20 nejlepších softwaru a rámců pro umělou inteligenci a strojové učení

Od dětství všichni víme, že vojáci potřebují řádný výcvik s nejnovějšími zbraněmi. Poté mohou vyhrát válku nad svou opoziční stranou. Stejně tak vědci v oblasti dat potřebují efektivní a efektivní software, nástroje nebo rámec pro strojové učení, ať už říkáme cokoli jako zbraň. Vývoj systému s požadovanými tréninkovými daty, aby se odstranily nevýhody a aby byl stroj nebo zařízení inteligentní. Pouze dobře definovaný software může vytvořit plodný stroj.

V dnešní době však vyvíjíme náš stroj tak, abychom nemuseli dávat žádné pokyny o okolí. Stroj může jednat sám a také může rozumět prostředí. Například samořídící auto. Proč je stroj v současnosti tak dynamický? Je to jen pro vývoj systému s využitím různých špičkových platforem a nástrojů pro strojové učení vyšší třídy.

Nejlepší software a rámce pro strojové učení

Bez softwaru je počítač prázdný rámeček, protože nemůže plnit svůj zadaný úkol. Stejně tak je člověk bezmocný ve vývoji systému. K vývoji projektu strojového učení je však k dispozici několik softwaru nebo rámců. Přesto jsem prostřednictvím svého článku vyprávěl pouze 20 nejlepších platforem a nástrojů pro strojové učení. Pojďme tedy začít.

1. Google Cloud ML Engine

Pokud trénujete svůj klasifikátor na tisíce dat, může váš notebook nebo PC fungovat dobře. Pokud však máte miliony tréninkových dat? Nebo je váš algoritmus propracovaný a jeho provedení trvá dlouho? Abychom vás z toho zachránili, přichází Google Cloud ML Engine. Je to hostovaná platforma, kde vývojáři a datoví vědci vyvíjejí a provozují vysoce kvalitní modely strojového učení a datové sady.

Pohled na tento rámec ML a umělé inteligence

Poskytuje vytváření modelů AI, ML, školení, prediktivní modelování a hluboké učení.
Tyto dvě služby, jmenovitě školení a predikce, lze použít společně nebo nezávisle.
Tento software používají podniky, tj.E., detekce mraků na satelitním snímku a rychlejší reakce na e-maily zákazníků.
Může být použit k trénování složitého modelu.

Začínáme

2. Amazon Machine Learning (AML)

Amazon Machine Learning (AML) je robustní a cloudový software pro strojové učení a umělou inteligenci, který mohou používat všechny úrovně dovedností vývojářů. Tato spravovaná služba se používá k vytváření modelů strojového učení a generování předpovědí. Integruje data z více zdrojů: Amazon S3, Redshift nebo RDS.

Pohled na tento rámec pro AI a strojové učení

Amazon Machine Learning poskytuje vizualizační nástroje a průvodce.
Podporuje tři typy modelů, tj.E., binární klasifikace, klasifikace více tříd a regrese.
Umožňuje uživatelům vytvořit objekt zdroje dat z databáze MySQL.
Rovněž umožňuje uživatelům vytvořit objekt zdroje dat z dat uložených v Amazon Redshift.
Základní koncepty jsou zdroje dat, modely ML, hodnocení, dávkové předpovědi a předpovědi v reálném čase.

Začínáme

3. Souhlas.SÍŤ

Dohoda.Síť je .Rámec síťového strojového učení v kombinaci s knihovnami zpracování zvuku a obrazu napsanými v C #. Skládá se z několika knihoven pro širokou škálu aplikací, tj.E., statistické zpracování dat, rozpoznávání vzorů a lineární algebra. Zahrnuje Accord.Matematika, dohoda.Statistiky a Dohoda.Strojové učení.

Pohled na tento rámec umělé inteligence

Používá se pro vývoj produkčního počítačového vidění, počítačového konkurzu, zpracování signálu a statistických aplikací.
Skládá se z více než 40 parametrických a neparametrických odhadů statistických distribucí.
Obsahuje více než 35 testů hypotéz, včetně jednocestných a obousměrných testů ANOVA, neparametrických testů, jako je Kolmogorov-Smirnovův test, a mnoho dalších.
Má více než 38 funkcí jádra.

Začínáme

4. Apache Mahout

Apache Mahout je distribuovaný rámec lineární algebry a matematicky expresivní Scala DSL. Jedná se o bezplatný a otevřený projekt Apache Software Foundation. Cílem tohoto rámce je rychlá implementace algoritmu pro datové vědce, matematiky, statistiky.

Pohled na tento rámec pro AI a strojové učení

Rozšiřitelný rámec pro vytváření škálovatelných algoritmů.
Implementace technik strojového učení, včetně shlukování, doporučení a klasifikace.
Zahrnuje maticové a vektorové knihovny.
Běh na vrcholu Apache Hadoop za použití MapReduce paradigma.

Začínáme

5. Shogun

Knihovna strojového učení s otevřeným zdrojem, Shogun, byla poprvé vyvinuta Soeren Sonnenburg a Gunnar Raetsch v roce 1999. Tento nástroj je napsán v jazyce C++. Doslova poskytuje datové struktury a algoritmy pro problémy se strojovým učením. Podporuje mnoho jazyků jako Python, R, Octave, Java, C #, Ruby, Lua atd.

Pohled na tento rámec umělé inteligence

Tento nástroj je určen pro učení ve velkém měřítku.
Zaměřuje se hlavně na jádrové stroje, jako jsou podpora vektorových strojů pro klasifikaci a regresní problémy.
Umožňuje propojení s dalšími knihovnami AI a strojového učení, jako jsou LibSVM, LibLinear, SVMLight, LibOCAS atd.
Poskytuje rozhraní pro Python, Lua, Octave, Java, C #, Ruby, MatLab a R.
Může zpracovávat obrovské množství dat, například 10 milionů vzorků.

Začínáme

6. Oryx 2

Oryx 2, realizace lambda architektury. Tento software je postaven na Apache Spark a Apache Kafka. Používá se pro rozsáhlé strojové učení a umělou inteligenci v reálném čase. Jedná se o rámec pro vytváření aplikací, včetně zabalených, end-to-end aplikací pro filtrování, klasifikaci, regresi a shlukování. Nejnovější verze je Oryx 2.8.0.

Pohled na tento rámec pro AI a strojové učení

Oryx 2 je upgradovaná verze původního projektu Oryx 1.
Má tři úrovně: obecná architektura lambda, specializace nahoře poskytující ML abstrakce, end-to-end implementace stejných standardních ML algoritmů.
Skládá se ze tří vedle sebe spolupracujících vrstev: dávková vrstva, rychlostní vrstva, obslužná vrstva.
K dispozici je také vrstva přenosu dat, která přesouvá data mezi vrstvami a přijímá vstup z externích zdrojů.

Začínáme

7. Apache Singa

Tento software pro strojové učení a umělou inteligenci, Apache Singa, byl iniciován společností DB System Group na Singapurské národní univerzitě v roce 2014 ve spolupráci s databázovou skupinou Zhejiang University. Tento software se primárně používá při zpracování přirozeného jazyka (NLP) a rozpoznávání obrazu. Kromě toho podporuje širokou škálu populárních modelů hlubokého učení. Má tři hlavní komponenty: Core, IO a Model.

Pohled na tento software ML a AI

Flexibilní architektura pro škálovatelné distribuované školení.
U pokročilejších modelů strojového učení je povolena abstrakce tenzoru.
Abstrakce zařízení je podporována pro běh na hardwarových zařízeních.
Tento nástroj zahrnuje vylepšené třídy IO pro čtení, zápis, kódování a dekódování souborů a dat.
Běží na synchronních, asynchronních a hybridních tréninkových rámcích.

Začínáme

8. Apache Spark MLlib

Apache Spark MLlib je škálovatelná knihovna pro strojové učení. Běží na Hadoop, Apache Mesos, Kubernetes, samostatně nebo v cloudu. Může také přistupovat k datům z více zdrojů dat. Pro klasifikaci je zahrnuto několik algoritmů: logistická regrese, naivní Bayes, regrese: zobecněná lineární regrese, shlukování: K-prostředky a mnoho dalších. Jeho nástroji pracovního toku jsou transformace funkcí, konstrukce ML potrubí, vytrvalost ML atd.

Pohled na tento rámec pro AI a strojové učení

Snadnost použití. Může být použitelný v Javě, Scale, Pythonu a R.
MLlib zapadá do API Sparku a spolupracuje s NumPy v knihovnách Pythonu a R.
Lze použít zdroje dat Hadoop, jako HDFS, HBase nebo místní soubory. Je tedy snadné zapojit se do pracovních postupů Hadoop.
Obsahuje vysoce kvalitní algoritmy a překonává lepší výsledky než MapReduce.

Začínáme

9. Sada Google ML pro mobilní zařízení

Jste mobilní vývojář? Poté pro vás tým Android společnosti Google přináší sadu ML KIT, která obsahuje odborné znalosti a technologie strojového učení pro vývoj robustnějších, přizpůsobenějších a optimalizovanějších aplikací pro provoz na zařízení. Tento nástroj můžete použít pro rozpoznávání textu, detekci obličeje, označování obrázků, detekci orientačních bodů a skenování čárových kódů.

Pohled na tento software ML a AI

Nabízí výkonné technologie.
Používá hotová řešení nebo vlastní modely.
Spuštění v zařízení nebo v cloudu na základě konkrétních požadavků.
Tato sada je integrací s mobilní vývojovou platformou Google Firebase.

Začínáme

10. Apple Core ML

Apple Core ML je rámec strojového učení, který pomáhá integrovat modely strojového učení do vaší aplikace. Do projektu musíte umístit soubor modelu ml a Xcode automaticky vytvoří třídu wrapperu Objective-C nebo Swift. Použití modelu je jednoduché. Může využít každý CPU a GPU pro maximální výkon.

Pohled na tento rámec pro AI a strojové učení

Funguje jako základ pro rámce a funkce specifické pro doménu.
Core ML podporuje počítačové vidění pro analýzu obrazu, Natural Language pro zpracování přirozeného jazyka a GameplayKit pro hodnocení naučených rozhodovacích stromů.
Je optimalizován pro výkon na zařízení.
Staví na vrcholu primitivů nízké úrovně.

Začínáme

11. Matplotlib

Matplotlib je knihovna strojového učení založená na Pythonu. Je to užitečné pro kvalitní vizualizaci. V zásadě se jedná o 2D vykreslovací knihovnu Pythonu. Pochází z MATLABu. Chcete-li vygenerovat vizualizaci kvality výroby, musíte napsat jen několik řádků kódu. Tento nástroj pomáhá přeměnit vaši tvrdou implementaci na jednoduché věci. Například pokud chcete generovat histogram, není nutné vytvářet instance instancí. Stačí zavolat metody, nastavit vlastnosti; vygeneruje se.

Pohled na tento rámec pro AI a strojové učení

Generuje kvalitní vizualizace pomocí několika řádků kódu.
Můžete jej použít ve svých skriptech Pythonu, skořápkách Pythonu a IPythonu, notebooku Jupyter, webových aplikačních serverech atd.
Je schopen generovat grafy, histogramy, výkonová spektra, sloupcové grafy atd.
Jeho funkčnost lze vylepšit pomocí vizualizačních balíčků třetích stran, jako jsou seaborn, ggplot a HoloViews.

Začínáme

12. TensorFlow

Myslím, že všichni milovníci strojového učení a umělé inteligence, kteří pracují s aplikacemi strojového učení, o TensorFlow vědí. Jedná se o knihovnu strojového učení s otevřeným zdrojovým kódem, která vám pomůže vyvinout vaše modely ML. Tým Google jej vyvinul. Má flexibilní schéma nástrojů, knihoven a prostředků, které umožňuje výzkumným pracovníkům a vývojářům vytvářet a nasazovat aplikace strojového učení.

Pohled na tento rámec pro AI a strojové učení

Systém hlubokého učení end-to-end.
Vytvářejte a trénujte modely ML bez námahy pomocí intuitivních rozhraní API na vysoké úrovni, jako je Keras, s dychtivým provedením.
Tento software s otevřeným zdrojovým kódem je vysoce flexibilní.
Provádí numerické výpočty pomocí grafů toku dat.
Run-on CPU nebo GPU, a také na mobilních počítačových platformách.
Efektivně trénujte a nasaďte model v cloudu.

Začínáme

13. Pochodeň

Potřebujete rámec s maximální flexibilitou a rychlostí pro sestavení vědeckých algoritmů? Pak je pochodeň rámcem pro vás. Poskytuje podporu pro algoritmy umělé inteligence a strojového učení. Je to snadno použitelný a efektivní skriptovací jazyk založený na programovacím jazyce Lua. Tento rámec strojového učení s otevřeným zdrojovým kódem také poskytuje širokou škálu algoritmů hlubokého učení.

Pohled na tento software ML a AI

Poskytuje výkonné N-dimenzionální pole, které podporuje spoustu rutin pro indexování, krájení a transpozici.
Má skvělé rozhraní pro C přes LuaJIT.
Rychlá a efektivní podpora GPU.
Tento rámec je integrovatelný s porty pro backend iOS a Android.

Začínáme

14. Studio Azure Machine Learning

Co děláme pro vývoj modelu prediktivní analýzy? Typicky shromažďujeme data z jednoho zdroje nebo z více zdrojů a poté data analyzujeme pomocí manipulace s daty a statistických funkcí a nakonec generuje výstup. Vývoj modelu je tedy iterační proces. Musíme to upravovat, dokud nedostaneme požadovaný a užitečný model.

Microsoft Azure Machine Learning Studio je nástroj pro spolupráci, drag-and-drop, který lze použít k sestavení, testování a nasazení řešení prediktivní analýzy na vašich datech. Tento nástroj publikuje modely jako webové služby, které mohou využívat vlastní aplikace nebo nástroje BI.

Pohled na tento rámec pro AI a strojové učení

Poskytuje interaktivní vizuální prostor pro sestavení, rychlé testování a iteraci modelu prediktivní analýzy.
Není nutné žádné programování. Musíte pouze vizuálně propojit datové sady a moduly, abyste vytvořili model prediktivní analýzy.
Připojení datových sad a modulů typu drag-and-drop tvoří experiment, který musíte spustit v Machine Learning Studio.
Nakonec je musíte publikovat jako webovou službu.

Začínáme

15. Weka

Weka je software pro strojové učení v Javě s širokou škálou algoritmů strojového učení pro úlohy dolování dat. Skládá se z několika nástrojů pro přípravu dat, klasifikaci, regresi, shlukování, dolování pravidel asociace a vizualizaci. Můžete to použít pro svůj výzkum, vzdělávání a aplikace. Tento software je nezávislý na platformě a snadno se používá. Je také flexibilní pro skriptovací experimenty.

Pohled na tento software pro umělou inteligenci

Tento software pro strojové učení s otevřeným zdrojovým kódem je vydán na základě GNU General Public License.
Podporuje hluboké učení.
Poskytuje prediktivní modelování a vizualizaci.
Prostředí pro porovnání učebních algoritmů.
Grafická uživatelská rozhraní, včetně vizualizace dat.

Začínáme

16. Eclipse Deeplearning4j

Eclipse Deeplearning4j je open-source knihovna pro hluboké učení pro Java Virtual Machine (JVM). Vytvořila ji společnost v San Francisku jménem Skymind. Deeplearning4j je napsán v Javě a je kompatibilní s jakýmkoli jazykem JVM, jako je Scala, Clojure nebo Kotlin. Cílem Eclipse Deeplearning4j je poskytnout prominentní sadu komponent pro vývoj aplikací, které se integrují s umělou inteligencí.

Pohled na tento rámec pro AI a strojové učení

Umožňuje konfiguraci hlubokých neuronových sítí.
Pokrývá celý pracovní postup hlubokého učení od předzpracování dat po distribuované školení, optimalizaci hyperparametru a nasazení na produkční úrovni.
Poskytuje flexibilní integraci pro velká podniková prostředí
Využívá se na okraji k podpoře nasazení internetu věcí (IoT).

Začínáme

17. scikit-učit se

Známá bezplatná knihovna strojového učení je scikit-learn pro programování na základě Pythonu. Obsahuje klasifikační, regresní a shlukovací algoritmy, jako jsou vektorové podpůrné stroje, náhodné lesy, podpora přechodu a k-means. Tento software je snadno přístupný. Pokud se naučíte primární použití a syntaxi Scikit-Learn pro jeden druh modelu, pak je přechod na nový model nebo algoritmus velmi snadný.

Pohled na tento rámec pro AI a strojové učení

Efektivní nástroj pro úlohy dolování a analýzy dat.
Je postaven na NumPy, SciPy a matplotlib.
Tento nástroj můžete znovu použít v různých kontextech.
Je také komerčně použitelný pod licencí BSD.

Začínáme

18. Microsoft Distributed Machine Learning Toolkit

V dnešní době je distribuované strojové učení v této éře velkých dat horkým problémem výzkumu. Vědci z výzkumné laboratoře Microsoft Asia proto vyvinuli nástroj Microsoft Distributed Machine Learning Toolkit. Tato sada nástrojů je navržena pro distribuované strojové učení pomocí několika počítačů současně k řešení složitého problému. Obsahuje parametrický programovací rámec založený na serveru, který umožňuje úkoly strojového učení na velkých datech.

Pohled na tento rámec pro AI a strojové učení

Tato sada nástrojů se skládá z několika komponent: DMTK Framework, LightLDA, Distributed Word Embedding a LightGBM.
Jedná se o vysoce škálovatelný a podporující stromový rámec (podporuje GBDT, GBRT a GBM).
Nabízí snadno použitelná rozhraní API ke snížení chyby distribuovaného strojového učení.
Díky této sadě nástrojů mohou výzkumní pracovníci a vývojáři efektivně řešit problémy strojového učení s velkými daty a velkými modely.

Začínáme

19. ArcGIS

ArcGIS, geografický informační systém (GIS), má podmnožinu technik strojového učení s vlastními technikami prostorového a tradičního strojového učení. Konvenční i inherentní techniky prostorového strojového učení hrají při řešení prostorových problémů zásadní roli. Je to otevřená, interoperabilní platforma.

Pohled na tento software pro umělou inteligenci

Podporuje použití ML v predikci, klasifikaci a shlukování.
Používá se k řešení široké škály prostorových aplikací, od vícerozměrné predikce přes klasifikaci obrazu až po detekci prostorových vzorů.
ArcGIS obsahuje techniky regrese a interpolace, které se používají k provádění predikční analýzy.
Obsahuje několik nástrojů, včetně empirického Bayesiánského krigingu (EBK), plošné interpolace, predikce regrese EBK, regrese obyčejných nejmenších čtverců (OLS), průzkumné regrese OLS a geograficky vážené regrese (GWR).

Začínáme

20. PredikceIO

Apache PredictionIO, server s otevřeným zdrojovým kódem pro strojové učení vyvinutý na vrcholu zásobníku pro vývojáře a datové vědce za účelem vytváření prediktivních motorů pro jakékoli úkoly umělé inteligence a strojového učení. Skládá se ze tří komponent: Predikční platforma, Event Server a Galerie šablon.

Pohled na tento rámec pro AI a strojové učení

Podporuje knihovny strojového učení a zpracování dat, jako jsou Spark MLLib a OpenNLP.
Proveďte jednoduchou správu datové infrastruktury.
Efektivně sestavujte a nasazujte modul jako webovou službu.
Může reagovat v reálném čase na dynamické dotazy.

Začínáme

Končící myšlenky

Algoritmy strojového učení se mohou učit z více integrovaných zdrojů a předchozích zkušeností. S tímto druhem dovednosti může stroj provádět jakýkoli úkol dynamicky. Software nebo platforma pro strojové učení si klade za cíl vyvinout stroj s touto prominentní specifikací. Pokud jste v oblasti umělé inteligence a strojového učení nováčkem, doporučujeme vám absolvovat tuto sadu kurzů strojového učení. To by vám mohlo pomoci při vývoji projektu. Doufejme, že vám tento článek pomůže dozvědět se o různých vysoce náročných softwarech, nástrojích a frameworkech pro umělou inteligenci a strojové učení. Pokud máte nějaké návrhy nebo dotazy, neváhejte se zeptat v naší sekci komentářů.