Phenquestions
Nous savons tous depuis notre enfance que les soldats ont besoin d'une formation appropriée avec les dernières armes. Ensuite, ils peuvent gagner une guerre contre leur parti d'opposition. De la même manière, les data scientists ont besoin d'un logiciel, d'outils ou d'un framework d'apprentissage automatique efficaces et efficients, quoi que nous disons comme arme. Développer le système avec les données d'entraînement requises pour effacer les inconvénients et rendre la machine ou l'appareil intelligent. Seul un logiciel bien défini peut construire une machine fructueuse.
Cependant, de nos jours, nous développons notre machine de sorte que nous n'avons pas besoin de donner d'instructions sur l'environnement. La machine peut agir par elle-même, et aussi elle peut comprendre l'environnement. Par exemple, une voiture autonome. Pourquoi une machine est-elle si dynamique à l'heure actuelle? C'est uniquement pour développer le système en utilisant diverses plates-formes et outils d'apprentissage automatique haut de gamme.
Meilleurs logiciels et frameworks d'apprentissage automatique
Sans logiciel, l'ordinateur est une boîte vide car il ne peut pas effectuer sa tâche donnée. Juste comme ça, aussi un humain est impuissant à développer un système. Cependant, pour développer un projet de machine learning, plusieurs logiciels ou frameworks sont disponibles. Cependant, je n'ai raconté que 20 meilleures plates-formes et outils d'apprentissage automatique à travers mon article. Alors, commençons.
1. Moteur de ML Google Cloud
Si vous entraînez votre classificateur sur des milliers de données, votre ordinateur portable ou PC pourrait bien fonctionner. Cependant, si vous avez des millions de données d'entraînement? Ou, votre algorithme est sophistiqué et prend beaucoup de temps à s'exécuter? Pour vous en sortir, Google Cloud ML Engine vient. Il s'agit d'une plate-forme hébergée où les développeurs et les data scientists développent et exécutent des modèles et des ensembles de données d'apprentissage automatique de haute qualité.
Aperçu de ce cadre de ML et d'intelligence artificielle
- Fournit la création de modèles d'IA et de ML, la formation, la modélisation prédictive et l'apprentissage en profondeur.
- Les deux services, à savoir l'entraînement et la prédiction, peuvent être utilisés conjointement ou indépendamment.
- Ce logiciel est utilisé par les entreprises, je.e., détecter les nuages dans une image satellite, répondre plus rapidement aux e-mails des clients.
- Il peut être utilisé pour entraîner un modèle complexe.
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2. Amazon Machine Learning (AML)
Amazon Machine Learning (AML) est un logiciel d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle robuste et basé sur le cloud qui peut être utilisé par tous les niveaux de compétence des développeurs. Ce service géré est utilisé pour créer des modèles d'apprentissage automatique et générer des prédictions. Il intègre des données provenant de plusieurs sources : Amazon S3, Redshift ou RDS.
Aperçu de ce framework d'IA et d'apprentissage automatique
- Amazon Machine Learning fournit des outils de visualisation et des assistants.
- Prend en charge trois types de modèles, je.e., classification binaire, classification multi-classes et régression.
- Permet aux utilisateurs de créer un objet de source de données à partir de la base de données MySQL.
- En outre, il permet aux utilisateurs de créer un objet de source de données à partir des données stockées dans Amazon Redshift.
- Les concepts fondamentaux sont les sources de données, les modèles ML, les évaluations, les prédictions par lots et les prédictions en temps réel.
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3. Accord.RAPPORTER
L'Accord.Net est un .Framework d'apprentissage machine net combiné à des bibliothèques de traitement audio et d'image écrites en C#. Il se compose de plusieurs bibliothèques pour un large éventail d'applications, je.e., traitement de données statistiques, reconnaissance de formes et algèbre linéaire. Il comprend l'Accord.Mathématiques, Accord.Statistiques et Accord.Machine Learning.
Aperçu de ce cadre d'intelligence artificielle
- Utilisé pour développer des applications de vision par ordinateur, d'audition par ordinateur, de traitement du signal et de statistiques de qualité production.
- Comprend plus de 40 estimations paramétriques et non paramétriques de distributions statistiques.
- Contient plus de 35 tests d'hypothèse, y compris des tests ANOVA unidirectionnels et bidirectionnels, des tests non paramétriques comme le test de Kolmogorov-Smirnov et bien d'autres.
- Il a plus de 38 fonctions du noyau.
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4. Apache Mahout
Apache Mahout est un framework d'algèbre linéaire distribué et Scala DSL mathématiquement expressif. Il s'agit d'un projet libre et open source de l'Apache Software Foundation. Le but de ce framework est de mettre en place un algorithme rapidement pour les data scientists, mathématiciens, statisticiens.
Aperçu de ce framework d'IA et d'apprentissage automatique
- Un framework extensible pour la création d'algorithmes évolutifs.
- Mettre en œuvre des techniques d'apprentissage automatique, y compris le clustering, la recommandation et la classification.
- Il comprend des bibliothèques matricielles et vectorielles.
- Exécuter sur le dessus d'Apache Hadoop en utilisant le CarteRéduire paradigme.
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5. Shogun
Une bibliothèque d'apprentissage automatique open source, Shogun, a été développée pour la première fois par Soeren Sonnenburg et Gunnar Raetsch en 1999. Cet outil est écrit en C++. Littéralement, il fournit des structures de données et des algorithmes pour les problèmes d'apprentissage automatique. Il prend en charge de nombreux langages comme Python, R, Octave, Java, C#, Ruby, Lua, etc.
Aperçu de ce cadre d'intelligence artificielle
- Cet outil est conçu pour l'apprentissage à grande échelle.
- Il se concentre principalement sur les machines à noyau comme les machines à vecteurs de support pour les problèmes de classification et de régression.
- Permet de se connecter à d'autres bibliothèques d'IA et d'apprentissage automatique telles que LibSVM, LibLinear, SVMLight, LibOCAS, etc.
- Il fournit des interfaces pour Python, Lua, Octave, Java, C#, Ruby, MatLab et R.
- Il peut traiter une grande quantité de données, comme 10 millions d'échantillons.
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6. Oryx 2
Oryx 2, une réalisation de l'architecture lambda. Ce logiciel est basé sur Apache Spark et Apache Kafka. Il est utilisé pour l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle à grande échelle en temps réel. Il s'agit d'un cadre pour la création d'applications, y compris des applications packagées de bout en bout pour le filtrage, la classification, la régression et le clustering. La dernière version est Oryx 2.8.0.
Aperçu de ce framework d'IA et d'apprentissage automatique
- Oryx 2 est une version améliorée du projet original Oryx 1.
- Il comporte trois niveaux : niveau d'architecture lambda générique, spécialisation au-dessus fournissant des abstractions ML, implémentation de bout en bout des mêmes algorithmes ML standard.
- Il se compose de trois couches coopérant côte à côte : couche de lot, couche de vitesse, couche de service.
- Il existe également une couche de transport de données qui déplace les données entre les couches et reçoit des entrées de sources externes.
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7. Apache Singa
Ce logiciel d'apprentissage automatique et d'IA, Apache Singa, a été lancé par le DB System Group de l'Université nationale de Singapour en 2014, en collaboration avec le groupe de base de données de l'Université du Zhejiang. Ce logiciel est principalement utilisé dans le traitement du langage naturel (NLP) et la reconnaissance d'images. De plus, il prend en charge un large éventail de modèles d'apprentissage en profondeur populaires. Il a trois composants principaux : Core, IO et Model.
Aperçu de ce logiciel de ML et d'IA
- Architecture flexible pour une formation distribuée évolutive.
- L'abstraction de tenseur est autorisée pour les modèles d'apprentissage automatique plus avancés.
- L'abstraction de périphérique est prise en charge pour l'exécution sur des périphériques matériels.
- Cet outil comprend des classes d'E/S améliorées pour la lecture, l'écriture, l'encodage et le décodage de fichiers et de données.
- Fonctionne sur des frameworks de formation synchrones, asynchrones et hybrides.
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8. Apache Spark MLlib
Apache Spark MLlib est une bibliothèque d'apprentissage automatique évolutive. Il fonctionne sur Hadoop, Apache Mesos, Kubernetes, autonome ou dans le cloud. En outre, il peut accéder aux données de plusieurs sources de données. Plusieurs algorithmes sont inclus pour la classification : régression logistique, Bayes naïf, Régression : régression linéaire généralisée, Clustering : K-means, et bien d'autres. Ses utilitaires de workflow sont les transformations de fonctionnalités, la construction de pipeline ML, la persistance ML, etc.
Aperçu de ce framework d'IA et d'apprentissage automatique
- Facilité d'utilisation. Il peut être utilisé en Java, Scala, Python et R.
- MLlib s'intègre dans les API de Spark et interagit avec NumPy dans les bibliothèques Python et R.
- Les sources de données Hadoop telles que HDFS, HBase ou des fichiers locaux peuvent être utilisées. Il est donc facile de se connecter aux workflows Hadoop.
- Il contient des algorithmes de haute qualité et surpasse mieux que MapReduce.
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9. Kit Google ML pour mobile
Êtes-vous un développeur mobile? Ensuite, l'équipe Android de Google vous propose un ML KIT, qui regroupe l'expertise et la technologie d'apprentissage automatique pour développer des applications plus robustes, personnalisées et optimisées à exécuter sur un appareil. Vous pouvez utiliser cet outil pour les applications de reconnaissance de texte, de détection de visage, d'étiquetage d'images, de détection de points de repère et de lecture de codes à barres.
Aperçu de ce logiciel de ML et d'IA
- Il offre des technologies puissantes.
- Utilise des solutions prêtes à l'emploi ou des modèles personnalisés.
- Exécution sur l'appareil ou dans le Cloud en fonction des exigences spécifiques.
- Le kit est une intégration avec la plate-forme de développement mobile Firebase de Google.
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dix. Le Core ML d'Apple
Core ML d'Apple est un framework d'apprentissage automatique qui permet d'intégrer des modèles d'apprentissage automatique dans votre application. Vous devez déposer le fichier de modèle ml dans votre projet, et le Xcode crée automatiquement une classe wrapper Objective-C ou Swift. L'utilisation du modèle est simple. Il peut tirer parti de chaque CPU et GPU pour des performances maximales.
Aperçu de ce framework d'IA et d'apprentissage automatique
- Agit comme une base pour les cadres et les fonctionnalités spécifiques au domaine.
- Core ML prend en charge Computer Vision pour l'analyse d'images, Natural Language pour le traitement du langage naturel et GameplayKit pour évaluer les arbres de décision appris.
- Il est optimisé pour les performances sur l'appareil.
- Il s'appuie sur des primitives de bas niveau.
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11. Matplotlib
Matplotlib est une bibliothèque d'apprentissage automatique basée sur Python. Il est utile pour une visualisation de qualité. Fondamentalement, c'est une bibliothèque de traçage Python 2D. Il vient de MATLAB. Vous n'avez qu'à écrire quelques lignes de code pour générer une visualisation de qualité de production. Cet outil aide à transformer votre mise en œuvre difficile en choses faciles. A titre d'exemple, si vous souhaitez générer un histogramme, vous n'avez pas besoin d'instancier des objets. Appelez simplement des méthodes, définissez des propriétés ; il va générer.
Aperçu de ce framework d'IA et d'apprentissage automatique
- Génère des visualisations de qualité avec quelques lignes de code.
- Vous pouvez l'utiliser dans vos scripts Python, les shells Python et IPython, le notebook Jupyter, les serveurs d'applications Web, etc.
- Capable de générer des tracés, des histogrammes, des spectres de puissance, des graphiques à barres, etc.
- Ses fonctionnalités peuvent être améliorées avec des packages de visualisation tiers tels que seaborn, ggplot et HoloViews.
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12. TensorFlow
Je pense que tous les amateurs d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle qui travaillent avec des applications d'apprentissage automatique connaissent TensorFlow. Il s'agit d'une bibliothèque d'apprentissage automatique open source qui vous aide à développer vos modèles de ML. L'équipe Google l'a développé. Il dispose d'un ensemble flexible d'outils, de bibliothèques et de ressources qui permet aux chercheurs et aux développeurs de créer et de déployer des applications d'apprentissage automatique.
Aperçu de ce framework d'IA et d'apprentissage automatique
- Un système de deep learning de bout en bout.
- Créez et entraînez des modèles de ML sans effort à l'aide d'API intuitives de haut niveau telles que Keras avec une exécution rapide.
- Ce logiciel open source est très flexible.
- Effectue des calculs numériques à l'aide de graphiques de flux de données.
- Processeurs ou GPU exécutés, ainsi que sur les plates-formes informatiques mobiles.
- Former et déployer efficacement le modèle dans le cloud.
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13. Torche
Avez-vous besoin d'un framework avec un maximum de flexibilité et de rapidité pour construire vos algorithmes scientifiques? Ensuite, Torch est le cadre pour vous. Il prend en charge les algorithmes d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique. C'est un langage de script facile à utiliser et efficace basé sur le langage de programmation Lua. En outre, ce framework d'apprentissage automatique open source fournit une large gamme d'algorithmes d'apprentissage en profondeur.
Aperçu de ce logiciel de ML et d'IA
- Fournit un puissant tableau à N dimensions qui prend en charge de nombreuses routines d'indexation, de découpage et de transposition.
- Il a une magnifique interface avec C, via LuaJIT.
- Prise en charge rapide et efficace du GPU.
- Ce framework est intégrable avec des ports vers les backends iOS et Android.
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14. Studio d'apprentissage automatique Azure
Ce que nous faisons pour développer un modèle d'analyse prédictive? En règle générale, nous collectons des données à partir d'une source unique ou de plusieurs sources, puis analysons les données à l'aide de fonctions de manipulation de données et de statistiques, et enfin, il génère la sortie. Ainsi, développer un modèle est un processus itératif. Nous devons le modifier jusqu'à obtenir le modèle souhaité et utile.
Microsoft Azure Machine Learning Studio est un outil collaboratif de type glisser-déposer qui peut être utilisé pour créer, tester et déployer des solutions d'analyse prédictive sur vos données. Cet outil publie des modèles en tant que services Web pouvant être utilisés par des applications personnalisées ou des outils de BI.
Aperçu de ce framework d'IA et d'apprentissage automatique
- Fournit un espace de travail visuel interactif pour créer, tester rapidement et itérer un modèle d'analyse prédictive.
- Aucune programmation requise n'est requise. Il vous suffit de connecter visuellement les jeux de données et les modules pour construire votre modèle d'analyse prédictive.
- La connexion d'ensembles de données et de modules par glisser-déposer forme une expérience que vous devez exécuter dans Machine Learning Studio.
- Enfin, vous devez le publier en tant que service Web.
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15. Weka
Weka est un logiciel d'apprentissage automatique en Java avec une large gamme d'algorithmes d'apprentissage automatique pour les tâches d'exploration de données. Il se compose de plusieurs outils pour la préparation des données, la classification, la régression, le clustering, l'exploration de règles d'association et la visualisation. Vous pouvez l'utiliser pour votre recherche, votre éducation et vos applications. Ce logiciel est indépendant de la plate-forme et facile à utiliser. En outre, il est flexible pour les expériences de script.
Aperçu de ce logiciel d'intelligence artificielle
- Ce logiciel d'apprentissage automatique open source est publié sous la licence publique générale GNU.
- Prend en charge l'apprentissage en profondeur.
- Fournit une modélisation et une visualisation prédictives.
- Environnement de comparaison des algorithmes d'apprentissage.
- Interfaces utilisateur graphiques, y compris la visualisation des données.
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16. Eclipse Deeplearning4j
Eclipse Deeplearning4j est une bibliothèque d'apprentissage en profondeur open source pour la machine virtuelle Java (JVM). Une société de San Francisco nommée Skymind l'a créé. Deeplearning4j est écrit en Java et compatible avec n'importe quel langage JVM comme Scala, Clojure ou Kotlin. L'objectif d'Eclipse Deeplearning4j est de fournir un ensemble important de composants pour développer les applications qui s'intègrent à l'intelligence artificielle.
Aperçu de ce framework d'IA et d'apprentissage automatique
- Permet de configurer des réseaux de neurones profonds.
- Couvre l'intégralité du workflow d'apprentissage en profondeur, du prétraitement des données à la formation distribuée, en passant par l'optimisation des hyperparamètres et le déploiement de niveau production.
- Fournit une intégration flexible pour les grands environnements d'entreprise
- Utilisé à la périphérie pour prendre en charge les déploiements de l'Internet des objets (IoT).
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17. scikit-apprendre
Une bibliothèque d'apprentissage automatique bien connue et gratuite est scikit-learn pour la programmation basée sur Python. Il contient des algorithmes de classification, de régression et de clustering tels que les machines à vecteurs de support, les forêts aléatoires, l'amplification de gradient et les k-means. Ce logiciel est facilement accessible. Si vous apprenez l'utilisation principale et la syntaxe de Scikit-Learn pour un type de modèle, alors passer à un nouveau modèle ou algorithme est très facile.
Aperçu de ce framework d'IA et d'apprentissage automatique
- Un outil efficace pour les tâches d'exploration et d'analyse de données.
- Il est construit sur NumPy, SciPy et matplotlib.
- Vous pouvez réutiliser cet outil dans divers contextes.
- En outre, il est commercialement utilisable sous la licence BSD.
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18. Boîte à outils d'apprentissage automatique distribué Microsoft
De nos jours, l'apprentissage automatique distribué est un sujet de recherche brûlant à l'ère du big data. Par conséquent, les chercheurs du laboratoire de recherche Microsoft Asia ont développé l'outil, Microsoft Distributed Machine Learning Toolkit. Cette boîte à outils est conçue pour le machine learning distribué utilisant plusieurs ordinateurs en parallèle pour résoudre un problème complexe. Il contient un cadre de programmation basé sur un serveur de paramètres qui effectue des tâches d'apprentissage automatique sur le Big Data.
Aperçu de ce framework d'IA et d'apprentissage automatique
- Cette boîte à outils se compose de plusieurs composants : DMTK Framework, LightLDA, Distributed Word Embedding et LightGBM.
- Il s'agit d'un framework d'arborescence hautement évolutif et stimulant (prend en charge GBDT, GBRT et GBM).
- Offre des API faciles à utiliser pour réduire l'erreur de l'apprentissage automatique distribué.
- Avec cette boîte à outils, les chercheurs et les développeurs peuvent gérer efficacement les problèmes d'apprentissage automatique de données volumineuses et de modèles volumineux.
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19. ArcGIS
Système d'information géographique (SIG), ArcGIS possède un sous-ensemble de techniques d'apprentissage automatique avec des techniques d'apprentissage automatique spatiales et traditionnelles inhérentes. Les techniques d'apprentissage machine spatiales conventionnelles et inhérentes jouent un rôle essentiel dans la résolution des problèmes spatiaux. C'est une plateforme ouverte et interopérable.
Aperçu de ce logiciel d'intelligence artificielle
- Prend en charge l'utilisation du ML dans la prédiction, la classification et le clustering.
- Il est utilisé pour résoudre un large éventail d'applications spatiales, de la prédiction multivariée à la classification d'images en passant par la détection de motifs spatiaux.
- ArcGIS contient des techniques de régression et d'interpolation utilisées pour effectuer des analyses de prédiction.
- Contient plusieurs outils, y compris le krigeage bayésien empirique (EBK), l'interpolation aréale, la prédiction de régression EBK, la régression des moindres carrés ordinaires (OLS), la régression exploratoire OLS et la régression pondérée géographiquement (GWR).
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20. PrédictionIO
Apache PredictionIO, un serveur d'apprentissage automatique open source développé au sommet d'une pile pour les développeurs et les scientifiques des données afin de créer des moteurs prédictifs pour toute tâche d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique. Il se compose de trois composants : la plate-forme PredictionIO, le serveur d'événements et la galerie de modèles.
Aperçu de ce framework d'IA et d'apprentissage automatique
- Prend en charge les bibliothèques d'apprentissage automatique et de traitement de données telles que Spark MLLib et OpenNLP.
- Facilitez la gestion de l'infrastructure de données.
- Construire et déployer efficacement un moteur en tant que service Web.
-
Peut répondre en temps réel aux requêtes dynamiques.
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Mettre fin aux pensées
Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent apprendre de plusieurs sources intégrées et de l'expérience précédente. Avec ce genre de compétence, une machine peut effectuer n'importe quelle tâche de manière dynamique. Un logiciel ou une plate-forme d'apprentissage automatique vise à développer une machine avec cette spécification importante. Si vous débutez dans l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique, nous vous encourageons à suivre cet ensemble de cours d'apprentissage automatique. Cela pourrait vous aider à développer un projet. Espérons que cet article vous aide à connaître divers logiciels, outils et frameworks d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique très exigeants. Si vous avez des suggestions ou des questions, n'hésitez pas à demander dans notre section commentaires.
