Nejlepší nástroje strojového učení, které je dobré znát

13/12/2023 6 min read Mirdo

Každý další rok přináší do digitálního světa celou řadu nových módních slov a frází. Příliv nových termínů znamená, že všichni ambiciózní techničtí guruové musí držet krok, zejména pokud si chtějí udržet pověst aktuálních a moderních lidí. Jednou z nejnovějších módních frází, která se stále více prosazuje, je „strojové učení“. Pokud jste o něm ještě neslyšeli, nestresujte se – tohle je vaše šance dostat se do obrazu.

Co je to strojové učení?

Zjednodušeně řečeno, strojové učení je forma umělé inteligence, která automatizuje analýzu dat a umožňuje počítačům učit se na základě zkušeností provádět úkoly bez explicitního programování. Není žádným tajemstvím, že dovednosti v oblasti umělé inteligence a strojového učení jsou stále žádanější. Na tak rychle rostoucím trhu je k dispozici nepřeberné množství nástrojů pro strojové učení. Pokud si vyberete ten, který je pro vás vhodný, může strojové učení zrychlit a zefektivnit různé procesy. Správná volba pro vás a vaši organizaci může být složitá, ale my vás seznámíme s několika nejoblíbenějšími, které vám pomohou začít. Podívejme se na nejlepší nástroje strojového učení.

Strojové učení Microsoft Azure

Azure Machine Learning je cloudová platforma, která umožňuje vývojářům vytvářet, trénovat a nasazovat modely umělé inteligence. Společnost Microsoft neustále aktualizuje a vylepšuje své nástroje pro strojové učení a nedávno oznámila změny v Azure Machine Learning a vyřadila Azure Machine Learning Workbench.

IBM Watson

Watson Machine Learning je cloudová služba společnosti IBM, která využívá data k zavádění modelů strojového učení a hlubokého učení do výroby. Tento nástroj pro strojové učení umožňuje uživatelům provádět trénování a skórování, což jsou dvě základní operace strojového učení. Mějte na paměti, že IBM Watson je nejvhodnější pro vytváření aplikací strojového učení prostřednictvím připojení API.

Google TensorFlow

TensorFlow, který se používá pro výzkum i produkci ve společnosti Google, je open-source softwarová knihovna pro programování datových toků. Sečteno a podtrženo, TensorFlow je framework pro strojové učení. Tento nástroj pro strojové učení je na trhu relativně nový a rychle se vyvíjí. Snadná vizualizace neuronových sítí v TensorFlow je pro vývojáře pravděpodobně nejatraktivnější vlastností.

Strojové učení společnosti Amazon

Asi nikoho nepřekvapí, že společnost Amazon nabízí působivé množství nástrojů pro strojové učení. Podle webových stránek AWS je Amazon Machine Learning spravovaná služba pro vytváření modelů strojového učení a generování předpovědí. Amazon Machine Learning obsahuje nástroj pro automatickou transformaci dat, což uživatelům ještě více zjednodušuje práci s nástroji strojového učení. Kromě toho společnost Amazon nabízí i další nástroje pro strojové učení, například Amazon SageMaker, což je plně spravovaná platforma, která vývojářům a datovým vědcům usnadňuje využívání modelů strojového učení.

OpenNN

OpenNN je open-source softwarová knihovna pro vývoj neuronových sítí. Poskytuje vysoce výkonnou implementaci různých typů neuronových sítí. Nabízí snadno použitelné rozhraní s širokými možnostmi přizpůsobení, takže je vhodná pro začátečníky i pokročilé uživatele. Navíc podporuje více operačních systémů a programovacích jazyků a její výpočetní rychlost je optimalizována pro architektury CPU i GPU. Mezi jeho funkce patří:

Softwarová knihovna pro neuronové sítě s otevřeným zdrojovým kódem.
Podporuje různé typy neuronových sítí.
Uživatelsky přívětivé rozhraní s možnostmi přizpůsobení.

PyTorch

PyTorch je open-source knihovna pro strojové učení, která se široce používá pro úlohy hlubokého učení. Byla vyvinuta výzkumnou skupinou umělé inteligence společnosti Facebook a je založena na knihovně Torch. Díky dynamickému systému výpočetních grafů, flexibilitě a snadno použitelnému rozhraní je PyTorch oblíbenou volbou mezi výzkumníky i praktiky. Mezi jeho funkce patří:

Dynamický výpočetní grafový systém.
Podpora tenzorových výpočtů s GPU.
Snadno použitelné rozhraní a rozsáhlá dokumentace.

Vertex AI

Vertex AI je cloudová platforma pro strojové učení vyvinutá společností Google. Umožňuje vývojářům a datovým vědcům vytvářet, nasazovat a spravovat rozsáhlé modely strojového učení. Vertex AI podporuje různé populární rámce a nástroje strojového učení, včetně TensorFlow, PyTorch a scikit-learn. Jeho funkce a nástroje jsou navrženy tak, aby zefektivnily pracovní postup strojového učení a pomohly uživatelům dosáhnout rychlejších a přesnějších výsledků. Mezi jeho funkce patří:

Nástroje AutoML pro automatizovaný výběr modelu a ladění hyperparametrů.
Integrace s dalšími službami Google Cloud pro bezproblémovou správu a nasazení dat.
Nástroje pro monitorování a vysvětlování modelů, které pomáhají zajistit spravedlnost a spolehlivost modelů.

BigML

BigML je cloudová platforma pro strojové učení, která uživatelům umožňuje rychle a snadno vytvářet a nasazovat prediktivní modely. Díky uživatelsky přívětivému rozhraní a výkonným automatizačním nástrojům umožňuje BigML organizacím získávat poznatky ze svých dat a přijímat lepší rozhodnutí. Mezi její klíčové funkce patří:

Automatizované strojové učení: Funkce AutoML v BigML automaticky vybírá nejlepší algoritmus a hyperparametry pro danou úlohu, čímž zkracuje čas a snižuje odborné znalosti potřebné k vytvoření přesných modelů.
Vysvětlitelnost modelu: Platforma BigML poskytuje transparentní informace o tom, jak modely vytvářejí předpovědi, což uživatelům umožňuje porozumět výsledkům a ověřit je.
Bezproblémová integrace: BigML se integruje se širokou škálou datových zdrojů a nástrojů a začleňuje strojové učení do stávajících pracovních postupů.

Apache Mahout

Apache Mahout je open-source knihovna pro strojové učení navržená tak, aby poskytovala škálovatelné a efektivní implementace algoritmů strojového učení. Obsahuje mimo jiné řadu algoritmů pro shlukování, klasifikaci a kolaborativní filtrování. Mezi klíčové vlastnosti Apache Mahout patří:

Škálovatelnost: Mahout dokáže efektivně zpracovávat velké datové soubory a s pomocí Apache Hadoop se může škálovat tak, aby zvládl zpracovávat velká data.
Flexibilita: Podporuje více programovacích jazyků.
Rozšiřitelnost: Mahout poskytuje rámec pro vytváření vlastních algoritmů a integraci s dalšími nástroji a knihovnami.

Weka

Weka je populární open-source nástroj pro strojové učení, který poskytuje kolekci algoritmů pro předzpracování dat, klasifikaci, regresi, shlukování a vizualizaci. Je široce používán v akademickém i průmyslovém prostředí a podporuje různé formáty souborů. Mezi klíčové funkce nástroje Weka patří:

Uživatelsky přívětivé rozhraní: Weka poskytuje grafické uživatelské rozhraní, které uživatelům umožňuje snadno zkoumat a analyzovat data.
Rozšiřitelnost: Weka umožňuje uživatelům vyvíjet a integrovat do nástroje vlastní algoritmy a rozšíření.
Komplexní dokumentace a podpora: Weka má rozsáhlou komunitu uživatelů a vývojářů a poskytuje rozsáhlou dokumentaci, výukové programy a fóra pro podporu.