Introduksjon til maskinlæringsplattform
Machine Learning er studiefeltet som tilbyr datamaskiner potensialet til å lære uten å være eksplisitt programmert. Det gjør datamaskiner som ligner mennesker. En maskinlæringsmodell er resultatet som genereres når du trener maskinlæringsalgoritmiske programmet med data. Når du har gitt en modell med tilhørende innspill, blir resultatet gitt etter trening. I dette emnet skal vi lære om Machine Learning Platform.
Hva er maskinlæringsplattform?
En plattform for å automatisere og raskere leveringslivssyklusen til profetiske applikasjoner som er i stand til enorm databehandling ved å bruke maskinlæring eller tilkoblede prosedyrer.
Noen få viktige ideer i denne definisjonen er:
- Fartsovertredelse er å indusere en rask og raskere leveringslivssyklus og i tillegg til å skynde opp kjøretiden gjennom avanserte prosedyrer som distribuert og dataminne i minnet.
- Bona fide oppgaven informasjonsanalytikeren består av de mange kjedelige og lange oppgavene. Automatisering av disse oppgavene kan eliminere flaskehalser i prosjektet, slik at organisasjoner kan levere nye prosjekter som kommer lenger raskt, oppdatere og få flere oppgaver, men ikke øke bemanningen.
- Muligheten til en maskinlæringsplattform for brukere å betjene og behandle enorme datamengder fra en god slags kilde.
- Disse plattformene fokuserer på å aktivere hele livssyklusen for å levere prediktive applikasjoner når de dissenterer fra PC-verktøy og kodebibliotek.
- Machine Learning Platforms bør integreres, da de er godt organisert mot programvaresystemapplikasjoner som er sterkt anbefalt.
- Machine Learning Platforms sentraliserer i å hjelpe handel med å kjenne fremtidige resultater som kundenes mulighet til å handle for et gitt tilbud eller avvise transaksjonen.
Machine Learning Platforms
Feltet for maskinlæring vokser raskt. Derfor er det veldig viktig å velge riktig plattform som fører til suksess for å bygge modeller ved å bruke ende-til-ende tilnærminger. Her er listen over maskinlæringsplattformer.
1. Microsoft Azure
Et Microsoft Azure-læringsverktøy tillater utviklere å bygge modellene. Det gir SDK-er og tjenester for raskt å klargjøre informasjon, trene og distribuere maskinlæringsmodeller. Forbedre produktivitet og priser med bilstørrelse chiffer og rørledninger. Bruk disse mulighetene med åpen kildekode Python-rammer, for eksempel PyTorch, Tensor Flow og scikit-learning.
Funksjoner
- Den bruker Azure Machine Learning Studio som grensesnitt, og har dra & slipp-miljø for å bygge modeller.
- Den har automatiserte programmer for å kjøre beslutningstrær, dype nevrale nettverk, klassifisering og regresjon.
- Det gjør at bare de enorme datasettene kan lastes opp i Azure-skyen og ikke de mindre datasettene fra noen av tjenesteleverandørene.
- Det tilbyr standardversjoner og gratisversjoner med begrensede funksjoner.
2. IBM Watson
IBM Watson-plattformen er utviklet for både utviklere og brukere med mange AI-verktøy. Den gir systemprogrammer og spørsmål, prediksjon og setter sammen verktøy for å lage arbeidsbøker. Det tillater kraftige informasjonsvisualiseringer som hjelper deg med dra-slipp-omgivelser for å lage modeller.
Funksjoner
- Grensesnitt ved bruk av SPSS Graphical Analytics.
- Informasjonen og spådommene må lagres i IBM Bluemix.
- Tjenestene som er fokusert på bedriftsklienter, er med på å lage ML-baserte applikasjoner ved hjelp av API-kontakter.
- De kan belastes, og til og med gratisversjonene er tilgjengelige.
3. Amazon
Amazon Machine Learning-plattformen tilbyr ferdige og ganske enkelt tilgjengelige prediksjonsmodeller for enhver utvikler, selv om de ikke har noen anelse om datavitenskap. En betal-som-du-går-modell, som krever veldig mindre investeringer i maskinvare- eller programvarepakker, har gjort Amazon til en av de enkleste leverandørene av ML-plattformer som en deltaker vil sjekke inn. Utviklere kan benytte seg av AI verktøysett levert av AWS (Amazon web services) som også inkluderer Amazon Lex og Amazon Polly.
Funksjoner
- Den bruker Amazon Machine Learning skjenken og brukergrensesnittet til Amazon Character.
- Informasjonen må være på lager i en tilknyttet AWS-konto som S3, Redshift og RDS.
- Den fungerer på en betal-som-du-gå-modell, og for kardinal batch-prediksjoner priser den så veldig mindre som ti øre.
4. ai-one
Ved å bruke en ai-one-plattform vil utviklere produsere intelligente assistenter som lett kan distribueres på nesten hvilken som helst programvare. Verktøylisten over ressurser inkluderer API-er for utviklere, et dokumentbibliotek og bygningsagenter som vil bli brukt til å gjøre informasjon om til regelsett som støtter ML- og AI-strukturer.
5. Apache PredictionIO
Det er en åpen kildekode som også har en åpen kildekode-server for maskinlæring designet på toppen av den. Ta en titt på Apache PredictionIO er den enkleste måten å lage profetiske motorer som vil oppfylle enhver maskinlæringsoppgave. I tillegg til begivenhetsserveren og derfor selve plattformen, inkluderer Apache PredictionIO i tillegg et modellgalleri.
6. H2O
Denne plattformen ble designet for programmeringsspråk som python, R & Java av H2O.ai. Den tilbyr samtidig verktøy som er nødvendige for å analysere datasett i Apache Hadoop-filsystemene og skyen. H2O.ai er predikert i Mountain View, CA. og tilbyr den gratis open-source H2O OpenThis plattform ble designet for programmeringsspråk som python, R & Java av H2O.ai. Den tilbyr også verktøy som kreves for å analysere datasett i Apache Hadoop filsystemer og sky. H2O.ai er basert i Mountain View, CA. og tilbyr gratis open source H2O Open Source Machine Learning (H2O, Sparkling Water og H2O4GPU) og et kommersielt produkt kalt H2O Driverless AI. H2O.ai sine komponenter er sterkt optimaliserte og parallelliserte for sentrale prosesseringsenheters multicore- og multinode-konfigurasjoner.
Konklusjon
Denne artikkelen gir en kort introduksjon til plattformer for maskinlæring. Maskinlæring kan være en veiledet eller uovervåket teknikk for å trene maskiner for å utføre aktivitetene litt raskere og bedre enn et gjennomsnittlig menneske. Når det gjelder utviklingen av dine egne maskinlæringsmodeller, er det valg av forskjellige utviklingsspråk, IDEer og plattformer. Denne artikkelen gir de beste plattformene brukeren kan bruke; det kan være skybaserte eller produksjonsbaserte plattformer.
Anbefalte artikler
Dette er en guide til plattformen for maskinlæring. Her diskuterer vi plattformene for maskinlæring med funksjonene. Du kan også se på følgende artikkel for å lære mer -
- Læringsmetoder for maskiner
- Læringsmetoder for maskiner
- Maskinlæringsarkitektur
- Tapfunksjoner i maskinlæring
- Typer av chiffer
- Komplett guide til implementering av nevrale nettverk
- Hvordan lage beslutningstre?