ул. Янги Тарнов, 90, Бодомзор, Ташкент, Узбекистан.

Лучшие платформы машинного обучения 2023

Генеральный директор Everbestlab LLC

Машинное обучение - это термин, обозначающий вычислительную систему с способностью воспринимать данные, анализировать их и выявлять тенденции и закономерности. Как подразделение искусственного интеллекта, системы машинного обучения (ML) создают алгоритмы на основе наборов образцовых данных и предсказывают результаты, не будучи исключительно программированными на это. Более того, эти алгоритмы изменяются и адаптируются в ответ на появление новых данных или изменение условий. Эта автономная способность обучения лежит в основе современного предприятия. Она все чаще используется для принятия ключевых решений и автоматизации. Несмотря на то что ML тесно связано со статистическим анализом и добычей данных, и часто происходит пересечение этих дисциплин, то, что отличает ML, - это способность обнаруживать закономерности, тенденции и свойства, которые в противном случае оставались бы незамеченными или недостижимыми. В основе ML лежит использование известных знаний и способов их более эффективного применения.

Our Latest Insights Images | IT Company Everbestlab

Хотя создание настраиваемой системы ML возможно, многие организации полагаются на специализированную платформу машинного обучения от поставщика данных или аналитики данных. Лучше всего оценить потребности вашей организации, включая тип ML, который вам требуется. Это включает в себя возможность вашей компании получить выгоду от традиционного метода или глубокого обучения, какие языки программирования необходимы, а также какие аппаратные средства, программное обеспечение и облачные сервисы необходимы для правильного развертывания и масштабирования модели. Одно из ключевых решений приходит от основополагающего фреймворка машинного обучения, который обычно включает в себя один из четырех подходов: Sci-Kit Learn: Пользовательский и очень гибкий фреймворк с открытым исходным кодом, который тем не менее обладает сложной функциональностью. H2O: Фреймворк ML с открытым исходным кодом, сильно ориентированный на поддержку принятия решений и анализ рисков. TensorFlow: Фреймворк с открытым исходным кодом, созданный Google. PyTorch: Более интуитивный фреймворк с открытым исходным кодом, который интегрирует Torch и Caffe2 и работает с Python.

1. Платформа машинного обучения Alteryx

в области данных. Платформа drag-and-drop включает в себя высокоавтоматизированный ML как для специалистов по данным, так и для пользователей бизнес-сферы. Она связана с множеством библиотек открытого исходного кода на GitHub, включая Woodwork, Compose, Featuretools и EvalML, и обрабатывает множество форматов данных и источников. Alteryx также предлагает мощные инструменты визуализации и имеет большое и активное сообщество пользователей.

2. Dataiku

Эта популярная платформа предлагает все необходимые инструменты для создания надежных моделей ML, такие как мощные функции подготовки данных. Функция AutoML разработана для заполнения отсутствующих значений и плавного преобразования нечисловых данных в числовые значения. Dataiku включает ведущие алгоритмы и фреймворки ML, такие как Sci-Kit и XGBoost, а также широко используемые инструменты глубокого обучения, такие как Keras и TensorFlow. Dataiku также поддерживает настраиваемое моделирование с использованием Phyton и Scala.

3. Google Vertex AI

Google Vertex AI использует мощь облачного сервиса Google Cloud для предоставления полного набора инструментов и технологий для создания, развертывания и масштабирования моделей ML. Он поддерживает предварительно обученное пользовательское оборудование, AutoML API, ускоряющий разработку моделей, и низкоуровневый фреймворк, который обычно приводит к уменьшению числа строк кода на 80%. Google Vertex поддерживает практически все фреймворки с открытым исходным кодом, включая TensorFlow, PyTorch и scikit-learn.