Bilmeniz Gereken En İyi 10 Makine Öğrenimi Aracı

Bu makale size sektörde bulunan En İyi Makine Öğrenimi Araçlarının bir listesini sunacak ve kendiniz için doğru olanı seçmenize yardımcı olacaktır.

Dönemi burada ve Teknolojik alanda çok ilerleme kaydediyor ve bir Gartner Raporuna göre, Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka oluşturacak 2.3 milyon 2020'ye kadar işler ve bu muazzam büyüme, bu makalede tartışacağımız çeşitli Makine Öğrenimi Araçlarının evrimleşmesine yol açtı.



Makine Öğrenimi nedir?

Makine öğrenimi bir tür Yazılım uygulamalarının verilerden öğrenmesine ve insan müdahalesi olmadan sonuçları tahmin etmede daha doğru hale gelmesine izin veren.



machine-learning-tools

Makine Öğrenimi, makinenin açık bir şekilde programlanmadan örneklerden ve deneyimlerden öğrenmesini sağlayan bir kavramdır. Bunu gerçekleştirmek için bugün birçok Makine Öğrenimi Aracına sahibiz. En önemli ve popüler olanlardan bazılarına bir göz atalım.



En İyi Makine Öğrenimi Araçları

  • Scikit-Learn

Python programlama dili için ücretsiz bir yazılım makine öğrenimi kitaplığıdır. Veri madenciliği ve veri analizi için basit ve verimli bir araçtır. Üzerine inşa , SciPy ve .

Python'da Sınıflandırma, Regresyon, Kümeleme, Boyut indirgeme gibi bir dizi Denetimli ve Denetimsiz öğrenme algoritması sağlar.

dizi php'de nasıl yazdırılır
  • KNIME

KNIME (Konstanz Information Miner), ücretsiz ve açık kaynaklı bir veri analizi, raporlama ve entegrasyon platformudur. GUI tabanlı iş akışı. Bu, KNIME kullanarak çalışabilmek ve içgörüler elde edebilmek için nasıl kodlama yapacağınızı bilmenize gerek olmadığı anlamına gelir.



Tüm yollardan çalışabilirsin Dağıtım ve Üretime Veri Toplama ve Model Oluşturma . Tüm sürecin tüm işlevlerini tek bir iş akışında birleştirir.

  • TensorFlow

Google Brain ekibi tarafından oluşturulmuştur, TensorFlow sayısal hesaplama ve büyük ölçekli makine öğrenimi için açık kaynaklı bir kitaplıktır. Yapay Zeka çerçeveleri hesaplaşması söz konusu olduğunda, TensorFlow'un bir açık kazanan çoğu zaman.

TensorFlow, bu programlama kaynaklarının kullanımını daha kolay hale getirmek için gerekli olan erişilebilir ve okunabilir bir sözdizimi sağlar. düşük seviye kütüphane daha fazla esneklik sağlar ve yeni v2.0 ile herhangi bir Makine Öğrenimi veya Derin Öğrenme amaç. Mevcut en iyi Makine Öğrenimi Araçlarından biridir.

  • WEKA

WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis) bir Açık kaynak Java yazılımı veri madenciliği ve veri keşif görevleri için bir makine öğrenimi algoritmaları koleksiyonuna sahip. Yerel makinenizdeki makine öğrenimi algoritmalarını anlamak ve görselleştirmek için en güçlü Makine Öğrenimi Araçlarından biridir.

Hem bir Grafik Arayüz ve Komut satırı Arayüz. Tek dezavantaj bunun için var çok fazla belge yok ve çevrimiçi destek mevcuttur.

  • Meşale / Pytorch

bir python tabanlı kütüphane derin öğrenme geliştirme platformu olarak esneklik sağlamak için oluşturulmuştur. PyTorch'un iş akışı, python’un bilimsel bilgi işlem kitaplığı olan NumPy'ye olabildiğince yakın. Tarafından aktif olarak kullanılmaktadır Facebook tüm Makine Öğrenimi veya Derin Öğrenme çalışmaları için.

Dinamik Hesaplama Grafikleri Pytorch'un önemli bir özelliği. İçin destek MUCİZELER kodun GPU üzerinde çalışabilmesini sağlar, böylece kodu çalıştırmak için gereken süreyi azaltır ve sistemin genel performansını artırır.

  • RapidMiner

RapidMiner, birleştiren ekipler için bir veri bilimi platformudur veri hazırlama, makine öğrenimi ve tahmine dayalı model dağıtımı . Kullanıcıların tahmine dayalı analitik oluşturmasını, sunmasını ve sürdürmesini sağlayan güçlü ve sağlam bir grafik kullanıcı arayüzüne sahiptir.

RapidMiner ile derli toplu, düzensiz ve görünüşte işe yaramaz veriler çok değerli veri erişimini basitleştirdiği ve bunları sizin ve ekibinizin anlaması kolay bir şekilde yapılandırmanıza izin verdiği için.

  • Google Cloud AutoML

Google Cloud AutoML, makine öğrenimiyle ilgili sınırlı bilginiz olsa bile makine öğreniminin gücünü kullanımınıza sunar. Google'ın insan etiketleme hizmeti Modellerinizin yüksek kaliteli veriler üzerinde eğitildiğinden emin olmak için bir ekip ekleyerek etiketlerinize açıklama ekleyebilir veya etiketlerinizi temizleyebilir. Ne kadar serin!

Farklı amaçlara yönelik çeşitli ürünleri vardır, bu da onu çok iyi bir Makine Öğrenimi Aracı yapar. Onlardan bazıları:

  • AutoML Vision : Görüntüler
  • AutoML Video Intelligence : Video
  • AutoML Natural Language : Metnin Yapısı ve Anlamı
  • AutoML Translation : Diller arasında dinamik olarak algılayın ve çeviri yapın
  • AutoML Tabloları : Yapılandırılmış Veriler Üzerinde Model Oluşturur
  • Azure Machine Learning Studio

Microsoft Azure Machine Learning Studio, ortak çalışmaya dayalı bir Sürükle ve bırak Verileriniz üzerinde tahmine dayalı analitik çözümleri oluşturmak, test etmek ve devreye almak için kullanabileceğiniz Makine Öğrenimi Aracı.

Veri kümelerini ve analiz modüllerini etkileşimli bir tuval üzerine sürükleyip bırakarak, bunları bir Deney Machine Learning Studio'da çalıştırdığınız. Var programlama gerekmez , tahmine dayalı analiz modelinizi oluşturmak için yalnızca veri kümelerini ve modülleri görsel olarak bağlamak.

  • Accord.NET

Accord.NET, bir .NET makine öğrenimi çerçevesidir. Ses ve Görüntü işleme kitaplıkları tamamen C # ile yazılmıştır. Slogan ' Dakikada Yapılan Makine Öğrenimi '.

Üretim düzeyinde bilgisayarla görme, bilgisayar denetimi, sinyal işleme ve istatistik uygulamaları oluşturmak için eksiksiz bir çerçevedir. Kitaplıklar, kaynak kodundan ve ayrıca yürütülebilir yükleyici ve NuGet Paketleme yöneticisi. Tek dezavantaj sadece.Net destekli dilleri desteklemesidir.

  • COLAB

CoLab (Colaboratory) ücretsiz Jupyter Defter kurulum gerektirmeyen ve tamamen bulutta çalışan bir ortam. Makine öğrenimi eğitimi ve araştırmasının yaygınlaştırılmasına yardımcı olmak için oluşturulmuş bir Google araştırma projesidir.

Özellikle veri bilimcileri için en iyi Makine Öğrenimi Araçlarından biridir, çünkü manuel olarak yüklemenize gerek yok tüm paketler ve kitaplıklar, sadece onları arayarak doğrudan içe aktarın. Projenizi doğrudan Google Drive, GitHub veya herhangi bir konuma ve çeşitli biçimlerde kaydedebilirsiniz.

Ve bununla bu makalenin sonuna geldik. Umarım Makine Öğrenimi Programınızı oluşturmaya başlamak ve üzerinde çalışmak için yeterli seçeneğiniz vardır. Edureka’s Denetimli Öğrenme, Denetimsiz Öğrenme ve Doğal Dil İşleme gibi tekniklerde yetkin olmanızı sağlar. Derin Öğrenme, Grafik Modeller ve Pekiştirmeli Öğrenme gibi Yapay Zeka ve Makine Öğrenimindeki en son gelişmeler ve teknik yaklaşımlar hakkında eğitim içerir.