시대 기술 분야에서 많은 진전을 이루고 있으며 Gartner 보고서에 따르면 머신 러닝과 AI가 230 만 2020 년까지의 일자리와이 엄청난 성장은이 기사에서 논의 할 다양한 기계 학습 도구의 발전으로 이어졌습니다.
머신 러닝이란?
기계 학습은 이를 통해 소프트웨어 애플리케이션은 데이터에서 학습하고 사람의 개입없이 결과를 더 정확하게 예측할 수 있습니다.
기계 학습은 기계가 예제와 경험을 통해 학습 할 수 있도록하는 개념이며 명시 적으로 프로그래밍하지 않아도됩니다. 이를 위해 우리는 오늘날 많은 기계 학습 도구를 사용할 수 있습니다. 가장 중요하고 인기있는 몇 가지를 살펴 보겠습니다.
최고의 기계 학습 도구
- Scikit-Learn
Python 프로그래밍 언어를위한 무료 소프트웨어 기계 학습 라이브러리입니다. 데이터 마이닝 및 데이터 분석을위한 간단하고 효율적인 도구입니다. 구축 , SciPy 및 .
분류, 회귀, 클러스터링, 차원 축소와 같은 Python에서 다양한지도 및 비지도 학습 알고리즘을 제공합니다.
피보나치 시퀀스 자바 for 루프
- KNIME
KNIME (Konstanz Information Miner)는 강력한 분석을 위해 구축 된 무료 오픈 소스 데이터 분석,보고 및 통합 플랫폼입니다. GUI 기반 워크 플로우. 즉, KNIME을 사용하여 작업하고 통찰력을 얻을 수 있도록 코딩하는 방법을 알 필요가 없습니다.
당신은 데이터 수집 및 배포 및 생산을위한 모델 생성 . 전체 프로세스의 모든 기능을 단일 워크 플로우로 통합합니다.
- TensorFlow
Google Brain 팀에서 만든 TensorFlow 수치 계산 및 대규모 기계 학습을위한 오픈 소스 라이브러리입니다. 인공 지능 프레임 워크 대결과 관련하여 TensorFlow가 명확한 승자 대부분.
TensorFlow는 이러한 프로그래밍 리소스를보다 쉽게 사용하고 사용할 수 있도록 만드는 데 필수적인 액세스 가능하고 읽기 쉬운 구문을 제공합니다. 낮은 수준의 라이브러리는 더 많은 유연성을 제공하며 새로운 v2.0에서는 모든 기계 학습 또는 딥 러닝 목적. 사용 가능한 최고의 기계 학습 도구 중 하나입니다.
- WEKA
WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis)는 오픈 소스 자바 소프트웨어 데이터 마이닝 및 데이터 탐색 작업을위한 기계 학습 알고리즘 모음이 있습니다. 로컬 머신에서 머신 러닝 알고리즘을 이해하고 시각화하기위한 가장 강력한 머신 러닝 도구 중 하나입니다.
그것은 모두 그래픽 인터페이스 및 명령 줄 상호 작용. 유일한 단점 이것은 많은 문서 온라인 지원이 가능합니다.
- 토치 / 파이 토치
이다 파이썬 기반 라이브러리 딥 러닝 개발 플랫폼으로서 유연성을 제공하도록 구축되었습니다. PyTorch의 워크 플로는 Python의 과학 컴퓨팅 라이브러리 인 NumPy에 최대한 가깝습니다. 그것은 적극적으로 사용됩니다 페이스 북 모든 머신 러닝 또는 딥 러닝 작업을 위해.
동적 계산 그래프 Pytorch의 주요 하이라이트입니다. 지원 기적 코드가 GPU에서 실행될 수 있도록하여 코드 실행에 필요한 시간을 줄이고 시스템의 전체 성능을 향상시킵니다.
- RapidMiner
RapidMiner는 통합하는 팀을위한 데이터 과학 플랫폼입니다. 데이터 준비, 기계 학습 및 예측 모델 배포 . 사용자가 예측 분석을 생성, 제공 및 유지할 수있는 강력하고 강력한 그래픽 사용자 인터페이스가 있습니다.
printwriter 클래스를 사용하여 쓰기위한 파일을 열고 데이터를 쓸 수 있습니다.
RapidMiner를 사용하면 정돈되고 체계적이지 않고 쓸모 없어 보이는 데이터가 매우 가치있는 데이터 액세스를 단순화하고 사용자와 팀이 쉽게 이해할 수있는 방식으로 구성 할 수 있습니다.
- Google Cloud AutoML
구글 클라우드 AutoML을 사용하면 머신 러닝에 대한 지식이 부족한 경우에도 머신 러닝의 강력한 기능을 사용할 수 있습니다. Google의 인간 라벨링 서비스 모델이 고품질 데이터에 대한 교육을 받고 있는지 확인하기 위해 레이블에 주석을 달거나 정리하는 팀을 구성 할 수 있습니다. 얼마나 멋진가요!
그들은 다른 목적을위한 다양한 제품을 가지고있어서 아주 좋은 기계 학습 도구입니다. 그들 중 일부는 다음과 같습니다.
- AutoML Vision : 이미지
- AutoML Video Intelligence : 비디오
- AutoML Natural Language : 텍스트의 구조와 의미
- AutoML 번역 : 언어 간 동적 감지 및 번역
- AutoML 테이블 : 구조화 된 데이터에 모델 구축
- Azure Machine Learning Studio
마이크로 소프트 애저 Machine Learning Studio는 공동 작업입니다. 끌어서 놓기 데이터에 대한 예측 분석 솔루션을 구축, 테스트 및 배포하는 데 사용할 수있는 기계 학습 도구입니다.
데이터 세트와 분석 모듈을 대화 형 캔버스에 끌어다 놓아 서로 연결하여 실험 , Machine Learning Studio에서 실행합니다. 있다 프로그래밍이 필요하지 않습니다 , 데이터 세트와 모듈을 시각적으로 연결하여 예측 분석 모델을 구성합니다.
- Accord.NET
Accord.NET은 다음과 결합 된 .NET 기계 학습 프레임 워크입니다. 오디오 및 이미지 처리 라이브러리 완전히 C #으로 작성되었습니다. 태그 라인은 ' 1 분 만에 수행되는 기계 학습 '.
프로덕션 등급 컴퓨터 비전, 컴퓨터 오디션, 신호 처리 및 통계 애플리케이션을 구축하기위한 완벽한 프레임 워크입니다. 라이브러리는 소스 코드와 실행 가능한 설치 프로그램 및 NuGet 패키지 관리자. 유일한 약점 .Net 지원 언어 만 지원한다는 것입니다.
- 콜랩
CoLab (Colaboratory)은 무료입니다. Jupyter 노트북 설정이 필요하지 않고 전적으로 클라우드에서 실행되는 환경. 머신 러닝 교육 및 연구를 보급하기 위해 만들어진 Google 연구 프로젝트입니다.
특히 데이터 과학자를위한 최고의 기계 학습 도구 중 하나입니다. 수동으로 설치할 필요가 없습니다. 모든 패키지와 라이브러리를 호출하여 직접 가져옵니다. 프로젝트를 Google Drive, GitHub 또는 모든 위치에 다양한 형식으로 직접 저장할 수 있습니다.
구현과 확장의 차이
그리고 이것으로 우리는이 기사를 끝 맺는다. 기계 학습 프로그램을 구축하고 작업 할 수있는 충분한 옵션이 있기를 바랍니다. 에두 레카 지도 학습, 비지도 학습 및 자연어 처리와 같은 기술에 능숙하게 만듭니다. 여기에는 딥 러닝, 그래픽 모델 및 강화 학습과 같은 인공 지능 및 기계 학습의 최신 발전 및 기술적 접근에 대한 교육이 포함됩니다.