11 mest populära maskininlärningsverktyg 2021

11 most popular machine learning software tools 2021

Lista och jämförelse av de bäst betalade och öppen källkodsfria maskininlärningsverktygen:

Vad är maskininlärning?

Med hjälp av maskininlärningssystem kan vi granska data, lära oss av dessa data och fatta beslut. Maskininlärning involverar algoritmer och maskininlärningsbiblioteket är en grupp algoritmer.

Var använder vi maskininlärning i vårt dagliga liv? Låt oss utforska några exempel för att se svaret på den här frågan.

Vad du kommer att lära dig:

• Maskininlärning Verkliga exempel
• Hur hjälper maskininlärning oss?
• Typer av maskininlärning
  • # 1) Övervakad maskininlärning
  • # 2) Oövervakad maskininlärning
  • # 3) Förstärkning av maskininlärning
• 10+ mest populära maskininlärningsverktyg
  • Jämförelsediagram
  • # 1) Scikit-lär dig
  • # 2) PyTorch
  • # 3) TensorFlow
  • # 4) Ställ in
  • # 5) KNIME
  • # 6) Colab
  • # 7) Apache Mahout
  • # 8) Accord.Net
  • # 9) Shogun
  • # 10) Keras.io
  • # 11) Rapid Miner
• Slutsats
  • Rekommenderad läsning

Maskininlärning Verkliga exempel

Nedan följer några verkliga exempel på ML:

Exempel 1:

Om du har använt Netflix måste du veta att det rekommenderar dig några filmer eller program att titta på baserat på vad du har sett tidigare. Maskininlärning används för denna rekommendation och för att välja de data som matchar ditt val. Den använder tidigare data.

Exempel 2:

Det andra exemplet skulle vara Facebook.

När du laddar upp ett foto på Facebook kan det känna igen en person på det fotot och föreslå dig, gemensamma vänner. ML används för dessa förutsägelser. Det använder data som din vänlista, tillgängliga bilder etc. och det gör förutsägelser baserat på det.

Exempel 3:

Det tredje exemplet är programvara som visar hur du kommer att se ut när du blir äldre. Denna bildbehandling använder också maskininlärning.

Allt detta är några exempel som hjälper oss att förstå hur maskininlärning används. ML liknar AI i viss utsträckning, men det finns en skillnad mellan de två. Det är relaterat till datautvinning.

Hur hjälper maskininlärning oss?

Det hjälper genom kraftfull bearbetning.

Med hjälp av maskininlärning tar systemen bättre beslut, i hög hastighet och oftast är de korrekta. Att använda denna teknik är billig och kan analysera stora och komplexa datamängder.

Typer av maskininlärning

Nedan listas de olika typerna:

• Övervakad
• Oövervakad
• Förstärkning

Låt oss se varje typ i detalj tillsammans med ett exempel.

# 1) Övervakad maskininlärning

Tidigare data används för att göra förutsägelser i övervakad maskininlärning.

Exempel övervakad maskininlärning är skräppostfiltrering av e-postmeddelanden. Vi använder alla Gmail, Yahoo eller Outlook. Maskininlärningsalgoritmer används för att avgöra vilket e-postmeddelande som är skräppost och vilket inte.

Baserat på tidigare data som mottagna e-postmeddelanden, data som vi använder etc. förutsäger systemet om ett e-postmeddelande om huruvida det är en skräppost eller inte. Dessa förutsägelser är kanske inte perfekta, men de är korrekta för det mesta.

Klassificering och regression är ML-algoritmer som faller under övervakad ML.

# 2) Oövervakad maskininlärning

Oövervakad maskininlärning hittar dolda mönster.

Tidigare såg vi exemplet på Facebook ( Exempel 2 ). Detta är ett exempel på maskinövervakning utan tillsyn. Kluster- och associeringsalgoritmer omfattas av denna typ av maskininlärning.

# 3) Förstärkning av maskininlärning

Inlärning av förstärkningsmaskiner används för att förbättra eller öka effektiviteten.

Låt oss utforska några exempel på ovan nämnda algoritmer.

• Klassificering: Spamfiltrering av e-postmeddelanden.
• Regression: Dessa algoritmer lär sig också av tidigare data som klassificeringsalgoritmer men det ger oss värdet som en utdata. Exempel: Väderprognos - som hur mycket regn kommer det att finnas?
• Klustring: Dessa algoritmer använder data och ger utdata i form av kluster av data. Exempel: Bestäm priserna på hus / mark i ett visst område (geografiskt läge).
• Förening: När du köper produkter från shoppingwebbplatser rekommenderar systemet en annan uppsättning produkter. Föreningsalgoritmer används för denna rekommendation

Allt handlar om maskininlärning. Låt oss nu titta på den bästa programvaran för maskininlärning.

=> Kontakta oss för att föreslå en lista här.

10+ mest populära maskininlärningsverktyg

Det finns flera maskininlärningsprogram som finns på marknaden. Nedan listas de mest populära bland dem.

Jämförelsediagram

Låt oss börja!!

hur öppnar jag datfiler

# 1) Scikit-lär dig

Scikit-learning är för utveckling av maskininlärning i python. Det tillhandahåller ett bibliotek för Python-programmeringsspråket.

Funktioner:

• Det hjälper till med datautvinning och dataanalys.
• Det tillhandahåller modeller och algoritmer för klassificering, regression, kluster, dimensionell reduktion, modellval och förbehandling.

Fördelar:

• Lättförståelig dokumentation tillhandahålls.
• Parametrar för vilken specifik algoritm som helst kan ändras när du anropar objekt.

Verktygskostnad / planuppgifter: Fri.

Officiell hemsida: scikit-lär dig

# 2) PyTorch

PyTorch är ett facklebaserat Python-maskininlärningsbibliotek. Facklan är ett Lua-baserat databehandlingsram, skriptspråk och maskininlärningsbibliotek.

Funktioner:

• Det hjälper till att bygga neurala nätverk via Autograd Module.
• Det ger en mängd olika optimeringsalgoritmer för att bygga neurala nätverk.
• PyTorch kan användas på molnplattformar.
• Det tillhandahåller distribuerad utbildning, olika verktyg och bibliotek.

Fördelar:

• Det hjälper till att skapa beräkningsdiagram.
• Enkel användning på grund av hybridfronten.

Verktygskostnad / planuppgifter: Fri

Officiell hemsida: Pytorch

# 3) TensorFlow

TensorFlow tillhandahåller ett JavaScript-bibliotek som hjälper till med maskininlärning. API: er hjälper dig att bygga och träna modellerna.

Funktioner:

• Hjälper till med att träna och bygga dina modeller.
• Du kan köra dina befintliga modeller med hjälp av TensorFlow.js som är en modellkonverterare.
• Det hjälper i det neurala nätverket.

Fördelar:

• Du kan använda den på två sätt, d.v.s. genom skriptetiketter eller genom att installera via NPM.
• Det kan även hjälpa till att uppskatta människors ställning.

Nackdelar:

bästa gratis YouTube till mp3-nedladdare

• Det är svårt att lära sig.

Verktygskostnad / planuppgifter: Fri

Officiell hemsida: Tensorflöde

# 4) Ställ in

Dessa maskininlärningsalgoritmer hjälper till med datautvinning.

Funktioner:

• Dataförberedelse
• Klassificering
• Regression
• Kluster
• Visualisering och
• Föreningen reglerar gruvdrift.

Fördelar:

• Ger kurser online för utbildning.
• Lätt att förstå algoritmer.
• Det är bra för studenter också.

Nackdelar:

• Det finns inte mycket dokumentation och online-support.

Verktygskostnad / planuppgifter: Fri

Officiell hemsida: Waikato-weka

# 5) KNIME

KNIME är ett verktyg för dataanalys, rapportering och integrationsplattform. Med hjälp av datapipelining-konceptet kombinerar den olika komponenter för maskininlärning och datautvinning.

Funktioner:

• Det kan integrera koden för programmeringsspråk som C, C ++, R, Python, Java, JavaScript etc.
• Den kan användas för affärsinformation, ekonomisk dataanalys och CRM.

Fördelar:

• Det kan fungera som ett SAS-alternativ.
• Det är enkelt att distribuera och installera.
• Lätt att lära.

Nackdelar:

• Svårt att bygga komplicerade modeller.
• Begränsad visualiserings- och exportfunktion.

Verktygskostnad / planuppgifter: Fri

Officiell hemsida: KNIME

# 6) Colab

Google Colab är en molntjänst som stöder Python. Det hjälper dig att bygga maskininlärningsapplikationerna med hjälp av biblioteken PyTorch, Keras, TensorFlow och OpenCV

Funktioner:

• Det hjälper till med maskininlärningsutbildning.
• Hjälper till maskininlärningsforskning.

Fördelar:

• Du kan använda den från din google-enhet.

Verktygskostnad / planuppgifter: Fri

Officiell hemsida: al

# 7) Apache Mahout

Apache Mahout hjälper matematiker, statistiker och datavetare för att utföra sina algoritmer.

Funktioner:

• Det tillhandahåller algoritmer för förprocessorer, regression, kluster, rekommendationer och distribuerad linjär algebra.
• Java-bibliotek ingår för vanliga matematiska operationer.
• Den följer Distribuerad linjär algebra ram.

Fördelar:

• Det fungerar för stora datamängder.
• Enkel
• Utdragbar

Nackdelar:

• Behöver mer användbar dokumentation.
• Vissa algoritmer saknas.

Verktygskostnad / planuppgifter: Fri

Officiell hemsida: Mahout - Apache

# 8) Accord.Net

Accord.Net erbjuder maskininlärningsbibliotek för bild- och ljudbehandling.

Funktioner:

Det ger algoritmer för:

• Numerisk linjär algebra.
• Numerisk optimering
• Statistik
• Artificiellt nervsystem.
• Bild-, ljud- och signalbehandling.
• Det ger också stöd för grafplottning och visualiseringsbibliotek.

Fördelar:

• Bibliotek görs tillgängliga från källkoden och även genom körbar installations- och NuGet-pakethanteraren.

Nackdelar:

• Den stöder bara. Nätstödda språk.

Verktygskostnad / planuppgifter: Fri

Officiell hemsida: Accord.net

# 9) Shogun

Shogun tillhandahåller olika algoritmer och datastrukturer för maskininlärning. Dessa maskininlärningsbibliotek används för forskning och utbildning.

Funktioner:

• Det ger supportvektormaskiner för regression och klassificering.
• Det hjälper till att implementera Hidden Markov-modeller.
• Det erbjuder stöd för många språk som - Python, Octave, R, Ruby, Java, Scala och Lua.

Fördelar:

• Det kan bearbeta stora datamängder.
• Lätt att använda.
• Ger bra kundsupport.
• Erbjuder bra funktioner och funktioner.

Verktygskostnad / planuppgifter: Fri

Officiell hemsida: Shogun

# 10) Keras.io

Keras är ett API för neurala nätverk. Det hjälper till att göra snabb forskning och är skrivet i Python.

Funktioner:

• Den kan användas för enkel och snabb prototypning.
• Den stöder konvolutionsnätverk.
• Det hjälper återkommande nätverk.
• Den stöder en kombination av två nätverk.
• Det kan köras på CPU och GPU.

Fördelar:

• Användarvänlig
• Modul
• Utdragbar

Nackdelar:

• För att kunna använda Keras måste du behöva TensorFlow, Theano eller CNTK.

Verktygskostnad / planuppgifter: Fri

Officiell hemsida: Hård

# 11) Rapid Miner

bästa sättet att ladda ner från youtube till mp3

Rapid Miner ger en plattform för maskininlärning, djupinlärning, dataförberedelse, textbrytning och prediktiv analys. Den kan användas för forskning, utbildning och applikationsutveckling.

Funktioner:

• Genom GUI hjälper det till att utforma och implementera analytiska arbetsflöden.
• Det hjälper till med dataförberedelse.
• Resultatvisualisering.
• Modellvalidering och optimering.

Fördelar:

• Töjbar genom plugins.
• Lätt att använda.
• Ingen programmering krävs.

Nackdelar:

• Verktyget är kostsamt.

Verktygskostnad / planinformation :

Den har fyra planer:

• Gratis plan
• Små: 2500 dollar per år.
• Medium: $ 5000 per år.
• Stor: $ 10000 per år.

Officiell hemsida: Rapid Miner

Slutsats

I den här artikeln har vi utforskat maskininlärning och den bästa programvaran för maskininlärning i detalj.

Valet av verktyget beror på ditt krav på algoritmen, din expertisnivå och priset på verktyget. Maskininlärningsbiblioteket ska vara enkelt att använda.

De flesta av dessa bibliotek är gratis förutom Rapid Miner. TensorFlow är mer populärt inom maskininlärning, men det har en inlärningskurva. Scikit-learning och PyTorch är också populära verktyg för maskininlärning och båda stöder Pythons programmeringsspråk. Keras.io och TensorFlow är bra för neurala nätverk.

Hoppas att du skulle få enorm kunskap om maskininlärningsverktyg från den här informativa artikeln.

Rekommenderad läsning

• Bästa verktyg för testning av programvara 2021 (QA Test Automation Tools)
• Data Mining Vs Machine Learning Vs Artificial Intelligence Vs Deep Learning
• Topp 11 mest kraftfulla programvaruverktyg för CyberSecurity 2021
• 11 bästa ITSM-verktyg (IT Service Management Software) 2021
• 11 bästa online-träningsprogram för problemfri träning 2021
• Topp 10 mest populära regressionstestverktyg 2021
• Hur man installerar och använder VMWare Virtual Machine vid programvarutestning
• De 10 bästa programvarorna för artificiell intelligens (AI-programvarurecensioner 2021)