Introduksjon til maskinlæringsprogramvare
Machine Learning er en vitenskapelig applikasjon basert på AI (Artificial Intelligence) som gjør det mulig for datasystemet å lære, utføre en viss oppgave og forbedre opplevelsen som er oppnådd av det uten å programmere det utelukkende. Maskinlæringsalgoritmer brukes i daglige oppgaver som søkemotor, bilde- og talegjenkjenning, helsetjenester diagnose, etc. Disse algoritmene trenger viss programvare og verktøy for å utføre og utføre visse handlinger. Machine Learning-programvaren har sitt eget sett med verktøy, biblioteker og ressurser for å utvikle applikasjoner som kan gjenskape menneskelig atferd med smarte maskiner og applikasjoner. Programvaren vi vil fremheve gjenspeiles nedenfor.
Typer maskinlæringsprogramvare
Det er mange Machine Learning-programvare tilgjengelig i markedet. Noe av programvaren har sine eksklusive og unike funksjoner. Samtidig er det noen verktøy som er relativt bedre. Mange bedrifter har begynt å ta i bruk teknologien for å øke avkastningen (Return on Investment). Siden Machine Learning er en del av AI (Artificial Intelligence), blir maskiner trent ut fra resultatet eller mønsteret for å utvikle nye endringer autonomt. Noen typer Machine Learning-programvare er- Azure Machine Learning Studio, Shogun, Apache Mahout, Apache Spark MLlib, IBM Watson Machine Learning, RapidMinor, Weka, Google Cloud ML Engine, Pytroch, Figure Eight, Crab, Microsoft Cognitive Toolkit, Torch, etc. La oss se nærmere på topp og mest brukt programvare som Machine Learning-eksperter stoler på.
Topp Machine Learning-programvare
Nedenfor er de forskjellige maskinlæringsprogramvarene:
1. Google Cloud ML-motor
Googles Cloud Machine Learning Engine er en av de populære applikasjonene for trening, analyse og dyp læring.
2. Azure ML Studio
Det er en kodefri, dra og slipp løsning for ML-eksperter for praktisk bruk gjort av Microsoft.
3. IBM Watson Machine Learning
Med sin åpne kildemodelloperasjon hjelper det dataforskere og utviklere å fremskynde AI- og Machine Learning-applikasjoner.
4. TensorFlow
Det er et nytt open source-rammeverk som ble utgitt i 2015 og ikke komplisert å betjene og i tillegg kan distribueres over forskjellige plattformer. TensorFlow er laget av Google og er tilgjengelig for Python, C ++, Java, Rust, etc.
5. Microsoft Kognitive Toolkit
Microsofts nylig lanserte AI-løsning kan trene maskin med sine dype læringsalgoritmer til å oppføre seg som en menneskelig hjerne og ansikt. Den kan håndtere data fra Python, C ++, etc.
6. Theano
Det er et Python-basert open-source bibliotek for dype læringsalgoritmer for å akselerere distribusjon av Machine Learning. Theano er i stand til å ta datastrukturer til neste nivå med integrasjonen av Python-biblioteker som NumPy, Pandas og noen innfødte programmer.
7. Lommelykt
Dette typiske eldre Machine Learning-biblioteket fascinerer fleksibilitet og hurtighet i operasjoner mens du distribuerer Machine Learning-prosjekter.
8. Apache Spark MLlib
Apache Spark er et pålitelig maskinlæringsverktøy for avansert maskinlæring og dyp læring. Det er en sømløs, skalerbar plattform som kan integreres med Hadoop for bedre resultater fra algoritmer. Klassifisering, regresjon, gradient boosting, Decision Trees, LDA, etc er noen av algoritmene som støtter MLlib.
9. Pytorch
Pytorch er utviklet av Facebook for avansert dyp læring ved bruk av nevrale nettverk og tensorer. Det blir konstatert at forskere over hele verden bruker Pytorch for dynamisk grafisk representasjon og blåkopieringsteknikker.
10. Ideas2T Technologies
Ideas2T-verktøyet har, i motsetning til andre, en unik funksjon som kan hjelpe rekrutterere å ansette de rette kandidatene basert på deres CV gjennom Machine Learning. Det har vært et veikryss for oppstartsbedrifter, bedrifter og forretningshus på grunn av de banebrytende og avanserte algoritmene.
Fordeler med maskinlæringsprogramvare
Machine Learning, en delmengde av AI som hjelper til med å undersøke og lære av dataene og ta bestemte beslutninger ut av det. Den er i stand til å levere avgjørelser og anbefalinger med høy hastighet med nøyaktighet. Så ML-programvare er veldig populært. Interessant nok er de også billige. Både Machine Learning og AI jobber med store og komplekse datasett for å visualisere og ta perfekte beslutninger. Noen få eksempler er som under:
- Facebook: Når vi laster opp et bilde på Facebook, gjenkjenner det en person fra det samme bildet og antyder gjensidig vennskap. Slik fungerer ML.
- Netflix: Netflix sender noen ganger forslag fra web-show eller filmer basert på hva vi har sett tidligere. I utgangspunktet brukes Machine Learning til å velge data basert på valg.
Forretningsorganisasjoner og organisasjoner bruker riktig par av algoritmen med et visst verktøy og lager Machine Learning-modeller basert på læring av dataene. Det hjelper bedrifter til å jobbe mer effektivt for å bygge avanserte modeller til en lav pris. Machine Learning-programvare hjelper med automatisering av dataanalyse som reduserer arbeidskraften og gjør den kostnadseffektiv. Denne prosessen er ganske iterativ og skalerbar.
Det er flere andre bruksområder der ML brukes i det daglige. Noen av områdene der ML-programvare brukes effektivt er som følger:
- Finansielle tjenester : Finansiell sektor bruker dette for å identifisere innsikt for investeringer, handel og til og med å finne økonomiske risikoer.
- Markedsføring og salg : Ulike selskaper og andre lignende virksomheter bruker programvaren Machine Learning for å analysere kjøpshistorikken og gi anbefalinger til kundene avhengig av den.
- Helsevesen : Elektroniske bærbare og sensorer brukes mye i dag. Sensorer i disse wearables gir sanntidsdata om blodtrykk, hjerterytme og annen viktig informasjon relatert til helse.
- Transport : Machine Learning-programvare analyserer reisehistorikken og rutene for å identifisere eventuelle problemer for å hjelpe kunder / passasjerer til å velge bort risikoutsatte områder i fremtiden.
- Regjering : Noen offentlige etater bruker ML-verktøy for å hente ut innsikt for å minimere kostnadene og øke effektiviteten i driften.
- Oil & Gas : Machine Learning brukes mest i energisektorene. Det hjelper med å analysere eksisterende og nye energikilder for leting og distribusjon. Mange oljebyråer i både offentlig og privat sektor har tatt i bruk disse teknikkene.
Konklusjon
Maskinlæring og kunstig intelligens har store og brede bruksområder blant moderne generasjoner og utvides fortsatt. Derfor vil det ikke være galt å mene at Machine Learning-programvaren utfører handlinger fra inndatasettet og spiller en stor rolle i å gi innsikt fra rå data for å forbedre kommersielle og andre mål.
Anbefalte artikler
Dette er en guide til Machine Learning Software. Her diskuterer vi introduksjonen og topp 10-programvaren for maskinlæring sammen med dens fordeler. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer-
- Hva er forsterkningslæring?
- Typer maskinlæringsalgoritmer
- Introduksjon til IoT
- Bruksområder for maskinlæring
- Hvordan lage beslutningstre?
- Guide to Decision Tree in Data Mining