Inleiding tot software voor machinaal leren
Machine Learning is een wetenschappelijke applicatie op basis van AI (kunstmatige intelligentie) waarmee het computersysteem kan leren, een bepaalde taak kan uitvoeren en de opgedane ervaring kan verbeteren zonder het eigenlijk alleen te programmeren. Machine Learning-algoritmen worden gebruikt in dagelijkse oefeningen zoals zoekmachine, beeld- en spraakherkenning, medische diagnose, enz. Deze algoritmen hebben bepaalde software en hulpmiddelen nodig om bepaalde acties uit te voeren en uit te voeren. Machine Learning-software heeft zijn eigen set tools, bibliotheken en bronnen om applicaties te ontwikkelen die menselijk gedrag kunnen repliceren met slimme machines en applicaties. De software die we zullen markeren, wordt hieronder weergegeven.
Soorten software voor machinaal leren
Er is heel veel Machine Learning-software op de markt. Sommige software heeft zijn exclusieve en unieke functies. Tegelijkertijd zijn er enkele tools die relatief beter zijn. Veel bedrijven zijn begonnen met het toepassen van de technologie om hun ROI (Return on Investment) te verhogen. Omdat Machine Learning deel uitmaakt van AI (kunstmatige intelligentie), worden machines getraind op basis van het resultaat of patroon om autonoom nieuwe veranderingen te ontwikkelen. Sommige soorten Machine Learning-software zijn: Azure Machine Learning Studio, Shogun, Apache Mahout, Apache Spark MLlib, IBM Watson Machine Learning, RapidMinor, Weka, Google Cloud ML Engine, Pytroch, Figure Eight, Crab, Microsoft Cognitive Toolkit, Torch, enz. Laten we eens kijken naar enkele top- en meest gebruikte software waarop machine learning-experts vertrouwen.
Top Machine Learning-software
Hieronder staan de verschillende software voor machinaal leren:
1. Google Cloud ML Engine
De Cloud Machine Learning Engine van Google is een van de populaire applicaties voor training, analyse en diep leren.
2. Azure ML Studio
Het is een codevrije drag-and-drop-oplossing voor ML-experts voor gemakkelijk gebruik door Microsoft.
3. IBM Watson Machine Learning
Met de open-source modelwerking helpt het datawetenschappers en ontwikkelaars om AI- en machine learning-applicaties te versnellen.
4. TensorFlow
Het is een nieuw open-source framework uitgebracht in 2015 en niet complex om te gebruiken en kan ook worden ingezet op verschillende platforms. Gemaakt door Google, TensorFlow is beschikbaar voor Python, C ++, Java, Rust, etc.
5. Microsoft Cognitive Toolkit
De nieuw gelanceerde AI-oplossing van Microsoft kan machines met zijn diepgaande leeralgoritmen trainen om zich te gedragen als een menselijk brein en gezicht. Het kan gegevens van Python, C ++, enz. Verwerken.
6. Theano
Het is een op Python gebaseerde open-source bibliotheek voor deep learning-algoritmen om de implementatie van Machine Learning te versnellen. Theano is in staat om datastructuren naar het volgende niveau te brengen met de integratie van Python-bibliotheken zoals NumPy, Panda's en sommige native programma's.
7. Zaklamp
Deze typische oudere Machine Learning-bibliotheek fascineert flexibiliteit en snelheid bij het uitvoeren van Machine Learning-projecten.
8. Apache Spark MLlib
Apache Spark is een vertrouwd hulpmiddel voor machinaal leren voor geavanceerd machinaal leren en diep leren. Het is een naadloos, schaalbaar platform dat kan worden geïntegreerd met Hadoop voor betere resultaten van algoritmen. Classificatie, regressie, gradiëntversterking, beslissingsbomen, LDA, enz. Zijn enkele van de algoritmen om MLlib te ondersteunen.
9. Pytorch
Pytorch is ontwikkeld door Facebook voor geavanceerd diep leren met behulp van neurale netwerken en tensoren. Er wordt vastgesteld dat onderzoekers over de hele wereld Pytorch gebruiken voor dynamische grafische weergave en blauwdruktechnieken.
10. Ideas2T Technologies
Ideas2T heeft, in tegenstelling tot anderen, een unieke functie die recruiters kan helpen om de juiste kandidaten aan te nemen op basis van hun cv via Machine Learning. Het is een kruising geweest voor start-ups, ondernemingen en bedrijven vanwege de geavanceerde en geavanceerde algoritmen.
Voordelen van machine learning-software
Machine Learning, een subset van AI die helpt bij het onderzoeken en leren van de gegevens en om daaruit bepaalde beslissingen te nemen. Het is in staat om beslissingen en aanbevelingen met hoge snelheid en nauwkeurigheid te leveren. ML-software is dus erg populair. Interessant is dat ze ook goedkoop zijn. Zowel Machine Learning als AI werken aan grote en complexe datasets om te visualiseren en perfecte beslissingen te nemen. Een paar voorbeelden zijn zoals hieronder:
- Facebook: wanneer we een foto op Facebook uploaden, herkent het een persoon van dezelfde foto en suggereert wederzijdse vriendschap. Dit is hoe ML werkt.
- Netflix: Netflix stuurt soms suggesties voor webshows of films op basis van wat we eerder hebben bekeken. Kortom, Machine Learning wordt gebruikt om gegevens te selecteren op basis van keuze.
Bedrijfsentiteiten en organisaties gebruiken het juiste paar van het algoritme met een bepaalde tool en maken Machine Learning-modellen op basis van het leren van de gegevens. Het helpt ondernemingen efficiënter te werken om high-end modellen te bouwen tegen lage kosten. Machine Learning-software helpt bij de automatisering van data-analyse, waardoor mankracht wordt verlaagd en kosteneffectief wordt gemaakt. Dit proces is vrij iteratief en schaalbaar.
Er zijn verschillende andere toepassingen waar ML in het dagelijks leven wordt gebruikt. Enkele van de gebieden waar ML-software efficiënt wordt gebruikt, zijn de volgende:
- Financiële diensten : de financiële sector gebruikt dit om inzichten te identificeren voor investeringen, handel en zelfs het vaststellen van financiële risico's.
- Marketing en verkoop : verschillende bedrijven en andere vergelijkbare instellingen gebruiken Machine Learning-software om de geschiedenis van aankopen te analyseren en aanbevelingen te doen voor klanten die hiervan afhankelijk zijn.
- Gezondheidszorg : elektronische wearables en sensoren worden tegenwoordig veel gebruikt. Sensoren in die wearables bieden realtime gegevens over bloeddruk, hartslag en andere vitale informatie met betrekking tot gezondheid.
- Transport : Machine Learning-software analyseert de reisgeschiedenis en routes om eventuele problemen te identificeren, zodat klanten / passagiers in de toekomst kunnen kiezen voor risicogevoelige gebieden.
- Overheid : sommige overheidsinstanties gebruiken ML-tools om inzichten te verkrijgen om de kosten te minimaliseren en de efficiëntie van hun activiteiten te verhogen.
- Olie en gas : machinaal leren wordt meestal in de energiesector gebruikt. Het helpt bij het analyseren van bestaande en nieuwe energiebronnen voor exploratie en distributie. Veel olie-agentschappen in zowel de overheid als de particuliere sector hebben deze technieken overgenomen.
Conclusie
Machine Learning en kunstmatige intelligentie worden breed en breed gebruikt door moderne generaties en breiden zich nog steeds uit. Daarom is het niet verkeerd om te zeggen dat Machine Learning-software acties uitvoert uit de invoergegevensset en een grote rol speelt bij het verstrekken van inzichten uit onbewerkte gegevens om commerciële en andere doelen te verbeteren.
Aanbevolen artikelen
Dit is een handleiding voor software voor machinaal leren. Hier bespreken we de introductie en de top 10 van machine learning, samen met de voordelen ervan. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie-
- Wat is versterkingsleren?
- Soorten algoritmen voor machine learning
- Introductie tot IoT
- Toepassingen van Machine Learning
- Hoe beslissingsboom te maken?
- Handleiding voor beslissingsboom in datamining