Einführung in die Machine Learning Platform
Maschinelles Lernen ist der Studienbereich, der Computern das Potenzial zum Lernen bietet, ohne explizit programmiert zu werden. Es macht Computer ähnlich wie Menschen. Ein maschinelles Lernmodell ist die Ausgabe, die generiert wird, wenn Sie Ihr algorithmisches Programm für maschinelles Lernen mit Daten trainieren. Wenn Sie nach dem Training ein Modell mit den zugehörigen Eingaben angeben, wird die Ausgabe bereitgestellt. In diesem Thema lernen wir die Machine Learning Platform kennen.
Was ist die Plattform für maschinelles Lernen?
Eine Plattform zur Automatisierung und Beschleunigung des Lieferlebenszyklus prophetischer Anwendungen, die in der Lage sind, umfangreiche Daten zu verarbeiten, indem sie maschinelles Lernen oder verbundene Verfahren anwenden.
Einige Schlüsselideen in dieser Definition sind:
- Durch die Beschleunigung wird ein schneller und schnellerer Abwicklungslebenszyklus induziert und die Laufzeit durch fortschrittliche Verfahren wie verteiltes und In-Memory-Computing beschleunigt.
- Die eigentliche Aufgabe des Informationsanalytikers besteht aus den vielen langwierigen und langwierigen Aufgaben. Durch die Automatisierung dieser Aufgaben können Engpässe bei Projekten beseitigt werden, sodass Unternehmen neue Projekte bereitstellen können, die sich schnell weiterentwickeln, aktualisieren und mehr Aufgaben erledigen können, ohne mehr Personal zu beschäftigen.
- Die Fähigkeit einer maschinellen Lernplattform für Benutzer, große Datenmengen aus einer guten Art von Quelle bereitzustellen und zu verarbeiten.
- Diese Plattformen konzentrieren sich darauf, den gesamten Lebenszyklus der Bereitstellung prädiktiver Anwendungen zu ermöglichen, da sie sich von PC-Tools und Codebibliotheken unterscheiden.
- Maschinelle Lernplattformen sollten integriert werden, da sie in Bezug auf Software-Systemanwendungen, die dringend empfohlen werden, gut organisiert sind.
- Maschinenlernplattformen konzentrieren sich darauf, den Handel dabei zu unterstützen, zukünftige Ergebnisse zu ermitteln, beispielsweise die Fähigkeit der Kunden, ein bestimmtes Angebot zu kaufen oder die Transaktion abzulehnen.
Maschinelle Lernplattformen
Das Gebiet des maschinellen Lernens wächst rasant. Daher ist es sehr wichtig, die richtige Plattform auszuwählen, die zum Erfolg der Erstellung von Modellen mithilfe von End-to-End-Ansätzen führt. Hier ist die Liste der maschinellen Lernplattformen.
1. Microsoft Azure
Mit einem Microsoft Azure-Tool für maschinelles Lernen können Entwickler die Modelle erstellen. Es stellt SDKs und Dienste bereit, mit denen Informationen schnell aufbereitet, trainiert und maschinelle Lernmodelle bereitgestellt werden können. Steigern Sie Produktivität und Preise mit Verschlüsselung und Pipelines für die Automobilskalierung. Verwenden Sie diese Funktionen mit Open-Source-Python-Frameworks wie PyTorch, Tensor Flow und Scikit-Learn.
Eigenschaften
- Es verwendet das Azure Machine Learning Studio als Benutzeroberfläche und verfügt über eine Drag & Drop-Umgebung zum Erstellen von Modellen.
- Es verfügt über automatisierte Programme zum Ausführen von Entscheidungsbäumen, tiefen neuronalen Netzen, Klassifizierung und Regression.
- Es können nur die großen Datenmengen in die Azure-Cloud hochgeladen werden, nicht die kleineren Datenmengen von beiden Dienstanbietern.
- Es bietet Standard- und kostenlose Versionen mit eingeschränkten Funktionen.
2. IBM Watson
Die IBM Watson-Plattform wurde sowohl für Entwickler als auch für Benutzer mit zahlreichen KI-Tools entwickelt. Es bietet Systemprogramme und Abfragen, Vorhersagen und Assembler-Tools zum Erstellen von Arbeitsmappen. Es ermöglicht leistungsstarke Informationsvisualisierungen, die durch Ziehen und Ablegen in der Umgebung unterstützt werden, um Modelle zu erstellen.
Eigenschaften
- Front-End-Schnittstelle mithilfe von SPSS Graphical Analytics.
- Die Informationen und Vorhersagen müssen in IBM Bluemix gespeichert sein.
- Die Dienste, die sich an Unternehmenskunden richten, helfen beim Erstellen von ML-basierten Anwendungen mithilfe von API-Connectors.
- Sie sind kostenpflichtig und sogar die kostenlosen Versionen sind verfügbar.
3. Amazon
Die Amazon Machine Learning-Plattform bietet jedem Entwickler fertige und einfach verfügbare Vorhersagemodelle, auch wenn er keine Ahnung von Data Science hat. Dank eines umlagefinanzierten Modells, das weniger Investitionen in Hardware- oder Softwarepakete erfordert, gehört Amazon zu den einfachsten Anbietern von ML-Plattformen, nach denen ein Einsteiger suchen wird. Entwickler können AI-Toolkits von AWS (Amazon Web Services) verwenden, zu denen auch Amazon Lex und Amazon Polly gehören.
Eigenschaften
- Es verwendet das Amazon Machine Learning-Sideboard und die Amazon Character-Benutzeroberfläche.
- Die Informationen müssen in einem assoziierten AWS-Konto wie S3, Redshift und RDS gespeichert sein.
- Es arbeitet mit einem Pay-as-you-go-Modell und kostet für die Batch-Prognose nur zehn Cent.
4. ai-one
Auf einer ai-one-Plattform erstellen Entwickler intelligente Assistenten, die sich problemlos in nahezu jeder Softwareanwendung implementieren lassen. Die Ressourcenliste der Tools enthält Entwickler-APIs, eine Dokumentbibliothek und Build-Agents, mit denen Informationen in Regelsätze umgewandelt werden, die ML- und AI-Strukturen unterstützen.
5. Apache PredictionIO
Es handelt sich um einen Open-Source-Stack, auf dem auch ein Open-Source-Server für maschinelles Lernen entwickelt wurde. Ein Blick auf Apache PredictionIO ist der einfachste Weg, prophetische Engines zu erstellen, die für jede maschinelle Lernaufgabe geeignet sind. Apache PredictionIO enthält neben dem Ereignisserver und damit der Plattform selbst zusätzlich eine Modellgalerie.
6. H2O
Diese Plattform wurde für Programmiersprachen wie Python, R & Java von H2O.ai entwickelt. Es bietet Tools, die zum Analysieren von Datensätzen in den Apache Hadoop-Dateisystemen und in der Cloud erforderlich sind. H2O.ai wird in Mountain View, CA, vorausgesetzt. und bietet die kostenlose Open-Source-Plattform H2O OpenThis wurde von H2O.ai für Programmiersprachen wie Python, R & Java entwickelt. Es bietet auch Tools, die zum Analysieren von Datensätzen in den Apache Hadoop-Dateisystemen und der Cloud erforderlich sind. H2O.ai hat seinen Sitz in Mountain View, CA. und bietet das kostenlose Open-Source H2O Open-Source-Maschinelles Lernen (H2O, Sparkling Water und H2O4GPU) sowie ein kommerzielles Produkt namens H2O Driverless AI an. Die Komponenten von H2O.ai sind für Multicore- und Multinode-Konfigurationen von Zentraleinheiten stark optimiert und parallelisiert.
Fazit
Dieser Artikel enthält eine kurze Einführung in maschinelle Lernplattformen. Maschinelles Lernen kann eine überwachte oder unbeaufsichtigte Technik sein, mit der Maschinen trainiert werden, um die Aktivitäten etwas schneller und besser durchzuführen als ein durchschnittlicher Mensch. Bei der Entwicklung eigener Modelle für maschinelles Lernen stehen verschiedene Entwicklungssprachen, IDEs und Plattformen zur Auswahl. Dieser Artikel enthält die besten Plattformen, die der Benutzer verwenden kann. Es kann sich um Cloud-basierte oder produktionsbasierte Plattformen handeln.
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