Introduction à la plateforme d'apprentissage automatique
L'apprentissage automatique est le domaine d'étude qui offre aux ordinateurs le potentiel d'apprendre sans être explicitement programmé. Cela rend les ordinateurs similaires aux humains. Un modèle d'apprentissage automatique est la sortie générée une fois que vous avez formé votre programme algorithmique d'apprentissage automatique avec des données. Après la formation, une fois que vous avez donné un modèle avec une entrée associée, la sortie est fournie. Dans cette rubrique, nous allons découvrir la plateforme d'apprentissage automatique.
Qu'est-ce que la plateforme d'apprentissage automatique?
Une plate-forme pour automatiser et accélérer le cycle de vie de la livraison d'applications prophétiques capables d'un énorme traitement de données adoptant l'apprentissage automatique ou des procédures connectées.
Quelques idées clés dans cette définition sont:
- L'accélération consiste à induire un cycle de vie de livraison de résolution rapide et plus rapide et à accélérer le temps d'exécution grâce à des procédures avancées telles que l'informatique distribuée et en mémoire.
- La tâche de bonne foi de l'analyste de l'information consiste en de nombreuses tâches longues et fastidieuses. L'automatisation de ces tâches peut éliminer les goulots d'étranglement des projets, permettant aux organisations de livrer de nouveaux projets qui viennent plus loin, de se mettre à jour et d'obtenir plus de tâches sans augmenter le personnel.
- La capacité d'une plate-forme d'apprentissage automatique pour les utilisateurs de servir et de traiter d'énormes quantités de données à partir d'un bon type de source.
- Ces plates-formes se concentrent sur l'activation du cycle de vie complet de la fourniture d'applications prédictives car elles ne sont pas compatibles avec les outils PC et les bibliothèques de code.
- Les plates-formes d'apprentissage automatique doivent être intégrées car elles sont bien organisées vers des applications de système logiciel qui sont fortement recommandées.
- Les plateformes de Machine Learning se concentrent sur l'aide au trading pour connaître les résultats futurs, comme la capacité des clients à acheter une offre donnée ou à rejeter la transaction.
Plateformes d'apprentissage automatique
Le domaine de l'apprentissage automatique se développe rapidement. Par conséquent, il est très important de choisir la plate-forme appropriée qui mène au succès de la construction de modèles utilisant des approches de bout en bout. Voici la liste des plateformes d'apprentissage automatique.
1. Microsoft Azure
Un outil d'apprentissage automatique Microsoft Azure permet aux développeurs de créer les modèles. Il fournit des SDK et des services pour préparer rapidement des informations, former et déployer des modèles d'apprentissage automatique. Améliorez la productivité et les prix avec le chiffrement et les pipelines de mise à l'échelle automobile. Utilisez ces fonctionnalités avec des frameworks Python open source, tels que PyTorch, Tensor Flow et scikit-learn.
traits
- Il utilise Azure Machine Learning Studio comme interface, ayant un environnement de glisser-déposer pour créer des modèles.
- Il a des programmes automatisés pour exécuter des arbres de décision, des réseaux de neurones profonds, une classification et une régression.
- Il permet uniquement le téléchargement des énormes ensembles de données dans le cloud Azure et non les petits ensembles de données des deux fournisseurs de services.
- Il propose des versions standard et gratuites avec des fonctionnalités limitées.
2. IBM Watson
La plateforme IBM Watson est développée pour les développeurs et les utilisateurs avec de nombreux outils d'IA. Il fournit des programmes et des requêtes système, des prévisions et assemble des outils pour créer des classeurs. Il permet des visualisations d'informations puissantes assistées par un glisser-déposer pour créer des modèles.
traits
- Interface frontale à l'aide de SPSS Graphical Analytics.
- Les informations et les prévisions doivent être stockées dans IBM Bluemix.
- Les services axés sur les clients d'entreprise aident à créer des applications basées sur ML à l'aide de connecteurs API.
- Ils sont payants et même les versions gratuites sont disponibles.
3. Amazon
La plate-forme Amazon Machine Learning propose des modèles de prédiction prêts à l'emploi et simplement disponibles pour tout développeur, même s'ils n'ont aucune idée de la science des données. Un modèle de paiement à l'utilisation, nécessitant très peu d'investissement dans le matériel ou les logiciels, a fait d'Amazon l'un des fournisseurs de plate-forme ML les plus simples pour lesquels un participant s'inscrira. Les développeurs peuvent utiliser les kits d'outils d'IA fournis par AWS (services Web Amazon) qui incluent également Amazon Lex et Amazon Polly.
traits
- Il utilise le buffet Amazon Machine Learning et l'interface utilisateur d'Amazon Character.
- Les informations doivent être stockées dans un compte AWS associé comme S3, Redshift et RDS.
- Il fonctionne sur un modèle par répartition et pour les prévisions de lots cardinaux, il coûte très moins que dix cents.
4. ai-one
À l'aide d'une plate-forme ai-one, les développeurs produiront des assistants intelligents qui seront facilement déployés sur presque toutes les applications logicielles. La liste des outils des ressources comprend des API de développeur, une bibliothèque de documents et des agents de construction qui seront utilisés pour transformer les informations en ensembles de règles qui prennent en charge les structures ML et AI.
5. Apache PredictionIO
Il s'agit d'une pile open-source qui dispose également d'un serveur open-source pour l'apprentissage automatique conçu en plus de cela devrait jeter un œil à Apache PredictionIO est le moyen le plus simple de créer des moteurs prophétiques qui répondront à toutes les tâches d'apprentissage automatique. En plus du serveur d'événements et donc de la plateforme elle-même, Apache PredictionIO comprend également une galerie de modèles.
6. H2O
Cette plateforme a été conçue pour les langages de programmation tels que python, R & Java par H2O.ai. Il offre également les outils nécessaires pour analyser les ensembles de données dans les systèmes de fichiers Apache Hadoop et le cloud.H2O.ai est prédicté à Mountain View, en Californie. et offre la plate-forme libre open source H2O OpenThis a été conçue pour les langages de programmation comme python, R & Java par H2O.ai. Il propose également les outils nécessaires pour analyser les ensembles de données dans les systèmes de fichiers Apache Hadoop et le cloud. H2O.ai est basé à Mountain View, en Californie. et propose le libre apprentissage open source H2O Open Source (H2O, Sparkling Water et H2O4GPU) et un produit commercial appelé H2O Driverless AI. Les composants de H2O.ai sont hautement optimisés et parallélisés pour les configurations multicœurs et multi-nœuds de l'unité centrale.
Conclusion
Cet article donne une brève introduction aux plates-formes d'apprentissage automatique. L'apprentissage automatique peut être une technique supervisée ou non supervisée de machines d'entraînement pour effectuer les activités un peu plus rapidement et mieux qu'un être humain moyen. En ce qui concerne le développement de vos propres modèles d'apprentissage automatique, vous avez le choix entre différents langages de développement, IDE et plates-formes. Cet article donne les meilleures plateformes que l'utilisateur peut utiliser; il peut s'agir de plates-formes basées sur le cloud ou basées sur la production.
Articles recommandés
Ceci est un guide de la plateforme d'apprentissage automatique. Nous discutons ici des plates-formes d'apprentissage automatique avec les fonctionnalités. Vous pouvez également consulter l'article suivant pour en savoir plus -
- Méthodes d'apprentissage automatique
- Méthodes d'apprentissage automatique
- Architecture d'apprentissage automatique
- Fonctions de perte dans l'apprentissage automatique
- Types de chiffrement
- Guide complet de mise en œuvre des réseaux de neurones
- Comment créer un arbre de décision?