برترین ابزارهای یادگیری ماشین + ویژگی ها و کاربردهای آن ها

چکیده مقاله :
هر سالی که می گذرد مجموعه جدیدی از کلمات و عبارات رایج را برای دنیای دیجیتال به ارمغان می آورد. هجوم اصطلاحات جدید به این معنی است که همه مدرس های فناوری مشتاق موظف به ادامه دادن هستند، به خصوص اگر بخواهند شهرت خود را به عنوان فعلی حفظ کنند. یکی از آخرین عبارات که بیشتر دیده می شود، «یادگیری ماشین» است. اگر قبلاً آن را نشنیده اید، استرس نداشته باشید. این فرصت شما برای آشنایی است. در این مقاله سعی داریم 10 تا از محبوب ترین ابزارهای یادگیری ماشین را معرفی نماییم. با ما همراه باشید.

1- یادگیری ماشینی چیست؟

به بیان ساده، یادگیری ماشین نوعی هوش مصنوعی است که تجزیه و تحلیل داده ها را به صورت خودکار انجام می دهد و به رایانه ها اجازه می دهد تا از طریق تجربه یاد بگیرند تا بدون برنامه نویسی صریح کارها را انجام دهند. بر کسی پوشیده نیست که مهارت های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به طور فزاینده ای مورد تقاضا هستند. در بازاری که به سرعت در حال رشد است، ابزارهای یادگیری ماشینی فراوانی در دسترس هستند. اگر روشی را انتخاب کنید که برای شما مناسب است، یادگیری ماشینی می‌تواند فرآیندهای مختلف را سریع‌تر و کارآمدتر کند. انتخاب درست برای شما و سازمانتان می تواند مشکل باشد، اما ما شما را با چند مورد از محبوب ترین ها آشنا می کنیم تا به شما در شروع کار کمک کنیم.

• هوش مصنوعی چیست؟

• یادگیری ماشین چیست؟

10 ابزار برتر یادگیری ماشین

• Microsoft Azure Machine Learning
• IBM Watson
• Google TensorFlow
• Amazon Machine Learning
• OpenNN
• PyTorch
• Vertex AI
• BigML
• Apache Mahout
• Weka

در ادامه به توضیح بیشتر درباره هریک از این 10 ابزار یادگیری ماشینی می پردازیم.

1. Microsoft Azure Machine Learning

Azure Machine Learning یک پلتفرم ابری است که به توسعه دهندگان اجازه می دهد مدل های هوش مصنوعی بسازند، آموزش دهند و به کار گیرند. مایکروسافت دائماً در حال به‌روزرسانی و بهبود ابزارهای یادگیری ماشینی خود است و اخیراً تغییراتی را در یادگیری ماشینی Azure اعلام کرده است و از میز کار یادگیری ماشین Azure کناره گیری کرده است.

• سئو با هوش مصنوعی

2. IBM Watson

Watson Machine Learning یک سرویس ابری IBM است که از داده ها برای تولید مدل های یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق استفاده می کند. این ابزار یادگیری ماشینی به کاربران این امکان را می دهد که آموزش و امتیازدهی، دو عملیات اساسی یادگیری ماشین را انجام دهند. به خاطر داشته باشید، IBM Watson برای ساخت برنامه‌های یادگیری ماشین از طریق اتصالات API مناسب‌تر است.

• یادگیری عمیق چیست؟

3. Google TensorFlow

TensorFlow که برای تحقیق و تولید در گوگل استفاده می شود، یک کتابخانه نرم افزاری منبع باز برای برنامه نویسی جریان داده است. نکته اصلی، TensorFlow یک چارچوب یادگیری ماشینی است. این ابزار یادگیری ماشینی در بازار نسبتاً جدید است و به سرعت در حال پیشرفت است. تجسم آسان شبکه های عصبی توسط TensorFlow احتمالا جذاب ترین ویژگی برای توسعه دهندگان است.

• نکات کلیدی در مورد استفاده از هوش مصنوعی برای اینفلوئنسر

4. Amazon Machine Learning

جای تعجب نیست که آمازون تعداد قابل توجهی از ابزارهای یادگیری ماشین را ارائه می دهد. طبق وب سایت AWS، یادگیری ماشینی آمازون یک سرویس مدیریت شده برای ساخت مدل های یادگیری ماشینی و تولید پیش بینی است. یادگیری ماشین آمازون شامل یک ابزار تبدیل خودکار داده است که ابزار یادگیری ماشین را حتی بیشتر برای کاربر ساده می کند. علاوه بر این، آمازون ابزارهای یادگیری ماشین دیگری مانند Amazon SageMaker را نیز ارائه می دهد که یک پلت فرم کاملاً مدیریت شده است که استفاده از مدل های یادگیری ماشین را برای توسعه دهندگان و دانشمندان داده آسان می کند.

5. OpenNN

OpenNN یک کتابخانه نرم افزاری منبع باز برای توسعه شبکه های عصبی است. این یک پیاده سازی با کارایی بالا از انواع مختلف شبکه های عصبی را ارائه می دهد. همچنین یک رابط کاربری آسان با طیف گسترده ای از گزینه های سفارشی سازی ارائه می دهد که آن را برای کاربران مبتدی و پیشرفته مناسب می کند. علاوه بر این، از چندین سیستم عامل و زبان های برنامه نویسی پشتیبانی می کند و سرعت محاسباتی آن برای هر دو معماری CPU و GPU بهینه شده است. ویژگی های آن عبارتند از:

• کتابخانه نرم افزار شبکه عصبی منبع باز
• پشتیبانی از انواع مختلف شبکه های عصبی
• رابط کاربر پسند با گزینه های سفارشی سازی

• زبان برنامه نویسی چیست؟

• نرم افزار سیستم چیست؟

6. PyTorch

PyTorch یک کتابخانه یادگیری ماشین منبع باز است که به طور گسترده برای وظایف یادگیری عمیق استفاده می شود. این توسط گروه تحقیقاتی هوش مصنوعی فیس بوک توسعه یافته و بر اساس کتابخانه Torch است. سیستم نمودار محاسباتی پویا، انعطاف‌پذیری و رابط کاربری آسان PyTorch، آن را به یک انتخاب محبوب در میان محققان و پزشکان تبدیل کرده است. ویژگی های آن عبارتند از:

• سیستم نمودار محاسباتی پویا
• پشتیبانی از محاسبات تانسور با GPU
• رابط کاربری آسان و مستندات گسترده

• واژه ها و اصطلاحات هوش مصنوعی برای بازاریابان (90+ لغت)

7. Vertex AI

Vertex AI یک پلت فرم یادگیری ماشین مبتنی بر ابر است که توسط گوگل توسعه یافته است. این به توسعه دهندگان و دانشمندان داده اجازه می دهد تا مدل های یادگیری ماشینی در مقیاس بزرگ بسازند، استقرار و مدیریت کنند. Vertex AI از چارچوب‌ها و ابزارهای مختلف یادگیری ماشینی از جمله TensorFlow، PyTorch و scikit-learn پشتیبانی می‌کند. ویژگی‌ها و ابزارهای آن برای ساده‌سازی گردش کار یادگیری ماشین و کمک به کاربران برای دستیابی به نتایج سریع‌تر و دقیق‌تر طراحی شده‌اند. ویژگی های آن عبارتند از:

• ابزارهای AutoML برای انتخاب خودکار مدل و تنظیم هایپرپارامتر
• ادغام با سایر سرویس های Google Cloud برای مدیریت و استقرار یکپارچه داده ها
• ابزارهای نظارت و توضیح مدل برای کمک به اطمینان از انصاف و قابلیت اطمینان مدل

8. BigML

BigML یک پلتفرم یادگیری ماشین مبتنی بر ابر است که به کاربران اجازه می‌دهد مدل‌های پیش‌بینی‌کننده را به سرعت و به آسانی بسازند. BigML با یک رابط کاربر پسند و ابزارهای اتوماسیون قدرتمند، سازمان ها را قادر می سازد تا بینش هایی را از داده های خود بدست آورند و تصمیمات بهتری بگیرند. برخی از ویژگی های کلیدی آن عبارتند از:

• یادگیری ماشین خودکار: قابلیت AutoML BigML به طور خودکار بهترین الگوریتم و فراپارامترها را برای یک کار مشخص انتخاب می کند و زمان و تخصص مورد نیاز برای ساخت مدل های دقیق را کاهش می دهد.
• قابلیت توضیح مدل: پلتفرم BigML شفافیتی را در نحوه پیش‌بینی مدل‌ها فراهم می‌کند و کاربران را قادر می‌سازد تا نتایج را درک کرده و اعتبار سنجی کنند.
• یکپارچه‌سازی: BigML با طیف گسترده‌ای از منابع و ابزارهای داده ادغام می‌شود و یادگیری ماشین را در جریان‌های کاری موجود گنجانده است.

• بازاریابی هوش مصنوعی – راهنمای کامل

9. Apache Mahout

Apache Mahout یک کتابخانه یادگیری ماشینی منبع باز است که برای ارائه پیاده سازی های مقیاس پذیر و کارآمد از الگوریتم های یادگیری ماشینی طراحی شده است. این شامل طیف وسیعی از الگوریتم‌ها برای خوشه‌بندی، طبقه‌بندی، و فیلتر کردن مشارکتی و غیره است. برخی از ویژگی های کلیدی Apache Mahout عبارتند از:

• مقیاس پذیری: Mahout می تواند به طور موثر مجموعه داده های بزرگ را مدیریت کند و با کمک Apache Hadoop می تواند برای مدیریت داده های بزرگ مقیاس کند.
• انعطاف پذیری: از چندین زبان برنامه نویسی پشتیبانی می کند.
• توسعه پذیری: Mahout چارچوبی برای ساخت الگوریتم های سفارشی و ادغام با ابزارها و کتابخانه های دیگر ارائه می دهد.

10. Weka

Weka یک ابزار یادگیری ماشین منبع باز محبوب است که مجموعه ای از الگوریتم ها را برای پیش پردازش داده ها، طبقه بندی، رگرسیون، خوشه بندی و تجسم ارائه می دهد. این به طور گسترده در محیط های دانشگاهی و صنعتی استفاده می شود و از انواع فرمت های فایل پشتیبانی می کند. برخی از ویژگی های کلیدی Weka عبارتند از:

• رابط کاربر پسند: Weka یک رابط کاربری گرافیکی ارائه می دهد که به کاربران اجازه می دهد به راحتی داده ها را کاوش و تجزیه و تحلیل کنند.
• توسعه پذیری: Weka به کاربران این امکان را می دهد که الگوریتم ها و برنامه های افزودنی خود را توسعه داده و در ابزار ادغام کنند.
• مستندات و پشتیبانی جامع: Weka جامعه بزرگی از کاربران و توسعه دهندگان دارد و اسناد، آموزش ها و انجمن های گسترده ای را برای پشتیبانی ارائه می دهد.

نتیجه گیری
هنوز مطمئن نیستید که کدام یک از این ابزارهای یادگیری ماشین نیازهای شما را برآورده می کند؟ شاید آموزش یادگیری ماشینی با آموزش بهتر به شما قدرت تصمیم گیری آگاهانه تری بدهد. مقالات لنسرسرا را نیز از دست ندهید. سعی کردیم محبوب ترین ابزارهای یادگیری ماشین را به زبان ساده و با معرفی ویژگی ها و کاربردهای اصلی هرکدام توضیح بدهیم امیدواریم که مورد قبول واقع شده باشد.