20 najboljih softvera i okvira za AI i strojno učenje

Svi znamo iz djetinjstva da vojnici trebaju odgovarajuću obuku s najnovijim oružjem. Tada mogu dobiti rat nad svojom oporbenom strankom. Na isti način, znanstvenici podataka trebaju učinkovit i djelotvoran softver, alate ili okvir za strojno učenje, što god mi rekli kao oružje. Razvijanje sustava s potrebnim podacima o obuci kako bi se izbrisali nedostaci i učinio stroj ili uređaj inteligentnim. Samo dobro definiran softver može stvoriti plodonosan stroj.

Međutim, danas svoj stroj razvijamo tako da ne trebamo davati nikakve upute o okolini. Stroj može djelovati sam po sebi, a također može razumjeti i okoliš. Kao primjer, samovozeći automobil. Zašto je stroj trenutno tako dinamičan? Služi samo za razvoj sustava korištenjem različitih vrhunskih platformi i alata za strojno učenje.

Najbolji softver i okviri za strojno učenje

Bez softvera, računalo je prazan okvir jer ne može izvršiti zadani zadatak. Baš tako, i čovjek je bespomoćan da razvije sustav. Međutim, za razvoj projekta strojnog učenja dostupno je nekoliko softvera ili okvira. Iako sam kroz svoj članak ispričao samo 20 najboljih platformi i alata za strojno učenje. Pa, krenimo.

1. Google Cloud ML Engine

Ako vježbate svoj klasifikator na tisućama podataka, prijenosno računalo ili računalo možda će dobro funkcionirati. Međutim, ako imate milijune podataka o treningu? Ili je vaš algoritam sofisticiran i treba mu puno vremena da se izvrši? Da bi vas spasio od toga, dolazi Google Cloud ML Engine. To je hostirana platforma na kojoj programeri i znanstvenici podataka razvijaju i pokreću visokokvalitetne modele strojnog učenja i skupove podataka.

Uvid u ovaj ML i okvir umjetne inteligencije

Pruža izgradnju AI i ML modela, trening, prediktivno modeliranje i duboko učenje.
Dvije usluge, naime trening i predviđanje, mogu se koristiti zajedno ili neovisno.
Ovaj softver koriste poduzeća, tj.e., otkrivanje oblaka na satelitskoj slici, brži odgovor na e-poštu kupaca.
Može se koristiti za trening složenog modela.

Početak rada

2. Amazonsko strojno učenje (AML)

Amazon Machine Learning (AML) robustan je softver za strojno učenje i umjetnu inteligenciju zasnovan na oblaku koji mogu koristiti svi nivoi vještina programera. Ova upravljana usluga koristi se za izgradnju modela strojnog učenja i generiranje predviđanja. Integrira podatke iz više izvora: Amazon S3, Redshift ili RDS.

Uvid u ovaj AI i okvir za strojno učenje

Amazon Machine Learning nudi alate za vizualizaciju i čarobnjake.
Podržava tri vrste modela, tj.e., binarna klasifikacija, višerazredna klasifikacija i regresija.
Omogućuje korisnicima stvaranje objekta izvora podataka iz MySQL baze podataka.
Također, korisnicima omogućuje stvaranje objekta izvora podataka od podataka pohranjenih u Amazon Redshift.
Temeljni pojmovi su izvori podataka, ML modeli, procjene, skupna predviđanja i predviđanja u stvarnom vremenu.

Početak rada

3. Sporazum.NETO

Sporazum.Neto je a .Okvir mrežnog strojnog učenja u kombinaciji s bibliotekama za obradu zvuka i slika napisanih na C #. Sastoji se od više knjižnica za širok spektar aplikacija, tj.e., statistička obrada podataka, prepoznavanje uzoraka i linearna algebra. Uključuje sporazum.Matematika, Accord.Statistika i Accord.Strojno učenje.

Uvid u ovaj okvir umjetne inteligencije

Koristi se za razvoj računalnog vida, računalne audicije, obrade signala i statistike za proizvodni razred.
Sastoji se od više od 40 parametarskih i neparametarskih procjena statističkih raspodjela.
Sadrži više od 35 testova hipoteza, uključujući jednosmjerne i dvosmjerne ANOVA testove, neparametarske testove poput testa Kolmogorov-Smirnov i mnoge druge.
Ima više od 38 funkcija jezgre.

Početak rada

4. Apache Mahout

Apache Mahout distribuiran je linearni algebarski okvir i matematički izražajan Scala DSL. Riječ je o besplatnom i otvorenom projektu Apache Software Foundation. Cilj ovog okvira je brza implementacija algoritma za znanstvenike podataka, matematičare i statističare.

Uvid u ovaj okvir umjetne inteligencije i strojnog učenja

Proširivi okvir za izgradnju skalabilnih algoritama.
Primjena tehnika strojnog učenja, uključujući grupiranje, preporuke i klasifikaciju.
Uključuje biblioteke matrica i vektora.
Trči na vrh Apachea Hadoop koristiti MapReduce paradigma.

Početak rada

5. Shogun

Knjižnicu strojnog učenja s otvorenim kodom, Shogun, prvi su put razvili Soeren Sonnenburg i Gunnar Raetsch 1999. godine. Ovaj je alat napisan na jeziku C++. Doslovno pruža strukture podataka i algoritme za probleme strojnog učenja. Podržava mnoge jezike kao što su Python, R, Octave, Java, C #, Ruby, Lua itd.

Uvid u ovaj okvir umjetne inteligencije

Ovaj je alat dizajniran za veliko učenje.
Uglavnom se fokusira na strojeve jezgre poput strojeva vektora potpore za probleme klasifikacije i regresije.
Omogućuje povezivanje s drugim bibliotekama AI-ja i strojnog učenja poput LibSVM, LibLinear, SVMLight, LibOCAS itd.
Pruža sučelja za Python, Lua, Octave, Java, C #, Ruby, MatLab i R.
Može obraditi ogromnu količinu podataka, poput 10 milijuna uzoraka.

Početak rada

6. Oriks 2

Oryx 2, ostvarenje lambda arhitekture. Ovaj softver izgrađen je na Apache Spark i Apache Kafka. Koristi se za strojno učenje u stvarnom vremenu i umjetnu inteligenciju. To je okvir za izgradnju aplikacija, uključujući zapakirane, end-to-end aplikacije za filtriranje, klasifikaciju, regresiju i grupiranje. Najnovija verzija je Oryx 2.8.0.

Uvid u ovaj AI i okvir za strojno učenje

Oryx 2 nadograđena je verzija izvornog Oryx 1 projekta.
Ima tri sloja: generički nivo lambda arhitekture, specijalizacija na vrhu koja pruža apstrakcije ML, implementacija od kraja do kraja istih standardnih algoritama ML.
Sastoji se od tri međusobno sloja: batch sloj, sloj brzine, sloj za posluživanje.
Postoji i sloj za prijenos podataka koji premješta podatke između slojeva i prima ulaz iz vanjskih izvora.

Početak rada

7. Apache Singa

Ovaj softver za strojno učenje i AI, Apache Singa, pokrenula je DB System Group na Nacionalnom sveučilištu u Singapuru 2014. godine, u suradnji s grupom baza podataka Sveučilišta Zhejiang. Ovaj se softver prvenstveno koristi u obradi prirodnog jezika (NLP) i prepoznavanju slika. Štoviše, podržava širok raspon popularnih modela dubokog učenja. Sadrži tri glavne komponente: Core, IO i Model.

Uvid u ovaj ML & AI softver

Fleksibilna arhitektura skalabilnog distribuiranog treninga.
Apstrakcija tenzora dopuštena je za naprednije modele strojnog učenja.
Apstrakcija uređaja podržana je za pokretanje na hardverskim uređajima.
Ovaj alat uključuje poboljšane IO klase za čitanje, pisanje, kodiranje i dekodiranje datoteka i podataka.
Radi na sinkronima, asinkronima i hibridnim okvirima treninga.

Početak rada

8. Apache Spark MLlib

Apache Spark MLlib skalabilna je knjižnica strojnog učenja. Pokreće se na Hadoop-u, Apache Mesos-u, Kubernetes-u, samostalno ili u oblaku. Također, može pristupiti podacima iz više izvora podataka. Nekoliko algoritama je uključeno u klasifikaciju: logistička regresija, naivni Bayes, regresija: generalizirana linearna regresija, klasteriranje: K-sredstva i mnogi drugi. Njegove uslužne programe za radni tok su transformacije značajki, konstrukcija cjevovoda ML, postojanost ML itd.

Uvid u ovaj AI i okvir za strojno učenje

Jednostavnost korištenja. Može se koristiti u Javi, Scali, Pythonu i R.
MLlib se uklapa u Spark-ove API-je i surađuje s NumPy-jem u Python i R knjižnicama.
Mogu se koristiti Hadoop izvori podataka poput HDFS, HBase ili lokalnih datoteka. Tako se lako uključiti u Hadoop tijekove rada.
Sadrži visokokvalitetne algoritme i ima bolje rezultate od MapReducea.

Početak rada

9. Google ML Kit za mobitele

Jeste li programer za mobilne uređaje? Zatim Googleov tim za Android donosi ML KIT za vas, koji spaja stručnost i tehnologiju strojnog učenja za razvoj robusnijih, personaliziranih i optimiziranih aplikacija za rad na uređaju. Ovaj alat možete koristiti za prepoznavanje teksta, otkrivanje lica, označavanje slika, otkrivanje orijentira i skeniranje crtičnog koda.

Uvid u ovaj ML & AI softver

Nudi moćne tehnologije.
Koristi gotova rješenja ili prilagođene modele.
Pokretanje na uređaju ili u oblaku na temelju specifičnih zahtjeva.
Komplet je integracija s Googleovom Firebase platformom za mobilni razvoj.

Početak rada

10. Appleov Core ML

Appleov Core ML okvir je za strojno učenje koji pomaže integrirati modele strojnog učenja u vašu aplikaciju. Morate ispustiti datoteku ml modela u svoj projekt, a Xcode automatski stvara klasu omota Objective-C ili Swift. Korištenje modela je jednostavno. Može iskoristiti svaki CPU i GPU za maksimalne performanse.

Uvid u ovaj AI i okvir za strojno učenje

Djeluje kao temelj za okvire i funkcionalnosti specifične za domenu.
Core ML podržava Computer Vision za analizu slika, Natural Language za obradu prirodnog jezika i GameplayKit za procjenu naučenih stabala odluka.
Optimiziran je za izvedbu na uređaju.
Gradi se na vrhu primitiva na niskoj razini.

Početak rada

11. Matplotlib

Matplotlib je knjižnica strojnog učenja koja se temelji na Pythonu. Korisna je za kvalitetnu vizualizaciju. U osnovi je riječ o Python 2D knjižnici crtanja. Potječe iz MATLAB-a. Morate napisati samo nekoliko redaka koda da biste generirali vizualizaciju kvalitete proizvodnje. Ovaj alat pomaže pretvoriti vašu tvrdu implementaciju u jednostavne stvari. Kao primjer, ako želite generirati histogram, ne trebate instancirati objekte. Samo pozovite metode, postavite svojstva; generirat će.

Uvid u ovaj AI i okvir za strojno učenje

Generira kvalitetne vizualizacije s nekoliko redaka koda.
Možete ga koristiti u svojim Python skriptama, ljuskama Python i IPython, Jupyterovoj bilježnici, poslužiteljima web aplikacija itd.
Sposoban generirati grafikone, histograme, spektre snage, trakaste karte itd.
Njegova se funkcionalnost može poboljšati pomoću paketa za vizualizaciju trećih strana kao što su seaborn, ggplot i HoloViews.

Početak rada

12. TensorFlow

Mislim da svi ljubitelji strojnog učenja i umjetne inteligencije koji rade s aplikacijama strojnog učenja znaju o TensorFlowu. To je biblioteka strojnog učenja s otvorenim kodom koja vam pomaže u razvoju vaših ML modela. Googleov tim to je razvio. Ima fleksibilnu shemu alata, knjižnica i resursa koji omogućuje istraživačima i programerima izgradnju i razmještanje aplikacija za strojno učenje.

Uvid u ovaj AI i okvir za strojno učenje

Sustav dubokog učenja od kraja do kraja.
Napravite i trenirajte ML modele bez napora koristeći intuitivne API-je visoke razine poput Kerasa s nestrpljivim izvršavanjem.
Ovaj softver otvorenog koda vrlo je fleksibilan.
Izvodi numerička izračunavanja pomoću grafikona protoka podataka.
Pokrenuti CPU-ovi ili GPU-ovi, a također i na mobilnim računalnim platformama.
Učinkovito obučite i primijenite model u oblaku.

Početak rada

13. Baklja

Treba li vam okvir s maksimalnom fleksibilnošću i brzinom za izgradnju vaših znanstvenih algoritama? Tada je Torch okvir za vas. Pruža podršku za umjetnu inteligenciju i algoritme strojnog učenja. Jednostavan je za korištenje i učinkovit skriptni jezik zasnovan na programskom jeziku Lua. Također, ovaj okvir za strojno učenje s otvorenim kodom nudi širok raspon algoritama za dubinsko učenje.

Uvid u ovaj ML & AI softver

Pruža moćan N-dimenzionalni niz koji podržava puno rutina za indeksiranje, rezanje i transponiranje.
Ima sjajno sučelje za C, putem LuaJIT-a.
Brza i učinkovita podrška za GPU.
Ovaj je okvir moguće ugraditi s priključcima na pozadine iOS-a i Android-a.

Početak rada

14. Azure Studio za strojno učenje

Što činimo za razvoj modela prediktivne analize? Tipično prikupljamo podatke iz jednog izvora ili više izvora, a zatim analiziramo podatke pomoću manipulacije podacima i statističkih funkcija, i na kraju generira izlaz. Dakle, razvoj modela je iterativni postupak. Moramo ga modificirati dok ne dobijemo željeni i koristan model.

Microsoft Azure Studio za strojno učenje zajednički je alat za povlačenje i ispuštanje koji se može koristiti za izgradnju, testiranje i primjenu rješenja za prediktivnu analitiku na vašim podacima. Ovaj alat objavljuje modele kao web usluge koje mogu koristiti prilagođene aplikacije ili BI alati.

Uvid u ovaj AI i okvir za strojno učenje

Pruža interaktivni, vizualni radni prostor za izgradnju, brzo testiranje i ponavljanje modela prediktivne analize.
Nije potrebno programiranje. Morate samo vizualno povezati skupove podataka i module da biste konstruirali svoj model prediktivne analize.
Povezivanje skupova podataka povuci i ispusti i modula čine eksperiment koji morate pokrenuti u Studiju za strojno učenje.
Napokon, morate ga objaviti kao web uslugu.

Početak rada

15. Weka

Weka je softver za strojno učenje na Javi s širokim rasponom algoritama strojnog učenja za zadatke rudarenja podataka. Sastoji se od nekoliko alata za pripremu podataka, klasifikaciju, regresiju, klasterizaciju, rudarenje pravila pridruživanja i vizualizaciju. To možete koristiti za svoja istraživanja, obrazovanje i aplikacije. Ovaj softver neovisan je o platformi i jednostavan je za upotrebu. Također je fleksibilan za eksperimentiranje skriptama.

Uvid u ovaj softver za umjetnu inteligenciju

Ovaj softver za strojno učenje otvorenog koda izdaje se pod GNU General Public License.
Podržava duboko učenje.
Pruža prediktivno modeliranje i vizualizaciju.
Okruženje za usporedbu algoritama učenja.
Grafičko korisničko sučelje, uključujući vizualizaciju podataka.

Početak rada

16. Eclipse Deeplearning4j

Eclipse Deeplearning4j je biblioteka za duboko učenje otvorenog koda za Java virtualni stroj (JVM). Stvorila ga je tvrtka iz San Francisca po imenu Skymind. Deeplearning4j napisan je na Javi i kompatibilan je s bilo kojim JVM jezikom poput Scale, Clojure ili Kotlina. Cilj Eclipse Deeplearning4j je pružiti istaknuti skup komponenata za razvoj aplikacija koje se integriraju s umjetnom inteligencijom.

Uvid u ovaj AI i okvir za strojno učenje

Omogućuje konfiguriranje dubokih neuronskih mreža.
Pokriva čitav tijek dubokog učenja od predobrade podataka do distribuiranog treninga, optimizacije hiperparametara i implementacije proizvodnog razreda.
Pruža fleksibilnu integraciju za velika poslovna okruženja
Koristi se na rubu za podršku implementacijama Interneta stvari (IoT).

Početak rada

17. scikit-naučiti

Poznata, besplatna knjižnica strojnog učenja je scikit-learn za programiranje temeljeno na Pythonu. Sadrži algoritme klasifikacije, regresije i klasteriranja kao što su vektorski strojevi potpore, slučajne šume, pojačanje gradijenta i k-sredstva. Ovaj softver je lako dostupan. Ako naučite primarnu uporabu i sintaksu Scikit-Learn za jednu vrstu modela, tada je prelazak na novi model ili algoritam vrlo jednostavan.

Uvid u ovaj AI i okvir za strojno učenje

Učinkovit alat za rudarenje podataka i zadatke analize podataka.
Izgrađen je na NumPy, SciPy i matplotlib.
Ovaj alat možete ponovo koristiti u različitim kontekstima.
Također, komercijalno se može koristiti ispod BSD licence.

Početak rada

18. Microsoftov distribuirani alat za strojno učenje

Danas je distribuirano strojno učenje vruće istraživačko pitanje u ovoj eri velikih podataka. Stoga su istraživači u istraživačkom laboratoriju Microsoft Asia razvili alat, Microsoft Distributed Machine Learning Toolkit. Ovaj je alat dizajniran za distribuirano strojno učenje paralelno koristeći nekoliko računala za rješavanje složenog problema. Sadrži programski okvir zasnovan na poslužitelju parametara koji čini zadatke strojnog učenja na velikim podacima.

Uvid u ovaj AI i okvir za strojno učenje

Ovaj se alat sastoji od nekoliko komponenata: DMTK Framework, LightLDA, Distributed Word Embedding i LightGBM.
To je visoko skalabilan i poticajan okvir stabla (podržava GBDT, GBRT i GBM).
Nudi API-je koji su jednostavni za upotrebu kako bi se smanjila pogreška distribuiranog strojnog učenja.
Pomoću ovog alata istraživači i programeri mogu učinkovito rješavati probleme strojnog učenja velikih podataka.

Početak rada

19. ArcGIS

Geografski informacijski sustav (GIS), ArcGIS ima podskup tehnika strojnog učenja s svojstvenim prostornim i tradicionalnim tehnikama strojnog učenja. I konvencionalne i svojstvene tehnike prostornog strojnog učenja igraju vitalnu ulogu u rješavanju prostornih problema. To je otvorena, interoperabilna platforma.

Uvid u ovaj softver za umjetnu inteligenciju

Podržava upotrebu ML u predviđanju, klasifikaciji i grupiranju.
Koristi se za rješavanje širokog spektra prostornih aplikacija, od multivarijantnog predviđanja do klasifikacije slika do otkrivanja prostornog uzorka.
ArcGIS sadrži tehnike regresije i interpolacije koje se koriste za izvođenje analize predviđanja.
Sadrži nekoliko alata, uključujući empirijsko Bayesovsko krigiranje (EBK), arealnu interpolaciju, predviđanje regresije EBK, regresiju običnih najmanjih kvadrata (OLS), istraživačku regresiju OLS-a i geografski ponderiranu regresiju (GWR).

Početak rada

20. PredviđanjeIO

Apache PredictionIO, otvoreni izvor poslužitelja za strojno učenje razvijen na vrhu stoga za programere i znanstvenike za izradu predviđajućih motora za bilo koji zadatak umjetne inteligencije i strojnog učenja. Sastoji se od tri komponente: platforme PredictionIO, poslužitelja događaja i galerije predložaka.

Uvid u ovaj AI i okvir za strojno učenje

Podržava knjižnice strojnog učenja i obrade podataka poput Spark MLLib i OpenNLP.
Jednostavno upravljanje podatkovnom infrastrukturom.
Učinkovito izradite i implementirajte motor kao web uslugu.
Može reagirati u stvarnom vremenu na dinamičke upite.

Početak rada

Završavajući misli

Algoritmi strojnog učenja mogu učiti iz više integriranih izvora i prethodnog iskustva. S ovom vrstom vještine stroj može izvršiti bilo koji zadatak dinamički. Softver ili platforma za strojno učenje ima za cilj razviti stroj s ovom istaknutom specifikacijom. Ako ste novi u umjetnoj inteligenciji i strojnom učenju, preporučujemo vam da prođete kroz ovaj niz tečajeva strojnog učenja. To bi vam moglo pomoći u razvoju projekta. Nadamo se da će vam ovaj članak pomoći da saznate više o raznim visoko zahtjevnim softverima, alatima i okvirima za umjetnu inteligenciju i strojno učenje. Ako imate prijedloge ili pitanja, slobodno pitajte u našem odjeljku za komentare.