La era de está aquí y está progresando mucho en el campo tecnológico y, según un informe de Gartner, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial van a crear 2,3 millones Empleos para 2020 y este crecimiento masivo ha llevado a la evolución de varias herramientas de aprendizaje automático que discutiremos en este artículo.
¿Qué es el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático es un tipo de que permite que las aplicaciones de software aprendan de los datos y sean más precisas en la predicción de resultados sin intervención humana.
El aprendizaje automático es un concepto que permite a la máquina aprender de los ejemplos y la experiencia, y eso también sin estar programado explícitamente. Para que esto suceda, tenemos muchas herramientas de aprendizaje automático disponibles en la actualidad. Echemos un vistazo a algunos de los más importantes y populares.
Principales herramientas de aprendizaje automático
- Scikit-Learn
Es una biblioteca de aprendizaje automático de software gratuito para el lenguaje de programación Python. Es una herramienta simple y eficiente para la minería de datos y el análisis de datos. Construida sobre , SciPy y .
Proporciona una gama de algoritmos de aprendizaje supervisados y no supervisados en Python como Clasificación, Regresión, Agrupación, Reducción dimensional.
- KNIME
KNIME (Konstanz Information Miner), es una plataforma de análisis, generación de informes e integración de datos de código abierto y gratuita creada para análisis potentes en un Basado en GUI flujo de trabajo. Esto significa que no tiene que saber cómo codificar para poder trabajar con KNIME y obtener información.
Puedes trabajar todo el camino desde Recopilación de datos y creación de modelos para implementación y producción . Consolida todas las funciones de todo el proceso en un solo flujo de trabajo.
- TensorFlow
Creado por el equipo de Google Brain, TensorFlow es una biblioteca de código abierto para el cálculo numérico y el aprendizaje automático a gran escala. En lo que respecta al enfrentamiento de los marcos de inteligencia artificial, encontrará a TensorFlow emergiendo como un claro ganador la mayor parte del tiempo.
TensorFlow proporciona una sintaxis accesible y legible que es esencial para que estos recursos de programación sean más fáciles de usar y sean un nivel bajo La biblioteca ofrece más flexibilidad y, con la nueva versión 2.0, estará en la cima de cualquier aprendizaje automático o Aprendizaje profundo propósito. Es una de las mejores herramientas de aprendizaje automático disponibles.
- WEKA
WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis) es un Fuente abierta Software de Java que tiene una colección de algoritmos de aprendizaje automático para tareas de exploración y minería de datos. Es una de las herramientas de aprendizaje automático más poderosas para comprender y visualizar algoritmos de aprendizaje automático en su máquina local.
Tiene tanto un Gráfico Interfaz y Línea de comando Interfaz. Lo único Abajo a esto es que hay no hay mucha documentación y soporte en línea están disponibles.
- Antorcha / Pytorch
es un biblioteca basada en python construido para proporcionar flexibilidad como plataforma de desarrollo de aprendizaje profundo. El flujo de trabajo de PyTorch es lo más parecido a la biblioteca de computación científica de Python: NumPy. Es utilizado activamente por Facebook para todo su trabajo de aprendizaje automático o aprendizaje profundo.
Gráficos de cálculo dinámico son uno de los aspectos más destacados de Pytorch. El apoyo para MILAGROS garantiza que el código pueda ejecutarse en la GPU, lo que reduce el tiempo necesario para ejecutar el código y aumenta el rendimiento general del sistema.
- RapidMiner
RapidMiner es una plataforma de ciencia de datos para equipos que une preparación de datos, aprendizaje automático e implementación de modelos predictivos . Tiene una interfaz gráfica de usuario potente y robusta que permite a los usuarios crear, entregar y mantener análisis predictivos.
código de clasificación de combinación de c ++
Con RapidMiner, los datos despejados, desorganizados y aparentemente inútiles se vuelven muy valioso ya que simplifica el acceso a los datos y le permite estructurarlos de una manera que sea fácil de comprender para usted y su equipo.
- Google Cloud AutoML
Google Cloud AutoML pone a su disposición el poder del aprendizaje automático incluso si tiene conocimientos limitados sobre el aprendizaje automático. De Google servicio de etiquetado humano puede poner un equipo de personas a trabajar anotando o limpiando sus etiquetas para asegurarse de que sus modelos estén siendo entrenados con datos de alta calidad. ¡Cuan genial es eso!
Tienen varios productos para diferentes propósitos, lo que la convierte en una muy buena herramienta de aprendizaje automático. Algunos de ellos son:
- AutoML Vision : Imágenes
- Inteligencia de video de AutoML : Video
- Lenguaje natural de AutoML : Estructura y significado del texto
- Traducción de AutoML : Detecta y traduce dinámicamente entre idiomas
- Tablas de AutoML : Crea un modelo sobre datos estructurados
- Estudio de aprendizaje automático de Azure
Microsoft Azure Machine Learning Studio es un estudio colaborativo Arrastrar y soltar Herramienta de aprendizaje automático que puede utilizar para crear, probar e implementar soluciones de análisis predictivo en sus datos.
Arrastra y suelta conjuntos de datos y módulos de análisis en un lienzo interactivo, conectándolos para formar un experimentar , que ejecuta en Machine Learning Studio. Ahi esta no requiere programación , simplemente conectando visualmente conjuntos de datos y módulos para construir su modelo de análisis predictivo.
- Accord.NET
Accord.NET es un marco de aprendizaje automático .NET combinado con Bibliotecas de procesamiento de imágenes y audio completamente escrito en C #. El lema es ' Aprendizaje automático hecho en un minuto “.
Es un marco completo para construir aplicaciones de visión por computadora, audición por computadora, procesamiento de señales y estadísticas de grado de producción. Las bibliotecas están disponibles desde el código fuente y también a través del instalador ejecutable y NuGet gerente de empaquetación. Lo único retirarse es que admite solo idiomas admitidos por la red.
- COLAB
CoLab (Colaboratory) es gratis Cuaderno Jupyter entorno que no requiere configuración y se ejecuta completamente en la nube. Es un proyecto de investigación de Google creado para ayudar a difundir la educación y la investigación del aprendizaje automático.
Es, con mucho, una de las mejores herramientas de aprendizaje automático, especialmente para científicos de datos porque no tienes que instalarlo manualmente todos los paquetes y bibliotecas, simplemente impórtelos directamente llamándolos. Puede guardar directamente su proyecto en Google Drive, GitHub o cualquier ubicación y también en varios formatos.
Y con esto llegamos al final de este artículo. Espero que tenga suficientes opciones para comenzar a construir su programa de aprendizaje automático y trabajar en él. Edureka's lo hace competente en técnicas como el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado y el procesamiento del lenguaje natural. Incluye capacitación sobre los últimos avances y enfoques técnicos en inteligencia artificial y aprendizaje automático, como aprendizaje profundo, modelos gráficos y aprendizaje por refuerzo.