برترین نرم افزارهای یادگیری ماشین

با وجود بسیاری از الگوریتم های قدرتمند که می توانند برای طراحی راهکار های یادگیری ماشین مورد استفاده قرار گیرند، ما نگاهی به برخی از راهکار های نرم افزاری محبوب که می توانید برای ساخت مدل یادگیری ماشین خود استفاده کنید، می اندازیم.

TensorFlow

TensorFlow نامی استاندارد برای یادگیری ماشین در صنعت علوم داده ها است. این برنامه از طریق رابط کاربری گسترده ی GPU های CUDA ، به ساخت راهکار های آماری یادگیری ماشین و همچنین یادگیری عمیق کمک می کند. ابتدایی ترین نوع داده TensorFlow یک تنسور است که یک آرایه چند بعدی است. این سیستم، یک جعبه ابزار متن  باز است که می تواند برای ساخت خطوط لوله ( Pipeline ) یادگیری ماشین مورد استفاده قرار گیرد تا شما بتوانید برای پردازش داده ها، سیستم های قابل ارتقا بسازید. این برنامه پشتیبانی و توابعی را برای کاربرد های مختلف یادگیری ماشین از قبیل بینایی رایانه، NLP ( پردازش زبان طبیعی ) و یادگیری تقویتی فراهم می کند. TensorFlow یکی از ابزارهای کلیدی و معروف یادگیری ماشین برای مبتدیان است.

Apache Mahout

Apache Mahout یک یادگیری ماشین متن باز است که به فیلتر های مشارکتی و همچنین کلاسه بندی توجه دارد. این پیاده سازی ها یک گسترش دهنده از Apache Hadoop هستند. Apache Mahout همچنان در حال پیشرفت است و تعداد الگوریتم هایی که توسط آن پشتیبانی می شوند به طور قابل توجهی در حال افزایش هستند. از آنجا که در Hadoop پیاده سازی شده است، از مدل های Map / Reduce ( نگاشت/کاهش ) استفاده می کند. برخی از ویژگی های منحصر به فرد Apache Mahout عبارتند از:

  • یک Scala DSL بیانگر و یک چارچوب جبر خطی توزیع شده را برای محاسبات یادگیری عمیق ارائه می دهد.
  • حل کننده های محلی را برای CPU ها ، GPU ها و همچنین شتاب دهنده های CUDA ارائه می دهد.

Apache Spark MLlib

Spark  یک چارچوب قدرتمند جاری سازی داده است و علاوه بر آن، چندین ویژگی پیشرفته یادگیری ماشین را از طریق MLlib خود ارائه می دهد. این سیستم با چندین API ( رابط برنامه نویسی نرم افزار کاربردی ) خود یک پلتفرم یادگیری ماشین قابل ارتقا ارائه می دهد که به کاربران امکان می دهد یادگیری ماشین را بر روی داده های بلادرنگ ( Real-Time ) پیاده سازی کنند.

با MLlib ، به راحتی می توانید با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین، هر منبع Hadoop را بدون عیب و نقص، برای کار، ادغام کنید. با Spark، می توانید محاسبات مکرر انجام دهید و از طریق آن به نتایج بهتری برای الگوریتم های خود دست یابید. برخی از الگوریتم های پشتیبانی شده توسط MLlib به شرح زیر هستند:

  • کلاسه بندی ، بیز ساده ، رگرسیون لجستیک
  • رگرسیون – خطی ، تحلیل بقا
  • گرادیان تقویتی ، LDA ( تحلیل جداساز خطی )، مدل سازی موضوعی
  • درختان تصمیم گیری ، جنگل های تصادفی و غیره

https://dezyre.gumlet.net/images/blog/Spark%20MLib%20for%20Scalable%20Machine%20Learning%20with%20Spark%20/Spark%20MLib%20for%20Machine%20Learning.png?w=376&dpr=2.6

H20.ai

چارچوب یادگیری عمیق H20 یک شبکه عصبی مصنوعی چند لایه قابل ارتقا ارائه می دهد. این ANN شامل چندین مؤلفه و پارامتر است که می توانند براساس داده های ارائه شده تغییر کنند. همچنین شامل نرخ بازپخت و نرخ یادگیری انطباقی ​​برای تولید خروجی پیشگویانه است. H20-3 محلی ، فقط از شبکه عصبی پیشخور استاندارد پشتیبانی می کند. نسخه های دیگر H20 همچنین از شبکه های عصبی کانولوشنی و شبکه های عصبی بازگشتی پشتیبانی می کنند.

Pytorch

Pytorch که توسط فیسبوک ایجاد شده است، یک چارچوب یادگیری عمیق پیشرفته ارائه می دهد. مشخصه  های مهم  Pytorch، شبکه های عصبی عمیق و تنسور ها هستند.

با Pytorch می توانید نمونه سازی سریع را برای تحقیقات توسعه دهید. علاوه بر این، شما می توانید خطوط لوله نرم افزاری را با استفاده از Pytorch بسازید. زبان برنامه نویسی اختصاصی Uber برای محاسبه احتمالات ، با Pytorch نوشته شده است. با استفاده از آن می توانید نمودارهای دینامیکی را برای تسریع فرآیند های یادگیری ماشین خود توسعه دهید. همچنین PyTorch قابلیت موازی سازی داده ها را نیز به کد شما می دهد.

RapidMiner

RapidMiner یک محیط یکپارچه و جامع را برای انجام چندین کار مانند آماده سازی داده ، یادگیری ماشین ، یادگیری عمیق ، استخراج متن و همچنین تحلیل پیشگو فراهم می کند. همچنین به دلیل سرعت برق آسا در ایجاد درآمد ، کاهش هزینه ها و جلوگیری از خطرات ، بسیار محبوب است.

یکی از مهم ترین ویژگی  های آن، Drag and Drop ( کشیدن و رها کردن ) مبتنی بر GUI است که به کاربران این امکان را می دهد تا بطور شهودی، رویه کاری پردازش داده که می تواند از بیش از ۲۰۰۰ گره موجود انتخاب شده باشد را بسازند. جدا از ساخت مدل های یادگیری ماشین، می توان عملکرد مدل را از طریق جمع آوری ، تقویت و ساخت مجموعه های مدل بهینه کرد.

 Weka

Weka مخفف Waikato Environment for Knowledge Analysis ( محیط Waikato برای تحلیل دانش ) است. یک نرم افزار یادگیری ماشین است که به زبان جاوا نوشته شده است. این سیستم شامل چندین الگوریتم یادگیری ماشین است که می توانند بکار گرفته شوند و آماده استفاده باشند. این الگوریتم ها عمدتا برای داده کاوی بکار می روند. برخی از این ابزار ها کلاسه بندی، خوشه بندی، رگرسیون، تصویرسازی و همچنین آماده سازی داده ها هستند.

Weka یک GUI ( رابط کاربری گرافیکی ) متن باز است که امکان اجرای آسان الگوریتم های یادگیری ماشین با حداقل خطوط برنامه نویسی را میسر می سازد. ما می توانیم بدون نوشتن هیچ خط کدی ، عملکرد یادگیری ماشین بر روی داده ها را انجام دهیم. بنابراین، این نرم افزار برای افراد تازه کار در یادگیری ماشین ، ایده آل است.

KNIME

KNIME یا Konstanz Information Miner یک تحلیل داده متن باز ، گزارش دهی و همچنین یک چارچوب یکپارچه سازی است. با کمک  KNIME، فرد می تواند مؤلفه های مختلف یادگیری ماشین و داده کاوی را اجرا کند. مبتنی بر درک است و به طور مداوم ویژگی های جدید رشد را با آن ادغام می کند. این کار به کاربران در درک داده  کمک می کند و با استفاده از مولفه های قابل استفاده مجدد که در دسترس همگان قرار دارند رویه کاری علوم داده را طراحی می کند.

Knime از مفهوم ساخت خط لوله برای داده های ماژولار استفاده می کند. با کمک GUI و  JDBC، می تواند بدون نیاز به برنامه  نویسی سنگین ، چندین منبع داده را با استفاده از مدل سازی داده ، تحلیل و تصویرسازی ، ترکیب کند.

Keras

Keras یک کتابخانه شبکه عصبی متن باز است که از پایتون پشتیبانی می کند. به دلیل ماژولار بودن ، سرعت و استفاده آسانش محبوب است. بنابراین می توان از آن برای آزمایش سریع و همچنین نمونه سازی سریع استفاده کرد. این برنامه از پیاده سازی شبکه های عصبی کانولوشنی، شبکه های عصبی بازگشتی و همچنین هر دو پشتیبانی می کند. این کتابخانه قادر است بدون عیب و نقص روی CPU و GPU اجرا شود. در مقایسه با کتابخانه های بسیار پرطرفدار مانند TensorFlow و Pytorch ، Keras کاربرپسند بوده و به کاربران این امکان را می دهد تا بدون هیچ گونه مشکلی، به راحتی شبکه های عصبی را پیاده سازی کنند.

اسکرول به بالا