10 лучших инструментов и фреймворков машинного обучения 2023 года

Машинное обучение — важный аспект современных вычислений, и оно изменило то, как мы взаимодействуем с технологиями. Инструменты и платформы машинного обучения позволили разработчикам и специалистам по обработке и анализу данных создавать интеллектуальные приложения, способные обучаться и адаптироваться к новым ситуациям. В этой статье мы рассмотрим некоторые из лучших инструментов и сред машинного обучения, которые можно использовать для различных приложений.

Существуют некоторые инструменты и фреймворки машинного обучения

1. Тензорный поток

TensorFlow — это бесплатная программная библиотека с открытым исходным кодом для потоков данных и дифференцированного программирования для различных задач. Это символьная математическая библиотека, которая также используется для приложений машинного обучения, таких как нейронные сети. TensorFlow был разработан командой Google Brain и широко используется в исследованиях и промышленности для различных задач машинного обучения, включая обработку естественного языка, распознавание изображений и распознавание речи. Он поддерживает несколько языков программирования, включая Python, C++ и Java. TensorFlow также включает в себя широкий спектр инструментов для визуализации данных, оптимизации моделей и развертывания.

2. Керас

Keras — это библиотека нейронных сетей с открытым исходным кодом, написанная на Python. Он может работать поверх TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, Theano или PlaidML. Keras предоставляет удобный API, который позволяет пользователям легко создавать, обучать и оценивать модели глубокого обучения. Он широко используется в промышленности и научных кругах для решения различных задач машинного обучения, включая компьютерное зрение, обработку естественного языка и распознавание речи. Keras известен своей простотой и легкостью использования, что делает его популярным выбором как для новичков, так и для экспертов.

3. ПиТорч

PyTorch — это платформа машинного обучения с открытым исходным кодом, разработанная исследовательской группой Facebook в области искусственного интеллекта. Он широко используется для построения моделей глубокого обучения для различных приложений, включая компьютерное зрение, обработку естественного языка и распознавание речи. PyTorch предоставляет динамический вычислительный граф, который позволяет пользователям определять, изменять и отлаживать свои модели на лету. Он также предлагает несколько инструментов для распределенного обучения, включая DataParallel и DistributedDataParallel. Кроме того, у PyTorch есть сильное сообщество разработчиков и пользователей, которые способствуют его росту и развитию.

4. Научное обучение

Scikit-learn — это бесплатная библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом для языка программирования Python. Он предоставляет простые и эффективные инструменты для интеллектуального анализа данных и анализа данных, что делает его доступным как для новичков, так и для экспертов в области машинного обучения. Scikit-learn включает широкий спектр алгоритмов классификации, регрессии и кластеризации, а также инструменты для выбора модели, предварительной обработки данных и уменьшения размерности. Библиотека построена на основе NumPy и SciPy, двух популярных научных вычислительных библиотек для Python, и широко используется как в научных кругах, так и в промышленности.

5. Кафе

Caffe — это среда глубокого обучения, разработанная Berkeley Vision and Learning Center (BVLC). Это платформа с открытым исходным кодом, которая используется для различных приложений, таких как распознавание изображений и речи, и особенно популярна в задачах компьютерного зрения. Caffe написан на C++, но также имеет интерфейс Python. Он известен своими эффективными вычислениями, модульностью и масштабируемостью. Caffe имеет большое сообщество разработчиков и пользователей, и для использования доступно множество предварительно обученных моделей. Caffe был первоначально выпущен в апреле 2014 года и с тех пор используется во многих исследовательских и коммерческих приложениях.

6. Теано

Theano — это библиотека Python, которая позволяет разработчикам эффективно определять, оптимизировать и оценивать математические выражения, включающие многомерные массивы. Он построен на основе NumPy и был разработан в первую очередь Монреальским институтом алгоритмов обучения (MILA) при Университете Монреаля. Theano предоставляет простой в использовании интерфейс для определения и вычисления математических выражений, которые можно оптимизировать и запускать на различных аппаратных средствах, включая процессоры и графические процессоры. Он широко используется в исследованиях и промышленности для глубокого обучения и других приложений машинного обучения. Theano больше не поддерживается активно, и пользователям рекомендуется перейти на другие фреймворки, такие как TensorFlow или PyTorch.

7. Когнитивный инструментарий Майкрософт (CNTK)

Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) — это набор инструментов с открытым исходным кодом для глубокого обучения, разработанный Microsoft Research. Он предназначен для поддержки распределенного обучения с параллелизмом и масштабируемостью. CNTK можно использовать с несколькими языками программирования, включая Python, C# и C++. Он предоставляет мощный набор алгоритмов для обучения и оценки глубоких нейронных сетей и может эффективно обрабатывать большие наборы данных. CNTK использовался для создания различных приложений ИИ, включая распознавание изображений, распознавание речи и обработку естественного языка.

8. Апач MXNet

Apache MXNet — это среда глубокого обучения с открытым исходным кодом, предназначенная для эффективной и гибкой реализации моделей нейронных сетей. Он был разработан Apache Software Foundation и используется многими компаниями и организациями для широкого спектра приложений, таких как обработка естественного языка, компьютерное зрение и распознавание речи. MXNet поддерживает несколько языков программирования, включая Python, C++ и R, и может работать на различном оборудовании, таком как процессоры, графические процессоры и кластеры. Его ключевые функции включают автоматическое дифференцирование, динамические вычислительные графики и распределенное обучение.

9. H2O.ай

H2O.ai — это платформа с открытым исходным кодом для машинного обучения и искусственного интеллекта, которая предлагает множество инструментов и сред для специалистов по данным и разработчиков. Платформа предназначена для того, чтобы пользователи могли легко создавать, развертывать и управлять моделями и приложениями машинного обучения, уделяя особое внимание масштабируемости, производительности и простоте использования.

H2O.ai предоставляет ряд мощных алгоритмов машинного обучения, включая глубокое обучение, повышение градиента, обобщенное линейное моделирование и другие. Платформа также предлагает инструменты для визуализации данных, подготовки данных, обучения и настройки моделей, а также развертывания.

Одной из ключевых особенностей H2O.ai является возможность масштабирования до больших наборов данных и кластеров, что делает его пригодным для использования в производственных средах. Платформа также интегрируется с широким спектром языков программирования и источников данных, включая Python, R, Hadoop и Spark.

H2O.ai используется рядом крупных организаций, в том числе PayPal, Booking.com и Progressive Insurance. Платформа доступна для бесплатной загрузки с открытым исходным кодом, а также в виде ряда коммерческих и корпоративных версий.

10. Века

Weka — это программное обеспечение для машинного обучения с открытым исходным кодом на Java, которое предоставляет набор алгоритмов для задач интеллектуального анализа данных, включая классификацию, кластеризацию, регрессию и выбор признаков. Он также включает инструменты для предварительной обработки данных, визуализации и оценки моделей. Weka имеет графический пользовательский интерфейс (GUI) и может использоваться как инструмент командной строки. Он широко используется как в научных кругах, так и в промышленности и имеет большое сообщество пользователей. Weka распространяется под лицензией GNU General Public License (GPL) и доступна для бесплатной загрузки.

Заключение

Машинное обучение — это быстро развивающаяся область, и существует множество инструментов и сред, которые помогают разработчикам и исследователям создавать и обучать модели машинного обучения. В этой статье мы обсудили 10 лучших инструментов и сред машинного обучения, включая TensorFlow, Keras, PyTorch, Scikit-learn, Caffe, Theano, Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), Apache MXNet, H2O.ai и Weka.

Каждый из этих инструментов имеет свои сильные и слабые стороны, и выбор того, какой из них использовать, будет зависеть от конкретных требований проекта. TensorFlow и PyTorch — популярный выбор для глубокого обучения, а Scikit-learn — хороший вариант для традиционных задач машинного обучения. Keras — отличный выбор для новичков, которые хотят быстро приступить к глубокому обучению, а Weka — мощный инструмент для предварительной обработки и визуализации данных.

В целом, лучший инструмент или структура машинного обучения для конкретного проекта будет зависеть от таких факторов, как сложность модели, объем доступных данных и опыт команды. Принимая во внимание эти факторы и тщательно оценивая доступные варианты, разработчики и исследователи могут выбрать правильный инструмент или инфраструктуру машинного обучения для удовлетворения своих потребностей и достижения своих целей.

Интересное чтение:

Лучшие инструменты документирования программного обеспечения 2023 года

Как создать красивый сайт с помощью темы BuddyX?

Понимание и предотвращение дружественного мошенничества в электронной коммерции