Introdução à plataforma de aprendizado de máquina
Machine Learning é o campo de estudo que oferece aos computadores o potencial de aprender sem serem explicitamente programados. Torna computadores semelhantes aos humanos. Um modelo de aprendizado de máquina é a saída gerada depois que você treina seu programa algorítmico de aprendizado de máquina com dados. Após o treinamento, depois de fornecer um modelo com entrada associada, a saída é fornecida. Neste tópico, vamos aprender sobre a Machine Learning Platform.
O que é a Machine Learning Platform?
Uma plataforma para automatizar e acelerar o ciclo de vida de entrega de aplicativos proféticos capazes de enorme processamento de dados, adotando aprendizado de máquina ou procedimentos conectados.
Algumas idéias-chave nesta definição são:
- Acelerar é induzir um ciclo de vida de entrega de resolução cada vez mais rápido e, além disso, acelerar o tempo de execução através de procedimentos avançados, como computação distribuída e na memória.
- A tarefa de boa-fé que o analista de informação consiste em muitas tarefas tediosas e longas. A automação dessas tarefas pode eliminar os gargalos do projeto, permitindo que as organizações entreguem novos projetos mais rapidamente, atualizando e realizando mais tarefas sem aumentar a equipe.
- A capacidade de uma plataforma de aprendizado de máquina para os usuários servirem e processarem grandes quantidades de dados de um bom tipo de fonte.
- Essas plataformas se concentram em possibilitar o ciclo de vida completo do fornecimento de aplicativos preditivos à medida que eles divergem das ferramentas do PC e das bibliotecas de códigos.
- As plataformas de aprendizado de máquina devem ser integradas, pois estão bem organizadas para aplicativos de sistema de software altamente recomendados.
- As plataformas de aprendizado de máquina centralizam-se na assistência à negociação para conhecer resultados futuros, como a capacidade dos clientes de comprar uma determinada oferta ou rejeitar a transação.
Plataformas de aprendizado de máquina
O campo do aprendizado de máquina está crescendo rapidamente. Portanto, é muito importante escolher a plataforma adequada que leva ao sucesso da construção de modelos usando abordagens de ponta a ponta. Aqui está a lista de plataformas de aprendizado de máquina.
1. Microsoft Azure
Uma ferramenta de aprendizado de máquina do Microsoft Azure permite que os desenvolvedores construam os modelos. Ele fornece SDKs e serviços para preparar rapidamente informações, treinar e implantar modelos de aprendizado de máquina. Melhore a produtividade e os preços com cifras e tubulações de escala de automóvel. Use esses recursos com estruturas Python de código aberto, como PyTorch, Tensor Flow e scikit-learn.
Recursos
- Ele usa o Azure Machine Learning Studio como sua interface, tendo um ambiente de arrastar e soltar para criar modelos.
- Possui programas automatizados para executar árvores de decisão, redes neurais profundas, classificação e regressão.
- Ele permite que apenas os enormes conjuntos de dados sejam carregados na nuvem do Azure e não os menores, de ambos os provedores de serviços.
- Oferece versões padrão e gratuitas com recursos limitados.
2. IBM Watson
A plataforma IBM Watson foi desenvolvida para desenvolvedores e usuários com muitas ferramentas de IA. Ele fornece programas e consultas do sistema, previsão e reúne ferramentas para criar pastas de trabalho. Ele permite visualizações poderosas de informações que são auxiliadas com o arrastar e soltar ao redor para criar modelos.
Recursos
- Interface front-end usando o SPSS Graphical Analytics.
- As informações e previsões devem ser armazenadas no IBM Bluemix.
- Os serviços voltados para clientes corporativos ajudam a criar aplicativos baseados em ML usando conectores API.
- Eles são cobrados e até as versões gratuitas estão disponíveis.
3. Amazônia
A plataforma Amazon Machine Learning oferece modelos de previsão prontos ou simplesmente disponíveis para qualquer desenvolvedor, mesmo que eles não tenham idéia sobre ciência de dados. Um modelo de pagamento conforme o uso, que requer muito menos investimento em pacotes de hardware ou software, tornou a Amazon um dos fornecedores mais simples de plataformas ML pelas quais um participante fará o check-in. Os desenvolvedores podem usar kits de ferramentas de IA fornecidos pela AWS (Amazon web services), que também incluem o Amazon Lex e o Amazon Polly.
Recursos
- Ele usa o aparador do Amazon Machine Learning e a interface de usuário do Amazon Character.
- As informações devem ser armazenadas em uma conta associada da AWS, como S3, Redshift e RDS.
- Ele funciona em um modelo de pagamento conforme o uso e, para previsões de lotes cardeais, o preço é muito inferior a dez centavos.
4. ai-um
Usando uma plataforma ai-one, os desenvolvedores produzirão assistentes inteligentes que serão facilmente implantados em praticamente qualquer aplicativo de software. A lista de ferramentas de ferramentas inclui APIs de desenvolvedor, uma biblioteca de documentos e agentes de construção que serão usados para transformar informações em conjuntos de regras que suportam estruturas de ML e AI.
5. Apache PredictionIO
É uma pilha de código-fonte aberto que também possui um servidor de código-fonte aberto para aprendizado de máquina projetado sobre ele. O Apache PredictionIO é a maneira mais simples de criar mecanismos proféticos que atendam a qualquer tarefa de aprendizado de máquina. Além do servidor de eventos e, portanto, da própria plataforma, o Apache PredictionIO inclui adicionalmente uma galeria de modelos.
6. H2O
Esta plataforma foi projetada para linguagens de programação como python, R & Java da H2O.ai. Além disso, oferece as ferramentas necessárias para analisar conjuntos de dados nos sistemas de arquivos Apache Hadoop e o cloud.H2O.ai é predicado em Mountain View, CA. e oferece o H2O de código aberto gratuito A plataforma OpenThis foi projetada para linguagens de programação como python, R & Java do H2O.ai. Ele também oferece as ferramentas necessárias para analisar conjuntos de dados nos sistemas de arquivos e na nuvem Apache Hadoop. H2O.ai é baseado em Mountain View, CA. e oferece o H2O Open Source Machine Learning gratuito de código aberto (H2O, água com gás e H2O4GPU) e um produto comercial chamado H2O Driverless AI. Os componentes do H2O.ai são altamente otimizados e paralelizados para configurações multicore e multinode da unidade de processamento central.
Conclusão
Este artigo fornece uma breve introdução às plataformas de aprendizado de máquina. O Machine Learning pode ser uma técnica supervisionada ou não supervisionada de treinamento de máquinas para executar as atividades um pouco mais rápido e melhor do que um ser humano comum. Quando se trata de desenvolver seus próprios modelos de aprendizado de máquina, há opções de várias linguagens de desenvolvimento, IDEs e plataformas. Este artigo fornece as melhores plataformas que o usuário pode usar; pode ser plataformas baseadas na nuvem ou na produção.
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