Поскольку мир становится все более цифровым, неудивительно, что спрос на квалифицированных инженеров машинного обучения растет беспрецедентными темпами. По мере того, как мы приближаемся к следующему десятилетию, эта тенденция будет только стремительно расти.
Но что это значит для тех, кто хочет войти в эту сферу? В этом блоге мы рассмотрим десять лучших платформ машинного обучения, которые вы можете использовать, чтобы улучшить свои навыки и сделать себе имя в отрасли.
Лучшие платформы машинного обучения в 2023 году
1) Тензорный поток
TensorFlow от Google — идеальная математическая библиотека для приложений искусственных нейронных сетей и машинного обучения. Она специально разработана для внутреннего использования и создана командой Google brain. Она также имеет лицензию Apache 2.0 с открытым исходным кодом.
Он совместим с несколькими устройствами и поддерживает распределенное обучение на кластерных серверах. TensorFlow используется для различных приложений Список номеров сотовых телефонов Америки включая нейронный машинный перевод, распознавание изображений, обнаружение объектов на изображениях, рекомендательные системы и обработку естественного языка.
2) scikit-learn
Библиотека scikit-learn — широко используемая библиотека Python для машинного обучения. Она предоставляет ряд контролируемых и неконтролируемых алгоритмов обучения и инструментов для предварительной обработки данных, оценки моделей и извлечения признаков.
Он также имеет хорошо документированный API и удобный интерфейс. scikit-learn — это проект с открытым исходным кодом, который широко используется в академических кругах и промышленности. Он был разработан командой участников со всего мира и выпущен под лицензией BSD 3-Clause.
3) Погонщики апачей
Apache Mahout — это платформа, специально разработанная для крупномасштабного машинного обучения. Она используется крупными компаниями, такими как Yahoo и eBay, поэтому вы знаете, что она мощная. Mahout — это набор библиотек Java, реализующих популярные алгоритмы машинного обучения.
Однако Apache Mahout может оказаться сложным, если вы не знакомы с Java. Так что если вы только начинаете, вам стоит рассмотреть другую платформу.
4) Студия машинного обучения Azure
Azure Machine Learning Studio — это облачная платформа, предоставляемая Microsoft. Она используется для анализа данных и задач машинного обучения. Платформа проста в использовании и доступна любому человеку с учетной записью Microsoft.
Существует множество различных способов использования Azure Machine Learning Studio. Некоторые повседневные задачи включают подготовку данных, обучение модели и развертывание модели. Подготовка данных включает такие задачи, как очистка данных и проектирование признаков. Это важно 2020 Выпуск в июне поскольку качество ваших данных повлияет на производительность ваших моделей машинного обучения.
5) IBM Watson Studio
IBM Watson Studio — это интегрированная платформа инструментов, сервисов, данных и метаданных, помогающая компаниям и организациям извлекать пользу из своих данных. Вы можете создавать и обучать модели, управлять развертываниями и сотрудничать с деловыми партнерами.
Watson Studio доступен в двух версиях: Free и Standard. Бесплатная версия предлагает ограниченные возможности хранения и совместной работы, в то время как версия Standard не имеет ограничений на хранение или совместную работу.
Читайте также | Машинное обучение в здравоохранении
6) Amazon SageMaker
Amazon SageMaker — это автоматически управляемый сервис, который позволяет разработчикам и специалистам по данным эффективно управлять своими моделями. Он устраняет тяжелую работу на каждом этапе процесса машинного обучения и делает его простым.
С Amazon SageMaker специалисты по данным и разработчики могут сосредоточиться на основном алгоритме машинного обучения. В то же время Amazon берет на себя всю недифференцированную тяжелую работу, необходимую для настройки и управления средой машинного обучения. Сюда входит предоставление и управление экземплярами, хранение и извлечение артефактов модели, настройка гиперпараметров, мониторинг учебных заданий, развертывание моделей в производстве и многое другое.
7) Google Cloud AutoML
Google Cloud AutoML — это облачный инструмент массовый свинец позволяющий разработчикам обучать и развертывать модели машинного обучения с минимальным кодированием. Он предлагает интерфейс с перетаскиванием, который упрощает создание моделей без предварительного опыта машинного обучения.
AutoML предназначен для использования компаниями с ограниченными ресурсами в области науки о данных и машинного обучения. Он также хорошо подходит для новых разработчиков машинного обучения, которые хотят быстро начать. Google Cloud AutoML основан на алгоритме поиска нейронной архитектуры (NAS). NAS — это метод автоматического поиска лучшей архитектуры нейронной сети для заданной проблемы.
8) Птица дождя
Rainbird — это платформа машинного обучения, которая позволяет вам автоматически генерировать и развертывать предиктивные модели. Она делает это, предоставляя вам инструменты, которые позволяют вам быстро и легко создавать, обучать и развертывать ваши модели. Rainbird также предоставляет обширный набор API, которые позволяют вам интегрировать ваши модели машинного обучения в ваши существующие приложения и рабочие процессы.
Rainbird — отличная платформа для машинного обучения, поскольку она проста в использовании и обеспечивает большую гибкость. Она также имеет надежный набор инструментов, которые позволяют вам быстро создавать, обучать и развертывать ваши модели.
9) Инфосис Ниа
Infosys Nia — это платформа искусственного интеллекта, которая позволяет компаниям проектировать, создавать и запускать интеллектуальные приложения. Она является частью портфолио ИИ Infosys, включая платформу Infosys Mana и аналитическую платформу Infosys Meadows.
Платформа Nia была разработана, чтобы помочь компаниям использовать возможности искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения. Она предлагает различные функции, которые облегчают компаниям разработку и развертывание приложений ИИ. Infosys Nia построена на открытой модульной архитектуре, которая позволяет компаниям легко интегрироваться с существующими системами и процессами.
Платформа включает несколько готовых моделей ИИ, которые можно использовать «из коробки» или настраивать под конкретные нужды бизнеса. Она также предлагает множество инструментов и услуг, которые компании могут использовать для создания и обучения своих моделей ИИ.