sektor har anvendt disse teknikker.
Konklusion
Maskinlæring og kunstig intelligens har bred og bred anvendelse blandt moderne generationer og udvider stadig. Derfor vil det ikke være forkert at oplyse, at Machine Learning-software udfører handlinger fra inputdatasættet og spiller en stor rolle i at give indsigt fra rå data for at forbedre kommercielle og andre mål.
Anbefalede artikler
Dette er en guide til Machine Learning Software. Her diskuterer vi introduktionen og top 10-softwaren til maskinlæring sammen med dens fordele. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere-
- Hvad er forstærkningslæring?
- Typer af maskinlæringsalgoritmer
- Introduktion til IoT
- Anvendelser af maskinlæring
- Sådan opretter du beslutningstræ?
- Vejledning til beslutningstræ i datamining