Top 10 des outils d'apprentissage automatique que vous devez connaître

Cet article vous fournira une liste des meilleurs outils d'apprentissage automatique disponibles dans l'industrie et vous aidera à choisir le bon pour vous-même.

L'ère de est là et fait beaucoup de progrès dans le domaine technologique et selon un rapport Gartner, l'apprentissage automatique et l'IA vont créer 2,3 millions Emplois d'ici 2020 et cette croissance massive a conduit à l'évolution de divers outils d'apprentissage automatique dont nous parlerons dans cet article.

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique?

L'apprentissage automatique est un type de qui permet aux applications logicielles d'apprendre à partir des données et de devenir plus précises dans la prévision des résultats sans intervention humaine.





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L'apprentissage automatique est un concept qui permet à la machine d'apprendre à partir d'exemples et d'expériences, et cela aussi sans être explicitement programmé. Pour y parvenir, nous disposons aujourd'hui de nombreux outils d'apprentissage automatique. Jetons un coup d'œil à certains des plus importants et des plus populaires.



Principaux outils d'apprentissage automatique

  • Scikit-Learn

Il s'agit d'une bibliothèque d'apprentissage automatique de logiciels gratuits pour le langage de programmation Python. C'est un outil simple et efficace pour l'exploration de données et l'analyse de données. Construit sur , SciPy et .

Il fournit une gamme d'algorithmes d'apprentissage supervisé et non supervisé en Python comme la classification, la régression, le clustering, la réduction dimensionnelle.

  • KNIME

KNIME (Konstanz Information Miner), est une plate-forme gratuite et open-source d'analyse de données, de reporting et d'intégration conçue pour des analyses puissantes sur un Basé sur l'interface graphique workflow. Cela signifie que vous n'avez pas besoin de savoir coder pour pouvoir utiliser KNIME et en tirer des informations.



Vous pouvez travailler à partir de Collecte de données et création de modèles pour le déploiement et la production . Il regroupe toutes les fonctions de l'ensemble du processus en un seul flux de travail.

  • TensorFlow

Créé par l'équipe Google Brain, TensorFlow est une bibliothèque open source pour le calcul numérique et l'apprentissage automatique à grande échelle. En ce qui concerne la confrontation des cadres d'intelligence artificielle, vous constaterez que TensorFlow émerge comme un gagnant clair la plupart du temps.

TensorFlow fournit une syntaxe accessible et lisible qui est essentielle pour rendre ces ressources de programmation plus faciles à utiliser et niveau faible la bibliothèque offre plus de flexibilité et avec la nouvelle version 2.0, elle sera juste au top pour tout apprentissage automatique ou L'apprentissage en profondeur objectif. C'est l'un des meilleurs outils d'apprentissage automatique disponibles.

  • WEKA

WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis) est un Open source Logiciel Java qui dispose d'une collection d'algorithmes d'apprentissage automatique pour les tâches d'exploration de données et d'exploration de données. C'est l'un des outils d'apprentissage automatique les plus puissants pour comprendre et visualiser les algorithmes d'apprentissage automatique sur votre machine locale.

Il a à la fois un Graphique Interface et Ligne de commande Interface. Le seul inconvénient à ceci est qu'il y a pas beaucoup de documentation et une assistance en ligne sont disponibles.

  • Torche / Pytorche

est un bibliothèque basée sur python conçu pour offrir une flexibilité en tant que plate-forme de développement d'apprentissage en profondeur. Le flux de travail de PyTorch est aussi proche que possible de la bibliothèque de calcul scientifique de python - NumPy. Il est activement utilisé par Facebook pour tous ses travaux de Machine Learning ou Deep Learning.

différence entre c c # et c ++

Graphiques de calcul dynamique sont un point culminant majeur de Pytorch. Le soutien pour MIRACLES garantit que le code peut s'exécuter sur le GPU, réduisant ainsi le temps nécessaire pour exécuter le code et augmentant les performances globales du système.

  • RapidMiner

RapidMiner est une plateforme de science des données pour les équipes qui unit préparation des données, apprentissage automatique et déploiement de modèles prédictifs . Il dispose d'une interface utilisateur graphique puissante et robuste qui permet aux utilisateurs de créer, de fournir et de maintenir des analyses prédictives.

Avec RapidMiner, des données épurées, désorganisées et apparemment inutiles deviennent très précieux car il simplifie l'accès aux données et vous permet de les structurer de manière à ce qu'il soit facile à comprendre pour vous et votre équipe.

  • Google Cloud AutoML

Google Cloud AutoML met à votre disposition la puissance de l'apprentissage automatique, même si vous avez une connaissance limitée de l'apprentissage automatique. Google service d'étiquetage humain peut faire travailler une équipe de personnes pour annoter ou nettoyer vos étiquettes pour vous assurer que vos modèles sont formés sur des données de haute qualité. À quel point cela est cool!

Ils ont divers produits à des fins différentes, ce qui en fait un très bon outil d'apprentissage automatique. Certains d'entre eux sont:

  • Vision AutoML : Images
  • Intelligence vidéo AutoML : Vidéo
  • Langage naturel AutoML : Structure et signification du texte
  • Traduction AutoML : Détecter et traduire dynamiquement entre les langues
  • Tables AutoML : Construit un modèle sur des données structurées
  • Azure Machine Learning Studio

Microsoft Azure Machine Learning Studio est un collaboratif, Glisser déposer Machine Learning Tool que vous pouvez utiliser pour créer, tester et déployer des solutions d'analyse prédictive sur vos données.

Vous glissez-déposez des ensembles de données et des modules d'analyse sur un canevas interactif, en les reliant pour former un expérience , que vous exécutez dans Machine Learning Studio. Il y a aucune programmation requise , il suffit de connecter visuellement des ensembles de données et des modules pour construire votre modèle d'analyse prédictive.

  • Accord.NET

Accord.NET est un framework d'apprentissage automatique .NET combiné avec Bibliothèques de traitement audio et d'image complètement écrit en C #. Le slogan étant ' Apprentissage automatique réalisé en une minute '.

Il s'agit d'un cadre complet pour la création d'applications de vision par ordinateur, d'audition par ordinateur, de traitement du signal et de statistiques de niveau production. Les bibliothèques sont mises à disposition à partir du code source et également via un programme d'installation exécutable et NuGet directeur chargé d'emballage. Le seul inconvénient est qu'il ne prend en charge que les langues prises en charge par Net.

  • COLAB

CoLab (Colaboratory) est un logiciel gratuit Cahier Jupyter environnement qui ne nécessite aucune configuration et s'exécute entièrement dans le cloud. Il s'agit d'un projet de recherche Google créé pour aider à diffuser l'enseignement et la recherche sur l'apprentissage automatique.

C'est de loin l'un des meilleurs outils d'apprentissage automatique, en particulier pour les scientifiques des données, car vous n'avez pas besoin d'installer manuellement tous les packages et bibliothèques, importez-les directement en les appelant. Vous pouvez enregistrer directement votre projet sur Google Drive, GitHub ou n'importe quel emplacement et dans divers formats également.

Et avec cela, nous arrivons à la fin de cet article. J'espère que vous avez suffisamment d'options pour commencer à créer votre programme d'apprentissage automatique et y travailler. Edureka vous permet de maîtriser des techniques telles que l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé et le traitement du langage naturel. Il comprend une formation sur les dernières avancées et approches techniques en intelligence artificielle et apprentissage automatique telles que l'apprentissage en profondeur, les modèles graphiques et l'apprentissage par renforcement.