De 11 mest populære maskinlæringsverktøyene i 2021

11 most popular machine learning software tools 2021

Liste og sammenligning av de best betalte så vel som gratis kildekodeverktøyene for maskinlæring:

Hva er maskinlæring?

Ved hjelp av maskinlæringssystemer kan vi undersøke data, lære av disse dataene og ta beslutninger. Maskinlæring involverer algoritmer, og maskinlæringsbiblioteket er en gruppe algoritmer.

Hvor bruker vi maskinlæring i vårt daglige liv? La oss utforske noen eksempler for å se svaret på dette spørsmålet.

Hva du vil lære:

• Maskinlæring Ekte eksempler
• Hvordan hjelper maskinlæring oss?
• Typer maskinlæring
  • # 1) Overvåket maskinlæring
  • # 2) Uovervåket maskinlæring
  • # 3) Læring av forsterkningsmaskiner
• 10+ mest populære maskinlæringsverktøy
  • Sammenligningstabell
  • # 1) Scikit-lær
  • # 2) PyTorch
  • # 3) TensorFlow
  • # 4) Sett
  • # 5) KNIDE
  • # 6) Colab
  • # 7) Apache Mahout
  • # 8) Accord.Net
  • # 9) Shogun
  • # 10) Keras.io
  • # 11) Rapid Miner
• Konklusjon
  • Anbefalt lesing

Maskinlæring Ekte eksempler

Nedenfor er noen reelle eksempler på ML:

Eksempel 1:

Hvis du har brukt Netflix, må du vite at den anbefaler deg noen filmer eller serier du kan se på, basert på det du har sett tidligere. Maskinlæring brukes til denne anbefalingen og til å velge data som samsvarer med ditt valg. Den bruker tidligere data.

Eksempel 2:

Det andre eksemplet ville være Facebook.

Når du laster opp et bilde på Facebook, kan det gjenkjenne en person på det bildet og foreslå deg, felles venner. ML brukes til disse spådommene. Den bruker data som vennelisten din, bilder tilgjengelig osv., Og det gir spådommer basert på det.

Eksempel 3:

Det tredje eksemplet er programvare, som viser hvordan du vil se ut når du blir eldre. Denne bildebehandlingen bruker også maskinlæring.

Alt dette er noen eksempler som hjelper oss å forstå hvordan maskinlæring brukes. ML ligner AI til en viss grad, men det er en forskjell mellom de to. Det er relatert til data mining.

Hvordan hjelper maskinlæring oss?

Det hjelper gjennom kraftig behandling.

Ved hjelp av maskinlæring tar systemene bedre beslutninger, i høy hastighet og de fleste ganger er de nøyaktige. Å bruke denne teknikken er billig og kan analysere store og komplekse datasett.

Typer maskinlæring

Nedenfor er de forskjellige typene:

• Overvåket
• Uten tilsyn
• Forsterkning

La oss se hver type i detalj sammen med et eksempel.

# 1) Overvåket maskinlæring

Tidligere data brukes til å komme med spådommer i tilsyn med maskinlæring.

Eksempel overvåket maskinlæring er spamfiltrering av e-post. Vi bruker alle Gmail, Yahoo eller Outlook. Maskinlæringsalgoritmer brukes til å bestemme hvilken e-post som er spam og hvilken som ikke er.

Basert på tidligere data som mottatte e-poster, data som vi bruker osv., Gir systemet spådommer om en e-post om det er spam eller ikke. Disse spådommene er kanskje ikke perfekte, men de er nøyaktige ofte.

Klassifisering og regresjon er ML-algoritmene som kommer under overvåket ML.

# 2) Uovervåket maskinlæring

Uovervåket maskinlæring finner skjulte mønstre.

Tidligere så vi eksemplet på Facebook ( Eksempel 2 ). Dette er et eksempel på maskinlæring uten tilsyn. Klynging og tilknytningsalgoritmer kommer inn under denne typen maskinlæring.

# 3) Læring av forsterkningsmaskiner

Forsterkningsmaskinlæring brukes for å forbedre eller øke effektiviteten.

La oss utforske noen eksempler på de ovennevnte algoritmene.

• Klassifisering: Spamfiltrering av e-post.
• Regresjon: Disse algoritmene lærer også av tidligere data som klassifiseringsalgoritmer, men det gir oss verdien som en utgang. Eksempel: Værmelding - som hvor mye regn vil det være?
• Gruppering: Disse algoritmene bruker data og gir utdata i form av klynger av data. Eksempel: Bestemme prisene på hus / tomt i et bestemt område (geografisk beliggenhet).
• Assosiasjon: Når du kjøper produkter fra shoppingnettsteder, anbefaler systemet et annet sett med produkter. Tilknytningsalgoritmer brukes til denne anbefalingen

Dette handler om maskinlæring. La oss nå ta en titt på den beste programvaren for maskinlæring.

=> Kontakt oss å foreslå en oppføring her.

10+ mest populære maskinlæringsverktøy

Det er flere maskinlæringsprogramvare som er tilgjengelig i markedet. Nedenfor er de mest populære blant dem.

Sammenligningstabell

La oss begynne!!

b-tre vs b + tre

# 1) Scikit-lær

Scikit-learning er for maskinlæringsutvikling i python. Det gir et bibliotek for Python-programmeringsspråket.

Egenskaper:

• Det hjelper i data mining og dataanalyse.
• Det gir modeller og algoritmer for klassifisering, regresjon, klynging, dimensjonsreduksjon, modellvalg og forbehandling.

Fordeler:

• Det er lett forståelig dokumentasjon.
• Parametere for en bestemt algoritme kan endres mens du ringer til objekter.

Verktøyskostnad / plandetaljer: Gratis.

Offesiell nettside: scikit-lær

# 2) PyTorch

PyTorch er et fakkelbasert Python maskinlæringsbibliotek. Fakkelen er et Lua-basert databehandlingsrammeverk, skriptspråk og maskinlæringsbibliotek.

Egenskaper:

• Det hjelper med å bygge nevrale nettverk gjennom Autograd Module.
• Det gir en rekke optimaliseringsalgoritmer for å bygge nevrale nettverk.
• PyTorch kan brukes på skyplattformer.
• Det gir distribuert opplæring, forskjellige verktøy og biblioteker.

Fordeler:

• Det hjelper med å lage beregningsdiagrammer.
• Brukervennlighet på grunn av hybrid frontend.

Verktøyskostnad / plandetaljer: Gratis

Offesiell nettside: Pytorch

# 3) TensorFlow

TensorFlow tilbyr et JavaScript-bibliotek som hjelper deg med maskinlæring. APIer hjelper deg med å bygge og trene modellene.

Egenskaper:

• Hjelper med å trene og bygge modellene dine.
• Du kan kjøre eksisterende modeller ved hjelp av TensorFlow.js, som er en modellkonverterer.
• Det hjelper i nevrale nettverk.

Fordeler:

• Du kan bruke den på to måter, dvs. ved skriptekoder eller ved å installere gjennom NPM.
• Det kan til og med hjelpe for estimering av menneskelig stilling.

Ulemper:

hvordan du lager en rekke objekter i java

• Det er vanskelig å lære.

Verktøyskostnad / plandetaljer: Gratis

Offesiell nettside: Tensorstrøm

# 4) Sett

Disse maskinlæringsalgoritmene hjelper til med data mining.

Egenskaper:

• Dataforberedelse
• Klassifisering
• Regresjon
• Gruppering
• Visualisering og
• Foreningen styrer gruvedrift.

Fordeler:

• Tilbyr kurs på nettet for opplæring.
• Enkel å forstå algoritmer.
• Det er bra for studenter også.

Ulemper:

• Ikke mye dokumentasjon og online støtte er tilgjengelig.

Verktøyskostnad / plandetaljer: Gratis

Offesiell nettside: Waikato-weka

# 5) KNIDE

KNIME er et verktøy for dataanalyse, rapportering og integrasjonsplattform. Ved å bruke datarørledningskonseptet kombinerer det forskjellige komponenter for maskinlæring og datautvinning.

Egenskaper:

• Den kan integrere koden til programmeringsspråk som C, C ++, R, Python, Java, JavaScript etc.
• Den kan brukes til forretningsinformasjon, finansiell dataanalyse og CRM.

Fordeler:

• Det kan fungere som et SAS-alternativ.
• Det er enkelt å distribuere og installere.
• Lett å lære.

Ulemper:

• Vanskelig å bygge kompliserte modeller.
• Begrenset visualiserings- og eksportmuligheter.

Verktøyskostnad / plandetaljer: Gratis

Offesiell nettside: KNIDE

# 6) Colab

Google Colab er en skytjeneste som støtter Python. Det vil hjelpe deg med å bygge maskinlæringsapplikasjoner ved hjelp av bibliotekene PyTorch, Keras, TensorFlow og OpenCV

Egenskaper:

• Det hjelper i maskinlæring.
• Hjelper i maskinlæringsforskning.

Fordeler:

• Du kan bruke den fra Google Drive.

Verktøyskostnad / plandetaljer: Gratis

Offesiell nettside: al

# 7) Apache Mahout

Apache Mahout hjelper matematikere, statistikere og dataforskere med å utføre algoritmene sine.

Egenskaper:

• Det gir algoritmer for forprosessorer, regresjon, gruppering, anbefalinger og distribuert lineær algebra.
• Java-biblioteker er inkludert for vanlige matematiske operasjoner.
• Den følger Distribuert lineær algebraamme.

Fordeler:

• Det fungerer for store datasett.
• Enkel
• Utvidbart

Ulemper:

• Trenger mer nyttig dokumentasjon.
• Noen algoritmer mangler.

Verktøyskostnad / plandetaljer: Gratis

Offesiell nettside: Mahout - Apache

# 8) Accord.Net

Accord.Net tilbyr maskinlæringsbiblioteker for bilde- og lydbehandling.

Egenskaper:

Det gir algoritmer for:

• Numerisk lineær algebra.
• Numerisk optimalisering
• Statistikk
• Kunstige nevrale nettverk.
• Bilde-, lyd- og signalbehandling.
• Det gir også støtte for grafplotting og visualiseringsbiblioteker.

Fordeler:

• Biblioteker gjøres tilgjengelige fra kildekoden og også gjennom kjørbar installasjonsprogramvare og NuGet pakkebehandling.

Ulemper:

• Den støtter bare. Nettstøttede språk.

Verktøyskostnad / plandetaljer: Gratis

Offesiell nettside: Accord.net

# 9) Shogun

Shogun tilbyr forskjellige algoritmer og datastrukturer for maskinlæring. Disse maskinlæringsbibliotekene brukes til forskning og utdanning.

Egenskaper:

• Det gir støttevektormaskiner for regresjon og klassifisering.
• Det hjelper med å implementere Hidden Markov-modeller.
• Den tilbyr støtte for mange språk som - Python, Octave, R, Ruby, Java, Scala og Lua.

Fordeler:

• Den kan behandle store datasett.
• Lett å bruke.
• Gir god kundesupport.
• Tilbyr gode funksjoner og funksjoner.

Verktøyskostnad / plandetaljer: Gratis

Offesiell nettside: Shogun

# 10) Keras.io

Keras er et API for nevrale nettverk. Det hjelper med å gjøre rask forskning og er skrevet i Python.

Egenskaper:

• Den kan brukes til enkel og rask prototyping.
• Den støtter konvolusjonsnettverk.
• Det hjelper tilbakevendende nettverk.
• Den støtter en kombinasjon av to nettverk.
• Den kan kjøres på CPU og GPU.

Fordeler:

• Brukervennlig
• Modulær
• Utvidbart

Ulemper:

• For å kunne bruke Keras, må du trenge TensorFlow, Theano eller CNTK.

Verktøyskostnad / plandetaljer: Gratis

Offesiell nettside: Hard

# 11) Rapid Miner

sql utvikler intervju spørsmål for 4 års erfaring

Rapid Miner gir en plattform for maskinlæring, dyp læring, dataklargjøring, tekstutvinning og prediktiv analyse. Den kan brukes til forskning, utdanning og applikasjonsutvikling.

Egenskaper:

• Gjennom GUI hjelper det med å designe og implementere analytiske arbeidsflyter.
• Det hjelper med dataforberedelse.
• Resultatvisualisering.
• Modellvalidering og optimalisering.

Fordeler:

• Kan utvides gjennom plugins.
• Lett å bruke.
• Ingen programmeringsferdigheter kreves.

Ulemper:

• Verktøyet er kostbart.

Verktøyskostnad / planopplysninger :

Den har fire planer:

• Gratis plan
• Liten: $ 2500 per år.
• Medium: $ 5000 per år.
• Stor: $ 10000 per år.

Offesiell nettside: Rapid Miner

Konklusjon

I denne artikkelen har vi utforsket maskinlæring og den beste programvaren for maskinlæring i detalj.

Valg av verktøy avhenger av kravet ditt til algoritmen, ekspertisenivået og prisen på verktøyet. Maskinlæringsbiblioteket skal være enkelt å bruke.

De fleste av disse bibliotekene er gratis unntatt Rapid Miner. TensorFlow er mer populært innen maskinlæring, men den har en læringskurve. Scikit-learning og PyTorch er også populære verktøy for maskinlæring, og begge støtter Python-programmeringsspråk. Keras.io og TensorFlow er bra for nevrale nettverk.

Håper du ville fått enorm kunnskap om maskinlæringsverktøy fra denne informative artikkelen.

Anbefalt lesing

• Beste verktøy for testing av programvare 2021 (QA Test Automation Tools)
• Data Mining Vs Machine Learning Vs Artificial Intelligence Vs Deep Learning
• Topp 11 kraftigste CyberSecurity programvareverktøy i 2021
• 11 beste ITSM-verktøy (IT Service Management Software) i 2021
• 11 beste online treningsprogramvare for problemfri opplæring i 2021
• Topp 10 mest populære verktøy for regresjonstesting i 2021
• Hvordan installere og bruke VMWare Virtual Machine i programvaretesting
• De 10 beste programvarene for kunstig intelligens (AI-programvarevurderinger i 2021)