7 Cel mai bun software de învățare automată din 2023 (Ultimate Guide)

Care sunt cel mai bun software de învățare automată?

Următoarea este o listă cu cel mai bun software de învățare automată pentru întreprinderi de toate dimensiunile.

1. Cnvrg.io.

Cel mai bun pentru modelele de învățare automată.

cnvrg vă oferă tot ceea ce aveți nevoie pentru Construiți, antrenați și implementați modele de învățare automată.

Un sistem de operare de învățare a mașinilor cu stivă completă face ușor să începeți cu învățarea automată.

Aveți opțiunea de a alege cea mai bună infrastructură în funcție de sarcina la care lucrați-fie că implementați modele în cloud sau local.

Puteți, de asemenea, să amestecați și să potriviți infrastructura dvs., ceea ce o face o alegere perfectă pentru întreprinderile de toate dimensiunile.

Puteți conecta, de asemenea, sistemele de stocare și procesare a datelor pentru o instruire mai rapidă și mai ușoară a modelelor dvs.

Dacă doriți să maximizați performanța volumului de muncă și să beneficiați la maxim de datele dvs., CNVRG este o alegere excelentă.

Caracteristici cheie:

• hibrid & amp; Soluțiile cu mai multe cloud înseamnă că puteți utiliza cele mai bune din ambele lumi
• se integrează cu o mulțime de alte software pentru o experiență și mai bună
• Unified cod pentru a facilita utilizarea și înțelegerea
• Combinați resursele de calculator pentru a profita la maxim de datele dvs.
• Automatizați, urmăriți și monitorizați învățarea mașinii pentru rezultate mai bune

prețuri:

Cu o ediție comunitară gratuită, planurile de prețuri sunt apoi după cum urmează:

• starter : 249 USD facturați lunar
• Advanced : 349 USD facturat lunar
• pro : luați legătura cu ei pentru un plan personalizat

2. Knime.

Cel mai bine pentru importul de date terțe părți.

knime are extensii profunde de învățare care îl fac perfect pentru ca întreprinderile să se scufunde în învățarea profundă.

are, de asemenea, o gamă largă de conectori, ceea ce face posibilă importul de date din diverse surse.

Acestea permit utilizatorilor să editeze, să antreneze, să execute și să implementeze modele în doar câteva clicuri.

Integrarea tensorflow deschide ușa către învățarea profundă, făcând posibilă utilizarea modelelor pre-instruite sau crearea propriei.

Documentația detaliată este o alegere perfectă pentru întreprinderile care doresc să înceapă cu mașina de învățare.

Caracteristici cheie:

• Utilizatorii pot construi rețele de învățare profundă pentru a se antrena pe seturi de date personalizate folosind nodurile stratului Keras.
• Modelele pre-instruite pot fi utilizate pentru a începe imediat.
• Controlul drepturilor de acces la fluxurile de lucru partajate este de asemenea posibilă, astfel încât diferiți utilizatori să poată avea niveluri de acces diferite.
• Automatizarea sarcinilor prin fluxuri de lucru face posibilă repetarea aceluiași loc de muncă de mai multe ori fără a o face manual.
• Creați și implementați analize ghidate pentru a vă asigura că utilizatorul obține la maxim datele sale.

prețuri:

va trebui să contactați echipa lor de vânzări pentru a obține o ofertă pentru compania dvs.

3. Keras.io.

Cel mai bun pentru simplitate și rapiditate în învățarea profundă.

keras este considerat un simplu, dar flexibil și instrument puternic pentru învățare profundă.

Dacă doriți să iterați la viteze rapide, s -ar putea să fie doar setul de instrumente potrivit pentru dvs.

Capacitatea de a rula noi experimente cât de repede le poți codifica o face perfectă pentru întreprinderile care nu doresc să piardă oricând.

construit pe deasupra TensorFlow 2, oferă algoritmi de învățare profundă a industriei care pot fi extinse la mai multe GPU sau procesoare.

Puteți implementa modele oriunde, datorită capacităților sale de implementare completă.

acestea îl fac perfect pentru întreprinderile care doresc să -și ruleze modelele direct în browser sau chiar pe Android, iOS și alte dispozitive.

Cu un ecosistem vast de organizații științifice folosind Keras, vă puteți asigura că sprijinul este acolo atunci când aveți nevoie.

Caracteristici cheie:

• Există foarte mult interes pentru Keras în industria și comunitatea de cercetare, ceea ce înseamnă că puteți găsi întotdeauna pe cineva care să vă ajute atunci când aveți nevoie.
• Keras oferă un suport excelent multi-GPU, astfel încât să vă puteți antrena modelele mai repede.
• Transformați modelele ML în produse cu ușurință folosind API -ul Keras pentru a le implementa într -o mare varietate de moduri.
• Keras oferă o flexibilitate la nivel scăzut pentru a implementa orice concept de cercetare, dar poate utiliza, de asemenea, vasta sa gamă de caracteristici pentru a crește numărul de experimente efectuate.

prețuri:

Keras este o bibliotecă Python de învățare automată open-source, care este liberă de utilizat.

4. Anaconda.

Cel mai bun pentru scalarea învățării mașinilor.

Oferind un avantaj competitiv cu învățarea automată, analitica predictivă și inginerie de date, Anaconda poate fi la scară pentru a răspunde nevoilor oricărei afaceri.

Anaconda oferă, de asemenea, o mare varietate de caracteristici pe care le poate folosi pentru a crește productivitatea și colaborarea.

Puteți lucra cu pachete și biblioteci open-source, ceea ce vă oferă libertatea de a utiliza cele mai bune instrumente pentru job.

[

Caracteristici cheie:

• Creșteți -vă știința datelor folosind o gamă largă de biblioteci și instrumente de învățare profundă.
• Utilizați rețele neuronale profunde pentru a depăși metodele tradiționale de învățare a mașinilor.
• concurează cu Amazon sau Google atunci când implementezi învățarea automată la scară.
• Obțineți analize predictive și inginerie de date pentru a obține un avantaj asupra concurenței dvs.
• Aveți gestionarea strategiei dvs. de date pentru dvs., asigurându -vă că puteți beneficia la maxim de proces.
• Stai în siguranță și în siguranță în timp ce respectă respectarea și reglementările.

prețuri:

contactați echipa de la Anaconda pentru o ofertă.

5. H2o.ai.

Cel mai bun pentru învățarea automată.

h2o Oferă o platformă cloud AI pe care întreprinderile le pot folosi pentru a beneficia la maxim de învățarea lor automată.

Cu o gamă largă de caracteristici, este perfect pentru întreprinderile care doresc să înceapă cu învățarea automată, fără să -și facă griji pentru infrastructură.

cu mai mult de 20.000 de organizații globale care utilizează H2O, puteți fi sigur că sunteți în companie bună.

are, de asemenea, o gamă largă de caracteristici pe care le poate folosi pentru a crește productivitatea și colaborarea.

Dacă doriți să mențineți nivelurile adecvate de transparență, viteză și precizie în echipa dvs., H2O este instrumentul perfect.

Caracteristici cheie:

• atenuați-vă riscurile folosind o platformă care a fost testată în luptă în lumea reală.
• Cercetează noi oportunități cu o platformă cu o gamă largă de caracteristici pentru știința datelor.
• Simplificarea monitorizării performanței, a învățării automate și multe altele cu o platformă construită pentru colaborare.
• Oferă utilizatorilor finali cu instrumente inovatoare de pregătire a datelor și modelare a datelor.
• Un Appstore AI oferă o serie de algoritmi populare de învățare automată. Acest lucru înseamnă că poți fi în funcțiune rapid cu instrumentele potrivite la dispoziție.

prețuri:

testează cloud H2O AI cu o încercare gratuită de 90 de zile.

6. Platforma Google Cloud AI.

Cel mai bine pentru utilizarea diverselor limbi open-source.

platforma AI Google Cloud < /a> oferă toate instrumentele de care aveți nevoie pentru a începe învățarea automată.

Indiferent dacă echipa dvs. implică oameni de știință de date, dezvoltatori, ingineri sau utilizatori de afaceri, Google are o soluție pentru a se potrivi nevoilor dvs.

Puteți utiliza o mare varietate de limbi și instrumente open-source pe platformă, astfel încât nu sunteți limitat în ceea ce puteți face.

luarea ideilor dvs. de la prototip la producție este ușoară cu platforma Google Cloud AI, astfel încât să puteți beneficia la maxim de învățarea automată.

De asemenea, când vine vorba de scalare, nimeni nu poate bate Google. Cu posibilitatea de a gestiona cantități mari de date, vă puteți asigura că învățarea dvs. automată va ține pasul cu nevoile dvs.

diverse opțiuni de personalizare facilitează configurarea platformei pentru a se potrivi cel mai bine nevoilor dvs.

Caracteristici cheie:

• Serviciul de predicție vă permite să implementați modele instruite în cloud pentru predicții de lot sau online.
• Instruiți rapid și implementați modele cu servicii gestionate și API.
• Scale pentru a gestiona cantități mari de date cu ușurință.
• Utilizați o mare varietate de limbi și instrumente open-source pe platformă.
• Trimiteți informațiile dvs. și permiteți platformei AI să aibă grijă de infrastructură pentru dvs.

prețuri:

Consultați Google Cloud Prețuri Listă Pentru mai multe informații.

7. Azure Machine Learning.

Cel mai bine pentru creșterea timpului de valoare.

* « 1 »> Azure Machine Learning se face pentru oamenii de știință de date care doresc să construiască, să testeze și să implementeze modele de învățare automată rapid și încrezător.

Timpul de valoare este esențial, iar Azure Machine Learning oferă asta cu o gamă largă de caracteristici care vă pot pune în funcțiune rapid.

Nu trebuie să fiți expert în învățarea automată pentru a începe – Azure Machine Learning are grijă de infrastructura pentru dvs.

Concentrându -se pe securitate și guvernare, Azure Machine Learning vă asigură că puteți avea încredere în platformă cu datele dvs.

cu capacitatea de a utiliza experiență de dezvoltare a studioului pentru a antrena modele care pot fi utilizate în cloud sau local, Azure Machine Learning este o alegere excelentă pentru cei care doresc să aibă cea mai mare flexibilitate.

Caracteristici cheie:

• Operaționalizați la scară prin implementarea în cloud sau pe loc.
• furnizați soluții fiabile cu securitate și guvernare încorporată.
• Utilizați interpretarea modelului pentru a diagnostica problemele și a îmbunătăți rezultatele.
• Cadrul de învățare automată acceptă o gamă largă de limbi.
• Gestionați proiectele de etichetare care ajută la pregătirea datelor.
• Automatizarea sarcinilor iterative folosind scripturile adecvate pentru a se concentra pe model.

prețuri:

puteți încerca Azure gratuit sau solicitați o ofertă pentru a începe.

Alte software de învățare automată care nu este menționat în acest articol includ Apache Spark, Hadoop, Project Jupyter, Apache Mahout, Matlab și Scikit-Learn.

Ce sunt software-ul de învățare automată?

Instrumentele software de învățare automată vă ajută să construiți și să implementați modele de învățare automată.

Aceste modele folosesc inteligența artificială (AI) pentru a prezice evenimente, tendințe și relații viitoare.

Modelele de învățare automată pot fi utilizate în diferite scopuri, cum ar fi îmbunătățirea experienței clienților, detectarea fraudei sau prezicerea prețurilor acțiunilor.

Cele mai bune instrumente software de învățare automată oferă o gamă largă de caracteristici și sunt ușor de utilizat. De asemenea, oferă un nivel bun de performanță și fiabilitate.

Considerații înainte de a alege un software de învățare automată

În timp ce tone de instrumente de învățare automată sunt disponibile pe piață, nu toate sunt create egale. Înainte de a selecta un instrument de învățare automată, este esențial să luăm în considerare următorii factori:

Nivelul de expertiză care este necesar pentru a utiliza instrumentul

ușurința de utilizare a instrumentului poate varia în funcție de cât de ușor sunt de utilizat.

Unele instrumente au o curbă de învățare abruptă și pot fi dificile de învățat.

Alții sunt mai ușor de utilizat și mai ușor de înțeles.

În timp ce începătorii pot utiliza unele instrumente, majoritatea instrumentelor de învățare automată au nevoie de o anumită expertiză de utilizat.

Dacă sunteți începători, este esențial să alegeți un instrument cu sprijin bun și tutoriale pentru a obține ajutor atunci când este nevoie.

Dacă sunteți un expert, căutați un instrument care să ofere o gamă largă de caracteristici și vă permite să creați modele complexe.

Tipurile de modele pe care le puteți crea cu instrumentul

nu toate instrumentele de învățare automată vă permit să creați tot felul de modele de învățare automată.

Unele instrumente se concentrează pe crearea de modele specifice, cum ar fi modele de învățare profundă sau modele de regresie.

Platforma potrivită de învățare a mașinilor pentru dvs. depinde de tipul de modele pe care doriți să le creați.

Performanța și fiabilitatea instrumentului

Instrumentele de învățare automată pot varia în funcție de performanța și fiabilitatea lor.

Unele instrumente sunt mai rapide și mai fiabile decât altele.

Este esențial să alegeți un instrument care să aibă un record bun și să ofere performanțe bune.

Nivelul de sprijin disponibil pentru instrumentul

Top instrumentele de învățare automată poate varia în funcție de nivelul disponibil de asistență.

Unele instrumente au un nivel bun de sprijin, în timp ce altele nu.

Alegerea unui instrument cu un serviciu bun pentru clienți este esențială pentru a obține ajutor atunci când este nevoie.

Costul utilizării instrumentului

Instrumentele de învățare automată pot varia în funcție de costurile lor.

Unele instrumente sunt gratuite, în timp ce altele au un model de abonament plătit.

Este esențial să alegeți un instrument accesibil pentru nevoile dvs.

Caracteristici de căutat atunci când alegeți un software de învățare automată

După cum am menționat, nu toate platformele de învățare automată sunt create în mod egal.

Iată câțiva dintre factorii critici pe care ar trebui să le aibă instrumentul ales.

Utilizarea procesării limbajului natural

Instrumentele care utilizează procesarea limbajului natural (NLP) facilitează lucrul cu date text.

Vă permit să interacționați cu instrumentul folosind un limbaj obișnuit, ceea ce le face ușor de utilizat.

Căutați un instrument care utilizează NLP dacă doriți o platformă ușor de utilizat.

Capacitatea de a automatiza sarcinile

Instrumentele de învățare automată pot varia în funcție de cantitatea de automatizare pe care o oferă.

Unele instrumente vă permit să automatizați sarcini comune, cum ar fi pre-procesarea datelor sau modele de notare.

Este o idee bună să luați în considerare un instrument care oferă funcții de automatizare bune, astfel încât să puteți economisi timp și să vă concentrați pe procesul de construire a modelului.

Funcții de exploatare și vizualizare a datelor

Instrumentele de învățare automată pot varia, de asemenea, în ceea ce privește caracteristicile lor de exploatare și vizualizare a datelor.

Unele instrumente vă permit să vă explorați datele, în timp ce altele nu sunt eficiente.

Alegerea unui instrument cu caracteristici bune de exploatare a datelor și vizualizare este esențială pentru a vă înțelege rapid datele.

folosește o varietate de limbaje de programare

Limbajul de programare corect (Java, Python, Scala etc.) sau o versiune a acestor limbi (cum ar fi Pytorch, Weka, Torch sau Numpy) va face ușor să începeți cu învățarea automată.

Acestea au o varietate de cazuri de utilizare și fiecare ajută utilizatorul în diferite moduri.

Distribuit cadru liniar algebra

Instrumentele cu un cadru de algebră liniară distribuită pot utiliza mai multe procesoare sau nuclee pentru a accelera procesul de instruire.

Dacă lucrați cu seturi de date mari, căutați un instrument care are un cadru de algebră liniară distribuit pentru a îmbunătăți performanța.

Mediu de dezvoltare integrat

Un mediu de dezvoltare integrat (IDE) vă permite să scrieți cod, să depanați codul și să rulați programe toate în același loc.

Este ușor să vă dezvoltați și să vă testați modelarea predictivă și procesarea semnalului prin interfața lor de utilizator.

Căutați un instrument care are un IDE dacă doriți o platformă ușor de utilizat.

cadru de învățare profundă

Instrumentele cu un cadru de învățare profundă vă permit să creați modele de învățare profundă.

Aceasta înseamnă că puteți utiliza instrumentul pentru a crea modele bazate pe mai multe straturi de date.

Diverse tipuri de gestionare a datelor

Având structuri de date adecvate și instrumente de gestionare este esențial pentru învățarea automată.

Alegeți un instrument cu funcții bune de gestionare a datelor pentru a lucra cu ușurință cu datele dvs.

asistență GPU

Instrumentele care au suport GPU pot profita de puterea unităților de procesare grafică (GPU) pentru a accelera procesul de instruire.

Dacă doriți să creați modele intensive din punct de vedere calculal, căutați un instrument GPU suportat.

Instrumente de analiză a datelor

Aplicațiile de învățare automată utilizează seturi de date mari.

Este esențial să aveți instrumente corecte de analiză a datelor pentru a înțelege astfel de date.

Suport comunitar

Învățarea automată este un proces complex și poate fi util să aveți acces la o comunitate de experți atunci când este nevoie.

Capacitatea de a furniza date de instruire

Analiza corectă a datelor se poate întâmpla numai atunci când instrumentul dvs. folosește datele corecte.

Asigurați -vă că instrumentul de învățare automată pe care îl alegeți poate furniza date de instruire, astfel încât să puteți începe imediat.

biblioteci de învățare automată presetată

Aceste biblioteci, care vin ca standard în instrumentul de învățare automată de top, vă pot ajuta să construiți rapid un model de învățare automată fără a scrie niciun cod.

Căutați un instrument care să aibă o varietate de biblioteci prestabilite de învățare automată, astfel încât să puteți găsi cel potrivit pentru nevoile dvs.

software de învățare automată-FAQ

Sunt mari companii implicate în învățarea automată?

Da, produse precum Microsoft Azure, Amazon AWS și IBM Watson Machine Learning sunt toate exemple de produse legate de învățarea mașinilor create de companii mari.

Este posibilă funcționalitatea drag-și-drop cu învățarea automată?

Da, unele instrumente de învățare automată au o interfață de utilizator grafică pentru a construi și testa modele fără a scrie rapid codul.

se poate face acest lucru prin funcționalitate de tracțiune și glisare.

Ce este viziunea computerului?

Viziunea computerului este capacitatea unui computer de a interpreta și înțelege imaginile digitale.

se poate folosi acest lucru pentru recunoașterea facială sau pentru sarcini automate de detectare a obiectelor.

Cum funcționează arborii de decizie?

Un arbore de decizie este un mod de a reprezenta o problemă de decizie ca structură asemănătoare copacului.

frunzele copacului sunt deciziile, iar ramurile reprezintă condițiile care trebuie îndeplinite pentru o decizie care trebuie luată.

Care sunt câteva cuvinte cheie importante de știut pentru învățarea automată?

conducte: O conductă este un set de pași de procesare care iau date de intrare și o transformă în date de ieșire.

Module: Un modul este o unitate de cod de sine stătătoare care îndeplinește o sarcină specifică.

graficele: Un grafic este o structură de date care constă din noduri (vârfuri) și margini.

Înfășurați.

Învățarea automată este un domeniu fascinant care evoluează constant, iar instrumentul potrivit de învățare automată vă poate ajuta să reușești în acest domeniu.

Asigurați -vă că alegeți un instrument cu funcțiile de care aveți nevoie pentru a construi modele robuste rapid și ușor.

Acest lucru va face mai ușor să începeți și să obțineți randamente mai mari în timp.

pentru recapitulare, cel mai bun software de învățare automată de pe piață sunt: ​​

• cnvrg.io : cel mai bun în general pentru modelele de învățare automată.
• knime : cel mai bun pentru importul de date terțe.
• keras.io : Cel mai bun pentru simplitate și rapiditate în învățarea profundă.

Ați folosit vreodată învățare automată?

Dacă da, ce instrument ați folosit și ce rezultate ați experimentat?

anunță -mă în comentariile de mai jos.

lectură ulterioară pe adamenfroy.com: Vrei să afli mai multe despre direcția în care se îndreaptă învățarea mașinii?

Consultați această listă de statistici de învățare automată Pentru mai multe informații.

De asemenea, această listă a celor mai buni Instrumente de informații de afaceri vă pot ajuta să începeți cu analiza datelor din organizația dvs.