Top 10 Tools für maschinelles Lernen, die Sie kennen müssen

Dieser Artikel enthält eine Liste der in der Branche verfügbaren Top-Tools für maschinelles Lernen und hilft Ihnen bei der Auswahl des richtigen Tools für sich.

Die Ära von ist hier und es macht große Fortschritte im technologischen Bereich und laut einem Gartner-Bericht werden maschinelles Lernen und KI schaffen 2,3 Millionen Jobs bis 2020 und dieses massive Wachstum haben zur Entwicklung verschiedener Tools für maschinelles Lernen geführt, die wir in diesem Artikel diskutieren werden.

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen ist eine Art von Dadurch können Softwareanwendungen aus den Daten lernen und die Ergebnisse ohne menschliches Eingreifen genauer vorhersagen.



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Maschinelles Lernen ist ein Konzept, mit dem die Maschine aus Beispielen und Erfahrungen lernen kann, und das auch ohne explizite Programmierung. Um dies zu erreichen, stehen heute viele Tools für maschinelles Lernen zur Verfügung. Schauen wir uns einige der wichtigsten und beliebtesten an.

Top Tools für maschinelles Lernen

  • Scikit-Learn

Es ist eine kostenlose Software-Bibliothek für maschinelles Lernen für die Programmiersprache Python. Es ist ein einfaches und effizientes Tool für Data Mining und Datenanalyse. Gebaut auf , SciPy und .

Es bietet eine Reihe von überwachten und unbeaufsichtigten Lernalgorithmen in Python wie Klassifizierung, Regression, Clustering und Dimensionsreduktion.

  • KNIME

KNIME (Konstanz Information Miner) ist eine kostenlose Open-Source-Plattform für Datenanalyse, Berichterstellung und Integration, die für leistungsstarke Analysen auf einem Computer entwickelt wurde GUI-basiert Arbeitsablauf. Dies bedeutet, dass Sie nicht wissen müssen, wie man codiert, um mit KNIME arbeiten und Erkenntnisse ableiten zu können.

Sie können den ganzen Weg von arbeiten Sammeln von Daten und Erstellen von Modellen für Bereitstellung und Produktion . Es konsolidiert alle Funktionen des gesamten Prozesses in einem einzigen Workflow.

  • TensorFlow

Erstellt vom Google Brain-Team, TensorFlow ist eine Open-Source-Bibliothek für numerische Berechnungen und umfangreiches maschinelles Lernen. Wenn es um den Showdown von Frameworks für künstliche Intelligenz geht, wird TensorFlow als klarer Gewinner meistens.

TensorFlow bietet eine zugängliche und lesbare Syntax, die wesentlich ist, um die Verwendung dieser Programmierressourcen zu vereinfachen und zu ermöglichen Low-Level Die Bibliothek bietet mehr Flexibilität und mit der neuen Version 2.0 wird sie bei jedem maschinellen Lernen oder Lernen ganz oben stehen Tiefes Lernen Zweck. Es ist eines der besten verfügbaren Tools für maschinelles Lernen.

  • WEKA

WEKA (Waikato-Umgebung für Wissensanalyse) ist eine Open Source Java-Software Das hat eine Sammlung von Algorithmen für maschinelles Lernen für Data Mining- und Datenexplorationsaufgaben. Es ist eines der leistungsstärksten Tools für maschinelles Lernen zum Verstehen und Visualisieren von Algorithmen für maschinelles Lernen auf Ihrer lokalen Maschine.

Es hat beides a Grafisch Schnittstelle und Befehlszeile Schnittstelle. Nur Nachteil dazu ist, dass es gibt nicht viel Dokumentation und Online-Support sind verfügbar.

  • Fackel / Pytorch

ist ein Python-basierte Bibliothek Entwickelt, um Flexibilität als Deep-Learning-Entwicklungsplattform zu bieten. Der Workflow von PyTorch ist so nah wie möglich an der wissenschaftlichen Computerbibliothek von Python - NumPy. Es wird aktiv genutzt von Facebook für all seine maschinellen oder tiefen Lernarbeiten.

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Dynamische Berechnungsdiagramme sind ein großes Highlight von Pytorch. Die Unterstützung für Wunder stellt sicher, dass der Code auf der GPU ausgeführt werden kann, wodurch die zum Ausführen des Codes erforderliche Zeit verkürzt und die Gesamtleistung des Systems erhöht wird.

  • RapidMiner

RapidMiner ist eine Data Science-Plattform für Teams, die sich zusammenschließen Datenvorbereitung, maschinelles Lernen und Bereitstellung prädiktiver Modelle . Es verfügt über eine leistungsstarke und robuste grafische Benutzeroberfläche, mit der Benutzer Vorhersageanalysen erstellen, bereitstellen und verwalten können.

Mit RapidMiner werden übersichtliche, unorganisierte und scheinbar nutzlose Daten sehr wertvoll Dies vereinfacht den Datenzugriff und ermöglicht es Ihnen, diese so zu strukturieren, dass Sie und Ihr Team sie leicht verstehen können.

  • Google Cloud AutoML

Google Cloud AutoML stellt Ihnen die Möglichkeiten des maschinellen Lernens zur Verfügung, auch wenn Sie nur begrenzte Kenntnisse über maschinelles Lernen haben. Google Kennzeichnungsdienst für Menschen Sie können ein Team von Mitarbeitern damit beauftragen, Ihre Etiketten mit Anmerkungen zu versehen oder zu reinigen, um sicherzustellen, dass Ihre Modelle auf qualitativ hochwertige Daten geschult werden. Wie cool ist das!

Sie haben verschiedene Produkte für verschiedene Zwecke, was es zu einem sehr guten Werkzeug für maschinelles Lernen macht. Einige von ihnen sind:

  • AutoML Vision : Bilder
  • AutoML Video Intelligence : Video
  • AutoML Natural Language : Struktur und Bedeutung von Text
  • AutoML-Übersetzung : Dynamisches Erkennen und Übersetzen zwischen Sprachen
  • AutoML-Tabellen : Erstellt ein Modell auf strukturierten Daten
  • Azure Machine Learning Studio

Microsoft Azure Machine Learning Studio ist eine kollaborative, Drag & Drop Tool für maschinelles Lernen, mit dem Sie Predictive Analytics-Lösungen für Ihre Daten erstellen, testen und bereitstellen können.

Sie ziehen Datasets und Analysemodule per Drag & Drop auf eine interaktive Zeichenfläche und verbinden sie zu einem Experiment , die Sie in Machine Learning Studio ausführen. Es gibt Keine Programmierung erforderlich Verbinden Sie einfach Datensätze und Module visuell, um Ihr prädiktives Analysemodell zu erstellen.

  • Accord.NET

Accord.NET ist ein .NET-Framework für maschinelles Lernen in Kombination mit Audio- und Bildverarbeitungsbibliotheken vollständig in C # geschrieben. Der Slogan lautet „ Maschinelles Lernen in einer Minute '.

Es ist ein vollständiger Rahmen für die Erstellung von Anwendungen für Computer Vision, Computer Audition, Signalverarbeitung und Statistik in Produktionsqualität. Bibliotheken werden aus dem Quellcode und auch über das ausführbare Installationsprogramm & zur Verfügung gestellt NuGet Paket-Manager. Nur Nachteil ist, dass es unterstützt. Net unterstützt nur Sprachen.

  • COLAB

CoLab (Colaboratory) ist kostenlos Jupyter Notizbuch Umgebung, die kein Setup erfordert und vollständig in der Cloud ausgeführt wird. Es handelt sich um ein Google-Forschungsprojekt, das zur Verbreitung von Bildung und Forschung im Bereich des maschinellen Lernens entwickelt wurde.

Es ist bei weitem eines der besten Tools für maschinelles Lernen, insbesondere für Datenwissenschaftler, weil Sie müssen nicht manuell installieren Importieren Sie alle Pakete und Bibliotheken direkt, indem Sie sie aufrufen. Sie können Ihr Projekt direkt auf Google Drive, GitHub oder an einem beliebigen Ort und in verschiedenen Formaten speichern.

Damit sind wir am Ende dieses Artikels angelangt. Ich hoffe, Sie haben genug Möglichkeiten, um mit dem Aufbau Ihres maschinellen Lernprogramms zu beginnen und daran zu arbeiten. Edurekas macht Sie mit Techniken wie überwachtem Lernen, unbeaufsichtigtem Lernen und Verarbeitung natürlicher Sprache vertraut. Es umfasst Schulungen zu den neuesten Fortschritten und technischen Ansätzen im Bereich künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen wie Deep Learning, grafische Modelle und Reinforcement Learning.