یادگیری ماشین می‌تواند به دنبال الگوها و هنجارهایی باشد که خیلی از مردم به آن دقت نمی‌کنند. برخی الگوریتم‌های یادگیری ماشین از قبل به گونه‌ای برنامه‌ریزی می‌شوند تا در انجام یک کار تخصص داشته باشند، اما در این مقاله ما روی ابزارهای یادگیری ماشین متمرکز شده‌ایم که به کاربران اجازه می‌دهد مدل‌های خاص خود را برای کار با داده‌ها طراحی کنند. با این مقدمه من، حمیدرضا تائبی با شما همسفر خواهم بود تا نگاهی به 10 ابزار برتر یادگیری ماشین در سال 2021 داشته باشیم.
بهترین ابزارهای یادگیری ماشین
Shogun
جعبه ابزار Shogun یک کتابخانه یادگیری ماشین است که به شکل مستقل و فارغ از سکو قابل استفاده است. این کتابخانه به‌طور کامل به زبان سی پلاس‌پلاس نوشته شده تا توسعه‌دهندگان و شرکت‌ها در ابعاد مختلف قادر به استفاده از آن باشند. Shogun را می‌توان در زبان‌های برنامه‌نویسی مثل اسکالا، رابی، پایتون، آر و سایر زبان‌ها استفاده کرد. shogun شامل تعدادی روش و ساختار داده‌ای است که می‌توان برای بررسی مسائل عادی یادگیری ماشین از آن‌ها استفاده کرد. این کتابخانه را می‌توان برای افزودن عملکرد بردار ماشین به یک ابزار موجود یا در تکنیک‌های خوشه‌بندی و تجزیه و تحلیل تفکیک خطی استفاده کرد.
Scikit-Learn
یک بسته یادگیری ماشین است که به عنوان یک پلتفرم مستقل طراحی شده است. اسکیت‌لرن یک راه‌حل جذاب برای توسعه نرم‌افزارهای هوشمند و مدل‌های یادگیری ماشین است. این فناوری را می‌توان برای مدیریت حجم عظیمی از داده‌ها و طراحی و پیاده‌سازی استراتژی‌های کاربردی به کار گرفت. توسعه‌دهندگان از Scikit-learn برای رگرسیون، طبقه‌بندی، خوشه‌بندی و پیش‌پردازش استفاده می‌کنند. علاوه بر این، می‌توان از این فناوری همراه با ماژول‌های دیگر پایتون استفاده کرد. Scikit-Learn به شما اجازه می‌دهد داده‌های خود را به روش‌های مختلف مدیریت و دستکاری کنید و علاوه بر این به مدیرا تجاری در توسعه روش‌های یادگیری ماشین مبتنی بر پایتون کمک می‌کند. توسعه‌دهندگان ممکن است از محیط یکسانی برای آزمایش و آموزش الگوریتم‌های خود استفاده کنند.
Jupyter Notebook
یکی از قدرتمندترین و شناخته شده‌ترین نرم‌افزارهای مرتبط با یادگیری ماشین است. Jupyter Notebook سرعت پردازش بسیار سریعی دارد و بستری ساده برای توسعه و یادگیری ارایه می‌کند. توسعه‌دهندگان می‌توانند در این محیط از سه زبان آر، پایتون یا جولیا استفاده کنند. Jupyter توسط جامعه بزرگی از توسعه‌دهندگان در سراسر جهان به عنوان یک راه‌حل منبع‌باز در زمینه یادگیری ماشین و برنامه‌های محاسباتی استفاده شده و پشتیبانی می‌شود. Jupyter Notebook به شما امکان می‌دهد در حین کار روی پروژه‌های خود، کدها را به شکل آنلیان با دیگران به‌اشتراک قرار دهید و ذخیره کند و از طریق رابط کاربری گرافیکی به فناوری مدنظر دسترسی پیدا کنید.
WEKA
WEKA توسط دانشگاه وایکاتو (Waikato) کشور نیوزلند ساخته شده و به‌نام محیط WEKA برای تحلیل دانش استفاده می‌شود. این سیستم یادگیری ماشین منبع باز را می‌توان از طریق رابط گرافیکی، واسط برنامه‌نویسی کاربردی جاوا یا برنامه‌های ترمینال معمولی استفاده کرد. در حالی که WEKA طیف گسترده‌ای از کاربردها را ارایه می‌کند، با این‌حال بیشتر برای تحقیقات، آموزش مدل‌ها و توسعه برنامه‌های قدرتمند استفاده می‌شود. WEKA برای توسعه‌دهندگان تازه‌کار گزینه ایده‌آلی است، زیرا أنواع مختلفی از ابزارهای از پیش ساخته شده که برای توسعه برنامه‌های یادگیری ماشین مناسب هستند را ارایه می‌کند. علاوه بر این، شما دسترسی کاملی به مجموعه‌ای از ابزارهای شناخته شده مثل Scikit-Learn خواهید داشت.
Azure Machine Learning Studio
استودیو یادگیری ماشین آژر یکی از اولین راه‌حل‌های مرتبط با الگوریتم‌های یادگیری ماشین است که از رویکرد کشیدن و رها کردن برای سادگی کار استفاده می‌کند. محصول فوق یکی از قدرتمندترین ابزارهایی است که مایکروسافت در حوزه هوش مصنوعی طراحی کرده است. در حال حاضر آژر مجموعه‌ای بسیار بزرگ‌تر از ابزارهای یادگیری ماشین مثل Machine Learning Designer که روند توسعه، آزمایش و نگه‌داری مدل‌های یادگیری ماشین را ساده و سریع می‌کند ارایه می‌کند. استودیو یادگیری ماشین آژر یک برنامه کاربردی ساده است که به مشاغل در اتصال ماژول‌ها و مجموعه داده‌ها به برنامه‌های کاربردی یادگیری ماشین کمک می‌کند. دسترسی به پردازنده مرکزی و گرافیکی نیز توسط AZ پشتیبانی می‌شود.
KNIME
KNIME متخصص در هر کاری است و طیف گسترده‌ای از قابلیت‌ها را در ارتباط با تجزیه و تحلیل آماری، تحقیقات یادگیری عمیق و... ارایه می‌کند. این ابزار به گونه‌ای طراحی شده تا افراد عامه که ایده جالبی در این زمینه دارند قادر به شکوفایی استعدادهای خود باشند. کسب‌وکارها می‌توانند از KNIME برای دسترسی به داده‌های میزبانی شده روی منابع مختلف استفاده کرده و از ترکیب آن‌ها برای دستیابی به بینش کاربردی استفاده کنند. این ابزار در زمینه کار با داده‌های آماری و کسب دانش در ارتباط با الگوریتم‌هایی که طراحی کرده‌اید، قابلیت‌های خوبی ارایه می‌کند. KNIME یک ابزار یادگیری ماشین گرافیکی است که به‌طور کامل متن باز است و برای استفاده از آن نیازی به دانش برنامه‌نویسی ندارید. بنابراین هر کسی می‌تواند اقدام به استخراج داده‌ها کرده و حداکثر استفاده را از آن‌ها ببرد.
Amazon Machine Learning
زیرساخت یادگیری ماشین آمازون به دنلا آن است تا به هر توسعه‌دهنده و دانشمند اده کمک کند تا از قابلیت‌های یادگیری ماشین استفاده کند. این پلتفرم که به عنوان زیرساخت هوش مصنوعی پیش‌رو توسط گارتنر شناخته می‌شود به هر کسب‌وکاری اجازه می‌دهد به بهترین شکل از مزایای یادگیری ماشین و داده‌ها برای بهبود فعالیت‌های تجاری خود استفاده کند. شرکت‌ها می‌توانند از این فناوری برای ساخت سریع، آموزش و استقرار چند سرویس یادگیری ماشین، ادغام هوش مصنوعی در سیستم‌های موجود یا ایجاد راه‌حل‌های سفارشی بر اساس نیازهای خاص شرکت خود استفاده کنند. برای شروع کار راهنمای کاربردی و مستندات زیادی در دسترس است، همچنین انواع چارچوب‌های یادگیری عمیق و جایگزین‌های زیرساخت یادگیری ماشین برای انتخاب وجود دارد.
Google Cloud AutoML
راه‌حل Cloud AutoML که توسط شرکت گوگل ارایه شده به عنوان یکی از مقرون به صرفه‌ترین راه‌حل‌های نرم‌افزاری برای یادگیری ماشین به توسعه‌دهندگانی با حداقل تجربه هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا مدل‌ها و الگوریتم‌های یادگیری ماشین با کیفیتی را توسعه دهند. این فناوری یکپارچه از طریق مدل‌های از پیش آموزش دیده شده برای پشتیبانی از خدمات متنوعی مانند تشخیص گفتار و متن به هر سازمانی این امکان را می‌دهد تا حداکثر بهره را از هوش مصنوعی ببرد.
RapidMiner
RapidMiner یک پلتفرم یادگیری ماشین برای مدیران، دانشمندان داده و مشاغل آینده‌نگر است. RapidMiner که در حال حاضر بیش از 40،000 شرکت در سراسر جهان از آن استفاده می‌کنند به مشاغل اجازه می‌دهد تا از اطلاعات ارزشمند خود استفاده کرده و آن‌ها را به دنیای یادگیری ماشین وارد کنند. کاربران RapidMiner ممکن است از طراحان گردش کار بصری، ابزارهای مدل‌سازی خودکار و ابزارهای گسترده کشف و آماده‌سازی داده‌ها برای دسترسی به طیف وسیعی از تکنیک‌های یادگیری ماشین استفاده کنند. پلتفرم فوق تقریباً در همه صنایع کاربرد دارد!
TensorFlow
TensorFlow یک نام محبوب در زمینه یادگیری ماشین است که در حال حاضر متعلق به گوگل است. TensorFlow، مانند بسیاری از فناوری‌هایی که به آن‌ها اشاره کردیم، یک چارچوب منبع باز ارائه می‌دهد که برای توسعه برنامه‌های کاربردی بزرگ یادگیری ماشین ایده‌آل است. تنسورفلو می‌تواند شبکه‌های عصبی عمیق را با سایر تکنیک‌های یادگیری ماشین ترکیب کند و علاوه بر این، به بهترین شکل در زبان پایتون قابل استفاده است.
این واقعیت که TensorFlow می‌تواند روی هر دو فناوری CPU و GPU کار کند شاید مهمترین ویژگی آن باشد. همچنین تعداد زیادی مدل و مجموعه داده برای کاوش وجود دارد که از آن جمله باید به پشتیبانی از پردازش زبان طبیعی، طبقه‌بندی تصویر و موارد دیگر اشاره کرد. گوگل به تازگی یک برنامه کاربردی برای تنسورفلو ارایه کرده که شامل صدور گواهینامه تخصصی کار با این ابزار می‌شود.
کلام آخر
تقاضا برای فناوری هوشمند بیش از هر زمان دیگری است، زیرا جهان در حال تغییر و مهاجرت به سمت دیجیتالی شده کامل است. خوشبختانه، انواع مختلفی از برنامه‌ها و ابزارهای نرم‌افزاری عالی برای مدیران و توسعه‌دهندگانی که می‌خواهند از این محیط به بهترین شکل استفاده کنند وجود دارد.
ماهنامه شبکه را از کجا تهیه کنیم؟
ماهنامه شبکه را می‌توانید از کتابخانه‌های عمومی سراسر کشور و نیز از دکه‌های روزنامه‌فروشی تهیه نمائید.
ثبت اشتراک نسخه کاغذی ماهنامه شبکه
ثبت اشتراک نسخه آنلاین
کتاب الکترونیک +Network راهنمای شبکه‌ها
- برای دانلود تنها کتاب کامل ترجمه فارسی +Network اینجا کلیک کنید.
کتاب الکترونیک دوره مقدماتی آموزش پایتون
- اگر قصد یادگیری برنامه‌نویسی را دارید ولی هیچ پیش‌زمینه‌ای ندارید اینجا کلیک کنید.
نظر شما چیست؟