Introductie tot Machine Learning Platform
Machine Learning is het vakgebied dat computers de mogelijkheid biedt om te leren zonder expliciet te worden geprogrammeerd. Het maakt computers vergelijkbaar met mensen. Een machine learning-model is de output die wordt gegenereerd zodra u uw machine learning-algoritmisch programma traint met gegevens. Nadat u na de training een model met bijbehorende invoer hebt gegeven, wordt de uitvoer verstrekt. In dit onderwerp gaan we meer te weten komen over Machine Learning Platform.
Wat is Machine Learning Platform?
Een platform voor het automatiseren en versnellen van de leveringscyclus van profetische toepassingen die in staat zijn tot enorme gegevensverwerking met behulp van machine learning of verbonden procedures.
Een paar kernideeën in deze definitie zijn:
- Speeding is het induceren van een snelle en snellere resolutieleveringscyclus en daarnaast het versnellen van de runtime via geavanceerde procedures zoals gedistribueerd en in-memory computing.
- De bonafide taak van de informatieanalist bestaat uit de vele vervelende en lange taken. Door deze taken te automatiseren, kunnen knelpunten in projecten worden geëlimineerd, waardoor organisaties nieuwe projecten kunnen leveren die snel verder komen, kunnen worden bijgewerkt en meer taken kunnen krijgen zonder dat het personeelsbestand toeneemt.
- De mogelijkheid van een machine learning-platform voor gebruikers om enorme hoeveelheden gegevens van een goed soort bron te bedienen en te verwerken.
- Deze platforms richten zich op het mogelijk maken van de volledige levenscyclus van het leveren van voorspellende toepassingen wanneer deze verschillen van pc-tools en codebibliotheken.
- Machine Learning Platforms moeten worden geïntegreerd, omdat ze goed zijn georganiseerd voor softwareapplicaties die sterk worden aanbevolen.
- Platforms voor machine-leren centraliseren de ondersteuning van de handel om toekomstige resultaten te weten, zoals het vermogen van klanten om naar een bepaald aanbod te winkelen of de transactie te weigeren.
Platforms voor machinaal leren
Het gebied van Machine learning groeit snel. Daarom is het erg belangrijk om het juiste platform te kiezen dat leidt tot het succes van het bouwen van modellen met end-to-end-benaderingen. Hier is de lijst met platforms voor machinaal leren.
1. Microsoft Azure
Met een Microsoft Azure machine learning tool kunnen ontwikkelaars de modellen bouwen. Het biedt SDK's en services voor het snel voorbereiden van informatie, het trainen en implementeren van machine learning-modellen. Verbeter de productiviteit en prijzen met auto-schaalcodering en pijpleidingen. Gebruik deze mogelijkheden met open-source Python-frameworks, zoals PyTorch, Tensor Flow en scikit-learn.
Kenmerken
- Het gebruikt Azure Machine Learning Studio als interface, met drag & drop-omgeving voor het bouwen van modellen.
- Het heeft geautomatiseerde programma's voor het uitvoeren van beslissingsbomen, diepe neurale netwerken, classificatie en regressie.
- Hiermee kunnen alleen de enorme gegevenssets worden geüpload in de Azure-cloud en niet de kleinere gegevenssets van beide serviceproviders.
- Het biedt standaard en gratis versies met beperkte functies.
2. IBM Watson
IBM Watson-platform is ontwikkeld voor zowel ontwikkelaars als gebruikers met veel AI-tools. Het biedt systeemprogramma's en query's, voorspelling en verzamelt tools om werkmappen te maken. Het maakt krachtige informatievisualisaties mogelijk die worden ondersteund met drag-drop-omgeving om modellen te maken.
Kenmerken
- Front-end interface met behulp van SPSS Graphical Analytics.
- De informatie en voorspellingen moeten worden opgeslagen in IBM Bluemix.
- De services die gericht zijn op zakelijke klanten helpen om op ML gebaseerde applicaties te maken met behulp van API-connectoren.
- Ze zijn belastbaar en zelfs de gratis versies zijn beschikbaar.
3. Amazon
Amazon Machine Learning-platform biedt kant-en-klare en eenvoudig beschikbare voorspellingsmodellen voor elke ontwikkelaar, ook al hebben ze geen idee van data science. Een pay-as-you-go-model, dat zeer minder investeringen in hardware- of softwarepakketten vereist, heeft Amazon tot een van de eenvoudigste ML-platformaanbieders gemaakt waarvoor een deelnemer zich zal aanmelden. Ontwikkelaars kunnen gebruik maken van AI-toolkits van AWS (Amazon-webservices), waaronder Amazon Lex en Amazon Polly.
Kenmerken
- Het maakt gebruik van het Amazon Machine Learning-dressoir en de Amazon Character-gebruikersinterface.
- De informatie moet worden opgeslagen in een bijbehorend AWS-account zoals S3, Redshift en RDS.
- Het werkt op een pay-as-you-go-model en voor kardinale batchvoorspellingen kost het maar 10 cent.
4. ai-one
Met behulp van een ai-one-platform zullen ontwikkelaars intelligente assistenten produceren die eenvoudig kunnen worden geïmplementeerd op vrijwel elke softwareapplicatie. De lijst met hulpmiddelen van bronnen bevat API's voor ontwikkelaars, een documentbibliotheek en bouwagenten die worden gebruikt om informatie om te zetten in regelsets die ML- en AI-structuren ondersteunen.
5. Apache-voorspellingIO
Het is een open-source stapel die ook een open-source server voor machine learning heeft, die er bovenop is ontworpen. Apache PredictionIO is de eenvoudigste manier om profetische engines te maken die geschikt zijn voor elke taak van machine learning. Naast de eventserver en dus het platform zelf, bevat Apache PredictionIO ook een modelgalerij.
6. H20
Dit platform is ontworpen voor programmeertalen zoals python, R & Java door H2O.ai. Het biedt gezamenlijk tools die nodig zijn om datasets in de Apache Hadoop-bestandssystemen en de cloud te analyseren. H2O.ai is gebaseerd op Mountain View, CA. en biedt het gratis open-source H2O OpenThis-platform is ontworpen voor programmeertalen zoals python, R & Java door H2O.ai. Het biedt ook tools die nodig zijn om datasets in de Apache Hadoop-bestandssystemen en cloud te analyseren. H2O.ai is gevestigd in Mountain View, CA. en biedt de gratis open-source H2O Open Source Machine Learning (H2O, Sparkling Water en H2O4GPU) en een commercieel product genaamd H2O Driverless AI. De componenten van H2O.ai zijn zeer geoptimaliseerd en parallel voor multicore- en multinode-configuraties van de centrale verwerkingseenheid.
Conclusie
Dit artikel geeft een korte inleiding tot platforms voor machine learning. Machine Learning kan een techniek onder toezicht of zonder toezicht zijn om machines te trainen om de activiteiten iets sneller en beter uit te voeren dan een gemiddeld mens. Als het gaat om de ontwikkeling van eigen modellen voor machinaal leren, zijn er keuzes uit verschillende ontwikkeltalen, IDE's en platforms. Dit artikel geeft de beste platforms die de gebruiker kan gebruiken; het kunnen cloudgebaseerde of productiegebaseerde platforms zijn.
Aanbevolen artikelen
Dit is een handleiding voor het Machine Learning Platform. Hier bespreken we de platforms voor machinaal leren met de functies. U kunt ook het volgende artikel bekijken voor meer informatie -
- Machine leermethoden
- Machine leermethoden
- Machine Learning-architectuur
- Verliesfuncties bij machinaal leren
- Soorten cijfers
- Volledige gids voor de implementatie van neurale netwerken
- Hoe beslissingsboom te maken?