10 najlepszych narzędzi i frameworków do uczenia maszynowego w 2023 r

Uczenie maszynowe jest ważnym aspektem współczesnej informatyki i zmieniło sposób, w jaki wchodzimy w interakcje z technologią. Narzędzia i struktury uczenia maszynowego umożliwiły programistom i analitykom danych tworzenie inteligentnych aplikacji, które mogą się uczyć i dostosowywać do nowych sytuacji. W tym artykule przyjrzymy się niektórym z najlepszych narzędzi i struktur uczenia maszynowego, które można wykorzystać w różnych aplikacjach.

Istnieją pewne narzędzia i struktury uczenia maszynowego

1. TensorFlow

TensorFlow to bezpłatna biblioteka oprogramowania typu open source do obsługi przepływu danych i programowania różniczkowego w szeregu zadań. Jest to symboliczna biblioteka matematyczna, która jest również używana w aplikacjach uczenia maszynowego, takich jak sieci neuronowe. TensorFlow został opracowany przez zespół Google Brain i jest szeroko stosowany w badaniach i przemyśle do różnych zadań uczenia maszynowego, w tym przetwarzania języka naturalnego, rozpoznawania obrazów i rozpoznawania mowy. Obsługuje wiele języków programowania, w tym Python, C++ i Java. TensorFlow zawiera również szeroką gamę narzędzi do wizualizacji danych, optymalizacji modeli i wdrażania.

2. Keras

Keras to biblioteka sieci neuronowych typu open source napisana w języku Python. Może działać na TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, Theano lub PlaidML. Keras zapewnia przyjazny dla użytkownika interfejs API, który pozwala użytkownikom łatwo tworzyć, trenować i oceniać modele głębokiego uczenia się. Jest szeroko stosowany w przemyśle i środowisku akademickim do różnych zadań uczenia maszynowego, w tym widzenia komputerowego, przetwarzania języka naturalnego i rozpoznawania mowy. Keras jest znany ze swojej prostoty i łatwości użytkowania, co czyni go popularnym wyborem zarówno dla początkujących, jak i ekspertów.

3. PyTorch

PyTorch to platforma uczenia maszynowego typu open source, która została opracowana przez zespół badawczy Facebooka zajmujący się sztuczną inteligencją. Jest szeroko stosowany do budowania modeli głębokiego uczenia się do różnych zastosowań, w tym widzenia komputerowego, przetwarzania języka naturalnego i rozpoznawania mowy. PyTorch zapewnia dynamiczny wykres obliczeniowy, który pozwala użytkownikom definiować, modyfikować i debugować swoje modele w locie. Oferuje również kilka narzędzi do szkoleń rozproszonych, w tym DataParallel i DistributedDataParallel. Ponadto PyTorch ma silną społeczność programistów i użytkowników, którzy przyczyniają się do jego wzrostu i rozwoju.

4. Nauka Scikit

Scikit-learn to bezpłatna biblioteka uczenia maszynowego typu open source dla języka programowania Python. Dostarcza prostych i wydajnych narzędzi do eksploracji i analizy danych, dzięki czemu jest dostępny zarówno dla początkujących, jak i ekspertów w dziedzinie uczenia maszynowego. Scikit-learn obejmuje szeroki zakres algorytmów klasyfikacji, regresji i grupowania, a także narzędzia do wyboru modelu, wstępnego przetwarzania danych i redukcji wymiarowości. Biblioteka jest zbudowana na bazie NumPy i SciPy, dwóch popularnych naukowych bibliotek obliczeniowych dla Pythona i jest szeroko stosowana zarówno w środowisku akademickim, jak i przemysłowym.

5. Kawiarnia

Caffe to platforma do głębokiego uczenia się opracowana przez Berkeley Vision and Learning Center (BVLC). Jest to platforma typu open source, która jest używana w różnych zastosowaniach, takich jak rozpoznawanie obrazu i mowy, i jest szczególnie popularna w zadaniach związanych z wizją komputerową. Caffe jest napisany w C++, ale posiada również interfejs Pythona. Jest znany ze swoich wydajnych obliczeń, modułowości i skalowalności. Caffe ma dużą społeczność programistów i użytkowników, a do użytku dostępnych jest wiele wstępnie wyszkolonych modeli. Caffe została pierwotnie wydana w kwietniu 2014 roku i od tego czasu była używana w wielu zastosowaniach badawczych i komercyjnych.

6. Theano

Theano to biblioteka Pythona, która umożliwia programistom wydajne definiowanie, optymalizowanie i ocenianie wyrażeń matematycznych obejmujących tablice wielowymiarowe. Jest zbudowany na bazie NumPy i został opracowany głównie przez Montreal Institute for Learning Algorithms (MILA) na Universite de Montreal. Theano zapewnia łatwy w użyciu interfejs do definiowania i obliczania wyrażeń matematycznych, które można optymalizować i uruchamiać na różnych urządzeniach, w tym na procesorach i kartach graficznych. Jest szeroko stosowany w badaniach i przemyśle do głębokiego uczenia się i innych zastosowań uczenia maszynowego. Theano nie jest już aktywnie utrzymywane, a użytkowników zachęca się do migracji do innych platform, takich jak TensorFlow lub PyTorch.

7. Zestaw narzędzi poznawczych firmy Microsoft (CNTK)

Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) to zestaw narzędzi typu open source do głębokiego uczenia opracowany przez Microsoft Research. Został zaprojektowany do obsługi nauczania rozproszonego z równoległością i skalowalnością. CNTK może być używany z kilkoma językami programowania, w tym Python, C# i C++. Zapewnia potężny zestaw algorytmów do uczenia i oceny głębokich sieci neuronowych i może wydajnie obsługiwać duże zbiory danych. CNTK był używany do tworzenia różnych aplikacji AI, w tym do rozpoznawania obrazów, rozpoznawania mowy i przetwarzania języka naturalnego.

8. Apache MXNet

Apache MXNet to platforma głębokiego uczenia typu open source, która została zaprojektowana z myślą o wydajnej i elastycznej implementacji modeli sieci neuronowych. Został opracowany przez Apache Software Foundation i jest używany przez wiele firm i organizacji w szerokim zakresie zastosowań, takich jak przetwarzanie języka naturalnego, widzenie komputerowe i rozpoznawanie mowy. MXNet obsługuje wiele języków programowania, w tym Python, C++ i R, i może działać na różnych urządzeniach, takich jak procesory, procesory graficzne i klastry. Jego kluczowe funkcje obejmują automatyczne różnicowanie, dynamiczne wykresy obliczeniowe i rozproszone uczenie.

9. H2O.ai

H2O.ai to platforma typu open source do uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, która oferuje różnorodne narzędzia i ramy dla analityków danych i programistów. Platforma została zaprojektowana tak, aby ułatwić użytkownikom tworzenie i wdrażanie modeli i aplikacji uczenia maszynowego oraz zarządzanie nimi, z naciskiem na skalowalność, wydajność i łatwość użytkowania.

H2O.ai zapewnia szereg potężnych algorytmów uczenia maszynowego, w tym głębokie uczenie się, wzmacnianie gradientu, uogólnione modelowanie liniowe i inne. Platforma oferuje również narzędzia do wizualizacji danych, przygotowywania danych, trenowania i dostrajania modeli oraz wdrażania.

Jedną z kluczowych cech H2O.ai jest możliwość skalowania do dużych zbiorów danych i klastrów, dzięki czemu nadaje się do użytku w środowiskach produkcyjnych. Platforma integruje się również z szeroką gamą języków programowania i źródeł danych, w tym Python, R, Hadoop i Spark.

H2O.ai jest używany przez wiele dużych organizacji, w tym między innymi PayPal, Booking.com i Progressive Insurance. Platforma jest dostępna do bezpłatnego pobrania z otwartym kodem źródłowym, a także w wielu wersjach komercyjnych i korporacyjnych.

10. Weka

Weka to oprogramowanie do uczenia maszynowego typu open source w języku Java, które zapewnia zbiór algorytmów do zadań eksploracji danych, w tym klasyfikacji, grupowania, regresji i wyboru funkcji. Zawiera również narzędzia do wstępnego przetwarzania danych, wizualizacji i oceny modeli. Weka ma graficzny interfejs użytkownika (GUI) i może być również używana jako narzędzie wiersza poleceń. Jest szeroko stosowany zarówno w środowisku akademickim, jak i przemysłowym i ma dużą społeczność użytkowników. Weka jest objęta licencją GNU General Public License (GPL) i jest dostępna do bezpłatnego pobrania.

Wniosek

Uczenie maszynowe to szybko rozwijająca się dziedzina, a dostępnych jest wiele narzędzi i platform, które pomagają programistom i badaczom w tworzeniu i szkoleniu modeli uczenia maszynowego. W tym artykule omówiliśmy 10 najlepszych narzędzi i platform uczenia maszynowego, w tym TensorFlow, Keras, PyTorch, Scikit-learn, Caffe, Theano, Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), Apache MXNet, H2O.ai i Weka.

Każde z tych narzędzi ma swoje mocne i słabe strony, a wybór którego należy użyć będzie zależał od konkretnych wymagań projektu. TensorFlow i PyTorch to popularne rozwiązania do głębokiego uczenia się, podczas gdy Scikit-learn to dobra opcja dla tradycyjnych zadań uczenia maszynowego. Keras to doskonały wybór dla początkujących, którzy chcą szybko rozpocząć naukę głęboką, a Weka to potężne narzędzie do wstępnego przetwarzania i wizualizacji danych.

Ogólnie rzecz biorąc, najlepsze narzędzie lub platforma uczenia maszynowego dla konkretnego projektu będzie zależeć od takich czynników, jak złożoność modelu, ilość dostępnych danych i wiedza zespołu. Biorąc pod uwagę te czynniki i dokładnie oceniając dostępne opcje, programiści i badacze mogą wybrać odpowiednie narzędzie lub platformę do uczenia maszynowego, które spełnią ich potrzeby i osiągną swoje cele.

Ciekawe lektury:

Najlepsze narzędzia do dokumentacji oprogramowania w 2023 r

Jak stworzyć piękną stronę internetową za pomocą motywu BuddyX?

Zrozumienie przyjaznego oszustwa w handlu elektronicznym i zapobieganie mu