Introduzione al software di apprendimento automatico
Machine Learning è un'applicazione scientifica basata sull'intelligenza artificiale (Intelligenza artificiale) che consente al sistema informatico di apprendere, svolgere un determinato compito e migliorare l'esperienza acquisita senza programmarlo esclusivamente. Gli algoritmi di Machine Learning vengono utilizzati in esercizi quotidiani come motore di ricerca, riconoscimento di immagini e parlato, diagnosi sanitaria, ecc. Questi algoritmi necessitano di determinati software e strumenti per eseguire ed eseguire determinate azioni. Il software di Machine Learning ha un proprio set di strumenti, librerie e risorse per sviluppare applicazioni in grado di replicare il comportamento umano con macchine e applicazioni intelligenti. Il software che metteremo in evidenza si riflette di seguito.
Tipi di software di apprendimento automatico
Ci sono tonnellate di software di Machine Learning disponibili sul mercato. Alcuni software hanno le loro caratteristiche esclusive e uniche. Allo stesso tempo, ci sono alcuni strumenti che sono relativamente migliori. Molte aziende hanno iniziato ad adottare la tecnologia per aumentare il ROI (Return on Investment). Poiché l'apprendimento automatico fa parte dell'intelligenza artificiale (intelligenza artificiale), le macchine vengono addestrate dal risultato o dal modello per sviluppare autonomamente nuove modifiche. Alcuni tipi di software di Machine Learning sono: 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, ecc. Diamo uno sguardo più da vicino ad alcuni dei migliori software più utilizzati su cui fanno affidamento gli esperti di Machine Learning.
I migliori software di Machine Learning
Di seguito sono riportati i vari software di apprendimento automatico:
1. Google Cloud ML Engine
Google Cloud Machine Learning Engine è una delle applicazioni più diffuse per formazione, analisi e apprendimento profondo.
2. Azure ML Studio
È una soluzione drag and drop senza codice per esperti ML per un comodo utilizzo fatto da Microsoft.
3. IBM Watson Machine Learning
Con il suo funzionamento del modello open source, aiuta i data scientist e gli sviluppatori a velocizzare le applicazioni di AI e Machine Learning.
4. TensorFlow
È un nuovo framework open source rilasciato nel 2015 e non complesso da utilizzare e può anche essere distribuito su varie piattaforme. Realizzato da Google, TensorFlow è disponibile per Python, C ++, Java, Rust, ecc.
5. Microsoft Cognitive Toolkit
La soluzione AI recentemente lanciata da Microsoft può addestrare la macchina con i suoi algoritmi di deep learning a comportarsi come un cervello e una faccia umani. Può gestire dati da Python, C ++, ecc.
6. Theano
È una libreria open source basata su Python per algoritmi di deep learning per accelerare la distribuzione di Machine Learning. Theano è in grado di portare le strutture di dati al livello successivo con l'integrazione di librerie Python come NumPy, Pandas e alcuni programmi nativi.
7. Torcia
Questa tipica libreria di Machine Learning più antica affascina la flessibilità e la rapidità delle operazioni durante l'implementazione di progetti di Machine Learning.
8. Apache Spark MLlib
Apache Spark è uno strumento di apprendimento automatico affidabile per l'apprendimento automatico avanzato e l'apprendimento profondo. È una piattaforma senza soluzione di continuità e scalabile che può essere integrata con Hadoop per risultati migliori dagli algoritmi. Classificazione, regressione, aumento del gradiente, alberi decisionali, LDA, ecc. Sono alcuni degli algoritmi per supportare MLlib.
9. Pytorch
Pytorch è sviluppato da Facebook per l'apprendimento avanzato avanzato utilizzando reti neurali e tensori. È accertato che i ricercatori di tutto il mondo usano Pytorch per la rappresentazione grafica dinamica e le tecniche di progetto.
10. Ideas2T Technologies
Lo strumento Ideas2T, a differenza di altri, ha una funzione unica che può aiutare i reclutatori ad assumere i candidati giusti in base al loro curriculum attraverso l'apprendimento automatico. È stato un incrocio per start-up, imprese e case d'affari grazie ai suoi algoritmi all'avanguardia e avanzati.
Meriti del software di apprendimento automatico
Machine Learning, un sottoinsieme di AI che consente di esaminare e apprendere dai dati e di prendere determinate decisioni da esso. È in grado di fornire decisioni e raccomandazioni ad alta velocità con precisione. Quindi, il software ML è molto popolare. È interessante notare che sono anche economici. Sia Machine Learning che AI lavorano su set di dati complessi e di grandi dimensioni per visualizzare e prendere decisioni perfette. Alcuni esempi sono come sotto:
- Facebook: quando cariciamo una foto su Facebook, riconosce una persona della stessa foto e suggerisce un'amicizia reciproca. Ecco come funziona ML.
- Netflix: Netflix a volte invia suggerimenti di programmi Web o film basati su ciò che abbiamo visto in precedenza. Fondamentalmente, l'apprendimento automatico viene utilizzato per selezionare i dati in base alla scelta.
Le entità e le organizzazioni aziendali utilizzano la giusta coppia dell'algoritmo con un determinato strumento e creano modelli di Machine Learning basati sull'apprendimento dai dati. Aiuta le aziende a lavorare in modo più efficiente per costruire modelli di fascia alta a basso costo. Il software di Machine Learning aiuta nell'automazione dell'analisi dei dati che riduce la manodopera e la rende economica. Questo processo è piuttosto iterativo e scalabile.
Ci sono molte altre applicazioni in cui ML viene utilizzato nella vita di tutti i giorni. Alcune delle aree in cui il software ML viene utilizzato in modo efficiente sono le seguenti:
- Servizi finanziari : il settore finanziario lo utilizza per identificare approfondimenti su investimenti, negoziazione e persino accertamento dei rischi finanziari.
- Marketing e vendite : varie aziende e altri stabilimenti simili utilizzano il software di apprendimento automatico per analizzare la cronologia degli acquisti e formulare raccomandazioni per i clienti a seconda di esso.
- Assistenza sanitaria : i dispositivi elettronici indossabili e i sensori sono ampiamente utilizzati al giorno d'oggi. I sensori di questi dispositivi indossabili forniscono dati in tempo reale su pressione sanguigna, battito cardiaco e altre informazioni vitali relative alla salute.
- Trasporti : il software di Machine Learning analizza la cronologia dei viaggi e i percorsi per identificare eventuali problemi, in modo da aiutare i clienti / passeggeri a rinunciare in futuro a zone a rischio.
- Governo : alcuni enti governativi utilizzano gli strumenti ML per estrarre approfondimenti per ridurre al minimo i costi e aumentare l'efficienza delle loro operazioni.
- Petrolio e gas : l'apprendimento automatico è utilizzato principalmente nei settori dell'energia. Aiuta ad analizzare le fonti di energia esistenti e nuove per l'esplorazione e la distribuzione. Molte agenzie petrolifere sia nel settore pubblico che in quello privato hanno adottato queste tecniche.
Conclusione
L'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale hanno usi ampi e ampi tra le generazioni moderne ed è ancora in espansione. Pertanto, non sarà sbagliato affermare che il software di Machine Learning esegue azioni dal set di dati di input e svolge un ruolo importante nel fornire informazioni dai dati grezzi per migliorare gli obiettivi commerciali e di altro tipo.
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