L’ apprendimento automatico (ML) è la chiave del successo di molte aziende in questo mondo basato sui dati. È la tecnica utilizzata per consentire alle macchine di svolgere compiti senza ricevere istruzioni esplicite dall’uomo. Le tecnologie di apprendimento automatico possono “apprendere” da sole analizzando i dati e identificando i modelli.

Gli algoritmi di apprendimento automatico possono essere pre-progettati per specializzarsi in un’attività specifica, oppure possono consentire all’utente di implementare i propri modelli specifici per i propri dati. L’aumento dei dati e dell’apprendimento automatico ha portato anche a un aumento dei software di apprendimento automatico, che sono strumenti dedicati utilizzati per scopi di intelligenza artificiale e apprendimento automatico. Alcuni di questi software sono specializzati per cose come la contabilità o il reclutamento, mentre altri strumenti di apprendimento automatico possono essere adattati a set di dati unici.

Ecco i 10 migliori software di apprendimento automatico:

1. Google Cloud AI Platform

In cima alla nostra lista dei 10 migliori software di machine learning c’è Google Cloud AI Platform, che ti consente di addestrare i tuoi modelli di machine learning su larga scala, ospitare il tuo modello addestrato nel cloud e utilizzare il tuo modello per fare previsioni sui nuovi dati. Combina la piattaforma AI, AutoML e MLOps offrendo al contempo la scienza dei dati point-and-click con AutoM e l’ottimizzazione avanzata del modello.

Google ha davvero riunito tutte le sue risorse sotto lo stesso tetto con AI Platform, coprendo un’ampia gamma di servizi ML come preparazione dei dati, formazione, ottimizzazione, distribuzione, collaborazione e condivisione di modelli di machine learning. Il suo AI Hub è il luogo in cui puoi scoprire, condividere e distribuire modelli ML. È un catalogo di modelli riutilizzabili che possono essere distribuiti in uno degli ambienti di esecuzione di AI Platform. Include molte altre funzionalità come macchine virtuali di deep learning , pipeline Kubeflow e altro ancora.

Ecco alcune delle caratteristiche principali di Google Cloud AI Platform:

Spiegazioni dell’IA
Interfaccia facile da usare
Buona connessione con TPU e TensorFlow
Vari servizi di riciclaggio
 
AI Platform Training con algoritmi integrati
 
 
 

2. Azure Machine Learning

Un’altra opzione principale per il software ML è Azure Machine Learning, che include molte fantastiche funzionalità che consentono ai data scientist di estrarre dati da un’ampia gamma di origini. Consente inoltre agli esperti di creare modelli ML con script semplici e pratiche di codifica comprensibili dall’uomo.

Una delle caratteristiche principali del software ML è che fornisce MLOps per aiutare le organizzazioni a creare, testare e distribuire rapidamente modelli ML. Il ciclo di vita di ML può essere semplificato e gli utenti possono sfruttare Azure DevOps o GitHub Actions per pianificare, gestire e automatizzare pipeline di ML ed eseguire analisi della deriva dei dati per migliorare le prestazioni del modello.

Ecco alcune delle caratteristiche principali di Azure Machine Learning:

Modelli pre-addestrati
Componenti aggiuntivi gratuiti del prodotto
Disponibile per chi ha un background di codifica limitato
Semplifica il lavoro a distanza
 
Inizia con Azure Machine Learning
 
 
 

 

3. IBM Machine Learning

La suite IBM Machine Learning è la combinazione di vari prodotti, come IBM Watson Studio, IBM Watson Machine Learning, IBM Cloud Pak for Data e IBM Watson Openscale. Attraverso il software di machine learning, puoi costruire modelli di intelligenza artificiale con strumenti open source, monitorare i modelli e distribuirli con le tue app.

IBM Watson Machine Learning Accelerator è una funzionalità di deep learning in IBM Watson Studio su IBM Cloud Pak for Data. Aiuta le aziende a svolgere un’ampia gamma di attività, come il ridimensionamento dinamico di elaborazione, persone e app su qualsiasi cloud. Puoi anche gestire e unificare grandi set di dati e modelli con trasparenza e visibilità.

Ecco alcune delle caratteristiche principali della suite IBM Machine Learning:

Preparazione, fusione e modellazione dei dati con trascinamento
Analisi del testo per dati non strutturati
API facile da usare
Modellazione illimitata
 
Panoramica di IBM Watson Studio
 
 
 

4. Amazon Machine Learning

Amazon Machine Learning si è costruito una solida reputazione, con gli utenti che si affidano alla piattaforma per creare, distribuire ed eseguire applicazioni di machine learning nel cloud tramite AWS. Include l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) continuamente addestrata e completamente gestita, il riconoscimento delle immagini e altro ancora.

Amazon Machine Learning consente previsioni accurate, informazioni approfondite dai tuoi dati, costi operativi ridotti e una migliore esperienza del cliente. La piattaforma ti assiste in ogni fase dei processi di adozione del machine learning, offrendo un set completo di servizi, infrastrutture e risorse di implementazione di AI e ML.

Ecco alcune delle caratteristiche principali di Amazon Machine Learning:

Risolvi i problemi di business del mondo reale in qualsiasi settore
Personalizza il ML in base alle esigenze aziendali
Soluzioni specifiche del settore
Gestisce set di dati di grandi dimensioni utilizzando più server
 
Panoramica dell’infrastruttura di apprendimento automatico di AWS
 
 
 

5. Neural Designer

Un’altra scelta eccellente per il software di apprendimento automatico è Neural Designer, una piattaforma ML ad alte prestazioni che utilizza una serie di strumenti di trascinamento della selezione e punta e clicca. Il software è particolarmente utile per coloro che desiderano implementare modelli di rete neurale nei settori dell’ingegneria, bancario, assicurativo, sanitario, della vendita al dettaglio e dei consumatori.

La piattaforma di facile utilizzo si basa su un protocollo ben definito per la creazione di modelli di rete neurale, consentendo di sviluppare applicazioni basate sull’intelligenza artificiale senza programmazione o creazione di diagrammi a blocchi. Contiene inoltre algoritmi all’avanguardia per la preparazione dei dati, l’addestramento del modello, l’analisi dei test, la selezione delle funzionalità, l’ottimizzazione della risposta e l’implementazione del modello.

Ecco alcune delle caratteristiche principali di Neural Designer:

Gestisce i problemi di ottimizzazione dei parametri
Buona gestione della memoria con grandi set di dati
Calcoli ottimizzati per CPU e GPU
Interfaccia facile da usare


6. Anaconda

Anaconda è un ottimo software di apprendimento automatico per piccole imprese o liberi professionisti ed è utilizzato da grandi nomi come AT&T e Toyota. Include una varietà di funzionalità come un gestore di pacchetti Conda, un repository con mirroring o basato su cloud, un gestore dell’ambiente e pacchetti commerciali e larghezza di banda illimitati.

Il software di apprendimento automatico semplifica la gestione e la distribuzione dei pacchetti ed è costituito da un ampio set di strumenti che consentono di raccogliere facilmente i dati dalle origini utilizzando l’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale. Queste caratteristiche sono il motivo per cui Anaconda è la scelta migliore per data scientist e professionisti IT.

Ecco alcune delle caratteristiche principali di Anaconda:

Gratuito e open source
Oltre 1500 pacchetti di data science Python/R
Semplifica la gestione e la distribuzione dei pacchetti
Strumenti per raccogliere facilmente i dati dalle fonti utilizzando ML e AI
 
Perché Anaconda?
 
 
 

 

7. H2O.ai 

Una piattaforma di facile utilizzo, H2O.ai è stata nominata Visionary da Gartner nel Magic Quadrant 2020 per Data Science e Machine Learning Platforms. La piattaforma AI offre prevenzione delle frodi, ottimizzazione dei prezzi, rilevamento delle anomalie e molto altro.

H2O.ai è open source e può essere utilizzato a vantaggio delle aziende in molti modi. La piattaforma accelera la conversione dei dati in previsioni, sfrutta data lake e silos e consente di distribuire senza problemi i carichi di lavoro di intelligenza artificiale in locale e nel cloud.

Un altro punto di forza di H2O.ai è che fornisce scalabilità negli algoritmi ML e compatibilità con tutti i principali linguaggi di programmazione, come Python e Java.

Ecco alcune delle caratteristiche principali di H2O.ai:

Supporto per big data
Modellazione flessibile
Trasparenza open source
Accelera la conversione dei dati in previsioni
 
Demo AI senza driver H2O
 
 
 

8. TensorFlow

TensorFlow è una piattaforma open source molto popolare che offre un’ampia gamma di funzionalità per facilitare i calcoli di machine e deep learning. Il suo approccio grafico è utile per visualizzare i dati e consente un facile debug dei nodi con l’uso di TensorBoard.

TensorFlow è anche compatibile con Keras, consentendo ai suoi utenti di codificare sezioni di funzionalità di alto livello al suo interno. Oltre a questo, la piattaforma è altamente scalabile, con quasi tutte le operazioni che possono essere eseguite. Gli utenti possono sviluppare qualsiasi tipo di sistema con TensorFlow grazie alla sua caratteristica di essere implementato su ogni macchina e alla rappresentazione grafica di un modello.

Ciò ha portato TensorFlow a essere utilizzato per sviluppare sistemi come Airbnb e Dropbox.

Ecco alcune delle caratteristiche principali di TensorFlow:

Processo di addestramento e debug intuitivo
Libero da usare
Ampia libreria di funzioni per attività su testo, immagini, video e altro
Supporto multi-GPU
 
Perché TensorFlow?
 
 
 

9. Spell

Verso la fine della nostra lista c’è Spell, un software di apprendimento automatico particolarmente utile per la collaborazione. La piattaforma è specializzata nella creazione e gestione di progetti ML in ambienti in evoluzione. Consente agli utenti di distribuire facilmente il proprio codice per eseguire progetti in parallelo, accedere a spazi di lavoro collaborativi di Jupyter e distribuire modelli in infrastrutture basate su Kubernetes.

Spell offre anche semplici funzioni di configurazione e onboarding per abilitare i team in espansione, oltre a strumenti intuitivi della console Web e strumenti a riga di comando.

Ecco alcune delle caratteristiche principali di Spell:

Comandi semplici
Interfaccia della riga di comando e usabilità
Funzionalità di inserimento
Utile per ambienti in evoluzione ad alto impatto
 
Incantesimo: piattaforma di apprendimento automatico di nuova generazione
 
 
 

 

10. Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)

A chiudere la nostra lista dei 10 migliori software di machine learning c’è Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), la soluzione di intelligenza artificiale di Microsoft che addestra la macchina con i suoi algoritmi di deep learning. Può gestire dati da Python, C++ e molto altro.

CNTK è un toolkit open source per il deep learning distribuito di livello commerciale e consente agli utenti di combinare facilmente tipi di modelli popolari come DNN feed-forward, reti neurali convoluzionali (CNN) e reti neurali ricorrenti (RNN/LSTms).

Lo strumento di apprendimento automatico può essere incluso come libreria nei programmi Python, C# o C++ oppure può essere utilizzato come software di apprendimento automatico autonomo tramite il proprio linguaggio di descrizione del modello.

Ecco alcune delle caratteristiche principali di CNTK:

Open-source
Deep learning distribuito di livello commerciale
Combina facilmente i tipi di modello più diffusi
Incluso come libreria o strumento autonomo

 

 

Di ihal

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