Introduktion till maskininlärningsprogramvara
Machine Learning är en vetenskaplig applikation baserad på AI (Artificial Intelligence) som gör det möjligt för datorsystemet att lära sig, utföra en viss uppgift och förbättra erfarenheterna från det utan att programmera det exklusivt. Maskininlärningsalgoritmer används i dagliga övningar som sökmotor, bild- och taligenkänning, sjukvårddiagnos, etc. Dessa algoritmer behöver viss mjukvara och verktyg för att utföra och utföra vissa åtgärder. Machine Learning-programvaran har sin egen uppsättning verktyg, bibliotek och resurser för att utveckla applikationer som kan replikera mänskligt beteende med smarta maskiner och applikationer. Programvaran som vi kommer att belysa återspeglas nedan.
Typer av maskininlärningsprogramvara
Det finns massor av maskininlärningsprogramvara på marknaden. En del av programvaran har sina exklusiva och unika funktioner. Samtidigt finns det några verktyg som är jämförelsevis bättre. Många företag har börjat använda tekniken för att öka deras ROI (Return on Investment). Eftersom maskininlärning är en del av AI (Artificial Intelligence), tränas maskiner utifrån resultatet eller mönstret för att utveckla nya förändringar autonomt. Vissa typer av maskininlärningsprogramvara är- Azure Machine Learning Studio, Shogun, Apache Mahout, Apache Spark MLlib, IBM Watson Machine Learning, RapidMinor, Weka, Google Cloud ML Engine, Pytroch, figur åtta, Crab, Microsoft Cognitive Toolkit, Torch, etc. Låt oss titta närmare på topp och mest använd mjukvara som experter på maskinlärning litar på.
Top Machine Learning programvara
Nedan finns de olika programvarorna för maskininlärning:
1. Google Cloud ML-motor
Googles Cloud Machine Learning Engine är en av de populära applikationerna för utbildning, analys och djup inlärning.
2. Azure ML Studio
Det är en kodfri, dra och släpp-lösning för ML-experter för bekväm användning av Microsoft.
3. IBM Watson Machine Learning
Med sin öppen källkodsmodell hjälper den datavetare och utvecklare att påskynda AI- och maskininlärningsprogram.
4. TensorFlow
Det är en ny open-source ram som släpptes 2015 och inte är komplex att använda och också kan distribueras över olika plattformar. Tillverkad av Google är TensorFlow tillgängligt för Python, C ++, Java, Rust, etc.
5. Microsoft Cognitive Toolkit
Microsofts nyligen lanserade AI-lösning kan träna maskin med sina djupa inlärningsalgoritmer för att bete sig som en mänsklig hjärna och ansikte. Den kan hantera data från Python, C ++, etc.
6. Theano
Det är ett Python-baserat öppen källkodsbibliotek för djupa inlärningsalgoritmer för att påskynda distributionen av Machine Learning. Theano kan ta datastrukturer till nästa nivå med integrationen av Python-bibliotek som NumPy, Pandas och några ursprungliga program.
7. Fackla
Detta typiska äldre bibliotek för maskininlärning fascinerar flexibilitet och snabbhet i verksamheterna när man använder Machine Learning-projekt.
8. Apache Spark MLlib
Apache Spark är ett pålitligt verktyg för maskininlärning för avancerad maskininlärning och djupinlärning. Det är en sömlös, skalbar plattform som kan integreras med Hadoop för bättre resultat från algoritmer. Klassificering, regression, gradient boosting, Decision Trees, LDA, etc är några av de algoritmer som stöder MLlib.
9. Pytorch
Pytorch är utvecklad av Facebook för avancerad djupinlärning med Neural Networks och Tensors. Det konstateras att forskare över hela världen använder Pytorch för dynamisk grafisk representation och ritningstekniker.
10. Ideas2T Technologies
Ideas2T-verktyget har, till skillnad från andra, en unik funktion som kan hjälpa rekryterare att anställa rätt kandidater baserat på deras CV genom Machine Learning. Det har varit en korsning för nystartade företag, företag och företag på grund av dess banbrytande och avancerade algoritmer.
Meriter med maskininlärningsprogramvara
Machine Learning, en delmängd av AI som hjälper till att undersöka och lära av data och att fatta vissa beslut ur det. Den kan leverera beslut och rekommendationer i hög hastighet med noggrannhet. Så ML-mjukvaran är mycket populär. Intressant nog är de billiga också. Både Machine Learning och AI arbetar med stora och komplexa datamängder för att visualisera och fatta perfekta beslut. Några exempel är som under:
- Facebook: När vi laddar upp ett foto på Facebook känner det igen en person från samma foto och föreslår ömsesidig vänskap. Så här fungerar ML.
- Netflix: Netflix skickar ibland förslag på webbshower eller filmer baserat på vad vi har sett tidigare. I princip används Machine Learning för att välja data baserat på valet.
Affärsenheter och organisationer använder rätt par av algoritmen med ett visst verktyg och gör Machine Learning-modeller baserade på att lära av data. Det hjälper företag att arbeta mer effektivt för att bygga avancerade modeller till en låg kostnad. Maskininlärningsprogramvara hjälper till med automatisering av dataanalys vilket minskar arbetskraften och gör det kostnadseffektivt. Denna process är ganska iterativ och skalbar.
Det finns flera andra applikationer där ML används i vardagen. Några av de områden där ML-programvaran används effektivt är följande:
- Finansiella tjänster : Den finansiella sektorn använder detta för att identifiera insikter för investeringar, handel och till och med fastställa finansiella risker.
- Marknadsföring och försäljning : Olika företag och andra liknande anläggningar använder maskininlärningsprogramvara för att analysera köphistoriken och göra rekommendationer för kunder beroende på den.
- Hälso- och sjukvård : Elektroniska bärbara och sensorer används ofta idag. Sensorer i dessa wearables ger data i realtid om blodtryck, hjärtslag och annan viktig information relaterad till hälsa.
- Transport : Programvaran Machine Learning analyserar reshistoriken och rutter för att identifiera eventuella problem för att hjälpa kunder / passagerare att välja bort riskhotade områden i framtiden.
- Regering : Vissa statliga myndigheter använder ML-verktyg för att extrahera insikter för att minimera kostnaderna och öka effektiviteten i sin verksamhet.
- Oil & Gas : Machine Learning används mest i energisektorerna. Det hjälper till att analysera befintliga och nya energikällor för utforskning och distribution. Många oljebyråer i både statlig och privat sektor har använt dessa tekniker.
Slutsats
Maskininlärning och artificiell intelligens har bred och bred användning bland moderna generationer och expanderar fortfarande. Därför kommer det inte att vara fel att bedöma att maskininlärningsprogramvaran utför åtgärder från inmatningsdatasystemet och spelar en stor roll för att tillhandahålla insikter från rådata för att förbättra kommersiella och andra mål.
Rekommenderade artiklar
Detta är en guide till maskininlärningsprogramvara. Här diskuterar vi introduktionen och topp 10-programvaran för maskininlärning tillsammans med dess fördelar. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer-
- Vad är förstärkningslärande?
- Typer av maskininlärningsalgoritmer
- Introduktion till IoT
- Applications of Machine Learning
- Hur man skapar beslutsträd?
- Guide to Decision Tree in Data Mining