Gép a tanulás egy részhalmaza mesterséges intelligencia, amely lehetővé teszi a számítógépek számára, hogy az adatokból tanuljanak anélkül, hogy kifejezetten programoznák őket. A gépi tanulási algoritmusokat számos alkalmazásban használják, például spamszűrésben, képfelismerésben és természetes alkalmazásokban nyelvi feldolgozás. A gépi tanulás segítségével javítható a számítógépes rendszerek által készített előrejelzések pontossága, vagy automatizálható az adatok elemzése.
A gépi tanulási alkalmazásnak képesnek kell lennie:
- Mintázatok észlelése az adatokban
- Előrejelzések generálása ezen minták alapján
- Értékelje az előrejelzéseket
A legjobb gépi tanulási alkalmazás
Google Cloud Platform Machine Learning Engine
A Google Cloud Platform Machine Learning Engine (GCP ML Engine) egy olyan platform, mint szolgáltatás, amely lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy gépi tanulási modelleket építsenek, telepítsenek és kezeljenek. A GCP ML Engine API-kat és eszközöket kínál, amelyek megkönnyítik a gépi tanulási modellek létrehozását, betanítását és üzembe helyezését.
A GCP ML Engine támogatja a felügyelt és nem felügyelt tanulási algoritmusokat, beleértve a mély tanulási modellek támogatását is. A GCP ML Engine segítségével egyéni modelleket hozhat létre, vagy használhatja a Google Cloud Platform Marketplace előre elkészített modelljeit. A GCP ML Engine segítségével saját modelljeit is betaníthatja saját alkalmazásaiból vagy adatkészleteiből származó adatok felhasználásával.
A GCP ML Engine számos olyan funkciót kínál, amelyek megkönnyítik a gépi tanulási modellek kezelését: létrehozhat és kezelhet gépfürtöket, a modell betanítási munkaterhelését a keresletnek megfelelően felfelé vagy lefelé méretezheti, és a modell teljesítményét olyan mérőszámok segítségével követheti nyomon, mint a pontosság és precizitás. .
Microsoft Azure Machine Learning szolgáltatás
Az Azure Machine Learning Service (MLS) egy felhőalapú szolgáltatás, amely lehetővé teszi a prediktív modellek létrehozását, üzembe helyezését és kezelését. A prediktív modelleket arra használják, hogy előrejelzéseket készítsenek a jövőbeli eseményekről vagy viselkedésekről. Az MLS segítségével modelleket készíthet különféle célokra, például az ügyfelek viselkedésének előrejelzésére, a termékkereslet előrejelzésére vagy egy gépi tanulási algoritmus teljesítményének előrejelzésére.
Az MLS számos olyan szolgáltatást kínál, amelyek megkönnyítik a prediktív modellek felépítését és telepítését. Az MLS segítségével létrehozhatja és kezelheti saját prediktív modellpéldányait, vagy az MLS segítségével hozzáférhet előre elkészített modellpéldányokhoz a Microsoft Azure Marketplace webhelyről. Az MLS segítségével harmadik fél modellszolgáltatásait is elérheti a Microsoft Azure Marketplace webhelyről.
Az MLS támogatja a felügyelt és nem felügyelt tanulási algoritmusokat is. A modelleket hagyományos adatbányászati technikákkal vagy a Microsoft Azure Machine Learning Services Library által biztosított gépi tanulási algoritmusokkal betaníthatja. Miután betanította a modelleket, telepítheti őket a Microsoft Azure Cloudba az Azure ML Services Library vagy az Azure ML Studio eszközkészlet használatával.
Az MLS olyan funkciókat is kínál, amelyek megkönnyítik a prediktív modellek figyelését és kezelését. Az MLS beépített megfigyelési funkciói segítségével nyomon követheti a modell teljesítményét az idő múlásával, észlelheti és diagnosztizálhatja a modellek hibáit, és gyorsan reagálhat, ha az előrejelzések rosszul sülnek el.
Amazon Web Services ML platform
Az Amazon Web Services ML Platform egy platform a gépi tanulási modellek építéséhez. API-kat és eszközöket biztosít a gépi tanulási modellek felépítéséhez, kezeléséhez és üzembe helyezéséhez. A platform tartalmazza az előre elkészített gépi tanulási modellek könyvtárát, valamint eszközöket a saját modellek létrehozásához. A platform segítségével olyan egyéni alkalmazásokat készíthet, amelyek gépi tanulást használnak az üzleti folyamatok teljesítményének javítására vagy az eredmények előrejelzésére új helyzetekben.
IBM Watson Stúdió
Az IBM Watson Studio egy kognitív számítástechnikai platform, amely lehetővé teszi a fejlesztők számára kognitív alkalmazások létrehozását, üzembe helyezését és kezelését. Eszközök és szolgáltatások átfogó készletét kínálja kognitív alkalmazások létrehozásához, kezeléséhez és üzembe helyezéséhez. Az IBM Watson Studio segít a fejlesztőknek kognitív alkalmazások gyors felépítésében, tesztelésében és üzembe helyezésében azáltal, hogy egységes környezetet biztosít a fejlesztéshez, teszteléshez és telepítéshez az IBM Bluemix felhőplatformon.
Kaggle
A Kaggle egy platform adattudósok számára, akik versenyezhetnek és együttműködhetnek a gépi tanulással kapcsolatos problémák megoldásában. A Kaggle versenyeken bárki részt vehet, aki rendelkezik internetkapcsolattal és számítógéppel. A résztvevők beküldhetik megoldásaikat a szervezők által közzétett problémákra, vagy saját maguk alkothatják meg a problémáikat. A legjobb pályaműveket ezután a közösség szavazza meg, és a nyertesek megkapják pénznyeremények.
RStudio
Az RStudio egy hatékony integrált fejlesztőkörnyezet (IDE) az R-hez. Intuitív interfészt biztosít az R-kód létrehozásához, szerkesztéséhez és hibakereséséhez, valamint számos szolgáltatást nyújt az adatokkal való munkavégzéshez. Az RStudio egy ingyenes és nyílt forráskódú szoftver, amelyet a GNU General Public License alatt adtak ki.
PyTorch
A PyTorch egy mély tanulási könyvtár, amelyet a Facebook fejlesztett ki. Nagy teljesítményű, rugalmas és méretezhető mély tanulási algoritmusokat kínál. A PyTorch használható mély tanulási modellek képzésére és valós idejű telepítésére nagyszabású adatkészleteken.
Theano
A Theano egy Python könyvtár a mély tanuláshoz. Magas szintű interfészt biztosít a mélytanulási algoritmusokhoz, és lehetővé teszi az algoritmusok futtatását saját adatain anélkül, hogy megértené a mögöttes matematikát. A Theano eszközöket is biztosít a kód hibakereséséhez és profilalkotásához.
Amit figyelembe kell venni a gépi tanulási alkalmazás kiválasztásakor
- Az alkalmazásnak könnyen használhatónak kell lennie.
- Az alkalmazásnak számos funkcióval kell rendelkeznie.
- Az alkalmazásnak képesnek kell lennie nagy adatkészletek kezelésére.
Jó jellemzők
1. Képesség modellek és adatkészletek létrehozására
2. Képesség modellek képzésére
3. Képesség a modellek értékelésére
4. Képesség modellek felfedezésére
5. Modellek megosztásának képessége
A legjobb alkalmazás
1. A legjobb gépi tanulási alkalmazás a TensorFlow. Nyílt forráskódú, nagy közösséggel rendelkezik, és jól dokumentált.
2. A legjobb gépi tanulási alkalmazás a Google Cloud Platform Machine Learning Engine (GCP ML Engine). Nagyszámú előre betanított modellel rendelkezik, támogatja a kötegelt betanítást, és sokféle eszközzel rendelkezik az adatok előfeldolgozásához és a modellhangoláshoz.
3. A legjobb gépi tanulási alkalmazás a Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK). Előképzett modellek széles választékával rendelkezik, támogatja a mély tanulást, és jól dokumentált API-val rendelkezik.
Az emberek is keresnek
-Alkalmazás: gépi tanulás
-Algoritmus: Neurális hálózatok
-Beviteli adat
-Kimenet: Preditionsapps.
ForoKD szerkesztő, programozó, játéktervező és blogbeszámolók szerelmese
