Gli strumenti di apprendimento automatico stanno ricevendo molta attenzione a causa della loro applicazione su larga scala in tutti i settori per l’analisi predittiva ad alta velocità e accurata. Se pensi che stia diventando difficile, non stressarti; questo articolo chiarirà tutti i tuoi dubbi per saperne di più sull’apprendimento automatico e le sue applicazioni. L’apprendimento automatico (ML) facilita le applicazioni software a prevedere i comportamenti con maggiore precisione.
Strumenti di apprendimento automatico all’avanguardia
Gli algoritmi all’avanguardia del machine learning utilizzano i dati esistenti (chiamati anche dati storici) per prevedere i valori dei risultati futuri. Secondo il rapporto SEMrush , entro il 2025 sarà necessario circa 1 miliardo di esperti di machine learning e intelligenza artificiale e analisti di dati. Questo articolo ti aiuterà a selezionare gli strumenti migliori per le tue attività.
Ecco alcuni esempi dei 5 migliori strumenti e applicazioni di machine learning disponibili sul mercato.
Apprendimento automatico su Microsoft Azure
In ogni settore, l’intelligenza artificiale (AI) sta rapidamente guadagnando terreno. Analisti aziendali, sviluppatori, data scientist ed esperti di machine learning, tra gli altri, stanno rapidamente adottando l’IA nelle aziende di oggi. L’intero team di data science può trarre vantaggio dall’intuitiva interfaccia di trascinamento della progettazione di Azure Machine Learning, che accelera la creazione e la distribuzione di modelli di Machine Learning. Questo è uno strumento specializzato per:
I ricercatori nel campo della scienza dei dati sono più a loro agio con gli strumenti di visualizzazione che con il codice.
Gli utenti senza esperienza con l’apprendimento automatico cercano un’introduzione più snella all’argomento.
Esperti di machine learning che sono anche curiosi di prototipazione rapida.
Gli ingegneri che lavorano nell’apprendimento automatico richiedono un processo grafico per controllare l’addestramento e la distribuzione del modello.
Puoi sviluppare e addestrare modelli di machine learning in Azure Machine Learning Designer usando tecniche di machine learning e deep learning all’avanguardia, ad esempio quelle per machine learning classico, visione artificiale , analisi del testo, raccomandazioni e rilevamento delle anomalie. Puoi anche creare i tuoi modelli utilizzando codice Python e R personalizzato.
Ogni modulo può essere personalizzato per funzionare su Azure Machine Learning separato. Puoi calcolare i cluster. Inoltre, i data scientist possono concentrarsi sulla formazione piuttosto che sui problemi di scalabilità.
Watson di IBM
L’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è una tecnica che decifra il significato e la grammatica del linguaggio umano; IBM Watson è un processore di analisi dei dati che utilizza la NLP.
IBM Watson analizza insiemi di dati sostanziali e li interpreta per fornire risposte a domande presentate da persone in pochi secondi. Inoltre, IBM Watson è un supercomputer cognitivo. Può comprendere e rispondere al linguaggio naturale. Può anche analizzare enormi quantità di dati e rispondere alle sfide aziendali.
Il sistema Watson è gestito internamente dalle aziende. È costoso, poiché avrai bisogno di un budget di oltre un milione di dollari. Fortunatamente, è possibile accedere a Watson tramite il cloud IBM per diversi settori. Questo lo rende una scelta pratica per molte piccole e medie imprese.
AmazonML
Amazon Machine Learning è un servizio gestito per lo sviluppo di modelli di Machine Learning e la produzione di analisi di previsione. Amazon Machine Learning semplifica il processo di apprendimento automatico per l’utente tramite il suo strumento di trasformazione dei dati automatizzato. AWS dà la priorità alla sicurezza del cloud sopra ogni altra cosa. In qualità di cliente AWS, hai accesso a un data center e un’architettura di rete progettati per soddisfare le esigenze delle aziende più attente alla sicurezza.
Inoltre, Amazon SageMaker è una solida soluzione basata su cloud che rende l’apprendimento automatico accessibile agli sviluppatori di tutti i livelli. SageMaker consente a data scientist e sviluppatori di creare, addestrare rapidamente e distribuire modelli di machine learning in un ambiente ospitato e pronto per la produzione. Con Kubeflow su AWS, Amazon Web Services (AWS) contribuisce alla comunità Kubeflow open source offrendo la sua distribuzione Kubeflow, che aiuta aziende come athenahealth a creare flussi di lavoro ML altamente affidabili, sicuri, portabili e scalabili, pur richiedendo un sovraccarico operativo minimo grazie alla loro perfetta integrazione con i servizi gestiti di AWS.
TensorFlow
TensorFlow di Google ha reso molto più semplice acquisire dati, addestrare modelli, ottenere previsioni e perfezionare i risultati futuri.
TensorFlow è una libreria gratuita e open source sviluppata dal team Brain di Google per l’utilizzo nel calcolo numerico e nell’apprendimento automatico ad alto rendimento.
TensorFlow fornisce un facile accesso a vari modelli e algoritmi di machine learning e deep learning attraverso metafore di programmazione familiari. Le applicazioni sono scritte in Python o JavaScript per un’API front-end intuitiva e quindi vengono eseguite in C++ veloce ed efficiente.
TensorFlow è un’alternativa popolare ad altri framework come PyTorch e Apache MXNet e può essere utilizzato per addestrare ed eseguire reti neurali profonde per attività come la classificazione delle cifre scritte a mano, NLP e simulazioni basate su PDE. La parte migliore è che gli stessi modelli possono essere utilizzati per l’addestramento e la previsione della produzione in TensorFlow.
TensorFlow include anche una considerevole raccolta di modelli preaddestrati da utilizzare nelle tue iniziative. Se stai addestrando i tuoi modelli in TensorFlow, puoi utilizzare gli esempi di codice forniti in TensorFlow Model Garden come guida.
PyTorch
L’apprendimento automatico (ML) è reso più semplice utilizzando PyTorch, un framework gratuito e open source scritto in Python e utilizzando la libreria Torch.
Torch, una libreria di machine learning (ML) creata nel linguaggio di scripting Lua, viene utilizzata per sviluppare reti neurali profonde. All’interno del framework PyTorch sono disponibili più di duecento distinte operazioni matematiche. Poiché PyTorch semplifica la creazione di modelli per reti neurali artificiali , sta guadagnando popolarità. PyTorch è utilizzato in molti campi, come la visione artificiale, per sviluppare la classificazione delle immagini, il rilevamento di oggetti e molto altro. Può anche essere utilizzato per creare chatbot e per modellare il linguaggio.
È semplice da imparare e ancora meno complicato da mettere in pratica.
Un set completo e potente di API per estendere le librerie PyTorch.
Fornisce supporto grafico computazionale in fase di esecuzione.
È adattabile, veloce e ha funzioni di ottimizzazione.
Pytorch supporta l’elaborazione GPU e CPU.
L’ambiente di sviluppo integrato (IDE) di Python e gli strumenti di debug semplificano la correzione dei bug.Haziqa Sajid da Unite.ai
