Introduction au logiciel d'apprentissage automatique
Le Machine Learning est une application scientifique basée sur l'IA (Intelligence Artificielle) qui permet au système informatique d'apprendre, d'effectuer une certaine tâche et d'améliorer l'expérience acquise sans la programmer réellement exclusivement. Les algorithmes d'apprentissage automatique sont utilisés dans les exercices quotidiens tels que les moteurs de recherche, la reconnaissance d'image et de parole, le diagnostic des soins de santé, etc. Ces algorithmes nécessitent certains logiciels et outils pour exécuter et exécuter certaines actions. Le logiciel Machine Learning possède son propre ensemble d'outils, de bibliothèques et de ressources pour développer des applications qui peuvent reproduire le comportement humain avec des machines et des applications intelligentes. Le logiciel que nous allons mettre en évidence est reflété ci-dessous.
Types de logiciels d'apprentissage automatique
Il existe des tonnes de logiciels d'apprentissage automatique disponibles sur le marché. Certains logiciels ont leurs fonctionnalités exclusives et uniques. En même temps, il existe des outils qui sont comparativement meilleurs. De nombreuses entreprises ont commencé à adopter la technologie pour augmenter leur ROI (Return on Investment). Comme l'apprentissage automatique fait partie de l'IA (intelligence artificielle), les machines sont formées à partir du résultat ou du modèle pour développer de nouveaux changements de manière autonome. Certains types de logiciels d'apprentissage automatique sont: Azure Machine Learning Studio, Shogun, Apache Mahout, Apache Spark MLlib, IBM Watson Machine Learning, RapidMinor, Weka, Google Cloud ML Engine, Pytroch, Figure Eight, Crab, Microsoft Cognitive Toolkit, Torch, etc. Examinons de plus près certains des logiciels les plus utilisés et les plus utilisés sur lesquels s'appuient les experts du Machine Learning.
Meilleur logiciel d'apprentissage automatique
Voici les différents logiciels d'apprentissage automatique:
1. Google Cloud ML Engine
Le Cloud Machine Learning Engine de Google est l'une des applications les plus populaires pour la formation, l'analyse et le deep learning.
2. Azure ML Studio
Il s'agit d'une solution sans code, glisser-déposer pour les experts ML pour une utilisation pratique faite par Microsoft.
3. IBM Watson Machine Learning
Avec son fonctionnement de modèle open source, il aide les scientifiques et les développeurs de données à accélérer les applications d'IA et d'apprentissage automatique.
4. TensorFlow
Il s'agit d'un nouveau cadre open source publié en 2015 et non complexe à utiliser et pouvant également être déployé sur diverses plates-formes. Fabriqué par Google, TensorFlow est disponible pour Python, C ++, Java, Rust, etc.
5. Microsoft Cognitive Toolkit
La solution d'IA nouvellement lancée par Microsoft peut entraîner la machine avec ses algorithmes d'apprentissage en profondeur à se comporter comme un cerveau et un visage humains. Il peut gérer les données de Python, C ++, etc.
6. Theano
Il s'agit d'une bibliothèque open source basée sur Python pour les algorithmes d'apprentissage en profondeur afin d'accélérer le déploiement du Machine Learning. Theano est capable de faire passer les structures de données au niveau supérieur avec l'intégration de bibliothèques Python comme NumPy, Pandas et certains programmes natifs.
7. Torche
Cette ancienne bibliothèque de Machine Learning typique fascine la flexibilité et la rapidité des opérations lors du déploiement de projets Machine Learning.
8. Apache Spark MLlib
Apache Spark est un outil de Machine Learning de confiance pour le Machine Learning avancé et le deep learning. Il s'agit d'une plate-forme transparente et évolutive qui peut être intégrée à Hadoop pour de meilleurs résultats grâce aux algorithmes. La classification, la régression, l'augmentation du gradient, les arbres de décision, LDA, etc. sont quelques-uns des algorithmes pour prendre en charge MLlib.
9. Pytorch
Pytorch est développé par Facebook pour un apprentissage approfondi avancé à l'aide de réseaux de neurones et de tenseurs. Il est établi que les chercheurs du monde entier utilisent Pytorch pour la représentation graphique dynamique et les techniques de plan directeur.
10. Technologies Ideas2T
L'outil Ideas2T, contrairement à d'autres, possède une fonctionnalité unique qui peut aider les recruteurs à embaucher les bons candidats en fonction de leur (s) curriculum vitae via Machine Learning. Il a été une intersection pour les start-ups, les entreprises et les maisons de commerce en raison de ses algorithmes de pointe et avancés.
Avantages des logiciels d'apprentissage automatique
Machine Learning, un sous-ensemble de l'IA qui permet d'examiner et d'apprendre des données et de prendre certaines décisions à partir de celles-ci. Il est capable de fournir des décisions et des recommandations à grande vitesse avec précision. Le logiciel ML est donc très populaire. Fait intéressant, ils sont également peu coûteux. L'apprentissage automatique et l'IA fonctionnent sur des ensembles de données volumineux et complexes pour visualiser et prendre des décisions parfaites. Quelques exemples sont comme ci-dessous:
- Facebook: lorsque nous téléchargeons une photo sur Facebook, il reconnaît une personne de la même photo et suggère une amitié mutuelle. Voici comment fonctionne ML.
- Netflix: Netflix envoie parfois des suggestions d'émissions Web ou de films en fonction de ce que nous avons regardé précédemment. Fondamentalement, l'apprentissage automatique est utilisé pour sélectionner des données en fonction du choix.
Les entités et organisations commerciales utilisent la bonne paire d'algorithme avec un certain outil et créent des modèles d'apprentissage automatique basés sur l'apprentissage à partir des données. Il aide les entreprises à travailler plus efficacement pour créer des modèles haut de gamme à faible coût. Le logiciel Machine Learning contribue à l'automatisation de l'analyse des données, ce qui réduit la main-d'œuvre et la rend rentable. Ce processus est assez itératif et évolutif.
Il existe plusieurs autres applications où le ML est utilisé dans la vie quotidienne. Certains des domaines dans lesquels le logiciel ML est utilisé efficacement sont les suivants:
- Services financiers : le secteur financier utilise ces informations pour identifier les perspectives d'investissement, de trading et même pour déterminer les risques financiers.
- Marketing et ventes : diverses entreprises et autres établissements similaires utilisent le logiciel Machine Learning pour analyser l'historique des achats et faire des recommandations aux clients en fonction.
- Soins de santé : les accessoires électroniques portables et les capteurs sont largement utilisés de nos jours. Les capteurs de ces appareils portables fournissent des données en temps réel sur la pression artérielle, le rythme cardiaque et d'autres informations vitales liées à la santé.
- Transport : le logiciel Machine Learning analyse l'historique des déplacements et les itinéraires pour identifier les problèmes, le cas échéant, afin d'aider les clients / passagers à se retirer des zones à risque à l'avenir.
- Gouvernement : Certaines agences gouvernementales utilisent des outils de BC pour extraire des informations afin de minimiser les coûts et d'augmenter l'efficacité de leurs opérations.
- Pétrole et gaz : l'apprentissage automatique est principalement utilisé dans les secteurs de l'énergie. Il permet d'analyser les sources d'énergie existantes et nouvelles pour l'exploration et la distribution. De nombreuses agences pétrolières des secteurs public et privé ont adopté ces techniques.
Conclusion
L'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle ont des utilisations larges et larges parmi les générations modernes et continuent de se développer. Par conséquent, il ne sera pas faux de penser que le logiciel Machine Learning effectue des actions à partir de l'ensemble de données d'entrée et joue un rôle important en fournissant des informations à partir de données brutes pour améliorer les objectifs commerciaux et autres.
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Ceci est un guide des logiciels d'apprentissage automatique. Nous discutons ici de l'introduction et du top 10 des logiciels d'apprentissage automatique ainsi que de leurs mérites. Vous pouvez également consulter les articles suivants pour en savoir plus-
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- Introduction à l'IoT
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