معرفی۱۰ نرم افزار یادگیری ماشین

ماشین لرنینگ یا یادگیری ماشین (ML) زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که بر توانمندسازی ماشین‌ها برای یادگیری از داده‌ها بدون برنامه‌ریزی صریح تمرکز دارد. به‌عبارت دیگر، الگوریتم‌های یادگیری ماشین به‌گونه‌ای طراحی شده‌اند که به‌طور خودکار عملکرد خود را در یک کار بهبود دهند؛ زیرا در معرض داده‌های بیشتری قرار می‌گیرند. ماشین‌ لرنینگ تنها راهی است که شرکت‌ها می‌توانند با استفاده از کلان‌داده یا Big data رفتار، رضایت یا وفاداری مشتریان خود را بهتر درک کنند. یادگیری ماشین می‌تواند الگوها و ناهنجاری‌هایی را که کاربران حتی فکر نمی‌کردند درباره‌شان پرس‌وجو کنند جست‌وجو کند. برخی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین از پیش طراحی شده‌اند تا در یک چیز تخصص داشته باشند، اما در این مقاله، ما به‌طور خاص به ۱۰ نرم افزار یادگیری ماشین نگاهی می‌اندازیم که کاربر را قادر می‌کنند تا مدل‌های یادگیری ماشین خود را برای هر داده‌ای که دارد پیاده‌سازی کند.

نرم افزار یادگیری ماشین چیست؟

نرم‌افزار یادگیری ماشین هر ابزار اختصاصی است که برای هوش مصنوعی، تکرار خودکار مبتنی بر داده‌ها، یادگیری بدون نظارت و دیگر طبقه‌بندی‌کننده‌های یادگیری ماشین استفاده می‌شود. بسیاری از نرم‌افزارهایی که امروزه در حال کار هستند عناصر یادگیری ماشین دارند، مانند فیلترکردن ایمیل و بینایی کامپیوتر. همچنین نرم‌افزارهای تخصصی یادگیری ماشین برای مواردی مانند شبیه‌سازی، استخدام، معماری و حسابداری وجود دارد. برخی از ابزارهای ML، مانند موارد ذکرشده در این مقاله، می‌توانند به‌صورت سفارشی ساخته شوند تا با مجموعه داده‌های منحصر‌به‌فرد و نیازهای کاری شما سازگار شوند.

مروری بر ۱۰ نرم افزار یادگیری ماشین

در این بخش شرح مختصری از چندین پلتفرم یادگیری ماشین که بهترین عملکرد را داشته‌اند خواهیم داشت.

 Anaconda، بهترین نرم‌افزار یادگیری ماشین برای مشاغل کوچک و فریلنسرها

Anaconda یک پلتفرم محبوب برای چرخه عمر MLOps است و توسط بانک‌هایی مانند بانک ملی آمریکا، AT&T، Toyota و Goldman Sachs استفاده می‌شود. ویژگی‌های استاندارد آن شامل مدیریت پکیج Conda ، پکیج‌های تجاری و پهنای باند نامحدود، ریپازیتوری آینه‌ای یا مبتنی بر ابر و مدیریت محیط  (Environment Manager) است.

cnvrg.io، بهترین نرم‌افزار یادگیری ماشین برای صنعت بازی

cnvrg.ir‌ یک راه‌حل فول‌استک مقیاس‌پذیر برای MLOps و مدیریت مدل است. این نرم‌افزار یک پلتفرم پیشرو در علم داده با محیط‌های ML اشتراکی و زیرساخت آماده تولید است. Cnvrg.io کمک‌های خاص صنعتی را برای صنعت بازی ارائه می‌دهد، مانند بهینه‌سازی درآمدزایی، کاهش ریزش و شخصی‌سازی تجربه درون بازی.

Azure Machine Learning، بهترین نرم‌افزار یادگیری ماشین خودکار

Learning مایکروسافت به کاربران این امکان را می‌دهد که به‌سرعت و به‌راحتی مدل‌های یادگیری ماشین را بسازند، آموزش دهند و به کار گیرند. کاربران این نرم‌افزار قطعا از اینکه می‌توانند از یادگیری ماشین خودکار استفاده کنند که الگوریتم‌ها و هایپرپارامترهای مناسب را به‌سرعت شناسایی می‌کند لذت خواهند برد. لازم به ذکر است که بسیاری از خدمات اصلی آن‌ برای همیشه رایگان است.

برای آشنایی بیشتر با ماشین‌ لرنینگ این مطلب را مطالعه کنید:

ماشین لرنینگ چیست و چگونه کار می‌کند؟

Neural Designer، بهترین نرم‌افزار یادگیری ماشین با سرعت بالای آموزش GPU ها

Designer یکی دیگر از چند نرم افزار یادگیری ماشین است این پلتفرم یادگیری ماشین پلتفرمی با کارایی بالاست که به شما امکان می‌دهد با یک سری ابزارهای drag-and-drop و point-and-click، کد بنویسید و نمودار بسازید. این نرم‌افزار دارای میانگین سرعت آموزش GPU 417K+ نمونه در ثانیه است که سریع‌تر از بسیاری از پلتفرم‌های رقیب است. Neural Designer به طور کامل در ++C برنامه‌ریزی‌شده است که برخی از ویژگی‌های سهولت استفاده را قربانی می‌کند، اما در عوض سرعت عملکرد بهتری را ارائه می‌دهد.

H2O.ai، بهترین ادغام منبع‌باز با Spark

H2O.ai یک پلتفرم هوش مصنوعی کاربرپسند و در دسترس است که برای علم داده و یادگیری ماشین کاربرد دارد. پیشگیری از تقلب، تشخیص ناهنجاری و بهینه‌سازی قیمت از مواردی هستند که این نرم‌افزار ارائه می‌کند. H2O Sparkling Water برای کاربرانی که می‌خواهند با استفاده از Spark SQL یک کوئری ایجاد کنند، نتایج را به H2O برای ساخت مدل و سپس پیش‌بینی می‌دهد و بعد دوباره از نتایج در Spark استفاده می‌کند.

Weka، بهترین نرم‌افزار یادگیری ماشین برای طبقه‌بندی تصاویر و متن

Weka مجموعه‌ای از الگوریتم‌های یادگیری ماشین مبتنی بر جاواست که برای داده‌کاوی استفاده می‌شود. ابزارهای مختلفی را برای آماده‌سازی داده‌ها، طبقه‌بندی، خوشه‌بندی، رگرسیون و تجسم فراهم می‌کند. Weka برای توسعه سیستم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق جدید مناسب است. خوب است اضافه کنیم که Weka منبع‌باز و رایگان برای استفاده است.
مزایا: Opensource، یادگیری و پیاده‌سازی آسان،  تجزیه‌وتحلیل سریع داده‌های اکتشافی
معایب: کیفیت گرافیکی پایین، رابط کاربری قدیمی

Google Cloud AI Platform، بهترین فریم‌ورک یادگیری ماشین کم ‌کد و بدون کد

پلتفرم Google Cloud AI با توجه به سطح مهارت کاربر قابل استفاده است و هم علم داده را به‌شکل point-and-click و با استفاده از AutoML و هم بهینه‌سازی مدل پیشرفته را ارائه می‌کند. آن‌ها هم ابزارهای مبتنی بر کد و هم بدون کد را برای تجربه یادگیری ماشین آسان ارائه می‌کنند.

Amazon Machine Learning، بهترین برای کسانی که در اکوسیستم AWS هستند!

Amazon Machine Learning به کاربران این امکان را می‌دهد تا برنامه‌های یادگیری ماشین را در فضای ابری از طریق AWS بسازند، مستقر کنند و اجرا کنند. تیم شما قادر خواهد بود از پردازش زبان طبیعی (NLP)، تشخیص تصویر مبتنی بر یادگیری عمیق، و نوت بوک t2.medium استفاده کند. فرایندهای تک کلیکی و قوانین نسخه‌سازی (versioning) از پیش تعیین شده باعث می‌شود کارها سریع و آسان انجام شود.

IBM Machine Learning، بهترین نرم‌افزار رایگان و منبع‌باز یادگیری ماشین

مجموعه یادگیری ماشین IBM به شما امکان می‌دهد میان چند محصول مختلف مانند IBM Watson Studio، IBM Watson Machine Learning، IBM Watson OpenScale و IBM Cloud Pak for Data به‌شکل ترکیبی استفاده کنید. کاربران می‌توانند با استفاده از ابزارهای منبع باز مدل‌های هوش مصنوعی بسازند و آن‌ها را پیاده‌سازی و نظارت کنند.

Torch، بهترین برای جبر خطی

Torch یک فریم‌ورک محاسباتی علمی منبع باز است که برای ایجاد الگوریتم‌های یادگیری ماشین یا شبکه‌های عصبی استفاده می‌شود. برخلاف NumPy، پشتیبانی از GPU را در اولویت قرار می‌دهد. Torch کارآمد و آسان برای استفاده است – از LuaJIT به‌عنوان یک زبان برنامه‌نویسی استفاده می‌کند که به آن اجازه می‌دهد به‌طور یکپارچه با C/CUDA ارتباط برقرار کند. Torch منبع‌باز و رایگان برای استفاده است.

نکته پایانی

در این مقاله ۱۰ نرم افزار یادگیری ماشین را معرفی کردیم که می‌توانند کار با داده‌های مختلف و استفاده از الگوریتم‌های ماشین لرنینگ را راحت‌تر کنند. اینکه کدام نرم‌افزار برای شما مناسب است، بسته به تسک مدنظر و کارایی و ویژگی‌های هر یک می‌تواند متفاوت باشد.