Einführung in die Software für maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen ist eine auf KI (Künstliche Intelligenz) basierende wissenschaftliche Anwendung, die es dem Computersystem ermöglicht, zu lernen, eine bestimmte Aufgabe auszuführen und die daraus gewonnenen Erfahrungen zu verbessern, ohne sie tatsächlich ausschließlich zu programmieren. Algorithmen für maschinelles Lernen werden in täglichen Übungen wie Suchmaschinen-, Bild- und Spracherkennung, Diagnose im Gesundheitswesen usw. verwendet. Diese Algorithmen benötigen bestimmte Software und Tools, um bestimmte Aktionen auszuführen und auszuführen. Die Software für maschinelles Lernen verfügt über eigene Tools, Bibliotheken und Ressourcen zum Entwickeln von Anwendungen, die das menschliche Verhalten mit intelligenten Maschinen und Anwendungen nachbilden können. Die Software, die wir hervorheben werden, ist unten abgebildet.
Arten von Software für maschinelles Lernen
Es gibt Unmengen von Software für maschinelles Lernen auf dem Markt. Einige der Software verfügen über exklusive und einzigartige Funktionen. Gleichzeitig gibt es einige Tools, die vergleichsweise besser sind. Viele Unternehmen haben damit begonnen, die Technologie zur Steigerung ihres ROI (Return on Investment) einzusetzen. Da maschinelles Lernen Teil der KI (Künstliche Intelligenz) ist, werden Maschinen anhand der Ergebnisse oder Muster trainiert, um neue Veränderungen autonom zu entwickeln. Einige Arten von Software für maschinelles Lernen sind: Azure Machine Learning Studio, Shogun, Apache Mahout, Apache Spark MLlib, IBM Watson-Maschinelles Lernen, RapidMinor, Weka, die Google Cloud ML-Engine, Pytroch, Figure Eight, Crab, Microsoft Cognitive Toolkit, Torch usw Sehen wir uns einige der wichtigsten und am häufigsten verwendeten Programme an, auf die sich Experten für maschinelles Lernen verlassen.
Top-Software für maschinelles Lernen
Nachfolgend finden Sie die verschiedenen maschinellen Lernprogramme:
1. Google Cloud ML Engine
Die Cloud Machine Learning Engine von Google ist eine der beliebtesten Anwendungen für Schulungen, Analysen und vertiefendes Lernen.
2. Azure ML Studio
Es ist eine Code-freie Drag-and-Drop-Lösung für ML-Experten zur bequemen Verwendung durch Microsoft.
3. IBM Watson Machine Learning
Mit seiner Open-Source-Modelloperation hilft es Datenwissenschaftlern und -entwicklern, KI- und maschinelle Lernanwendungen zu beschleunigen.
4. TensorFlow
Es ist ein neues Open-Source-Framework, das im Jahr 2015 veröffentlicht wurde, nicht komplex zu bedienen ist und auch über verschiedene Plattformen bereitgestellt werden kann. TensorFlow wird von Google hergestellt und ist für Python, C ++, Java, Rust usw. verfügbar.
5. Microsoft Cognitive Toolkit
Microsofts neu eingeführte KI-Lösung kann Computer mit ihren Deep-Learning-Algorithmen so trainieren, dass sie sich wie ein menschliches Gehirn und Gesicht verhalten. Es kann Daten aus Python, C ++ usw. verarbeiten.
6. Theano
Es handelt sich um eine Python-basierte Open-Source-Bibliothek für Deep-Learning-Algorithmen, um die Implementierung von Machine Learning zu beschleunigen. Durch die Integration von Python-Bibliotheken wie NumPy, Pandas und einigen nativen Programmen kann Theano Datenstrukturen auf die nächste Ebene heben.
7. Fackel
Diese typische ältere Maschinelle Lernbibliothek fasziniert durch Flexibilität und Schnelligkeit bei der Implementierung von Maschinellen Lernprojekten.
8. Apache Spark MLlib
Apache Spark ist ein zuverlässiges Tool für maschinelles Lernen für Fortgeschrittene und vertiefendes Lernen. Es ist eine nahtlose, skalierbare Plattform, die in Hadoop integriert werden kann, um bessere Ergebnisse mit Algorithmen zu erzielen. Klassifizierung, Regression, Gradientenerhöhung, Entscheidungsbäume, LDA usw. sind einige der Algorithmen zur Unterstützung von MLlib.
9. Pytorch
Pytorch wurde von Facebook für fortgeschrittenes Deep Learning mit neuronalen Netzen und Tensoren entwickelt. Es wird festgestellt, dass Forscher auf der ganzen Welt Pytorch für dynamische grafische Darstellungen und Blaupausentechniken verwenden.
10. Ideas2T Technologies
Das Ideas2T-Tool verfügt im Gegensatz zu anderen über eine einzigartige Funktion, mit der Personalvermittler mithilfe von maschinellem Lernen die richtigen Kandidaten basierend auf ihren Lebensläufen einstellen können. Es war aufgrund seiner innovativen und fortschrittlichen Algorithmen eine Schnittstelle für Start-ups, Unternehmen und Geschäftshäuser.
Vorteile von Software für maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen, eine Untergruppe von KI, mit deren Hilfe Daten untersucht und aus ihnen gelernt und bestimmte Entscheidungen getroffen werden können. Es ist in der Lage, Entscheidungen und Empfehlungen mit hoher Geschwindigkeit und Genauigkeit zu liefern. Daher ist ML-Software sehr beliebt. Interessanterweise sind sie auch preiswert. Sowohl Machine Learning als auch AI arbeiten mit großen und komplexen Datenmengen, um perfekte Entscheidungen zu visualisieren und zu treffen. Einige Beispiele sind wie folgt:
- Facebook: Wenn wir ein Foto auf Facebook hochladen, erkennt es eine Person vom selben Foto und schlägt gegenseitige Freundschaft vor. So funktioniert ML.
- Netflix: Netflix sendet manchmal Vorschläge für Web-Shows oder Filme basierend auf dem, was wir zuvor gesehen haben. Grundsätzlich wird maschinelles Lernen verwendet, um Daten basierend auf ihrer Auswahl auszuwählen.
Unternehmen und Organisationen verwenden das richtige Algorithmuspaar mit einem bestimmten Tool und erstellen maschinelle Lernmodelle, die auf dem Lernen aus den Daten basieren. Es hilft Unternehmen, effizienter zu arbeiten, um High-End-Modelle zu niedrigen Kosten zu erstellen. Die Software für maschinelles Lernen hilft bei der Automatisierung der Datenanalyse, wodurch der Personalbedarf verringert und die Kosten gesenkt werden. Dieser Prozess ist ziemlich iterativ und skalierbar.
Es gibt mehrere andere Anwendungen, bei denen ML im täglichen Leben verwendet wird. Einige der Bereiche, in denen ML-Software effizient eingesetzt wird, sind:
- Finanzdienstleistungen : Die Finanzbranche nutzt dies, um Erkenntnisse über Investitionen, Handel und sogar die Ermittlung finanzieller Risiken zu gewinnen.
- Marketing & Vertrieb : Verschiedene Unternehmen und ähnliche Einrichtungen verwenden Software für maschinelles Lernen, um die Kaufhistorie zu analysieren und abhängig davon Empfehlungen für Kunden abzugeben.
- Gesundheitswesen : Elektronische Wearables und Sensoren sind heutzutage weit verbreitet. Sensoren in diesen Wearables liefern Echtzeitdaten zu Blutdruck, Herzschlag und anderen wichtigen gesundheitsbezogenen Informationen.
- Transport : Die Software für maschinelles Lernen analysiert den Reiseverlauf und die Routen, um etwaige Probleme zu identifizieren und Kunden / Fahrgästen zu helfen, künftig risikobehaftete Bereiche zu meiden.
- Regierung : Einige Regierungsbehörden verwenden ML-Tools, um Erkenntnisse zu gewinnen, um die Kosten zu minimieren und die Effizienz ihrer Operationen zu steigern.
- Öl & Gas : Maschinelles Lernen wird hauptsächlich im Energiesektor eingesetzt. Es hilft bei der Analyse bestehender und neuer Energiequellen zur Exploration und Verteilung. Viele Ölagenturen sowohl im staatlichen als auch im privaten Sektor haben diese Techniken übernommen.
Fazit
Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz finden in modernen Generationen breite und breite Anwendung und werden immer weiter ausgebaut. Daher ist es nicht falsch zu glauben, dass die Software für maschinelles Lernen Aktionen aus dem Eingabedatensatz ausführt und eine wichtige Rolle bei der Bereitstellung von Erkenntnissen aus Rohdaten zur Verbesserung von kommerziellen und anderen Zielen spielt.
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Dies ist eine Anleitung zur Software für maschinelles Lernen. Hier diskutieren wir die Einführung und die Top-10-Software des maschinellen Lernens mit ihren Vorzügen. Sie können sich auch die folgenden Artikel ansehen, um mehr zu erfahren.
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