Освоение инструментов машинного обучения — неотъемлемая часть процесса разработки, которая позволяет разработчикам манипулировать данными, изменять их на основе моделей и создавать настраиваемые алгоритмы. Как и в любой другой области, машинное обучение включает в себя широкий набор инструментов, платформ и программного обеспечения, которые постоянно развиваются.
Машинное обучение — удивительная технология, которая может изменить то, как сегодня функционирует бизнес. Эта область весьма увлекательна для многих, поскольку она включает в себя разработку машины, которая ведет себя как человек. Для экспертов освоение инструментов машинного обучения является неотъемлемой частью, которая позволяет им манипулировать данными, изменять их на основе моделей и создавать индивидуальные алгоритмы на основе требований. Как и в любой другой области, машинное обучение также включает в себя широкий спектр инструментов, сред и программного обеспечения, которые постоянно развиваются. Здесь мы обсудили пять самых полезных инструментов машинного обучения, используемых сегодня разработчиками.
1. KNIME
Это инструмент машинного обучения с открытым исходным кодом, построенный на графическом интерфейсе. Вам не нужно иметь знания программирования, чтобы использовать этот инструмент. Этот инструмент обычно лучше всего подходит для задач, связанных с данными, таких как интеллектуальный анализ данных. Кроме того, данные обрабатываются путем разработки ряда рабочих процессов.
2. Accord.Net
Это вычислительная среда машинного обучения, интегрированная с пакетами изображений и аудио. Эти пакеты помогают в обучении моделей и разработке интерактивных приложений.
3. Scikit-learn
Это пакет машинного обучения с открытым исходным кодом, который можно использовать для решения широкого круга задач. Он предлагает помощь для таких задач, как регрессия, классификация, предварительная обработка, а также кластеризация. Он построен на основе трех основных библиотек Python, а именно NumPy, Matplotlib и SciPy.
4. TensorFlow
Это популярная платформа с открытым исходным кодом, которая широко используется для крупномасштабных числовых задач. Он сочетает в себе идеальное сочетание моделей машинного обучения и нейронных сетей. Кроме того, он безупречно работает с языком программирования Python. Он может работать как на процессоре, так и на графическом процессоре.
5. Weka
Расширенный инструмент для машинного обучения с открытым исходным кодом. Доступ к нему можно получить с помощью графического интерфейса. Программа проста в использовании. Это широко используемый инструмент, особенно в исследованиях и обучении. Weka позволяет разработчикам получать доступ к другим инструментам машинного обучения, таким как Scikit-learn и т. д.
