Introdução ao software de aprendizado de máquina
O Machine Learning é um aplicativo científico baseado em IA (Inteligência Artificial) que permite que o sistema de computador aprenda, execute uma determinada tarefa e melhore a experiência adquirida com ela sem programá-la de fato exclusivamente. Os algoritmos de aprendizado de máquina são usados nos exercícios do dia a dia, como mecanismo de busca, reconhecimento de imagem e fala, diagnóstico de saúde etc. Esses algoritmos precisam de certos softwares e ferramentas para executar e executar determinadas ações. O software Machine Learning possui seu próprio conjunto de ferramentas, bibliotecas e recursos para desenvolver aplicativos que podem replicar o comportamento humano com máquinas e aplicativos inteligentes. O software que destacaremos é refletido abaixo.
Tipos de software de aprendizado de máquina
Existem toneladas de software de aprendizado de máquina disponíveis no mercado. Alguns dos softwares possuem recursos exclusivos e exclusivos. Ao mesmo tempo, existem algumas ferramentas que são comparativamente melhores. Muitas empresas começaram a adotar a tecnologia para aumentar seu ROI (retorno do investimento). Como o Machine Learning faz parte da IA (Inteligência Artificial), as máquinas são treinadas a partir do resultado ou padrão para desenvolver novas mudanças autonomamente. Alguns tipos de software de Machine Learning são: Azure Machine Learning Studio, Shogun, Apache Mahout, Apache Spark MLlib, IBM Watson Machine Learning, RapidMinor, Weka, Google Cloud ML Engine, Pytroch, Figura Oito, Caranguejo, Microsoft Cognitive Toolkit, Tocha, etc. Vamos examinar mais de perto alguns dos principais e mais usados softwares nos quais os especialistas em Machine Learning confiam.
Software de aprendizado de máquina superior
Abaixo estão os vários softwares de aprendizado de máquina:
1. Google Cloud ML Engine
O Google Cloud Machine Learning Engine é um dos aplicativos populares para treinamento, análise e aprendizado profundo.
2. Azure ML Studio
É uma solução sem código, arrastar e soltar, para especialistas em ML, para uso conveniente feito pela Microsoft.
3. Aprendizado de Máquina IBM Watson
Com sua operação de modelo de código aberto, ajuda os cientistas e desenvolvedores de dados a acelerar os aplicativos de IA e Machine Learning.
4. TensorFlow
É uma nova estrutura de código aberto lançada em 2015 e não é complexa de operar e também pode ser implantada em várias plataformas. Feito pelo Google, o TensorFlow está disponível para Python, C ++, Java, Rust etc.
5. Microsoft Cognitive Toolkit
A recém-lançada solução de IA da Microsoft pode treinar máquinas com seus algoritmos de aprendizado profundo para se comportarem como um cérebro e rosto humanos. Ele pode manipular dados de Python, C ++ etc.
6. Theano
É uma biblioteca de código aberto baseada em Python para algoritmos de aprendizado profundo para acelerar a implantação do Machine Learning. O Theano é capaz de levar as estruturas de dados para o próximo nível com a integração de bibliotecas Python como NumPy, Pandas e alguns programas nativos.
7. tocha
Essa biblioteca antiga típica do Machine Learning fascina a flexibilidade e a rapidez nas operações ao implantar projetos de Machine Learning.
8. Apache Spark MLlib
O Apache Spark é uma ferramenta confiável de aprendizado de máquina para aprendizado de máquina avançado e aprendizado profundo. É uma plataforma escalável e contínua que pode ser integrada ao Hadoop para obter melhores resultados dos algoritmos. Classificação, regressão, aumento de gradiente, árvores de decisão, LDA, etc. são alguns dos algoritmos para dar suporte ao MLlib.
9. Pytorch
Pytorch é desenvolvido pelo Facebook para aprendizado profundo avançado usando redes e tensores neurais. É verificado que pesquisadores de todo o mundo usam o Pytorch para representação gráfica dinâmica e técnicas de projeto.
10. Ideas2T Technologies
A ferramenta Ideas2T, diferente de outras, possui um recurso exclusivo que pode ajudar os recrutadores a contratar os candidatos certos com base em seus currículos por meio do Machine Learning. Tem sido uma interseção para startups, empresas e casas comerciais por causa de seus algoritmos avançados e avançados.
Méritos do software de aprendizado de máquina
Machine Learning, um subconjunto de IA que ajuda a examinar e aprender com os dados e a tomar determinadas decisões a partir deles. É capaz de fornecer decisões e recomendações em alta velocidade com precisão. Portanto, o software ML é muito popular. Curiosamente, eles também são baratos. O Machine Learning e a IA trabalham em conjuntos de dados grandes e complexos para visualizar e tomar decisões perfeitas. Alguns exemplos são os seguintes:
- Facebook: quando carregamos uma foto no Facebook, ele reconhece uma pessoa da mesma foto e sugere amizade mútua. É assim que o ML funciona.
- Netflix: o Netflix às vezes envia sugestões de programas da web ou filmes com base no que assistimos anteriormente. Basicamente, o Machine Learning é usado para selecionar dados com base na escolha.
Entidades e organizações comerciais usam o par certo de algoritmo com uma determinada ferramenta e criam modelos de Machine Learning baseados no aprendizado dos dados. Ajuda as empresas a trabalhar com mais eficiência na criação de modelos de última geração a baixo custo. O software Machine Learning ajuda na automação da análise de dados, o que reduz a mão de obra e a torna econômica. Esse processo é bastante iterativo e escalável.
Existem várias outras aplicações em que o ML é usado no dia-a-dia. Algumas das áreas em que o software ML é usado com eficiência são as seguintes:
- Serviços financeiros : o setor financeiro usa isso para identificar insights sobre investimentos, negociações e até mesmo determinar riscos financeiros.
- Marketing e vendas : várias empresas e outros estabelecimentos similares usam o software Machine Learning para analisar o histórico de compras e fazer recomendações para os clientes, dependendo dele.
- Assistência médica : Wearables e sensores eletrônicos são amplamente utilizados hoje em dia. Os sensores nesses dispositivos vestíveis fornecem dados em tempo real sobre pressão arterial, batimentos cardíacos e outras informações vitais relacionadas à saúde.
- Transporte : O software Machine Learning analisa o histórico de viagens e as rotas para identificar problemas, se houver, de modo a ajudar os clientes / passageiros a optarem por sair de áreas sujeitas a riscos no futuro.
- Governo : algumas agências governamentais usam ferramentas de ML para extrair insights para minimizar custos e aumentar a eficiência em suas operações.
- Óleo e Gás : o Machine Learning é usado principalmente nos setores de energia. Ajuda a analisar fontes de energia existentes e novas para exploração e distribuição. Muitas agências de petróleo nos setores governamental e privado adotaram essas técnicas.
Conclusão
O aprendizado de máquina e a inteligência artificial têm usos amplos e amplos entre as gerações modernas e ainda estão em expansão. Portanto, não será errado opinar que o software Machine Learning realiza ações a partir do conjunto de dados de entrada e desempenha um papel importante no fornecimento de informações a partir de dados brutos para melhorar objetivos comerciais e outros.
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Este é um guia para o Machine Learning Software. Aqui discutimos a introdução e os 10 principais softwares de aprendizado de máquina, juntamente com seus méritos. Você também pode consultar os seguintes artigos para saber mais:
- O que é Aprendizado por Reforço?
- Tipos de algoritmos de aprendizado de máquina
- Introdução à IoT
- Aplicações de Machine Learning
- Como criar uma árvore de decisão?
- Guia da Árvore de Decisão na Mineração de Dados