Introduzione alla piattaforma di apprendimento automatico
L'apprendimento automatico è il campo di studio che offre ai computer il potenziale per apprendere senza essere esplicitamente programmato. Rende i computer simili agli umani. Un modello di apprendimento automatico è l'output generato quando si allena il programma algoritmico di apprendimento automatico con i dati. Dopo l'allenamento, una volta assegnato un modello con input associato, viene fornito l'output. In questo argomento, impareremo la piattaforma di apprendimento automatico.
Cos'è la piattaforma di apprendimento automatico?
Una piattaforma per automatizzare e accelerare il ciclo di vita delle applicazioni profetiche in grado di elaborare dati di grandi dimensioni adottando l'apprendimento automatico o le procedure connesse.
Alcune idee chiave in questa definizione sono:
- Accelerare è indurre un ciclo di vita di consegna della risoluzione più veloce e più veloce e inoltre accelerare il tempo di esecuzione attraverso procedure avanzate come il calcolo distribuito e in memoria.
- Il compito in buona fede che l'analista dell'informazione consiste in molti compiti noiosi e lunghi. L'automazione di queste attività può eliminare i colli di bottiglia dei progetti, consentendo alle organizzazioni di realizzare nuovi progetti che si avvicinano rapidamente, aggiornano e ottengono più attività senza aumentare il personale.
- La capacità di una piattaforma di apprendimento automatico per gli utenti di servire ed elaborare enormi quantità di dati da una buona fonte.
- Queste piattaforme si concentrano sul consentire l'intero ciclo di vita della fornitura di applicazioni predittive mentre si discostano dagli strumenti per PC e dalle librerie di codici.
- Le piattaforme di apprendimento automatico dovrebbero essere integrate in quanto ben organizzate per applicazioni di sistema software altamente raccomandate.
- Le piattaforme di Machine Learning si concentrano sull'assistenza al trading per conoscere i risultati futuri come la capacità dei clienti di acquistare una determinata offerta o rifiutare la transazione.
Piattaforme di apprendimento automatico
Il campo dell'apprendimento automatico sta crescendo rapidamente. Pertanto è molto importante scegliere la piattaforma adeguata che porti al successo della costruzione di modelli usando approcci end-to-end. Ecco l'elenco delle piattaforme di apprendimento automatico.
1. Microsoft Azure
Uno strumento di apprendimento automatico di Microsoft Azure consente agli sviluppatori di creare i modelli. Fornisce SDK e servizi per preparare rapidamente informazioni, formare e distribuire modelli di apprendimento automatico. Migliora la produttività e i prezzi con la crittografia e le condutture del ridimensionamento automobilistico. Usa queste funzionalità con framework Python open source, come PyTorch, Tensor Flow e scikit-learn.
Caratteristiche
- Utilizza Azure Machine Learning Studio come interfaccia, con ambiente di trascinamento della selezione per la creazione di modelli.
- Ha programmi automatizzati per eseguire alberi decisionali, reti neurali profonde, classificazione e regressione.
- Consente di caricare solo enormi set di dati nel cloud di Azure e non i set di dati più piccoli di entrambi i fornitori di servizi.
- Offre versioni standard e gratuite con funzionalità limitate.
2. IBM Watson
La piattaforma IBM Watson è sviluppata sia per gli sviluppatori che per gli utenti con molti strumenti di intelligenza artificiale. Fornisce programmi di sistema e query, previsioni e strumenti di assemblaggio per creare cartelle di lavoro. Consente potenti visualizzazioni di informazioni assistite dal trascinamento della selezione circostante per creare modelli.
Caratteristiche
- Interfaccia front-end utilizzando SPSS Graphical Analytics.
- Le informazioni e le previsioni devono essere archiviate in IBM Bluemix.
- I servizi incentrati sui client aziendali aiutano a creare applicazioni basate su ML utilizzando i connettori API.
- Sono a pagamento e sono disponibili anche le versioni gratuite.
3. Amazon
La piattaforma Amazon Machine Learning offre modelli di previsione già pronti e disponibili per qualsiasi sviluppatore, anche se non hanno idea della scienza dei dati. Un modello pay-as-you-go, che richiede un investimento molto minore in pacchetti hardware o software, ha reso Amazon uno dei provider di piattaforme ML più semplici per i quali un concorrente effettuerà il check-in. Gli sviluppatori possono utilizzare i toolkit AI forniti da AWS (servizi Web Amazon) che includono anche Amazon Lex e Amazon Polly.
Caratteristiche
- Utilizza la sideboard di Amazon Machine Learning e l'interfaccia utente di Amazon Character.
- Le informazioni devono essere archiviate all'interno di un account AWS associato come S3, Redshift e RDS.
- Funziona su un modello pay-as-you-go e per le previsioni cardinali in lotti costa meno di dieci centesimi.
4. ai-one
Utilizzando una piattaforma ai-one, gli sviluppatori produrranno assistenti intelligenti che saranno facilmente implementati su quasi tutte le applicazioni software. L'elenco di risorse degli strumenti include API per sviluppatori, una raccolta documenti e agenti di costruzione che verranno utilizzati per trasformare le informazioni in set di regole che supportano le strutture ML e AI.
5. Previsione ApacheIO
È uno stack open-source che ha anche un server open-source per l'apprendimento automatico progettato sopra di esso dovrebbe dare un'occhiata ad Apache PredictionIO è il modo più semplice per creare motori profetici in grado di soddisfare qualsiasi compito di apprendimento automatico. Oltre al server degli eventi e quindi alla piattaforma stessa, Apache PredictionIO include anche una galleria di modelli.
6. H2O
Questa piattaforma è stata progettata per linguaggi di programmazione come python, R e Java da H2O.ai. Offre congiuntamente gli strumenti necessari per analizzare i set di dati nei file system Apache Hadoop e il cloud.H2O.ai è previsto in Mountain View, CA. e offre la piattaforma open source gratuita H2O Open Questa piattaforma è stata progettata per i linguaggi di programmazione come Python, R e Java da H2O.ai. Offre inoltre gli strumenti necessari per analizzare i set di dati nei file system e nel cloud di Apache Hadoop. H2O.ai ha sede a Mountain View, in California. e offre l'apprendimento automatico open source H2O open source (H2O, acqua frizzante e H2O4GPU) e un prodotto commerciale chiamato AI AI AI. I componenti di H2O.ai sono altamente ottimizzati e parallelizzati per le configurazioni multicore e multinodo dell'unità di elaborazione centrale.
Conclusione
Questo articolo fornisce una breve introduzione alle piattaforme di apprendimento automatico. L'apprendimento automatico può essere una tecnica supervisionata o non supervisionata di macchine di addestramento per eseguire le attività in modo più veloce e migliore di un essere umano medio. Quando si tratta di sviluppare modelli di apprendimento automatico personalizzati, sono disponibili varie lingue, IDE e piattaforme di sviluppo. Questo articolo fornisce le migliori piattaforme che l'utente può utilizzare; può essere una piattaforma basata su cloud o basata sulla produzione.
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