Introduktion till maskininlärningsplattform
Maskininlärning är det studieområde som erbjuder datorer möjligheten att lära sig utan att vara uttryckligen programmerad. Det gör datorer liknande människor. En maskininlärningsmodell är den utgång som genereras när du tränar ditt maskininlärningsalgoritmiska program med data. Efter träning, när du har gett en modell med tillhörande input, tillhandahålls utgången. I det här ämnet kommer vi att lära oss om Machine Learning Platform.
Vad är maskininlärningsplattform?
En plattform för att automatisera och snabba leveranslivscykeln för profetiska applikationer som kan enorma databehandlingar använda maskininlärning eller anslutna procedurer.
Några viktiga idéer i denna definition är:
- Att påskynda är att inducera en snabb och snabbare livscykel för upplösning och dessutom att skynda upp körtiden genom avancerade procedurer som distribuerad dator och i minnet.
- Den goda uppgiften informationsanalytiker består av de många tråkiga och långa uppgifterna. Automatisering av dessa uppgifter kan eliminera projektflaskhalsar, vilket gör att organisationer kan leverera nya projekt som kommer längre snabbt, uppdateras och få fler uppgifter medan man inte ökar bemanningen.
- Möjligheten för en maskininlärningsplattform för användare att betjäna och bearbeta enorma mängder data från en bra källa.
- Dessa plattformar fokuserar på att möjliggöra hela livscykeln för att leverera prediktiva applikationer när de skiljer sig från PC-verktyg och kodbibliotek.
- Maskininlärningsplattformar bör integreras eftersom de är välorganiserade mot programvaruapplikationer som rekommenderas starkt.
- Maskininlärningsplattformar centraliserar att hjälpa handel att känna till framtida resultat som kundernas förmåga att handla ett visst erbjudande eller avvisa transaktionen.
Maskininlärningsplattformar
Fältet för maskininlärning växer snabbt. Därför är det mycket viktigt att välja rätt plattform som leder till framgången för att bygga modeller med end-to-end-strategier. Här är listan över plattformar för maskininlärning.
1. Microsoft Azure
Ett Microsoft Azure-maskininlärningsverktyg tillåter utvecklare att bygga modellerna. Det tillhandahåller SDK: er och tjänster för att snabbt förbereda information, träna och distribuera modeller för maskininlärning. Förbättra produktiviteten och priserna med bilens skalningsciffer och rörledningar. Använd dessa funktioner med öppna källor för Python, som PyTorch, Tensor Flow och scikit-learning.
Funktioner
- Den använder Azure Machine Learning Studio som gränssnitt och har drag & drop-miljö för att bygga modeller.
- Det har automatiserade program för att köra beslutsträd, djupa nervnätverk, klassificering och regression.
- Det tillåter endast de enorma datamängderna att laddas upp i Azure-molnet och inte de mindre datauppsättningarna från någon av tjänsteleverantörerna.
- Det erbjuder standardversioner och gratisversioner med begränsade funktioner.
2. IBM Watson
IBM Watson-plattformen är utvecklad för både utvecklare och användare med massor av AI-verktyg. Den tillhandahåller systemprogram och frågor, förutsägelse och monterar verktyg för att skapa arbetsböcker. Det tillåter kraftfulla informationsvisualiseringar som stöds med drag-drop-omgivning för att skapa modeller.
Funktioner
- Front-end-gränssnittet med SPSS Graphical Analytics.
- Informationen och förutsägelser måste lagras i IBM Bluemix.
- Tjänsterna som är fokuserade på företagskunder hjälper till att skapa ML-baserade applikationer med API-anslutningar.
- De kan debiteras och till och med gratisversionerna är tillgängliga.
3. Amazon
Amazon Machine Learning-plattformen erbjuder färdiga och helt enkelt tillgängliga förutsägelsemodeller för alla utvecklare, även om de inte har någon aning om datavetenskap. En pay-as-you-go-modell, som kräver mycket mindre investeringar i hårdvara eller programvarupaket, har gjort Amazon till en av de enklaste ML-plattformsleverantörerna som en deltagare kommer att checka in för. Utvecklare kan använda sig av AI-verktygssatser som tillhandahålls av AWS (Amazon webbtjänster) som också inkluderar Amazon Lex och Amazon Polly.
Funktioner
- Det använder Amazon Machine Learning-skänket och användargränssnittet för Amazon Character.
- Informationen måste lagras i ett associerat AWS-konto som S3, Redshift och RDS.
- Det fungerar på en pay-as-you-go-modell och för kardinalbatchprognoser priser den så mycket som tio cent.
4. ai-one
Med hjälp av en ai-one-plattform kommer utvecklare att producera intelligenta assistenter som lätt kan distribueras på nästan alla program. Verktygslistan med resurser inkluderar utvecklare-API: er, ett dokumentbibliotek och byggnadsagenter som kommer att användas för att förvandla information till regeluppsättningar som stöder ML- och AI-strukturer.
5. Apache PredictionIO
Det är en öppen källkodsstack som också har en öppen källserver för maskininlärning utformad ovanpå den bör ta en titt på Apache PredictionIO är det enklaste sättet att skapa profetiska motorer som uppfyller alla maskininlärningsuppgifter. Förutom händelservern och därmed själva plattformen innehåller Apache PredictionIO dessutom ett modellgalleri.
6. H2O
Denna plattform designades för programmeringsspråk som python, R & Java av H2O.ai. Den erbjuder tillsammans verktyg som behövs för att analysera datauppsättningar i Apache Hadoop-filsystemen och molnet.H2O.ai förutsätts i Mountain View, CA. och erbjuder gratis open source H2O OpenThis plattform designades för programmeringsspråk som python, R & Java av H2O.ai. Det erbjuder också verktyg som krävs för att analysera datauppsättningar i Apache Hadoop-filsystem och moln. H2O.ai är baserat i Mountain View, Kalifornien. och erbjuder gratis open source H2O Open Source Machine Learning (H2O, Sparkling Water och H2O4GPU) och en kommersiell produkt som heter H2O Driverless AI. H2O.ai: s komponenter är mycket optimerade och parallelliserade för multicore- och multinodkonfigurationer för centralbearbetningsenheter.
Slutsats
Den här artikeln ger en kort introduktion till plattformar för maskininlärning. Maskininlärning kan vara en övervakad eller oövervakad teknik för att träna maskiner för att utföra aktiviteterna lite snabbare och bättre än en vanlig människa. När det gäller att utveckla egna maskininlärningsmodeller finns det val av olika utvecklingsspråk, IDE och plattformar. Den här artikeln ger de bästa plattformarna som användaren kan använda; det kan vara antingen molnbaserade eller produktionsbaserade plattformar.
Rekommenderade artiklar
Detta är en guide till plattformen för maskininlärning. Här diskuterar vi plattformarna för maskininlärning med funktionerna. Du kan också titta på följande artikel för att lära dig mer -
- Maskininlärningsmetoder
- Maskininlärningsmetoder
- Maskininlärningsarkitektur
- Förlustfunktioner i maskininlärning
- Typer av chiffer
- Komplett guide till implementering av nervnätverk
- Hur man skapar beslutsträd?