11 eines de programari d'aprenentatge automàtic més populars el 2021

11 most popular machine learning software tools 2021

Llista i comparació de les eines d’aprenentatge automàtic gratuïtes millor pagades i de codi obert:

Què és l'aprenentatge automàtic?

Amb l’ajut de sistemes d’aprenentatge automàtic, podem examinar dades, aprendre’n i prendre decisions. L’aprenentatge automàtic implica algoritmes i la biblioteca d’aprenentatge automàtic és un conjunt d’algoritmes.

On fem servir l’aprenentatge automàtic en el nostre dia a dia? Explorem alguns exemples per veure la resposta a aquesta pregunta.

Què aprendreu:

• Exemples reals d'aprenentatge automàtic
• Com ens ajuda l'aprenentatge automàtic?
• Tipus d’aprenentatge automàtic
  • # 1) Aprenentatge automàtic supervisat
  • # 2) Aprenentatge automàtic sense supervisió
  • # 3) Aprenentatge automàtic de reforç
• 10+ eines de programari d'aprenentatge automàtic més populars
  • Gràfic comparatiu
  • # 1) Scikit-aprendre
  • # 2) PyTorch
  • # 3) TensorFlow
  • # 4) Conjunt
  • # 5) KNIME
  • # 6) Colab
  • # 7) Apache Mahout
  • # 8) Accord.Net
  • # 9) Shogun
  • # 10) Keras.io
  • # 11) Miner ràpid
• Conclusió
  • Lectura recomanada

Exemples reals d'aprenentatge automàtic

A continuació es detallen alguns exemples reals de ML:

Exemple 1:

Si heu utilitzat Netflix, heu de saber que us recomana algunes pel·lícules o programes per veure en funció del que hàgiu vist anteriorment. L’aprenentatge automàtic s’utilitza per a aquesta recomanació i per seleccionar les dades que coincideixen amb la vostra elecció. Utilitza les dades anteriors.

Exemple 2:

El segon exemple seria Facebook.

Quan pengeu una foto a Facebook, pot reconèixer una persona en aquesta foto i us pot suggerir, amics comuns. ML s’utilitza per a aquestes prediccions. Utilitza dades com la vostra llista d’amics, fotos disponibles, etc. i fa prediccions en funció d’això.

Exemple 3:

El tercer exemple és el programari, que mostra com es veurà quan es faci gran. Aquest processament d’imatges també utilitza l’aprenentatge automàtic.

Aquests són alguns exemples que ens ajuden a entendre com s’utilitza l’aprenentatge automàtic. ML és similar a la IA fins a cert punt, però hi ha una diferència entre ambdues. Està relacionat amb la mineria de dades.

Com ens ajuda l'aprenentatge automàtic?

Ajuda mitjançant un processament potent.

Amb l’ajut de l’aprenentatge automàtic, els sistemes prenen decisions millors, a gran velocitat i la majoria de les vegades són exactes. L’ús d’aquesta tècnica és econòmic i permet analitzar conjunts de dades grans i complexos.

Tipus d’aprenentatge automàtic

A continuació es detallen els diferents tipus:

• Supervisat
• Sense supervisió
• Reforç

Vegem cada tipus en detall juntament amb un exemple.

# 1) Aprenentatge automàtic supervisat

Les dades anteriors s’utilitzen per fer prediccions en l’aprenentatge automàtic supervisat.

Exemple de l'aprenentatge automàtic supervisat és el filtratge de correu brossa contra correu brossa Tots fem servir Gmail, Yahoo o Outlook. Els algoritmes d’aprenentatge automàtic s’utilitzen per decidir quin correu electrònic és correu brossa i quin no.

Basat en les dades anteriors, com ara els correus electrònics rebuts, les dades que fem servir, etc., el sistema fa prediccions sobre un correu electrònic sobre si es tracta d’un correu brossa o no. És possible que aquestes prediccions no siguin perfectes, però són exactes la majoria de les vegades.

La classificació i la regressió són els algorismes de ML que pertanyen a ML supervisat.

# 2) Aprenentatge automàtic sense supervisió

L’aprenentatge automàtic sense supervisió troba patrons ocults.

Abans vam veure l'exemple de Facebook ( Exemple 2 ). Aquest és un exemple d’aprenentatge automàtic sense supervisió. Els algoritmes de clusterització i associació entren en aquest tipus d’aprenentatge automàtic.

# 3) Aprenentatge automàtic de reforç

L’aprenentatge automàtic de reforç s’utilitza per millorar o augmentar l’eficiència.

Explorem alguns exemples dels algorismes esmentats anteriorment.

• Classificació: Filtratge de correu brossa.
• Regressió: Aquests algorismes també aprenen de les dades anteriors, com ara algoritmes de classificació, però ens dóna el valor com a sortida. Exemple: Previsió del temps: quanta pluja hi haurà?
• Agrupació: Aquests algoritmes utilitzen dades i donen sortida en forma de clústers de dades. Exemple: Decidir els preus de la casa / terreny en una zona determinada (ubicació geogràfica).
• Associació: Quan compreu productes de llocs de compres, el sistema recomana un altre conjunt de productes. Per a aquesta recomanació s’utilitzen algoritmes d’associació

Es tracta d’aprenentatge automàtic. Ara fem una ullada al millor programari d’aprenentatge automàtic.

=> Contacti amb nosaltres per suggerir un llistat aquí.

10+ eines de programari d'aprenentatge automàtic més populars

Hi ha diversos programes d'aprenentatge automàtic disponibles al mercat. A continuació, es mostren els més populars entre ells.

Gràfic comparatiu

Comencem!!

millor netejador i reparació d’ordinadors gratuïts

# 1) Scikit-aprendre

Scikit-learn és per al desenvolupament d’aprenentatge automàtic en python. Proporciona una biblioteca per al llenguatge de programació Python.

Característiques:

• Ajuda en la mineria de dades i l’anàlisi de dades.
• Proporciona models i algoritmes de classificació, regressió, agrupació, reducció dimensional, selecció de models i preprocessament.

Pros:

• Es proporciona documentació fàcilment comprensible.
• Els paràmetres de qualsevol algorisme específic es poden canviar mentre es criden objectes.

Detalls del cost / pla de l'eina: Gratuït.

Pàgina web oficial: scikit-aprendre

# 2) PyTorch

PyTorch és una biblioteca d'aprenentatge automàtic Python basada en Torch. La torxa és un marc informàtic basat en Lua, llenguatge de seqüència de comandaments i biblioteca d'aprenentatge automàtic.

Característiques:

• Ajuda a construir xarxes neuronals mitjançant el mòdul Autograd.
• Proporciona una gran varietat d’algoritmes d’optimització per a la creació de xarxes neuronals.
• PyTorch es pot utilitzar en plataformes en núvol.
• Ofereix formació distribuïda, diverses eines i biblioteques.

Pros:

• Ajuda a crear gràfics computacionals.
• Facilitat d’ús gràcies a la interfície híbrida.

Detalls del cost / pla de l'eina: Gratuït

Pàgina web oficial: Pytorch

# 3) TensorFlow

TensorFlow proporciona una biblioteca JavaScript que ajuda a l’aprenentatge automàtic. Les API us ajudaran a construir i formar els models.

Característiques:

• Ajuda a formar i construir els vostres models.
• Podeu executar els vostres models existents amb l'ajut de TensorFlow.js, que és un convertidor de models.
• Ajuda a la xarxa neuronal.

Pros:

• Podeu utilitzar-lo de dues maneres, és a dir, mitjançant etiquetes de script o instal·lant-lo mitjançant NPM.
• Fins i tot pot ajudar a estimar la postura humana.

Contres:

el millor programari de conversió de vídeo per a Windows 10

• És difícil aprendre.

Detalls del cost / pla de l'eina: Gratuït

Pàgina web oficial: Tensorflow

# 4) Conjunt

Aquests algoritmes d'aprenentatge automàtic ajuden a l'explotació de dades.

Característiques:

• Preparació de dades
• Classificació
• Regressió
• Agrupació
• Visualització i
• L’associació regula la mineria.

Pros:

• Ofereix cursos en línia per a la formació.
• Algorismes fàcils d'entendre.
• També és bo per als estudiants.

Contres:

• No hi ha molta documentació i assistència en línia disponibles.

Detalls del cost / pla de l'eina: Gratuït

Pàgina web oficial: Waikato-weka

# 5) KNIME

KNIME és una eina d'anàlisi de dades, informes i plataforma d'integració. Mitjançant el concepte de canalització de dades, combina diferents components per a l’aprenentatge automàtic i l’explotació de dades.

Característiques:

• Pot integrar el codi de llenguatges de programació com C, C ++, R, Python, Java, JavaScript, etc.
• Es pot utilitzar per a intel·ligència empresarial, anàlisi de dades financeres i CRM.

Pros:

• Pot funcionar com una alternativa SAS.
• És fàcil de desplegar i instal·lar.
• Fàcil d'aprendre.

Contres:

• Difícil construir models complicats.
• Funcions limitades de visualització i exportació.

Detalls del cost / pla de l'eina: Gratuït

Pàgina web oficial: KNIME

# 6) Colab

Google Colab és un servei al núvol que admet Python. Us ajudarà a construir aplicacions d’aprenentatge automàtic mitjançant les biblioteques de PyTorch, Keras, TensorFlow i OpenCV

Característiques:

• Ajuda en l’educació de l’aprenentatge automàtic.
• Ajuda en la investigació de l’aprenentatge automàtic.

Pros:

• Podeu utilitzar-lo des del vostre google drive.

Detalls del cost / pla de l'eina: Gratuït

Pàgina web oficial: al

# 7) Apache Mahout

Apache Mahout ajuda matemàtics, estadístics i científics de dades a executar els seus algorismes.

Característiques:

• Proporciona algoritmes per a pre-processadors, regressió, agrupació, recomanadors i àlgebra lineal distribuïda.
• Les biblioteques Java s’inclouen per a operacions matemàtiques habituals.
• Segueix el marc d'algebra lineal distribuïda.

Pros:

• Funciona per a conjunts de dades grans.
• simple
• extensible

Contres:

• Necessita documentació més útil.
• Falten alguns algorismes.

Detalls del cost / pla de l'eina: Gratuït

Pàgina web oficial: Mahout - Apache

# 8) Accord.Net

Accord.Net proporciona biblioteques d'aprenentatge automàtic per al processament d'imatges i àudio.

Característiques:

Proporciona algoritmes per a:

• Àlgebra lineal numèrica.
• Optimització numèrica
• Estadístiques
• Xarxes de neurones artificials.
• Processament d'imatges, àudio i senyal.
• També proporciona suport per a les biblioteques de visualització i traçat de gràfics.

Pros:

• Les biblioteques estan disponibles des del codi font i també mitjançant l’instal·lador executable i el gestor de paquets NuGet.

Contres:

• Només és compatible. Idiomes compatibles amb la xarxa.

Detalls del cost / pla de l'eina: Gratuït

Pàgina web oficial: Accord.net

# 9) Shogun

Shogun proporciona diversos algoritmes i estructures de dades per a l’aprenentatge automàtic. Aquestes biblioteques d’aprenentatge automàtic s’utilitzen per a la investigació i l’educació.

Característiques:

• Proporciona màquines vectorials de suport per a la regressió i classificació.
• Ajuda a implementar models ocults de Markov.
• Ofereix suport per a molts idiomes, com ara Python, Octave, R, Ruby, Java, Scala i Lua.

Pros:

• Pot processar grans conjunts de dades.
• Fàcil d'usar.
• Proporciona un bon servei d’atenció al client.
• Ofereix bones funcions i funcions.

Detalls del cost / pla de l'eina: Gratuït

Pàgina web oficial: Shogun

# 10) Keras.io

Keras és una API per a xarxes neuronals. Ajuda a fer investigacions ràpides i està escrit en Python.

Característiques:

• Es pot utilitzar per fer prototips fàcils i ràpids.
• Admet xarxes de convolució.
• Ajuda a les xarxes recurrents.
• Admet una combinació de dues xarxes.
• Es pot executar amb la CPU i la GPU.

Pros:

• Fàcil d’utilitzar
• modular
• extensible

Contres:

• Per utilitzar Keras, heu de necessitar TensorFlow, Theano o CNTK.

Detalls del cost / pla de l'eina: Gratuït

Pàgina web oficial: Difícil

# 11) Miner ràpid

el millor programari de clonació de discs Windows 10

Rapid Miner proporciona una plataforma per a l’aprenentatge automàtic, l’aprenentatge profund, la preparació de dades, la mineria de text i l’anàlisi predictiva. Es pot utilitzar per a la investigació, l'educació i el desenvolupament d'aplicacions.

Característiques:

• Mitjançant GUI, ajuda a dissenyar i implementar fluxos de treball analítics.
• Ajuda a la preparació de dades.
• Visualització de resultats.
• Validació i optimització de models.

Pros:

• Extensible mitjançant connectors.
• Fàcil d'usar.
• No es requereixen habilitats de programació.

Contres:

• L’eina és costosa.

Detalls del cost / pla de l'eina :

Té quatre plans:

• Pla gratuït
• Petit: 2500 dòlars a l'any.
• Mitjà: 5.000 dòlars a l'any.
• Gran: 10000 dòlars a l'any.

Pàgina web oficial: Rapid Miner

Conclusió

En aquest article, hem explorat en detall l'aprenentatge automàtic i el programari d'aprenentatge automàtic més important.

La selecció de l'eina depèn del vostre requisit per a l'algorisme, del vostre nivell d'experiència i del preu de l'eina. La biblioteca d'aprenentatge automàtic hauria de ser fàcil d'utilitzar.

La majoria d’aquestes biblioteques són gratuïtes, excepte Rapid Miner. TensorFlow és més popular en l’aprenentatge automàtic, però té una corba d’aprenentatge. Scikit-learn i PyTorch també són eines populars per a l’aprenentatge automàtic i tots dos admeten el llenguatge de programació Python. Keras.io i TensorFlow són bons per a xarxes neuronals.

Espero que hagueu obtingut un coneixement immens sobre les eines d’aprenentatge automàtic d’aquest article informatiu.

Lectura recomanada

• Les millors eines de prova de programari 2021 (Eines d'automatització de proves de control de qualitat)
• Mineria de dades contra aprenentatge automàtic contra intel·ligència artificial contra aprenentatge profund
• Les 11 eines de programari de ciberseguretat més potents del 2021
• 11 millors eines ITSM (programari de gestió de serveis informàtics) el 2021
• 11 millors programes de formació en línia per a formació sense problemes el 2021
• Top 10 de les eines de proves de regressió més populars el 2021
• Com instal·lar i utilitzar la màquina virtual VMWare en proves de programari
• 10 millors programes d’intel·ligència artificial (ressenyes de programari AI el 2021)