の時代 はここにあり、技術分野で大きな進歩を遂げています。Gartnerレポートによると、機械学習とAIが 230万 2020年までの仕事とこの大規模な成長により、この記事で説明するさまざまな機械学習ツールが進化しました。
機械学習とは何ですか？
機械学習は一種です これにより、ソフトウェアアプリケーションはデータから学習し、人間の介入なしに結果をより正確に予測できるようになります。
機械学習は、機械が例や経験から学習できるようにする概念であり、それも明示的にプログラムする必要はありません。これを実現するために、今日利用できる機械学習ツールがたくさんあります。最も重要で人気のあるもののいくつかを見てみましょう。
トップ機械学習ツール
- Scikit-Learn
これは、Pythonプログラミング言語用のフリーソフトウェアの機械学習ライブラリです。これは、データマイニングとデータ分析のためのシンプルで効率的なツールです。上に構築 、SciPy、および 。
分類、回帰、クラスタリング、次元削減など、Pythonの教師あり学習アルゴリズムと教師なし学習アルゴリズムの範囲を提供します。
- KNIME
KNIME （Konstanz Information Miner）は、無料のオープンソースデータ分析、レポート、および統合プラットフォームであり、 GUIベース ワークフロー。つまり、KNIMEを使用して作業し、洞察を引き出すことができるようにコーディングする方法を知る必要はありません。
あなたはからずっと働くことができます データの収集と展開および本番環境へのモデルの作成 。プロセス全体のすべての機能を単一のワークフローに統合します。
- TensorFlow
GoogleBrainチームによって作成されました。 TensorFlow は、数値計算と大規模な機械学習のためのオープンソースライブラリです。人工知能フレームワークの対決となると、TensorFlowが 明確な勝者 ほとんどの時間。
Hadoopを学ぶのは難しい
TensorFlowは、アクセス可能で読み取り可能な構文を提供します。これは、これらのプログラミングリソースを使いやすくし、 低レベル ライブラリはより高い柔軟性を提供し、新しいv2.0では、機械学習や機械学習のトップになります。 ディープラーニング 目的。これは、利用可能な最高の機械学習ツールの1つです。
- WEKA
WEKA（ワイカト知識分析環境）は オープンソース Javaソフトウェア これには、データマイニングおよびデータ探索タスク用の機械学習アルゴリズムのコレクションがあります。これは、ローカルマシンの機械学習アルゴリズムを理解して視覚化するための最も強力な機械学習ツールの1つです。
それは両方を持っています グラフィカル インターフェースと コマンドライン インターフェース。唯一の 欠点 これにあるということです ドキュメントはあまりありません およびオンラインサポートを利用できます。
- トーチ/ Pytorch
は Pythonベースのライブラリ ディープラーニング開発プラットフォームとしての柔軟性を提供するために構築されました。 PyTorchのワークフローは、Pythonの科学計算ライブラリであるNumPyに可能な限り近づいています。によって積極的に使用されています フェイスブック 機械学習またはディープラーニングのすべての作業に対して。
Javaイテレータの使用方法
動的計算グラフ Pytorchの主要なハイライトです。のサポート 奇跡 コードをGPUで実行できるようにすることで、コードの実行に必要な時間を短縮し、システムの全体的なパフォーマンスを向上させます。
- RapidMiner
RapidMinerは、団結するチーム向けのデータサイエンスプラットフォームです。 データ準備、機械学習、予測モデルの展開 。これは、ユーザーが予測分析を作成、提供、および維持できるようにする、強力で堅牢なグラフィカルユーザーインターフェイスを備えています。
RapidMinerを使用すると、整理された、まとまりのない、一見役に立たないデータが 非常に価値のある データアクセスが簡素化され、あなたとあなたのチームが理解しやすいようにデータアクセスを構造化できるためです。
- Google Cloud AutoML
Google Cloud AutoMLを使用すると、機械学習の知識が限られている場合でも、機械学習の機能を利用できます。 Googleの ヒューマンラベリングサービス モデルが高品質のデータでトレーニングされていることを確認するために、チームにラベルの注釈付けやクリーニングを行うことができます。 なんてクールなんだ！
さまざまな目的のさまざまな製品があり、非常に優れた機械学習ツールになっています。それらのいくつかは次のとおりです。
- AutoMLビジョン ：画像
- AutoMLビデオインテリジェンス ：ビデオ
- AutoML自然言語 ：テキストの構造と意味
- AutoML翻訳 ：言語間の動的な検出と翻訳
- AutoMLテーブル ：構造化データに基づいてモデルを構築する
- Azure Machine Learning Studio
Microsoft Azure Machine Learning Studioは共同作業であり、 ドラッグアンドドロップ データの予測分析ソリューションを構築、テスト、デプロイするために使用できる機械学習ツール。
c vs c ++ vs java
データセットと分析モジュールをインタラクティブなキャンバスにドラッグアンドドロップし、それらを接続して 実験 、Machine LearningStudioで実行します。有る プログラミングは必要ありません 、データセットとモジュールを視覚的に接続して、予測分析モデルを構築します。
- Accord.NET
Accord.NETは、.NET機械学習フレームワークと オーディオおよび画像処理ライブラリ 完全にC＃で書かれています。キャッチフレーズは「 1分で行われる機械学習 '。
これは、プロダクショングレードのコンピュータービジョン、コンピューターオーディション、信号処理、および統計アプリケーションを構築するための完全なフレームワークです。ライブラリは、ソースコードから、および実行可能インストーラーを介して利用可能になります。 NuGet パッケージマネージャー。唯一の 欠点 サポートされているのは.Netでサポートされている言語のみです。
- COLAB
CoLab（Colaboratory）は無料です Jupyter Notebook セットアップを必要とせず、完全にクラウドで実行される環境。これは、機械学習の教育と研究の普及を支援するために作成されたGoogleの研究プロジェクトです。
これは、特にデータサイエンティストにとって、圧倒的にトップの機械学習ツールの1つです。 手動でインストールする必要はありません すべてのパッケージとライブラリは、それらを呼び出して直接インポートするだけです。プロジェクトは、Googleドライブ、GitHub、または任意の場所に、さまざまな形式で直接保存できます。
これで、この記事は終わりです。機械学習プログラムの構築を開始してそれに取り組むための十分なオプションがあることを願っています。エドゥレカの 教師あり学習、教師なし学習、自然言語処理などのテクニックに習熟します。これには、ディープラーニング、グラフィカルモデル、強化学習など、人工知能と機械学習の最新の進歩と技術的アプローチに関するトレーニングが含まれます。