20 Perisian dan Rangka Kerja Pembelajaran AI dan Mesin Terbaik

Kita semua tahu sejak kecil kita bahawa tentera memerlukan latihan yang betul dengan senjata terkini. Kemudian, mereka boleh memenangi perang terhadap parti pembangkang mereka. Dengan cara yang sama, para saintis data memerlukan perisian, alat, atau kerangka pembelajaran mesin yang cekap dan berkesan, apa sahaja yang kita katakan sebagai senjata. Membangunkan sistem dengan data latihan yang diperlukan untuk menghapus kekurangan dan menjadikan mesin atau peranti pintar. Hanya perisian yang jelas dapat membina mesin yang bermanfaat.

Walau bagaimanapun, pada masa ini kami mengembangkan mesin kami sehingga kami tidak perlu memberi arahan mengenai persekitarannya. Mesin boleh bertindak dengan sendirinya, dan juga dapat memahami persekitarannya. Sebagai contoh, kereta memandu sendiri. Mengapa mesin begitu dinamik pada masa ini? Ia hanya untuk mengembangkan sistem dengan menggunakan pelbagai platform dan alat pembelajaran mesin kelas atas.

Perisian dan Rangka Kerja Pembelajaran Mesin Terbaik

Tanpa perisian, komputer adalah kotak kosong kerana tidak dapat menjalankan tugasnya. Sama seperti itu, manusia juga tidak berdaya untuk mengembangkan sistem. Namun, untuk membangunkan projek pembelajaran mesin, terdapat beberapa perisian atau kerangka kerja yang tersedia. Walaupun begitu, saya telah menceritakan hanya 20 platform dan alat pembelajaran mesin terbaik melalui artikel saya. Oleh itu, mari kita mulakan.

1. Enjin ML Awan Google

Sekiranya anda melatih pengkelasan anda pada ribuan data, komputer riba atau komputer anda mungkin berfungsi dengan baik. Walau bagaimanapun, jika anda mempunyai berjuta-juta data latihan? Atau, algoritma anda canggih dan memerlukan masa yang lama untuk dilaksanakan? Untuk menyelamatkan anda dari ini, Google Cloud ML Engine hadir. Ini adalah platform yang dihoskan di mana pemaju dan saintis data mengembangkan dan menjalankan model dan set data pembelajaran mesin berkualiti tinggi.

Wawasan Kerangka Kecerdasan ML & Buatan ini

Menyediakan pembinaan model AI, ML, latihan, pemodelan ramalan, dan pembelajaran mendalam.
Kedua-dua perkhidmatan, iaitu latihan dan ramalan, dapat digunakan bersama atau secara bebas.
Perisian ini digunakan oleh perusahaan, i.e., mengesan awan dalam imej satelit, bertindak balas dengan lebih pantas kepada e-mel pelanggan.
Ia boleh digunakan untuk melatih model yang kompleks.

Bermula

2. Pembelajaran Mesin Amazon (AML)

Amazon Machine Learning (AML) adalah perisian mesin pembelajaran dan kecerdasan buatan berasaskan cloud dan kuat yang dapat digunakan oleh semua tahap kemahiran pembangun. Perkhidmatan terurus ini digunakan untuk membina model pembelajaran mesin dan menghasilkan ramalan. Ia mengintegrasikan data dari pelbagai sumber: Amazon S3, Redshift, atau RDS.

Wawasan Kerangka Pembelajaran AI & Mesin ini

Pembelajaran Mesin Amazon menyediakan alat visual dan ahli sihir.
Menyokong tiga jenis model, i.e., klasifikasi binari, klasifikasi pelbagai kelas, dan regresi.
Membolehkan pengguna membuat objek sumber data dari pangkalan data MySQL.
Juga, ia membolehkan pengguna membuat objek sumber data dari data yang disimpan di Amazon Redshift.
Konsep asas adalah sumber Data, model ML, Penilaian, ramalan Kumpulan, dan ramalan Masa nyata.

Bermula

3. Persetujuan.BERSIH

Persetujuan.Bersih ialah .Kerangka pembelajaran mesin bersih digabungkan dengan perpustakaan pemprosesan audio dan gambar yang ditulis dalam C #. Ia terdiri daripada pelbagai perpustakaan untuk pelbagai aplikasi, i.e., pemprosesan data statistik, pengecaman corak, dan aljabar linear. Ia merangkumi Accord.Math, Accord.Statistik, dan Accord.Pembelajaran Mesin.

Wawasan Rangka Kerja Kecerdasan Buatan ini

Digunakan untuk mengembangkan visi komputer kelas pengeluaran, uji bakat komputer, pemprosesan isyarat, dan aplikasi statistik.
Terdiri daripada lebih daripada 40 anggaran parametrik dan bukan parametrik taburan statistik.
Mengandungi lebih daripada 35 ujian hipotesis, termasuk ujian ANOVA sehala dan dua hala, ujian bukan parametrik seperti ujian Kolmogorov-Smirnov, dan banyak lagi.
Ia mempunyai lebih daripada 38 fungsi kernel.

Bermula

4. Apache Mahout

Apache Mahout adalah kerangka aljabar linear yang diedarkan dan Scala DSL yang ekspresif secara matematik. Ini adalah projek sumber percuma dan terbuka dari Apache Software Foundation. Matlamat kerangka ini adalah untuk menerapkan algoritma dengan cepat untuk saintis data, ahli matematik, ahli statistik.

Wawasan Kerangka Pembelajaran AI & Mesin ini

Rangka kerja yang boleh diperluas untuk membina algoritma berskala.
Melaksanakan teknik pembelajaran mesin, termasuk pengelompokan, saranan, dan klasifikasi.
Ia merangkumi perpustakaan matriks dan vektor.
Jalankan di bahagian atas Apache Hadoop menggunakan Pengurangan Peta paradigma.

Bermula

5. Shogun

Perpustakaan pembelajaran mesin sumber terbuka, Shogun, pertama kali dikembangkan oleh Soeren Sonnenburg dan Gunnar Raetsch pada tahun 1999. Alat ini ditulis dalam huruf C++. Secara harfiah, ia menyediakan struktur data dan algoritma untuk masalah pembelajaran mesin. Ia menyokong banyak bahasa seperti Python, R, Octave, Java, C #, Ruby, Lua, dll.

Wawasan Rangka Kerja Kecerdasan Buatan ini

Alat ini direka untuk pembelajaran berskala besar.
Terutamanya, ia menumpukan pada mesin kernel seperti mesin vektor sokongan untuk masalah klasifikasi dan regresi.
Membolehkan pautan ke perpustakaan AI dan pembelajaran mesin lain seperti LibSVM, LibLinear, SVMLight, LibOCAS, dll.
Ia menyediakan antara muka untuk Python, Lua, Octave, Java, C #, Ruby, MatLab, dan R.
Ia dapat memproses sejumlah besar data, seperti 10 juta sampel.

Bermula

6. Oryx 2

Oryx 2, merealisasikan seni bina lambda. Perisian ini dibina berdasarkan Apache Spark dan Apache Kafka. Ia digunakan untuk pembelajaran mesin berskala besar masa nyata dan kecerdasan buatan. Ini adalah kerangka kerja untuk membangun aplikasi, termasuk paket, aplikasi ujung ke ujung untuk penyaringan, klasifikasi, regresi, dan pengelompokan. Versi terbaru ialah Oryx 2.8.0.

Wawasan Kerangka Pembelajaran AI & Mesin ini

Oryx 2 adalah versi projek Oryx 1 yang dinaik taraf.
Ia mempunyai tiga peringkat: peringkat seni bina lambda generik, pengkhususan di atas menyediakan abstraksi ML, pelaksanaan akhir ke ujung algoritma ML standard yang sama.
Ia terdiri daripada tiga lapisan yang saling bekerjasama: lapisan batch, lapisan kelajuan, lapisan servis.
Terdapat juga lapisan pengangkutan data yang memindahkan data antara lapisan dan menerima input dari sumber luaran.

Bermula

7. Apache Singa

Pembelajaran mesin dan perisian AI ini, Apache Singa, dimulakan oleh DB System Group di National University of Singapore pada tahun 2014, bekerjasama dengan kumpulan pangkalan data Universiti Zhejiang. Perisian ini digunakan terutamanya dalam pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) dan pengecaman gambar. Lebih-lebih lagi, ia menyokong pelbagai model pembelajaran mendalam yang popular. Ia mempunyai tiga komponen utama: Core, IO, dan Model.

Wawasan Perisian ML & AI ini

Senibina yang fleksibel untuk latihan diedarkan yang berskala.
Tensor abstraction dibenarkan untuk model pembelajaran mesin yang lebih maju.
Pengabstrakan peranti disokong untuk dijalankan pada peranti perkakasan.
Alat ini merangkumi kelas IO yang dipertingkatkan untuk membaca, menulis, mengekod, dan menyahkod fail dan data.
Berjalan pada kerangka latihan segerak, tak segerak, dan hibrid.

Bermula

8. Apache Spark MLlib

Apache Spark MLlib adalah perpustakaan pembelajaran mesin yang boleh diskalakan. Ia berjalan di Hadoop, Apache Mesos, Kubernetes, mandiri, atau di awan. Ia juga dapat mengakses data dari pelbagai sumber data. Beberapa algoritma disertakan untuk Klasifikasi: regresi logistik, Bayes naif, Regresi: regresi linear umum, Penggabungan: K-means, dan banyak lagi. Utiliti aliran kerjanya adalah Transformasi ciri, pembinaan Saluran ML, ketekunan ML, dll.

Wawasan Kerangka Pembelajaran AI & Mesin ini

Kemudahan penggunaan. Ia dapat digunakan di Java, Scala, Python, dan R.
MLlib sesuai dengan API Spark dan bekerjasama dengan NumPy di perpustakaan Python dan R.
Sumber data Hadoop seperti HDFS, HBase, atau fail tempatan boleh digunakan. Oleh itu, mudah untuk memasukkan aliran kerja Hadoop.
Ia mengandungi algoritma berkualiti tinggi dan berprestasi lebih baik daripada MapReduce.

Bermula

9. Kit ML Google untuk Mudah Alih

Adakah anda pembangun mudah alih?? Kemudian, Pasukan Android Google membawakan ML KIT untuk anda, yang menyusun kepakaran dan teknologi pembelajaran mesin untuk mengembangkan aplikasi yang lebih mantap, diperibadikan dan dioptimumkan untuk berjalan pada peranti. Anda dapat menggunakan alat ini untuk pengecaman teks, pengesanan wajah, pelabelan gambar, pengesanan mercu tanda, dan aplikasi pengimbasan kod bar.

Wawasan Perisian ML & AI ini

Ia menawarkan teknologi yang hebat.
Menggunakan penyelesaian luar biasa atau model khusus.
Berjalan pada peranti atau di Cloud berdasarkan keperluan khusus.
Kit ini adalah penyatuan dengan platform pengembangan mudah alih Google Firebase.

Bermula

10. Apple Core ML

Apple Core ML adalah kerangka pembelajaran mesin yang membantu mengintegrasikan model pembelajaran mesin ke dalam aplikasi anda. Anda harus memasukkan fail model ml ke dalam projek anda, dan Xcode membuat kelas Wrapper Objective-C atau Swift secara automatik. Menggunakan model adalah mudah. Ia dapat memanfaatkan setiap CPU dan GPU untuk prestasi maksimum.

Wawasan Kerangka Pembelajaran AI & Mesin ini

Bertindak sebagai asas untuk kerangka kerja dan fungsi khusus domain.
Core ML menyokong Visi Komputer untuk analisis gambar, Bahasa Asli untuk pemprosesan bahasa semula jadi, dan GameplayKit untuk menilai pohon keputusan yang dipelajari.
Ia dioptimumkan untuk prestasi pada peranti.
Ia dibina di atas primitif peringkat rendah.

Bermula

11. Matplotlib

Matplotlib adalah perpustakaan pembelajaran mesin berasaskan Python. Ia berguna untuk visualisasi yang berkualiti. Pada asasnya, ia adalah perpustakaan plot Python 2D. Ia berasal dari MATLAB. Anda hanya perlu menulis beberapa baris kod untuk menghasilkan visualisasi kualiti pengeluaran. Alat ini membantu mengubah pelaksanaan sukar anda menjadi perkara mudah. Sebagai contoh, jika anda ingin menghasilkan histogram, anda tidak perlu membuat objek. Hanya kaedah panggilan, tetapkan sifat; ia akan menjana.

Wawasan Kerangka Pembelajaran AI & Mesin ini

Menghasilkan visualisasi berkualiti dengan beberapa baris kod.
Anda boleh menggunakannya dalam skrip Python, cengkerang Python dan IPython, notebook Jupyter, pelayan aplikasi web, dll.
Mampu menghasilkan plot, histogram, spektrum kuasa, carta bar, dll.
Fungsinya dapat ditingkatkan dengan pakej visualisasi pihak ketiga seperti seaborn, ggplot, dan HoloViews.

Bermula

12. TensorFlow

Saya rasa semua pencinta pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan yang bekerja dengan aplikasi pembelajaran mesin tahu mengenai TensorFlow. Ini adalah perpustakaan pembelajaran mesin sumber terbuka yang membantu anda mengembangkan model ML anda. Pasukan Google mengembangkannya. Ia mempunyai skema alat, perpustakaan, dan sumber daya yang fleksibel yang membolehkan penyelidik dan pembangun membina dan menggunakan aplikasi pembelajaran mesin.

Wawasan Kerangka Pembelajaran AI & Mesin ini

Sistem pembelajaran mendalam dari hujung ke hujung.
Bina dan latih model ML dengan mudah menggunakan API tahap tinggi intuitif seperti Keras dengan pelaksanaan yang bersemangat.
Perisian sumber terbuka ini sangat fleksibel.
Melakukan pengiraan berangka menggunakan grafik aliran data.
Run-on CPU atau GPU, dan juga pada platform pengkomputeran mudah alih.
Latih dan gunakan model dengan cekap di awan.

Bermula

13. Obor

Adakah anda memerlukan kerangka kerja dengan fleksibiliti dan kelajuan maksimum untuk membina algoritma saintifik anda? Kemudian, Obor adalah rangka kerja untuk anda. Ia memberikan sokongan untuk kecerdasan buatan dan algoritma pembelajaran mesin. Bahasa skripnya mudah digunakan dan cekap berdasarkan bahasa pengaturcaraan Lua. Kerangka pembelajaran mesin sumber terbuka ini juga menyediakan pelbagai algoritma pembelajaran mendalam.

Wawasan Perisian ML & AI ini

Menyediakan array N-dimensi yang kuat yang menyokong banyak rutin untuk pengindeksan, pemotongan, dan pemindahan.
Ia mempunyai antara muka yang indah untuk C, melalui LuaJIT.
Sokongan GPU yang pantas dan cekap.
Rangka kerja ini dapat disertakan dengan port ke iOS dan Android backend.

Bermula

14. Studio Pembelajaran Mesin Azure

Apa yang kami lakukan untuk membangunkan model analisis ramalan? Biasanya, kami mengumpulkan data dari satu sumber atau pelbagai sumber dan kemudian menganalisis data menggunakan manipulasi data dan fungsi statistik, dan akhirnya, ia menghasilkan output. Jadi, mengembangkan model adalah proses berulang. Kita harus mengubahnya sehingga kita mendapat model yang diinginkan dan berguna.

Microsoft Azure Machine Learning Studio adalah alat kolaborasi, drag-and-drop yang dapat digunakan untuk membangun, menguji, dan menerapkan solusi analitik ramalan pada data Anda. Alat ini menerbitkan model sebagai perkhidmatan web yang mungkin digunakan oleh aplikasi khusus atau alat BI.

Wawasan Kerangka Pembelajaran AI & Mesin ini

Menyediakan ruang kerja visual interaktif untuk dibina, diuji dengan cepat, dan mengulangi model analisis ramalan.
Tidak diperlukan pengaturcaraan. Anda hanya perlu menyambungkan set data dan modul secara visual untuk membina model analisis ramalan anda.
Sambungan set data dan modul drag-and-drop membentuk eksperimen yang harus anda jalankan di Machine Learning Studio.
Akhirnya, anda harus menerbitkannya sebagai perkhidmatan web.

Bermula

15. Weka

Weka adalah perisian pembelajaran mesin di Java dengan pelbagai algoritma pembelajaran mesin untuk tugas perlombongan data. Ini terdiri daripada beberapa alat untuk penyediaan data, klasifikasi, regresi, pengelompokan, perlombongan peraturan persatuan, dan visualisasi. Anda boleh menggunakannya untuk penyelidikan, pendidikan, dan aplikasi anda. Perisian ini bebas platform dan mudah digunakan. Juga, fleksibel untuk eksperimen skrip.

Wawasan Perisian Kecerdasan Buatan ini

Perisian pembelajaran mesin sumber terbuka ini dikeluarkan di bawah GNU General Public License.
Menyokong pembelajaran mendalam.
Menyediakan pemodelan dan visualisasi ramalan.
Persekitaran untuk membandingkan algoritma pembelajaran.
Antara muka pengguna grafik, termasuk visualisasi data.

Bermula

16. Eclipse Deeplearning4j

Eclipse Deeplearning4j adalah perpustakaan pembelajaran mendalam sumber terbuka untuk Java Virtual Machine (JVM). Sebuah syarikat San Francisco bernama Skymind membuatnya. Deeplearning4j ditulis dalam Java dan serasi dengan bahasa JVM seperti Scala, Clojure, atau Kotlin. Matlamat Eclipse Deeplearning4j adalah untuk menyediakan sekumpulan komponen yang menonjol untuk mengembangkan aplikasi yang berintegrasi dengan Artificial Intelligence.

Wawasan Kerangka Pembelajaran AI & Mesin ini

Membolehkan mengkonfigurasi rangkaian neural dalam.
Meliputi keseluruhan aliran kerja pembelajaran mendalam dari proses pra-proses hingga latihan yang diedarkan, pengoptimuman hiperpameter, dan penyebaran tahap produksi.
Menyediakan integrasi fleksibel untuk persekitaran perusahaan besar
Digunakan di tepi untuk menyokong penggunaan Internet of Things (IoT).

Bermula

17. scikit-belajar

Perpustakaan pembelajaran mesin percuma yang terkenal adalah scikit-learning untuk pengaturcaraan berasaskan Python. Ini mengandungi klasifikasi, regresi, dan algoritma pengelompokan seperti mesin vektor sokongan, hutan rawak, peningkatan gradien, dan k-cara. Perisian ini mudah diakses. Sekiranya anda mengetahui penggunaan dan sintaks utama Scikit-Learn untuk satu jenis model, maka beralih ke model atau algoritma baru sangat mudah.

Wawasan Kerangka Pembelajaran AI & Mesin ini

Alat yang cekap untuk perlombongan data dan tugas analisis data.
Ia dibina di NumPy, SciPy, dan matplotlib.
Anda boleh menggunakan semula alat ini dalam pelbagai konteks.
Juga, ia boleh digunakan secara komersial di bawah lesen BSD.

Bermula

18. Kit Alat Pembelajaran Mesin Teragih Microsoft

Pada masa ini, pembelajaran mesin yang diedarkan adalah isu penyelidikan yang hangat di era data besar ini. Oleh itu, penyelidik di makmal penyelidikan Microsoft Asia mengembangkan alat tersebut, Microsoft Distributed Machine Learning Toolkit. Kit alat ini direka untuk pembelajaran mesin yang diedarkan menggunakan beberapa komputer secara selari untuk menyelesaikan masalah yang kompleks. Ini berisi kerangka pengaturcaraan berasaskan pelayan parameter yang membuat tugas pembelajaran mesin pada data besar.

Wawasan Kerangka Pembelajaran AI & Mesin ini

Kit alat ini terdiri daripada beberapa komponen: Rangka Kerja DMTK, LightLDA, Penyebaran Kata Terdistribusi, dan LightGBM.
Ini adalah rangka pokok yang sangat berskala dan meningkatkan (menyokong GBDT, GBRT, dan GBM).
Menawarkan API yang mudah digunakan untuk mengurangkan kesalahan pembelajaran mesin yang diedarkan.
Dengan alat ini, penyelidik dan pembangun dapat menangani masalah pembelajaran mesin model besar dengan data besar.

Bermula

19. ArcGIS

Sistem maklumat geografi (GIS), ArcGIS mempunyai subkumpulan teknik pembelajaran mesin dengan teknik pembelajaran mesin spatial dan tradisional. Kedua-dua teknik pembelajaran spasial konvensional dan wujud memainkan peranan penting dalam menyelesaikan masalah spatial. Ini adalah platform yang terbuka dan boleh dikendalikan.

Wawasan Perisian Kecerdasan Buatan ini

Menyokong penggunaan ML dalam ramalan, klasifikasi, dan pengelompokan.
Ini digunakan untuk menyelesaikan berbagai aplikasi spasial, dari ramalan multivariat hingga klasifikasi gambar hingga pengesanan corak spasial.
ArcGIS mengandungi teknik regresi dan interpolasi yang digunakan untuk melakukan analisis ramalan.
Mengandungi beberapa alat, termasuk kriging Bayesian empirik (EBK), interpolasi areal, ramalan regresi EBK, regresi kuadrat minimum (OLS) biasa, regresi eksplorasi OLS, dan regresi berwajaran geografi (GWR).

Bermula

20. RamalanIO

Apache PredictionIO, pelayan pembelajaran mesin sumber terbuka yang dibangun di atas tumpukan untuk pemaju dan saintis data untuk membina enjin ramalan untuk sebarang kecerdasan buatan dan tugas pembelajaran mesin. Ia terdiri daripada tiga komponen: PredictionIO platform, Event Server, dan Template Gallery.

Wawasan Kerangka Pembelajaran AI & Mesin ini

Menyokong pembelajaran mesin dan perpustakaan pemprosesan data seperti Spark MLLib dan OpenNLP.
Buat pengurusan infrastruktur data yang mudah.
Membangun dan menggunakan enjin sebagai perkhidmatan web dengan cekap.
Boleh bertindak balas secara langsung pada pertanyaan dinamik.

Bermula

Pemikiran Berakhir

Algoritma pembelajaran mesin dapat belajar dari pelbagai sumber bersepadu dan pengalaman sebelumnya. Dengan kemahiran seperti ini, mesin dapat melakukan tugas dengan dinamik. Perisian atau platform pembelajaran mesin bertujuan untuk mengembangkan mesin dengan spesifikasi yang menonjol ini. Sekiranya anda baru menggunakan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin, kami menggalakkan anda mengikuti kursus pembelajaran mesin ini. Itu mungkin dapat membantu anda untuk membangunkan projek. Semoga artikel ini membantu anda mengetahui tentang pelbagai perisian, alat, dan kerangka kerja kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin yang menuntut tinggi. Sekiranya anda mempunyai cadangan atau pertanyaan, jangan ragu untuk bertanya di bahagian komen kami.