11 populairste softwaretools voor machine learning in 2021

11 most popular machine learning software tools 2021

Lijst en vergelijking van de best betaalde en gratis open source machine learning tools:

Wat is machine learning?

Met behulp van machine learning-systemen kunnen we data onderzoeken, van die data leren en beslissingen nemen. Machine learning omvat algoritmen en de machine learning-bibliotheek is een bundel algoritmen.

Waar gebruiken we machine learning in ons dagelijks leven? Laten we enkele voorbeelden bekijken om het antwoord op deze vraag te zien.

Wat je leert:

• Machine Learning Echte voorbeelden
• Hoe helpt Machine Learning ons?
• Soorten machine learning
  • # 1) Machinaal leren onder toezicht
  • # 2) Machine learning zonder toezicht
  • # 3) Machine learning versterken
• 10+ populairste softwaretools voor machine learning
  • Vergelijkingstabel
  • # 1) Scikit-leren
  • # 2) PyTorch
  • # 3) TensorFlow
  • # 4) Instellen
  • # 5) KNIME
  • # 6) Colab
  • # 7) Apache Mahout
  • # 8) Accord.Net
  • # 9) Shogun
  • # 10) Keras.io
  • # 11) Snelle mijnwerker
• Gevolgtrekking
  • Aanbevolen literatuur

Machine Learning Echte voorbeelden

Hieronder staan ​​enkele echte voorbeelden van ML:

Voorbeeld 1:

Als je Netflix hebt gebruikt, moet je weten dat het je een aantal films of shows aanbeveelt om te bekijken op basis van wat je eerder hebt bekeken. Machine Learning wordt gebruikt voor deze aanbeveling en om de gegevens te selecteren die overeenkomen met uw keuze. Het maakt gebruik van de eerdere gegevens.

Voorbeeld 2:

Het tweede voorbeeld is Facebook.

Wanneer u een foto op Facebook uploadt, kan deze een persoon op die foto herkennen en u, gemeenschappelijke vrienden, voorstellen. ML wordt gebruikt voor deze voorspellingen. Het maakt gebruik van gegevens zoals je vriendenlijst, beschikbare foto's enz. En maakt op basis daarvan voorspellingen.

Voorbeeld 3:

Het derde voorbeeld is Software, dat laat zien hoe u eruitziet als u ouder wordt. Deze beeldverwerking maakt ook gebruik van machine learning.

Dit zijn allemaal enkele voorbeelden die ons helpen te begrijpen hoe machine learning wordt gebruikt. ML is tot op zekere hoogte vergelijkbaar met AI, maar er is een verschil tussen de twee. Het is gerelateerd aan datamining.

Hoe helpt Machine Learning ons?

Het helpt door krachtige verwerking.

Met behulp van machine learning nemen systemen betere beslissingen, met hoge snelheid en meestal accuraat. Het gebruik van deze techniek is goedkoop en kan grote en complexe datasets analyseren.

Soorten machine learning

Hieronder staan ​​de verschillende soorten vermeld:

• Begeleid
• Ongecontroleerd
• Versterking

Laten we elk type in detail bekijken, samen met een voorbeeld.

# 1) Machinaal leren onder toezicht

Gegevens uit het verleden worden gebruikt om voorspellingen te doen bij machine learning onder supervisie.

Voorbeeld van machine learning onder supervisie is het filteren van spam op e-mails. We gebruiken allemaal Gmail, Yahoo of Outlook. Machine learning-algoritmen worden gebruikt om te beslissen welke e-mail spam is en welke niet.

Op basis van de eerdere gegevens zoals ontvangen e-mails, gegevens die we gebruiken enz., Doet het systeem voorspellingen over een e-mail of het een spam is of niet. Deze voorspellingen zijn misschien niet perfect, maar ze zijn meestal juist.

Classificatie en regressie zijn de ML-algoritmen die onder Supervised ML vallen.

# 2) Machine learning zonder toezicht

Machine learning zonder toezicht vindt verborgen patronen.

Eerder zagen we het voorbeeld van Facebook ( Voorbeeld 2 ​Dit is een voorbeeld van machine learning zonder toezicht. Clustering- en associatie-algoritmen vallen onder dit type machine learning.

# 3) Machine learning versterken

Machine learning wordt gebruikt om de efficiëntie te verbeteren of te vergroten.

Laten we enkele voorbeelden van de bovengenoemde algoritmen bekijken.

• Classificatie: Spamfiltering van e-mails.
• Regressie: Deze algoritmen leren ook van de eerdere gegevens, zoals classificatie-algoritmen, maar het geeft ons de waarde als uitvoer. Voorbeeld: Weersvoorspelling - hoeveel regen zal er vallen?
• Clustering: Deze algoritmen gebruiken data en geven output in de vorm van clusters van data. Voorbeeld: Het bepalen van de prijzen van huis / grond in een bepaald gebied (geografische locatie).
• Vereniging: Als u producten van winkelsites koopt, raadt het systeem een ​​andere set producten aan. Voor deze aanbeveling worden associatie-algoritmen gebruikt

Dit gaat allemaal over machine learning. Laten we nu eens kijken naar de beste software voor machine learning.

​ Neem contact op om hier een vermelding voor te stellen.

10+ populairste softwaretools voor machine learning

Er zijn verschillende Machine Learning-software die op de markt verkrijgbaar is. Hieronder staan ​​de meest populaire vermeld.

Vergelijkingstabel

Laten we beginnen!!

hoe thread.sleep in java te gebruiken

# 1) Scikit-leren

Scikit-learn is voor de ontwikkeling van machine learning in python. Het biedt een bibliotheek voor de programmeertaal Python.

Kenmerken:

• Het helpt bij datamining en data-analyse.
• Het biedt modellen en algoritmen voor classificatie, regressie, clustering, dimensionale reductie, modelselectie en voorverwerking.

Voordelen:

• Er wordt gemakkelijk begrijpelijke documentatie verstrekt.
• Parameters voor elk specifiek algoritme kunnen worden gewijzigd tijdens het aanroepen van objecten.

Gereedschapskosten / Plan details: Vrij.

Officiële website: scikit-leren

# 2) PyTorch

PyTorch is een op Torch gebaseerde Python machine learning-bibliotheek. De fakkel is een op Lua gebaseerd computerframework, scripttaal en bibliotheek voor machine learning.

Kenmerken:

• Het helpt bij het bouwen van neurale netwerken via de Autograd-module.
• Het biedt een verscheidenheid aan optimalisatie-algoritmen voor het bouwen van neurale netwerken.
• PyTorch kan worden gebruikt op cloudplatforms.
• Het biedt gedistribueerde training, verschillende tools en bibliotheken.

Voordelen:

• Het helpt bij het maken van computergrafieken.
• Gebruiksgemak door de hybride front-end.

Gereedschapskosten / Plan details: Vrij

Officiële website: Pytorch

# 3) TensorFlow

TensorFlow biedt een JavaScript-bibliotheek die helpt bij machine learning. API's helpen u bij het bouwen en trainen van de modellen.

Kenmerken:

• Helpt bij het trainen en bouwen van uw modellen.
• U kunt uw bestaande modellen uitvoeren met behulp van TensorFlow.js, een modelconverter.
• Het helpt in het neurale netwerk.

Voordelen:

• U kunt het op twee manieren gebruiken, namelijk door scripttags of door te installeren via NPM.
• Het kan zelfs helpen bij het inschatten van menselijke pose.

Nadelen:

fase van analyse van levenscyclus van software

• Het is moeilijk te leren.

Gereedschapskosten / Plan details: Vrij

Officiële website: Tensorflow

# 4) Instellen

Deze algoritmen voor machine learning helpen bij datamining.

Kenmerken:

• Data voorbereiding
• Classificatie
• Regressie
• Clustering
• Visualisatie en
• Vereniging regels mijnbouw.

Voordelen:

• Biedt online cursussen voor training.
• Makkelijk te begrijpen algoritmen.
• Het is ook goed voor studenten.

Nadelen:

• Er is niet veel documentatie en online ondersteuning beschikbaar.

Gereedschapskosten / Plan details: Vrij

Officiële website: Waikato-weka

# 5) KNIME

KNIME is een tool voor data-analyse, rapportage en integratieplatform. Met behulp van het datapijplijnconcept combineert het verschillende componenten voor machine learning en datamining.

Kenmerken:

• Het kan de code van programmeertalen zoals C, C ++, R, Python, Java, JavaScript etc. integreren.
• Het kan worden gebruikt voor business intelligence, financiële gegevensanalyse en CRM.

Voordelen:

• Het kan werken als een SAS-alternatief.
• Het is gemakkelijk te implementeren en te installeren.
• Makkelijk te leren.

Nadelen:

• Moeilijk om ingewikkelde modellen te bouwen.
• Beperkte visualisatie- en exportmogelijkheden.

Gereedschapskosten / Plan details: Vrij

Officiële website: KNIME

# 6) Colab

Google Colab is een cloudservice die Python ondersteunt. Het zal u helpen bij het bouwen van de machine learning-applicaties met behulp van de bibliotheken van PyTorch, Keras, TensorFlow en OpenCV

Kenmerken:

• Het helpt bij het leren van machine learning.
• Helpt bij onderzoek naar machine learning.

Voordelen:

• U kunt het gebruiken vanaf uw Google-schijf.

Gereedschapskosten / Plan details: Vrij

Officiële website: al

# 7) Apache Mahout

Apache Mahout helpt wiskundigen, statistici en datawetenschappers bij het uitvoeren van hun algoritmen.

Kenmerken:

• Het biedt algoritmen voor pre-processors, regressie, clustering, aanbevelers en gedistribueerde lineaire algebra.
• Java-bibliotheken zijn inbegrepen voor algemene wiskundige bewerkingen.
• Het volgt een gedistribueerd lineair algebra-raamwerk.

Voordelen:

• Het werkt voor grote datasets.
• Gemakkelijk
• Uitbreidbaar

Nadelen:

• Heeft meer nuttige documentatie nodig.
• Sommige algoritmen ontbreken.

Gereedschapskosten / Plan details: Vrij

Officiële website: Mahout - Apache

# 8) Accord.Net

Accord.Net biedt bibliotheken voor machine learning voor beeld- en audioverwerking.

Kenmerken:

Het biedt algoritmen voor:

• Numerieke lineaire algebra.
• Numerieke optimalisatie
• Statistieken
• Kunstmatige neurale netwerken.
• Beeld-, audio- en signaalverwerking.
• Het biedt ook ondersteuning voor bibliotheken voor het uitzetten van grafieken en visualisatie.

Voordelen:

• Bibliotheken worden beschikbaar gesteld vanuit de broncode en ook via het uitvoerbare installatieprogramma en NuGet-pakketbeheer.

Nadelen:

• Het ondersteunt alleen. Net ondersteunde talen.

Gereedschapskosten / Plan details: Vrij

Officiële website: Accord.net

# 9) Shogun

Shogun biedt verschillende algoritmen en datastructuren voor machine learning. Deze machine learning-bibliotheken worden gebruikt voor onderzoek en onderwijs.

Kenmerken:

• Het biedt ondersteunende vectormachines voor regressie en classificatie.
• Het helpt bij het implementeren van Hidden Markov-modellen.
• Het biedt ondersteuning voor vele talen zoals - Python, Octave, R, Ruby, Java, Scala en Lua.

Voordelen:

• Het kan grote datasets verwerken.
• Makkelijk te gebruiken.
• Biedt goede klantenondersteuning.
• Biedt goede features en functionaliteiten.

Gereedschapskosten / Plan details: Vrij

Officiële website: Sjogoen

# 10) Keras.io

Keras is een API voor neurale netwerken. Het helpt bij snel onderzoek en is geschreven in Python.

Kenmerken:

• Het kan worden gebruikt om eenvoudig en snel prototypes te maken.
• Het ondersteunt convolutienetwerken.
• Het ondersteunt terugkerende netwerken.
• Het ondersteunt een combinatie van twee netwerken.
• Het kan worden uitgevoerd op de CPU en GPU.

Voordelen:

• Gebruikersvriendelijk
• Modulair
• Uitbreidbaar

Nadelen:

• Om Keras te gebruiken, heeft u TensorFlow, Theano of CNTK nodig.

Gereedschapskosten / Plan details: Vrij

Officiële website: Moeilijk

# 11) Snelle mijnwerker

beste pc-afstemmingssoftware gratis

Rapid Miner biedt een platform voor machine learning, deep learning, datavoorbereiding, text mining en voorspellende analyses. Het kan worden gebruikt voor onderzoek, onderwijs en applicatieontwikkeling.

Kenmerken:

• Via GUI helpt het bij het ontwerpen en implementeren van analytische workflows.
• Het helpt bij het voorbereiden van gegevens.
• Resultaat visualisatie.
• Modelvalidatie en optimalisatie.

Voordelen:

• Uitbreidbaar via plug-ins.
• Makkelijk te gebruiken.
• Er zijn geen programmeervaardigheden vereist.

Nadelen:

• De tool is kostbaar.

Tool kosten / plan details ​

Het heeft vier plannen:

• Gratis abonnement
• Klein: $ 2500 per jaar.
• Medium: $ 5000 per jaar.
• Groot: $ 10.000 per jaar.

Officiële website: Snelle mijnwerker

Gevolgtrekking

In dit artikel hebben we machine learning en de beste software voor machine learning in detail onderzocht.

De keuze van de tool hangt af van uw vereiste voor het algoritme, uw expertiseniveau en de prijs van de tool. Machine learning-bibliotheek moet gemakkelijk te gebruiken zijn.

De meeste van deze bibliotheken zijn gratis, behalve Rapid Miner. TensorFlow is populairder bij machine learning, maar het heeft een leercurve. Scikit-learn en PyTorch zijn ook populaire tools voor machine learning en beide ondersteunen de programmeertaal Python. Keras.io en TensorFlow zijn goed voor neurale netwerken.

Ik hoop dat je in dit informatieve artikel een enorme kennis over Machine Learning Tools hebt opgedaan.

Aanbevolen literatuur

• Beste softwaretesttools 2021 (QA Test Automation Tools)
• Datamining versus machine learning versus kunstmatige intelligentie versus diep leren
• Top 11 van de krachtigste softwaretools voor cyberbeveiliging in 2021
• 11 beste ITSM-tools (IT-servicebeheersoftware) in 2021
• 11 Beste online trainingssoftware voor probleemloze training in 2021
• Top 10 van populairste tools voor regressietesten in 2021
• Hoe VMWare Virtual Machine te installeren en te gebruiken bij het testen van software
• 10 beste kunstmatige intelligentiesoftware (AI-softwarereviews in 2021)