De 20 bedste AI- og maskinlæringssoftware og -rammer

Vi ved alle fra vores barndom, at soldaterne har brug for ordentlig træning med de nyeste våben. Derefter kan de vinde en krig over deres oppositionsparti. På samme måde har dataforskere brug for en effektiv og effektiv software til maskinlæring, værktøjer eller rammer, uanset hvad vi siger som et våben. Udvikling af systemet med de nødvendige træningsdata for at slette ulemperne og gøre maskinen eller enheden intelligent. Kun veldefineret software kan opbygge en frugtbar maskine.

Men i dag udvikler vi vores maskine, så vi ikke behøver at give nogen instruktion om omgivelserne. Maskinen kan handle alene, og den kan også forstå miljøet. Som et eksempel en selvkørende bil. Hvorfor er en maskine så dynamisk i øjeblikket? Det er kun til at udvikle systemet ved at bruge forskellige avancerede maskinlæringsplatforme og -værktøjer.

Bedste maskinlæringssoftware og rammer

Uden software er computeren en tom kasse, da den ikke kan udføre den givne opgave. Ligesom det er også et menneske hjælpeløst med at udvikle et system. Men for at udvikle et maskinlæringsprojekt er der flere software eller rammer tilgængelige. Selvom jeg kun har fortalt 20 bedste maskinlæringsplatforme og -værktøjer gennem min artikel. Så lad os komme i gang.

1. Google Cloud ML-motor

Hvis du træner din klassifikator på tusindvis af data, fungerer din bærbare computer eller pc muligvis godt. Men hvis du har millioner af træningsdata? Eller din algoritme er sofistikeret og tager lang tid at udføre? For at redde dig fra disse kommer Google Cloud ML Engine. Det er en hostet platform, hvor udviklere og dataforskere udvikler og kører maskinindlæringsmodeller og datasæt af høj kvalitet.

Indsigt i denne ML & Artificial Intelligence Framework

Giver AI- og ML-modelopbygning, træning, forudsigelig modellering og dyb læring.
De to tjenester, nemlig træning og forudsigelse, kan bruges sammen eller uafhængigt.
Denne software bruges af virksomheder, dvs.e., registrere skyer i et satellitbillede og reagere hurtigere på kundemails.
Det kan bruges til at træne en kompleks model.

Kom godt i gang

2. Amazon Machine Learning (AML)

Amazon Machine Learning (AML) er en robust og skybaseret software til maskinlæring og kunstig intelligens, der kan bruges af alle færdighedsniveauer af udviklere. Denne administrerede tjeneste bruges til at opbygge maskinlæringsmodeller og generere forudsigelser. Det integrerer data fra flere kilder: Amazon S3, Redshift eller RDS.

Indsigt i denne AI & Machine Learning Framework

Amazon Machine Learning tilbyder visualiseringsværktøjer og guider.
Understøtter tre typer modeller, i.e., binær klassificering, multi-klassifikation og regression.
Tillader brugere at oprette et datakildeobjekt fra MySQL-databasen.
Det tillader også brugere at oprette et datakildeobjekt ud fra data gemt i Amazon Redshift.
Grundlæggende begreber er datakilder, ML-modeller, evalueringer, batchforudsigelser og forudsigelser i realtid.

Kom godt i gang

3. Accord.NET

Aftalen.Net er en .Net machine learning framework kombineret med lyd- og billedbehandlingsbiblioteker skrevet i C #. Den består af flere biblioteker til en bred vifte af applikationer, dvs.e., statistisk databehandling, mønstergenkendelse og lineær algebra. Det inkluderer aftalen.Matematik, Accord.Statistik og Accord.Maskinelæring.

Indsigt i denne ramme for kunstig intelligens

Bruges til udvikling af produktionsklasse computersyn, computer audition, signalbehandling og statistiske applikationer.
Består af mere end 40 parametriske og ikke-parametriske estimater af statistiske fordelinger.
Indeholder mere end 35 hypotesetest, inklusive envejs- og tovejs ANOVA-tests, ikke-parametriske tests som Kolmogorov-Smirnov-testen og mange flere.
Det har mere end 38 kernefunktioner.

Kom godt i gang

4. Apache Mahout

Apache Mahout er en distribueret lineær algebraamme og matematisk udtryksfuld Scala DSL. Det er et gratis og open source-projekt fra Apache Software Foundation. Målet med denne ramme er at implementere en algoritme hurtigt for dataforskere, matematikere, statistikere.

Indsigt i denne AI & Machine Learning Framework

En udvidelig ramme til opbygning af skalerbare algoritmer.
Implementering af maskinlæringsteknikker, herunder klyngedannelse, anbefaling og klassificering.
Det inkluderer matrix- og vektorbiblioteker.
Kør på toppen af Apache Hadoop bruger MapReduce paradigme.

Kom godt i gang

5. Shogun

Et open source maskinlæringsbibliotek, Shogun, blev først udviklet af Soeren Sonnenburg og Gunnar Raetsch i 1999. Dette værktøj er skrevet i C++. Bogstaveligt talt giver det datastrukturer og algoritmer til maskinindlæringsproblemer. Det understøtter mange sprog som Python, R, Octave, Java, C #, Ruby, Lua osv.

Indsigt i denne ramme for kunstig intelligens

Dette værktøj er designet til storskala læring.
Hovedsageligt fokuserer det på kernemaskiner som supportvektormaskiner til klassificerings- og regressionsproblemer.
Tillader at linke til andre AI- og maskinlæringsbiblioteker som LibSVM, LibLinear, SVMLight, LibOCAS osv.
Det giver grænseflader til Python, Lua, Octave, Java, C #, Ruby, MatLab og R.
Det kan behandle en enorm mængde data, såsom 10 millioner prøver.

Kom godt i gang

6. Oryx 2

Oryx 2, en realisering af lambda-arkitekturen. Denne software er bygget på Apache Spark og Apache Kafka. Det bruges til realtid storskala maskinlæring og kunstig intelligens. Det er en ramme til opbygning af applikationer, herunder pakkede, end-to-end applikationer til filtrering, klassificering, regression og klyngedannelse. Den seneste version er Oryx 2.8.0.

Indsigt i denne AI & Machine Learning Framework

Oryx 2 er en opgraderet version af det originale Oryx 1-projekt.
Den har tre niveauer: generisk lambda-arkitekturen, specialisering på toppen, der giver ML-abstraktioner, end-to-end-implementering af de samme standard ML-algoritmer.
Den består af tre side om side samarbejdende lag: batchlag, hastighedslag, serveringslag.
Der er også et datatransportlag, der flytter data mellem lag og modtager input fra eksterne kilder.

Kom godt i gang

7. Apache Singa

Denne maskinlærings- og AI-software, Apache Singa, blev initieret af DB System Group ved National University of Singapore i 2014 i samarbejde med databasegruppen ved Zhejiang University. Denne software bruges primært til naturlig sprogbehandling (NLP) og billedgenkendelse. Desuden understøtter det en bred vifte af populære modeller for dyb læring. Det har tre hovedkomponenter: Core, IO og Model.

Indsigt i denne ML & AI software

Fleksibel arkitektur til skalerbar distribueret træning.
Tensorabstraktion er tilladt for mere avancerede maskinlæringsmodeller.
Enhedsabstraktion understøttes til kørsel på hardwareenheder.
Dette værktøj inkluderer forbedrede IO-klasser til læsning, skrivning, kodning og afkodning af filer og data.
Kører på synkron, asynkron og hybrid træningsramme.

Kom godt i gang

8. Apache Spark MLlib

Apache Spark MLlib er et skalerbart maskinlæringsbibliotek. Det kører på Hadoop, Apache Mesos, Kubernetes, enkeltstående eller i skyen. Det kan også få adgang til data fra flere datakilder. Flere algoritmer er inkluderet til klassificering: logistisk regression, naive Bayes, regression: generaliseret lineær regression, klyngedannelse: K-middel og mange flere. Dens arbejdsflowværktøjer er funktionstransformationer, ML-rørledningskonstruktion, ML-persistens osv.

Indsigt i denne AI & Machine Learning Framework

Brugervenlighed. Det kan bruges i Java, Scala, Python og R.
MLlib passer ind i Sparks API'er og fungerer sammen med NumPy i Python- og R-biblioteker.
Hadoop-datakilder som HDFS, HBase eller lokale filer kan bruges. Så det er let at tilslutte til Hadoop-arbejdsgange.
Den indeholder algoritmer af høj kvalitet og overgår bedre end MapReduce.

Kom godt i gang

9. Google ML Kit til mobil

Er du en mobiludvikler? Derefter bringer Googles Android-team et ML KIT til dig, som pakker maskinlæringsekspertisen og teknologien til at udvikle mere robuste, personaliserede og optimerede apps til at køre på en enhed. Du kan bruge dette værktøj til tekstgenkendelse, ansigtsgenkendelse, billedmærkning, registrering af vartegn og scanning af stregkoder.

Indsigt i denne ML & AI software

Det tilbyder kraftfulde teknologier.
Bruger out-of-the-box-løsninger eller brugerdefinerede modeller.
Kører på enheden eller i skyen baseret på de specifikke krav.
Sættet er en integration med Googles Firebase-mobiludviklingsplatform.

Kom godt i gang

10. Apples Core ML

Apples Core ML er en maskinlæringsramme, der hjælper med at integrere maskinlæringsmodeller i din app. Du skal slippe ml-modelfilen i dit projekt, og Xcode opretter automatisk en Objective-C eller Swift wrapper-klasse. Brug af modellen er ligetil. Det kan udnytte hver CPU og GPU for maksimal ydelse.

Indsigt i denne AI & Machine Learning Framework

Fungerer som et fundament for domænespecifikke rammer og funktionalitet.
Core ML understøtter Computer Vision til billedanalyse, Natural Language til naturlig sprogbehandling og GameplayKit til evaluering af indlærte beslutningstræer.
Det er optimeret til ydeevne på enheden.
Det bygger oven på primitiver på lavt niveau.

Kom godt i gang

11. Matplotlib

Matplotlib er et Python-baseret maskinlæringsbibliotek. Det er nyttigt til kvalitetsvisualisering. Dybest set er det et Python 2D-plotningsbibliotek. Den stammer fra MATLAB. Du skal kun skrive et par linjer kode for at generere visualisering af produktionskvalitet. Dette værktøj hjælper med at omdanne din hårde implementering til lette ting. For eksempel, hvis du vil generere et histogram, behøver du ikke instantere objekter. Bare kald metoder, indstil egenskaber; det vil generere.

Indsigt i denne AI & Machine Learning Framework

Genererer kvalitetsvisualiseringer med et par kodelinjer.
Du kan bruge den i dine Python-scripts, Python- og IPython-skaller, Jupyter-notesbogen, webapplikationsservere osv.
Kan generere plot, histogrammer, effektspektre, søjlediagrammer osv.
Dens funktionalitet kan forbedres med visualiseringspakker fra tredjepart som seaborn, ggplot og HoloViews.

Kom godt i gang

12. TensorFlow

Jeg tror, at alle elskere af maskinlæring og kunstig intelligens, der arbejder med maskinlæringsapplikationer, kender til TensorFlow. Det er et open source maskinlæringsbibliotek, der hjælper dig med at udvikle dine ML-modeller. Google-teamet udviklede det. Det har en fleksibel ordning med værktøjer, biblioteker og ressourcer, der giver forskere og udviklere mulighed for at opbygge og implementere applikationer til maskinindlæring.

Indsigt i denne AI & Machine Learning Framework

Et end-to-end dybt læringssystem.
Byg og træn ML-modeller uden problemer ved hjælp af intuitive API'er på højt niveau som Keras med ivrig udførelse.
Denne open source-software er meget fleksibel.
Udfører numeriske beregninger ved hjælp af datastrømningsgrafer.
Run-on CPU'er eller GPU'er og også på mobile computerplatforme.
Træn og implementer modellen effektivt i skyen.

Kom godt i gang

13. Fakkel

Har du brug for en ramme med maksimal fleksibilitet og hastighed til at opbygge dine videnskabelige algoritmer? Derefter er Torch rammen for dig. Det giver support til kunstig intelligens og maskinlæringsalgoritmer. Det er let at bruge og effektivt script sprog baseret på Lua programmeringssprog. Også denne open source-maskinlæringsramme giver en bred vifte af dyb læringsalgoritmer.

Indsigt i denne ML & AI software

Tilbyder et kraftigt N-dimensionelt array, der understøtter mange rutiner til indeksering, udskæring og transponering.
Det har en fantastisk grænseflade til C via LuaJIT.
Hurtig og effektiv GPU-understøttelse.
Denne ramme er integreret med porte til iOS- og Android-backends.

Kom godt i gang

14. Azure Machine Learning Studio

Hvad vi gør for at udvikle en forudsigende analysemodel? Vi indsamler typisk data fra en enkelt kilde eller flere kilder og analyserer derefter data ved hjælp af datamanipulation og statistiske funktioner, og til sidst genererer det output. Så det er en iterativ proces at udvikle en model. Vi er nødt til at ændre det, indtil vi får den ønskede og nyttige model.

Microsoft Azure Machine Learning Studio er et samarbejde, træk og slip-værktøj, der kan bruges til at opbygge, teste og implementere forudsigelige analyseløsninger på dine data. Dette værktøj udgiver modeller som webservices, der muligvis forbruges af brugerdefinerede apps eller BI-værktøjer.

Indsigt i denne AI & Machine Learning Framework

Tilbyder et interaktivt, visuelt arbejdsområde til at opbygge, teste hurtigt og gentage en forudsigende analysemodel.
Ingen programmering kræves. Du skal bare forbinde datasættene og modulerne visuelt for at konstruere din forudsigende analysemodel.
Forbindelsen af træk-og-slip-datasæt og moduler danner et eksperiment, som du skal køre i Machine Learning Studio.
Endelig skal du udgive det som en webservice.

Kom godt i gang

15. Weka

Weka er en maskinlæringssoftware i Java med en bred vifte af maskinlæringsalgoritmer til dataudvindingsopgaver. Den består af flere værktøjer til dataforberedelse, klassificering, regression, klyngedannelse, tilknytning af regler for minedrift og visualisering. Du kan bruge dette til din forskning, uddannelse og applikationer. Denne software er platformuafhængig og nem at bruge. Det er også fleksibelt til scripteksperimenter.

Indsigt i denne kunstige intelligenssoftware

Denne open source-maskinlæringssoftware er udstedt under GNU General Public License.
Understøtter dyb læring.
Giver forudsigelig modellering og visualisering.
Miljø til sammenligning af læringsalgoritmer.
Grafiske brugergrænseflader, inklusive datavisualisering.

Kom godt i gang

16. Formørkelse af formørkelse4j

Eclipse Deeplearning4j er et open source deep-learning bibliotek til Java Virtual Machine (JVM). Et San Francisco-firma ved navn Skymind oprettede det. Deeplearning4j er skrevet på Java og kompatibel med ethvert JVM-sprog som Scala, Clojure eller Kotlin. Målet med Eclipse Deeplearning4j er at give et fremtrædende sæt komponenter til udvikling af applikationer, der integreres med kunstig intelligens.

Indsigt i denne AI & Machine Learning Framework

Tillader konfiguration af dybe neurale netværk.
Dækker hele arbejdsprocessen for dyb læring fra forbehandling af data til distribueret træning, optimering af hyperparameter og implementering af produktionsklasse.
Giver en fleksibel integration til store virksomhedsmiljøer
Brugt ved kanten til at understøtte IoT-implementeringer (Internet of Things).

Kom godt i gang

17. scikit-lær

Et velkendt, gratis maskinlæringsbibliotek er scikit-learning til Python-baseret programmering. Den indeholder klassifikations-, regression- og klyngealgoritmer som supportvektormaskiner, tilfældige skove, gradientforstærkning og k-betyder. Denne software er let tilgængelig. Hvis du lærer den primære brug og syntaks af Scikit-Learn for en slags model, er det meget let at skifte til en ny model eller algoritme.

Indsigt i denne AI & Machine Learning Framework

Et effektivt værktøj til dataudvinding og dataanalyser.
Det er bygget på NumPy, SciPy og matplotlib.
Du kan genbruge dette værktøj i forskellige sammenhænge.
Det er også kommercielt anvendeligt under BSD-licensen.

Kom godt i gang

18. Microsoft Distribueret Machine Learning Toolkit

I dag er Distribueret maskinindlæring et varmt forskningsproblem i denne big data-æra. Derfor udviklede forskere ved Microsoft Asia Research Lab værktøjet Microsoft Distribueret Machine Learning Toolkit. Dette værktøjssæt er designet til distribueret maskinindlæring ved hjælp af flere computere parallelt til at løse et komplekst problem. Den indeholder en parameterserverbaseret programmeringsramme, der gør maskinindlæringsopgaver på big data.

Indsigt i denne AI & Machine Learning Framework

Dette værktøjssæt består af flere komponenter: DMTK Framework, LightLDA, Distribueret ordindlejring og LightGBM.
Det er en meget skalerbar og boostende træramme (understøtter GBDT, GBRT og GBM).
Tilbyder brugervenlige API'er for at reducere fejlen ved distribueret maskinindlæring.
Med dette værktøjssæt kan forskere og udviklere håndtere big-data, store modeller af maskinindlæringsproblemer effektivt.

Kom godt i gang

19. ArcGIS

Et geografisk informationssystem (GIS), ArcGIS har en delmængde af maskinlæringsteknikker med iboende rumlige og traditionelle maskinlæringsteknikker. Både konventionelle og iboende rumlige maskinlæringsteknikker spiller en vigtig rolle i løsningen af rumlige problemer. Det er en åben, interoperabel platform.

Indsigt i denne kunstige intelligenssoftware

Understøtter brugen af ML i forudsigelse, klassificering og gruppering.
Det bruges til at løse en lang række rumlige applikationer, fra multivariat forudsigelse til billedklassificering til detektion af rumligt mønster.
ArcGIS indeholder regression og interpolationsteknikker, der bruges til at udføre forudsigelsesanalyse.
Indeholder adskillige værktøjer, herunder empirisk Bayesian kriging (EBK), arealinterpolation, EBK regression forudsigelse, almindelig mindste kvadrat (OLS) regression, OLS eksplorativ regression og geografisk vægtet regression (GWR).

Kom godt i gang

20. ForudsigelseIO

Apache PredictionIO, en open source maskinlæringsserver udviklet oven på en stak til udviklere og dataforskere til at opbygge forudsigende motorer til enhver kunstig intelligens og maskinlæringsopgave. Den består af tre komponenter: PredictionIO platform, Event Server og Template Gallery.

Indsigt i denne AI & Machine Learning Framework

Understøtter maskinindlæring og databehandlingsbiblioteker som Spark MLLib og OpenNLP.
Lav simpel datainfrastrukturadministration.
Byg og implementer en motor som en webservice effektivt.
Kan reagere i realtid på dynamiske forespørgsler.

Kom godt i gang

Afslutter tanker

Maskinindlæringsalgoritmer kan lære af flere integrerede kilder og tidligere erfaringer. Med denne slags færdigheder kan en maskine udføre enhver opgave dynamisk. En software til maskinindlæring eller platform sigter mod at udvikle en maskine med denne fremtrædende specifikation. Hvis du er ny inden for kunstig intelligens og maskinlæring, opfordrer vi dig til at gennemgå dette sæt maskinlæringskurser. Det kan hjælpe dig med at udvikle et projekt. Forhåbentlig hjælper denne artikel dig med at vide om forskellige højt krævende kunstig intelligens og software til maskinlæring, værktøjer og rammer. Hvis du har forslag eller spørgsmål, er du velkommen til at spørge i vores kommentarsektion.