۱۴ ابزار یادگیری ماشینی (با ویژگی ها و مزایا)

یادگیری ماشینی (ML) یکی از جدیدترین موارد اضافه شده در زمینه هوش مصنوعی است. این فناوری از داده های موجود برای پیش بینی نتایج جدید استفاده می کند. انتخاب ابزارهای یادگیری ماشینی مناسب می تواند هنگام داده کاوی و مدل سازی پیش بینی کننده برای شما مفید باشد. در این مقاله به ابزارهای ML با ویژگی ها و مزایای آنها می پردازیم.

ابزارهای یادگیری ماشینی چیست؟

ابزارهای یادگیری ماشین برنامه های کاربردی الگوریتمی هستند که از هوش مصنوعی کار می کنند. آنها سیستمی را برای ایجاد نتایج بدون دخالت زیاد انسانی توانمند می کنند. ابزارهای ML نیاز به برنامه نویسی صریح را از بین می برند و به سیستم ها کمک می کنند هنگام پیش بینی نتایج دقیق تر شوند. این ابزارهای نرم افزاری از مدل ها، الگوریتم ها و تجزیه و تحلیل داده ها برای یافتن و تفسیر الگوها استفاده می کنند. قابلیت های تجزیه و تحلیل آنها به اطلاع عملیات از هرگونه تغییر کمک می کند و به طور خودکار سیستم را با گذشت زمان بهبود می بخشد.

مطالب مرتبط: یادگیری ماشینی چیست؟ (مهارت، شغل)

۱۴ ابزار یادگیری ماشینی که باید در نظر بگیرید

در اینجا چند ابزار ML به همراه ویژگی ها و مزایای منحصر به فرد آنها آورده شده است:

۱. Accord.net

Accord.net یک چارچوب رایگان ML با کتابخانه های پردازش صدا و تصویر در سی شارپ است. این برنامه در چندین پلت فرم کار می کند و برای ساخت برنامه های بینایی کامپیوتری درجه تولید، استماع کامپیوتر، پردازش سیگنال و آمار برای کاربردهای تحقیقاتی و تجاری ایده آل است. Accord.net بیشتر برای اجرای الگوریتم های رگرسیون، طبقه بندی، خوشه بندی و توزیع استفاده می شود. این نرم افزار همچنین آزمون های فرضیه و روش های هسته را ارائه می دهد که یک کلاس از الگوریتم ها برای تجزیه و تحلیل الگو است. کتابخانه پردازش آن به ویژه برای آزمایش و دستکاری فایل های صوتی مفید است.

مطالب مرتبط: یادگیری عمیق در مقابل یادگیری ماشینی: تفاوت ها چیست؟

۲.Apache Mahout

Apache Mahout یک ابزار منبع باز و Scala DSL بیانگر ریاضی است که می توانید از آن برای ایجاد الگوریتم های مقیاس پذیر ML استفاده کنید. این نرم افزار از چارچوب جبر خطی توزیع شده پیروی می کند و کتابخانه های جاوا آن با عملیات ریاضی رایج کار می کنند. Apache Mahout در ارتباط با Hadoop عمل می‌کند، که به کاربران اجازه می‌دهد ML را از طریق مجموعه‌ای از الگوریتم‌های Mahout در محاسبات توزیع‌شده اعمال کنند.طراحی آپاچی ماهوت به ویژه برای ریاضیدانان، آماردانان و دانشمندان داده مناسب است. این به آنها اجازه می دهد تا الگوریتم های خود را اجرا کنند و به سرعت آنها را در پروژه ها اعمال کنند. همچنین از پشتیبان‌های توزیع‌شده متعدد، از جمله Apache Spark، پشتیبانی می‌کند و حل‌کننده‌های بومی مدولار را برای شتاب CPU، GPU و CUDA ارائه می‌کند.

مطالب مرتبط: تفاوت بین علم داده و تجزیه و تحلیل داده ها

۳. Keras.io

Keras.io یک رابط برنامه نویسی کاربردی برای شبکه های عصبی است که نمونه سازی اولیه را سریع و راحت می کند. این پلتفرم بخش مرکزی اکوسیستم TensorFlow 2 است و از شبکه های کانولوشن و تکراری پشتیبانی می کند. بنابراین، از مدیریت داده و آموزش هایپرپارامتر گرفته تا راه حل های استقرار، می تواند هر مرحله از یک گردش کار ML را پوشش دهد.پشتیبانی TensorFlow به Keras.io قابلیت های بهینه استقرار را می دهد و آن را به انتخاب خوبی برای کاربران تبدیل می کند. این سیستم به کاربران اجازه می‌دهد مدل‌های Keras را به جاوا اسکریپت صادر کنند تا مستقیماً در مرورگر اجرا شوند و به TF Lite برای اجرا در iOS، Android و سایر دستگاه‌های تعبیه‌شده. ارائه مدل‌های Keras از طریق وب API نیز معمولاً آسان است.

۴.Rapid Miner

Rapid Miner یک نرم افزار داده کاوی قدرتمند است که از داده کاوی گرفته تا استقرار مدل و عملیات مدل مراقبت می کند. این پلتفرم روی سیستم عامل های چند پلتفرمی کار می کند. همچنین مجموعه ای از محصولات را ارائه می دهد که به تحلیلگران داده اجازه می دهد تا فرآیندهای داده کاوی جدید بسازند، تجزیه و تحلیل پیش بینی را تنظیم کنند و اقدامات مشابهی را انجام دهند.این نرم افزار شامل RapidMiner Studio است که در آن کاربران از یک رابط گرافیکی Drag & Drop برای طراحی فرآیندهای تحلیل استفاده می کنند. چنین ویژگی های مناسب آن را برای برنامه نویسان و غیر برنامه نویسان ایده آل می کند. APIهای باز آن همچنین امکان ادغام الگوریتم های فعلی و تخصصی شما را فراهم می کند. این استودیو همچنین کتابخانه‌ای را ارائه می‌کند که شامل نمودارهای خودکار، الگوها، پردازش دسته‌ای و تجسم داده‌های متعدد است و کاربران را قادر می‌سازد تا بیش از ۱۵۰۰ عملیات را بر روی تمام پلتفرم‌ها، منابع و سیستم‌های اصلی اجرا کنند.

مرتبط: ۱۰ مهارت تجزیه و تحلیل داده های ارزشمند

۵.Azure

استودیوی ML Azure مایکروسافت شبیه به ابر AutoML گوگل است. این پلتفرم خدمات ML را ارائه می دهد که ایجاد ارتباط بین ماژول ها و مجموعه داده ها را آسان می کند. ویژگی های برجسته این ابزار ML ذخیره سازی بلوک با کارایی بالا و بادوام است. پشتیبانی قوی در تجزیه و تحلیل؛ ایمن و ساده، به اشتراک گذاری فایل ابری استاندارد سازمانی؛ حفاظت عالی از داده ها در برابر باج افزار و عملکرد دریاچه داده مقیاس پذیر توسط Azure Blob Storage.Azure شرکت ها را قادر می سازد تا محتوا را در چندین ماشین مجازی به اشتراک بگذارند. همچنین با استفاده از API های REST و پروتکل های SMB امکان ذخیره سازی و دسترسی به داده ها را در فضای ابری فراهم می کند. یکی دیگر از مزایای Azure این است که هم روی CPU و هم GPU اجرا می شود.

مطالب مرتبط: علم داده در مقابل یادگیری ماشینی: تفاوت ها و چالش ها

۶. Scikit-Learn

Scikit-Learn یک بسته رایگان و متن باز ML است که از اکثر سیستم عامل ها پشتیبانی می کند. این نرم افزار که بر روی سه کتابخانه اصلی پایتون (NumPy، Matplotlib و SciPy) ساخته شده است، دارای کتابخانه ای گسترده از کارآمدترین ابزارها برای مدل سازی آماری و ML است. این شامل الگوریتم هایی مانند خوشه بندی، رگرسیون، پیش پردازش و طبقه بندی است. Scikit-Learn که اساساً در پایتون نوشته شده است، دارای چندین مجموعه داده داخلی است، مانند مجموعه داده دیابت، مجموعه داده عنبیه و مجموعه داده قیمت خانه. این پلت فرم به کاربران کمک می کند تا ابعاد را کاهش دهند و انتخاب مدل را انجام دهند. همچنین به تست و آموزش مدل های شما کمک می کند.

۷. Oryx 2

طراحی Oryx 1 در درجه اول برای ML در مقیاس بزرگ و به موقع بود. Oryx 2 نسخه ارتقا یافته Oryx 1 است و برنامه های کاربردی سرتاسری برای فیلتر کردن، خوشه بندی، بسته بندی، رگرسیون و طبقه بندی ارائه می دهد. این پلت فرم دارای سه لایه همکاری در کنار هم است: لایه سرعت، لایه دسته ای و لایه سرویس. همچنین یک لایه انتقال داده اضافی را ارائه می دهد که داده ها را بین لایه ها جابجا می کند و ورودی را از منابع خارجی دریافت می کند. طراحی آن تحقق معماری لامبدا بود که بر روی اسپارک آپاچی و آپاچی کافکا ساخته شده بود. این به کاربران اجازه می دهد تا برنامه ها را از طریق جنگل های تصمیم تصادفی و خوشه بندی k-means سفارشی کنند.

۸. Weka

Weka یکی دیگر از ابزارهای رایگان و کارآمد برای توسعه مدل های ML است. از الگوریتم هایی مانند طبقه بندی، رگرسیون و خوشه بندی پشتیبانی می کند. یکی از ویژگی های این پلتفرم قابلیت آماده سازی داده ها، تجسم و استخراج قوانین تداعی آن است. نوشته Weka به زبان جاوا است و با اکثر پلتفرم ها کار می کند. Weka یک ابزار اتوماسیون برای انتخاب ویژگی ارائه می دهد و به کاربران امکان می دهد کل مجموعه داده را به صورت بصری ارزیابی کنند تا ویژگی های نامربوط را شناسایی کنند.

۹. TensorFlow

TensorFlow یک پلتفرم منبع باز و سرتاسر است که به ویژه بر آموزش شبکه عصبی عمیق و استنتاج تمرکز دارد. ویژگی اصلی این پلتفرم کتابخانه قابل توجه آن برای برنامه نویسی جریان داده است. در حالی که گردش‌های کاری متفاوتی را با جاوا اسکریپت و پایتون برای آموزش و توسعه مدل‌ها ارائه می‌کند، همچنین به کاربر اجازه می‌دهد تا برنامه را روی ابر یا در مرورگر دستگاه خود با استفاده از هر زبانی استقرار دهد. TensorFlow هم روی CPU و هم GPU اجرا می شود و به ویژه برای ML در مقیاس بزرگ و عددی مناسب است. رابط برنامه نویسی برنامه داده آنها به کاربران کمک می کند خطوط لوله ورودی را با استفاده از قطعات قابل استفاده مجدد بسازند.

۱۰.Jupyter Notebook

یکی از محبوب ترین ابزارهای ML، نوت بوک Jupyter مستلزم قابلیت های فوق سریع پردازش داده است. این نام تلفیقی از سه زبان برنامه نویسی است که پشتیبانی می کند: Python، Julia و R. قابل توجه ترین ویژگی این نرم افزار این است که کاربران را قادر می سازد تا کدهای زنده را در قالب نوت بوک ذخیره و به اشتراک بگذارند و مجموعه داده ها را به صورت گرافیکی ارائه دهند. تجسم راحت ترJupyter Notebook یک ابزار ثابت نیست. این امکان ویرایش و اجرای مجدد بلادرنگ را فراهم می کند، بازخورد را مستقیماً در مرورگر ارائه می دهد و تغییرات تعاملی را در مجموعه کد و داده به اشتراک گذاشته می شود. Jupyter Notebook همچنین امکان دسترسی از طریق رابط کاربری گرافیکی مانند winpython navigator یا anaconda navigator را می دهد.

مطالب مرتبط: سبک های یادگیری برای توسعه شغلی

۱۱. Google Cloud Auto ML

یک گزینه عالی برای برنامه نویسان با تخصص ساده ML، Google cloud AutoML به توسعه دهندگان این امکان را می دهد تا مدل های با کیفیت بالا را برای نیازهای تجاری خود آموزش دهند. هدف این پلتفرم این است که ML را برای همه در دسترس قرار دهد. Google Cloud Auto ML به شما کمک می کند تا با ارائه مدل های از پیش آموزش دیده، مدل های ML سفارشی را در چند دقیقه بسازید. این مدل ها با عملکردهایی مانند تشخیص متن و تشخیص گفتار آشنا هستند و کار توسعه دهنده را بسیار آسان تر می کند. از آنجایی که شرکت‌ها با کمبود متخصصان ماهر هوش مصنوعی مواجه می‌شوند، Google Cloud AutoML یک انتخاب محبوب در میان بسیاری از سازمان‌ها برای استفاده از هوش مصنوعی در عملیات خود است.

۱۲. Pytorch

Pytorch یک چارچوب ML سرتاسر با رابط کاربر پسند است. مفیدترین عنصر Pytorch انعطاف پذیری آن است، زیرا می توانید از آن در حیاتی ترین جنبه های ML از جمله ساخت شبکه های عصبی عمیق و محاسبات تانسور استفاده کنید. با TorchScript، Pytorch انتقال یکپارچه به حالت نمودار را برای سرعت، بهینه‌سازی و عملکرد در محیط‌های زمان اجرا C++ فعال می‌کند. همچنین، Pytorch همچنین TorchServe را ارائه می‌کند که مدل‌هایی را در مقیاس بزرگ با ویژگی‌هایی مانند سرویس دهی چند مدل، ورود به سیستم، معیارها و ایجاد نقاط پایانی سرویس REST برای یکپارچه‌سازی برنامه‌ها به کار می‌گیرد.

۱۳.Colab

اگرچه Colab یک ابزار معمولی ML نیست، اما یک سرویس ابری رایگان است که عملکرد ابزارهای مختلف ML را افزایش می‌دهد. از Pytorch، Tensor Flow و Keras.io پشتیبانی می کند. کتابخانه های هر یک از این برنامه ها از طریق Colab قابل دسترسی است که به کاربران کمک می کند تا از چندین ابزار به طور همزمان استفاده کنند و از آنها بهره مند شوند.

۱۴. Knime

یکی دیگر از ابزار منبع باز ML، Knime یک پلت فرم بصری ایده آل برای دانشمندان داده است. این به طور مداوم پیشرفت های جدید را ادغام می کند و می تواند به عنوان یک ابزار تجزیه و تحلیل داده یک مرحله ای عمل کند. با انجام عملیاتی مانند داده کاوی و دستکاری داده ها به اهداف مرتبط با داده کمک می کند. برای پردازش داده ها، گردش کار متفاوتی ایجاد می کند. مخازن Knime مملو از گره های مختلف است که سپس آن را در اختیار پورتال Knime قرار می دهد تا یک گردش کاری از گره ها را ایجاد و اجرا کند.

مطالب مرتبط: برخی از مهارت های یادگیری مادام العمر چیست؟ (به علاوه نکات مفید)