11 Најпопуларнијих софтверских алата за машинско учење 2021

11 most popular machine learning software tools 2021

Списак и упоређивање најбоље плаћених, као и бесплатних алата за машинско учење, отвореног кода:

Шта је машинско учење?

Уз помоћ система за машинско учење можемо да испитујемо податке, учимо из тих података и доносимо одлуке. Машинско учење укључује алгоритме, а библиотека машинског учења је скуп алгоритама.

Где користимо машинско учење у свакодневном животу? Истражимо неке примере да бисмо видели одговор на ово питање.

Шта ћете научити:

• Стварни примери машинског учења
• Како нам машинско учење помаже?
• Врсте машинског учења
  • # 1) Надзирано машинско учење
  • # 2) Машинско учење без надзора
  • # 3) Појачање машинског учења
• 10+ најпопуларнијих софтверских алата за машинско учење
  • Табела поређења
  • # 1) Сцикит-научити
  • # 2) ПиТорцх
  • # 3) ТенсорФлов
  • # 4) Сет
  • # 5) КНИМ
  • # 6) Цолаб
  • # 7) Апацхе Махоут
  • # 8) Аццорд.Нет
  • # 9) Схогун
  • # 10) Керас.ио
  • # 11) Рапид Минер
• Закључак
  • Препоручено читање

Стварни примери машинског учења

Доље су дати неки стварни примери МЛ:

Пример 1:

Ако сте користили Нетфлик, морате знати да вам препоручује неке филмове или емисије за гледање на основу онога што сте раније гледали. Машинско учење се користи за ову препоруку и за одабир података који одговарају вашем избору. Користи раније податке.

Пример 2:

Други пример би био Фацебоок.

Када отпремите фотографију на Фацебоок, она може препознати особу на тој фотографији и предложити вас, заједничке пријатеље. МЛ се користи за ова предвиђања. Користи податке попут листе пријатеља, доступних фотографија итд. И на основу тога прави предвиђања.

Пример 3:

Трећи пример је Софтвер који показује како ћете изгледати кад остарите. Ова обрада слика такође користи машинско учење.

Све су ово примери који нам помажу да схватимо како се користи машинско учење. МЛ је донекле сличан АИ, међутим, постоји разлика између њих две. То је повезано са рударењем података.

Како нам машинско учење помаже?

Помаже кроз моћну обраду.

Уз помоћ машинског учења, системи доносе боље одлуке великом брзином и најчешће су тачни. Коришћење ове технике је јефтино и може да анализира велике и сложене скупове података.

Врсте машинског учења

У наставку су наведени различити типови:

• Надгледани
• Без надзора
• Ојачање

Погледајмо детаљно сваку врсту заједно са примером.

# 1) Надзирано машинско учење

Подаци из прошлости користе се за предвиђање у надгледаном машинском учењу.

Пример надзираног машинског учења је филтрирање нежељене поште е-поште. Сви користимо Гмаил, Иахоо или Оутлоок. Алгоритми машинског учења користе се за одлучивање која је е-пошта нежељена пошта, а која не.

На основу претходних података, као што су примљена е-пошта, подаци које користимо итд., Систем предвиђа е-пошту о томе да ли је нежељена пошта. Ова предвиђања можда нису савршена, али су најчешће тачна.

Класификација и регресија су алгоритми МЛ који спадају под Надгледани МЛ.

# 2) Машинско учење без надзора

Машинско учење без надзора проналази скривене обрасце.

Раније смо видели пример Фацебоок-а ( Пример 2 ). Ово је пример машинског учења без надзора. Алгоритми кластеровања и удруживања спадају у ову врсту машинског учења.

# 3) Појачање машинског учења

Појачање машинског учења користи се за побољшање или повећање ефикасности.

Истражимо неке примере горе поменутих алгоритама.

• Класификација: Филтрирање нежељене поште.
• Регресија: Ови алгоритми такође уче из претходних података попут алгоритама класификације, али даје нам вредност као излаз. Пример: Временска прогноза - колико ће кише бити?
• Груписање: Ови алгоритми користе податке и дају излаз у облику кластера података. Пример: Одлучивање цена куће / земљишта у одређеном подручју (географски положај).
• Удружење: Када купујете производе са веб локација за куповину, систем препоручује други скуп производа. За ову препоруку користе се алгоритми удруживања

Овде се ради о машинском учењу. Погледајмо сада врхунски софтвер за машинско учење.

=> Контактирајте нас да предложим списак овде.

10+ најпопуларнијих софтверских алата за машинско учење

Постоји неколико софтвера за машинско учење који су доступни на тржишту. У наставку наведени су најпопуларнији међу њима.

Табела поређења

Почнимо!!

разлике у ц ++ и Јава

# 1) Сцикит-научити

Сцикит-леарн је за развој машинског учења у питхону. Пружа библиотеку за програмски језик Питхон.

Карактеристике:

• Помаже у претраживању података и анализи података.
• Пружа моделе и алгоритме за класификацију, регресију, груписање, димензиону редукцију, избор модела и претходну обраду.

Прос:

• Обезбеђена је лако разумљива документација.
• Параметри за било који одређени алгоритам могу се мењати током позивања објеката.

Детаљи трошкова алата / плана: Бесплатно.

Званични сајт: сцикит-научити

# 2) ПиТорцх

ПиТорцх је Питхон библиотека за машинско учење заснована на Торцх-у. Бакља је рачунарски оквир заснован на Луа, скриптни језик и библиотека машинског учења.

Карактеристике:

• Помаже у изградњи неуронских мрежа путем модула Аутоград.
• Пружа низ алгоритама за оптимизацију за изградњу неуронских мрежа.
• ПиТорцх се може користити на облачним платформама.
• Пружа дистрибуирану обуку, разне алате и библиотеке.

Прос:

• Помаже у стварању рачунских графова.
• Једноставност употребе због хибридног предњег дела.

Детаљи трошкова алата / плана: бесплатно

Званични сајт: Питорцх

# 3) ТенсорФлов

ТенсорФлов пружа ЈаваСцрипт библиотеку која помаже у машинском учењу. АПИ-ји ће вам помоћи да направите и обучите моделе.

Карактеристике:

• Помаже у обуци и изради ваших модела.
• Постојеће моделе можете покренути уз помоћ програма ТенсорФлов.јс који је претварач модела.
• Помаже у неуронској мрежи.

Прос:

• Можете га користити на два начина, тј. Ознакама скрипти или инсталирањем путем НПМ-а.
• Може чак помоћи у процени људске позе.

Против:

најбоље средство за чишћење нежељених датотека за Виндовс 10

• Тешко је научити.

Детаљи трошкова алата / плана: бесплатно

Званични сајт: Тенсорфлов

# 4) Сет

Ови алгоритми машинског учења помажу у претраживању података.

Карактеристике:

• Припрема података
• Класификација
• Регресија
• Груписање
• Визуелизација и
• Удружење влада рударством.

Прос:

• Пружа мрежне курсеве за обуку.
• Лако разумљиви алгоритми.
• То је добро и за студенте.

Против:

• Није доступно много документације и подршке на мрежи.

Детаљи трошкова алата / плана: бесплатно

Званични сајт: Ваикато-века

# 5) КНИМ

КНИМЕ је алат за аналитику података, платформу за извештавање и интеграцију. Користећи концепт цевовода података, он комбинује различите компоненте за машинско учење и рударење подацима.

Карактеристике:

• Може интегрирати код програмских језика као што су Ц, Ц ++, Р, Питхон, Јава, ЈаваСцрипт итд.
• Може се користити за пословну интелигенцију, анализу финансијских података и ЦРМ.

Прос:

• Може да функционише као САС алтернатива.
• Лако је применити и инсталирати.
• Лако научити.

Против:

• Тешко је направити сложене моделе.
• Ограничене могућности визуелизације и извоза.

Детаљи трошкова алата / плана: бесплатно

Званични сајт: КНИМЕ

# 6) Цолаб

Гоогле Цолаб је услуга у облаку која подржава Питхон. Помоћи ће вам у изградњи апликација за машинско учење помоћу библиотека ПиТорцх, Керас, ТенсорФлов и ОпенЦВ

Карактеристике:

• Помаже у образовању о машинском учењу.
• Помаже у истраживању машинског учења.

Прос:

• Можете га користити са гоогле диска.

Детаљи трошкова алата / плана: бесплатно

Званични сајт: ал

# 7) Апацхе Махоут

Апацхе Махоут помаже математичарима, статистичарима и научницима података у извршавању њихових алгоритама.

Карактеристике:

• Пружа алгоритме за претпроцесоре, регресију, кластеровање, препоруке и дистрибуирану линеарну алгебру.
• Јава библиотеке су укључене за уобичајене математичке операције.
• Следи расподељени оквир линеарне алгебре.

Прос:

• Ради за велике скупове података.
• Једноставно
• Прошириво

Против:

• Потребна је кориснија документација.
• Неки алгоритми недостају.

Детаљи трошкова алата / плана: бесплатно

Званични сајт: Махоут - Апачи

# 8) Аццорд.Нет

Аццорд.Нет пружа библиотеке за машинско учење за обраду слика и звука.

Карактеристике:

Пружа алгоритме за:

• Нумеричка линеарна алгебра.
• Нумеричка оптимизација
• Статистика
• Вештачке неуронске мреже.
• Обрада слике, звука и сигнала.
• Такође пружа подршку за библиотеке за цртање и графиковање графикона.

Прос:

• Библиотеке су доступне из изворног кода, а такође и путем извршног програма за инсталацију и НуГет.

Против:

• Подржава само. Подржани језици на мрежи.

Детаљи трошкова алата / плана: бесплатно

Званични сајт: Аццорд.нет

# 9) Схогун

Схогун пружа различите алгоритме и структуре података за машинско учење. Ове библиотеке за машинско учење користе се за истраживање и образовање.

Карактеристике:

• Пружа векторске машине за подршку за регресију и класификацију.
• Помаже у примени Хидден Марков модела.
• Нуди подршку за многе језике попут - Питхон, Оцтаве, Р, Руби, Јава, Сцала и Луа.

Прос:

• Може да обрађује велике скупове података.
• Једноставан за коришћење.
• Пружа добру корисничку подршку.
• Нуди добре карактеристике и функционалности.

Детаљи трошкова алата / плана: бесплатно

Званични сајт: Схогун

# 10) Керас.ио

Керас је АПИ за неуронске мреже. Помаже у брзом истраживању и написан је на Питхон-у.

Карактеристике:

• Може се користити за лако и брзо израду прототипова.
• Подржава конволуционе мреже.
• Помаже мрежама које се понављају.
• Подржава комбинацију две мреже.
• Може се покретати на ЦПУ и ГПУ.

Прос:

• Усер-фриендли
• Модуларни
• Прошириво

Против:

• Да бисте користили Керас, морају вам бити ТенсорФлов, Тхеано или ЦНТК.

Детаљи трошкова алата / плана: бесплатно

Званични сајт: Тешко

# 11) Рапид Минер

Јава програмер интервју питања и одговори

Рапид Минер пружа платформу за машинско учење, дубоко учење, припрему података, рударење текстом и предиктивну аналитику. Може се користити за истраживање, образовање и развој апликација.

Карактеристике:

• Кроз ГУИ помаже у дизајнирању и примени аналитичких токова посла.
• Помаже у припреми података.
• Визуализација резултата.
• Валидација и оптимизација модела.

Прос:

• Прошириво помоћу додатака.
• Једноставан за коришћење.
• Нису потребне вештине програмирања.

Против:

• Алат је скуп.

Детаљи трошкова алата / плана :

Има четири плана:

• Бесплатан план
• Мала: 2500 долара годишње.
• Средње: 5000 долара годишње.
• Велики: 10000 долара годишње.

Званични сајт: Рапид Минер

Закључак

У овом чланку детаљно смо истражили машинско учење и врхунски софтвер за машинско учење.

Избор алата зависи од ваших захтева за алгоритмом, нивоа ваше стручности и цене алата. Библиотека машинског учења треба да буде једноставна за употребу.

Већина ових библиотека је бесплатна, осим Рапид Минер-а. ТенсорФлов је популарнији у машинском учењу, али има кривуљу учења. Сцикит-леарн и ПиТорцх су такође популарни алати за машинско учење и обојица подржавају програмски језик Питхон. Керас.ио и ТенсорФлов су добри за неуронске мреже.

Надам се да сте из овог информативног чланка стекли огромно знање о алатима за машинско учење.

Препоручено читање

• Најбољи алати за тестирање софтвера 2021. године (КА Тест Аутоматион Тоолс)
• Дата Мининг вс Мацхине Леарнинг вс Артифициал Интеллигенце вс Дееп Леарнинг
• 11 најмоћнијих софтверских алата за ЦиберСецурити 2021
• 11 најбољих ИТСМ алата (софтвер за управљање ИТ услугама) 2021
• 11 најбољих софтвера за онлајн обуку за обуку без муке 2021. године
• 10 најпопуларнијих алата за тестирање регресије 2021
• Како инсталирати и користити ВМВаре виртуелну машину у тестирању софтвера
• 10 најбољих софтвера за вештачку интелигенцију (прегледи АИ софтвера 2021)