11 mest populære maskinlæringssoftwareværktøjer i 2021

11 most popular machine learning software tools 2021

Liste og sammenligning af de bedst betalte såvel som open source gratis maskineindlæringsværktøjer:

Hvad er maskinindlæring?

Ved hjælp af maskinlæringssystemer kan vi undersøge data, lære af disse data og træffe beslutninger. Maskinindlæring involverer algoritmer, og maskinlæringsbiblioteket er et bundt algoritmer.

Hvor bruger vi maskinlæring i vores daglige liv? Lad os undersøge nogle eksempler for at se svaret på dette spørgsmål.

Hvad du lærer:

• Maskinindlæring reelle eksempler
• Hvordan hjælper maskinlæring os?
• Typer af maskinindlæring
  • # 1) Overvåget maskinindlæring
  • # 2) Uovervåget maskinindlæring
  • # 3) Forstærkning Machine Learning
• 10+ mest populære maskinlæringssoftwareværktøjer
  • Sammenligningstabel
  • # 1) Scikit-lær
  • # 2) PyTorch
  • # 3) TensorFlow
  • # 4) Indstil
  • # 5) KNID
  • # 6) Colab
  • # 7) Apache Mahout
  • # 8) Accord.Net
  • # 9) Shogun
  • # 10) Keras.io
  • # 11) Hurtig minearbejder
• Konklusion
  • Anbefalet læsning

Maskinindlæring reelle eksempler

Nedenfor er nogle reelle eksempler på ML:

Eksempel 1:

Hvis du har brugt Netflix, skal du vide, at det anbefaler dig nogle film eller shows til at se baseret på det, du har set tidligere. Machine Learning bruges til denne anbefaling og til at vælge de data, der matcher dit valg. Det bruger de tidligere data.

Eksempel 2:

Det andet eksempel ville være Facebook.

Når du uploader et foto på Facebook, kan det genkende en person på dette billede og foreslå dig, fælles venner. ML bruges til disse forudsigelser. Det bruger data som din venneliste, tilgængelige fotos osv., Og det forudsiger baseret på det.

Eksempel 3:

Det tredje eksempel er software, der viser, hvordan du vil se ud, når du bliver ældre. Denne billedbehandling bruger også maskinindlæring.

Alt dette er nogle eksempler, der hjælper os med at forstå, hvordan maskinindlæring bruges. ML ligner i nogen grad AI, men der er forskel mellem de to. Det er relateret til data mining.

Hvordan hjælper maskinlæring os?

Det hjælper gennem kraftfuld behandling.

Ved hjælp af maskinlæring træffer systemer bedre beslutninger i høj hastighed, og de fleste gange er de nøjagtige. Brug af denne teknik er billig, og det kan analysere store og komplekse datasæt.

Typer af maskinindlæring

Nedenfor er de forskellige typer anført:

• Overvåget
• Uden opsyn
• Forstærkning

Lad os se hver type i detaljer sammen med et eksempel.

# 1) Overvåget maskinindlæring

Tidligere data bruges til at forudsige forudsigelser i overvåget maskinindlæring.

Eksempel overvåget maskinindlæring er spamfiltrering af e-mails. Vi bruger alle Gmail, Yahoo eller Outlook. Maskinindlæringsalgoritmer bruges til at afgøre, hvilken e-mail der er spam, og hvilken der ikke er.

Baseret på de tidligere data som modtagne e-mails, data, som vi bruger osv., Forudsiger systemet en e-mail med hensyn til, om det er en spam eller ej. Disse forudsigelser er muligvis ikke perfekte, men de er korrekte de fleste gange.

Klassificering og regression er de ML-algoritmer, der hører under overvåget ML.

# 2) Uovervåget maskinindlæring

Uovervåget maskinindlæring finder skjulte mønstre.

Tidligere så vi eksemplet på Facebook ( Eksempel 2 ). Dette er et eksempel på maskinlæring uden tilsyn. Clustering og Association algoritmer hører under denne type maskinlæring.

# 3) Forstærkning Machine Learning

Forstærkning maskinindlæring bruges til at forbedre eller øge effektiviteten.

Lad os undersøge nogle eksempler på de ovennævnte algoritmer.

• Klassifikation: Spamfiltrering af e-mails.
• Regression: Disse algoritmer lærer også af de tidligere data som klassificeringsalgoritmer, men det giver os værdien som output. Eksempel: Vejrudsigt - som hvor meget regn vil der være?
• Klynger: Disse algoritmer bruger data og giver output i form af dataklynger. Eksempel: Beslutning om priserne på hus / jord i et bestemt område (geografisk placering).
• Forening: Når du køber produkter fra shoppingwebsteder, anbefaler systemet et andet sæt produkter. Tilknytningsalgoritmer bruges til denne anbefaling

Dette handler om maskinlæring. Lad os nu se på den bedste software til maskinlæring.

=> Kontakt os at foreslå en liste her.

10+ mest populære maskinlæringssoftwareværktøjer

Der er flere maskinlæringssoftware, der er tilgængelige på markedet. Nedenfor er de mest populære blandt dem.

Sammenligningstabel

Lad os begynde!!

anime tv helt gratis for dig

# 1) Scikit-lær

Scikit-learning er til maskinindlæring i python. Det giver et bibliotek til Python-programmeringssproget.

Funktioner:

• Det hjælper med datamining og dataanalyse.
• Det giver modeller og algoritmer til klassificering, regression, klyngedannelse, dimensionel reduktion, modelvalg og forbehandling.

Fordele:

• Let forståelig dokumentation leveres.
• Parametre for en bestemt algoritme kan ændres, mens du kalder på objekter.

Værktøjsomkostninger / planoplysninger: Gratis.

Officiel hjemmeside: scikit-lær

# 2) PyTorch

PyTorch er et fakkelbaseret Python-maskinlæringsbibliotek. Fakkelen er en Lua-baseret databehandling, scriptingsprog og maskinindlæringsbibliotek.

Funktioner:

• Det hjælper med at opbygge neurale netværk gennem Autograd Module.
• Det giver en række optimeringsalgoritmer til opbygning af neurale netværk.
• PyTorch kan bruges på skyplatforme.
• Det giver distribueret træning, forskellige værktøjer og biblioteker.

Fordele:

• Det hjælper med at oprette beregningsgrafer.
• Brugervenlighed på grund af hybrid front-end.

Værktøjsomkostninger / planoplysninger: Gratis

Officiel hjemmeside: Pytorch

# 3) TensorFlow

TensorFlow leverer et JavaScript-bibliotek, der hjælper med maskinindlæring. API'er hjælper dig med at opbygge og træne modellerne.

Funktioner:

• Hjælper med at træne og opbygge dine modeller.
• Du kan køre dine eksisterende modeller ved hjælp af TensorFlow.js, som er en modelkonverter.
• Det hjælper i det neurale netværk.

Fordele:

• Du kan bruge det på to måder, dvs. ved script-tags eller ved at installere via NPM.
• Det kan endda hjælpe med estimering af menneskelig stilling.

Ulemper:

gratis systemoptimering til Windows 7

• Det er svært at lære.

Værktøjsomkostninger / planoplysninger: Gratis

Officiel hjemmeside: Tensorflow

# 4) Indstil

Disse algoritmer til maskinindlæring hjælper med datamining.

Funktioner:

• Dataforberedelse
• Klassifikation
• Regression
• Klyngedannelse
• Visualisering og
• Foreningen regler minedrift.

Fordele:

• Tilbyder online kurser til træning.
• Let at forstå algoritmer.
• Det er også godt for studerende.

Ulemper:

• Der er ikke meget dokumentation og online support tilgængelig.

Værktøjsomkostninger / planoplysninger: Gratis

Officiel hjemmeside: Waikato-weka

# 5) KNID

KNIME er et værktøj til dataanalyse, rapportering og integrationsplatform. Ved hjælp af datarørledningskonceptet kombinerer det forskellige komponenter til maskinindlæring og datamining.

Funktioner:

• Det kan integrere koden til programmeringssprog som C, C ++, R, Python, Java, JavaScript osv.
• Det kan bruges til forretningsinformation, finansiel dataanalyse og CRM.

Fordele:

• Det kan fungere som et SAS-alternativ.
• Det er let at installere og installere.
• Let at lære.

Ulemper:

• Vanskeligt at bygge komplicerede modeller.
• Begrænset visualiserings- og eksportfunktioner.

Værktøjsomkostninger / planoplysninger: Gratis

Officiel hjemmeside: KNIME

# 6) Colab

Google Colab er en skytjeneste, der understøtter Python. Det hjælper dig med at opbygge maskinlæringsapplikationer ved hjælp af bibliotekerne PyTorch, Keras, TensorFlow og OpenCV

Funktioner:

• Det hjælper med maskinlæring.
• Hjælper med maskinlæringsforskning.

Fordele:

• Du kan bruge det fra dit google-drev.

Værktøjsomkostninger / planoplysninger: Gratis

Officiel hjemmeside: al

# 7) Apache Mahout

Apache Mahout hjælper matematikere, statistikere og dataforskere med at udføre deres algoritmer.

Funktioner:

• Det giver algoritmer til forprocessorer, regression, klyngedannelse, anbefalinger og distribueret lineær algebra.
• Java-biblioteker er inkluderet til almindelige matematiske operationer.
• Den følger Distribueret lineær algebraamme.

Fordele:

• Det fungerer for store datasæt.
• Enkel
• Udvidelig

Ulemper:

• Brug for mere nyttig dokumentation.
• Nogle algoritmer mangler.

Værktøjsomkostninger / planoplysninger: Gratis

Officiel hjemmeside: Mahout - Apache

# 8) Accord.Net

Accord.Net leverer maskinlæringsbiblioteker til billed- og lydbehandling.

Funktioner:

Det giver algoritmer til:

• Numerisk lineær algebra.
• Numerisk optimering
• Statistikker
• Kunstige neurale netværk.
• Billed-, lyd- og signalbehandling.
• Det yder også support til grafplotting- og visualiseringsbiblioteker.

Fordele:

• Biblioteker stilles til rådighed fra kildekoden og også gennem eksekverbar installatør & NuGet pakkehåndtering.

Ulemper:

• Det understøtter kun. Net understøttede sprog.

Værktøjsomkostninger / planoplysninger: Gratis

Officiel hjemmeside: Accord.net

# 9) Shogun

Shogun leverer forskellige algoritmer og datastrukturer til maskinindlæring. Disse maskinlæringsbiblioteker bruges til forskning og uddannelse.

Funktioner:

• Det giver supportvektormaskiner til regression og klassificering.
• Det hjælper med at implementere skjulte Markov-modeller.
• Det tilbyder support til mange sprog som - Python, Octave, R, Ruby, Java, Scala og Lua.

Fordele:

• Det kan behandle store datasæt.
• Let at bruge.
• Giver god kundesupport.
• Tilbyder gode funktioner og funktioner.

Værktøjsomkostninger / planoplysninger: Gratis

Officiel hjemmeside: Shogun

# 10) Keras.io

Keras er en API til neurale netværk. Det hjælper med at udføre hurtig forskning og er skrevet i Python.

Funktioner:

• Det kan bruges til let og hurtig prototyping.
• Det understøtter konvolutionsnetværk.
• Det hjælper tilbagevendende netværk.
• Det understøtter en kombination af to netværk.
• Det kan køres på CPU og GPU.

Fordele:

• Brugervenlig
• Modulær
• Udvidelig

Ulemper:

• For at bruge Keras skal du have brug for TensorFlow, Theano eller CNTK.

Værktøjsomkostninger / planoplysninger: Gratis

Officiel hjemmeside: Svært

# 11) Hurtig minearbejder

test mit websted i forskellige browsere

Rapid Miner giver en platform til maskinlæring, dyb læring, dataforberedelse, tekstminedrift og forudsigende analyse. Det kan bruges til forskning, uddannelse og applikationsudvikling.

Funktioner:

• Gennem GUI hjælper det med at designe og implementere analytiske arbejdsgange.
• Det hjælper med dataforberedelse.
• Resultatvisualisering.
• Modelvalidering og optimering.

Fordele:

• Kan udvides gennem plugins.
• Let at bruge.
• Ingen programmeringsfærdigheder er påkrævet.

Ulemper:

• Værktøjet er dyrt.

Værktøjsomkostninger / planoplysninger :

Det har fire planer:

• Gratis plan
• Lille: $ 2500 om året.
• Medium: $ 5000 om året.
• Stor: $ 10000 om året.

Officiel hjemmeside: Hurtig minearbejder

Konklusion

I denne artikel har vi udforsket maskinindlæring og den øverste maskinindlæringssoftware i detaljer.

Valg af værktøj afhænger af dit krav til algoritmen, dit ekspertiseniveau og prisen på værktøjet. Maskinindlæringsbibliotek skal være let at bruge.

De fleste af disse biblioteker er gratis undtagen Rapid Miner. TensorFlow er mere populær inden for maskinlæring, men den har en indlæringskurve. Scikit-learning og PyTorch er også populære værktøjer til maskinindlæring og begge understøtter Python-programmeringssprog. Keras.io og TensorFlow er gode til neurale netværk.

Håber du ville få enorm viden om maskinlæringsværktøjer fra denne informative artikel.

Anbefalet læsning

• Bedste softwaretestværktøjer 2021 (QA Test Automation Tools)
• Data Mining Vs Machine Learning Vs Artificial Intelligence Vs Deep Learning
• Top 11 mest kraftfulde CyberSecurity-softwareværktøjer i 2021
• 11 bedste ITSM-værktøjer (IT Service Management Software) i 2021
• 11 bedste online træningssoftware til problemfri træning i 2021
• Top 10 mest populære regressionstestværktøjer i 2021
• Sådan installeres og bruges VMWare Virtual Machine i softwaretest
• 10 bedste kunstige intelligenssoftware (AI-softwareanmeldelser i 2021)