Il machine learning (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 dagli esseri umani. Le tecnologie di apprendimento automatico possono "imparare" da sole analizzando i dati e identificando i modelli.
Gli algoritmi di machine learning 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 anche portato ad un aumento di software di machine learning, strumenti utilizzati per attività di AI e ML. Alcuni di questi software sono specializzati per cose come la contabilità o reclutamento, mentre altri strumenti di apprendimento automatico possono essere adattati a set di dati unici.
Ecco i 10 migliori software di machine learning:
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 tale modello per fare previsioni su nuovi dati. Combina la piattaforma AI, AutoML e MLOps offrendo al contempo la scienza dei dati point-and-click con AutoML, oltre all'ottimizzazione avanzata del modello.
Google ha davvero portato tutte le sue risorse sotto lo stesso tetto con AI Platform, coprendo una vasta gamma di servizi ML come la preparazione dei dati, la formazione, l'ottimizzazione, la distribuzione, la collaborazione e la condivisione di modelli di machine learning. Il suo AI Hub è dove puoi scoprire, condividere e distribuire modelli di ML. Si tratta di un catalogo di modelli riutilizzabili che possono essere distribuiti in uno degli ambienti di esecuzione di AI Platform. Include molte altre funzionalità come Deep Learning VMs, Kubeflow pipelines, e altro ancora.
Ecco alcune delle caratteristiche principali di Google Cloud AI Platform:
· AI explanations
· Easy-to-use interface
· Buone connessioni con TPU e TensorFlow
· Various ML services
Un'altra opzione 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 sorgenti. 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 le pipeline ML ed eseguire analisi di deriva dei dati per migliorare le prestazioni del modello.
Ecco alcune delle caratteristiche principali di Azure Machine Learning:
· Pre-trained models
· Prodotto gratuito add-ons
· Disponibile per coloro che hanno un background di codifica limitato
· Semplifica il lavoro a distanza
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 la scalabilità dinamica di elaborazione, persone e app su qualsiasi cloud. È inoltre possibile gestire e unificare set di dati e modelli di grandi dimensioni con trasparenza e visibilità.
Ecco alcune delle caratteristiche principali della suite IBM Machine Learning:
· Drag-and-drop data prep, blending, e modeling
· Text analysis per unstructured data
· Easy-to-use API
· Unlimited modeling
Amazon Machine Learning ha 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, approfondimenti dai dati, sovraccarico operativo ridotto e customer experience migliorata. La piattaforma ti assiste in ogni fase dei processi di adozione del ML, offrendo un set completo di servizi AI e ML, infrastruttura e risorse di implementazione.
Ecco alcune delle caratteristiche principali di Amazon Machine Learning:
· Risolvi i problemi aziendali del mondo reale in qualsiasi settore
· Tailor ML per esigenze aziendali
· Soluzioni specifiche del settore
· Gestisce set di dati di grandi dimensioni utilizzando più server
Un'altra scelta per la creazionr di software di machine learning è Neural Designer, una piattaforma ML ad alte prestazioni che utilizza una serie di strumenti drag-and-drop, point-and-click. Il software è particolarmente utile per coloro che desiderano implementare modelli di rete neurale nei settori ingegneristico, bancario, assicurativo, sanitario, al dettaglio e dei beni di consumo.
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 diagrammi a blocchi. Contiene inoltre algoritmi all'avanguardia per la preparazione dei dati, il training dei modelli, l'analisi dei test, la selezione delle funzionalità, l'ottimizzazione delle risposte e la distribuzione dei modelli.
Ecco alcune delle caratteristiche principali di Neural Designer:
· Gestisce i problemi di ottimizzazione dei parametri
· Buona gestione della memoria con set di big data
· Calcoli ottimizzati per CPU e GPU
· Easy-to-use interface
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 di ambiente e pacchetti commerciali illimitati e larghezza di banda.
Il software di machine learning 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 i data scientist e i professionisti IT.
Ecco alcune delle caratteristiche principali di Anaconda:
· Free and open-source
· Oltre 1500 pacchetti di data science Python/R
· Semplifica la gestione e la distribuzione dei pacchetti
· Strumenti per raccogliere facilmente dati da fonti che utilizzano ML e AI
7. H2O.ai
Una piattaforma user-friendly, H2O.ai è stata nominata Visionary da Gartner nel Magic Quadrant 2020 per le piattaforme di Data Science e Machine Learning. La piattaforma AI offre protezione dalle frodi, ottimizzazione dei prezzi, rilevamento delle anomalie e molto altro.
H2O.ai è open source e può essere utilizzato a beneficio 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 AI in locale e nel cloud.
Un altro punto di forza per 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:
· Big data support
· Flexible modeling
· Open-source transparency
· Speeds up conversion of data to predictions
8. TensorFlow
TensorFlow è una piattaforma open source molto popolare che offre una vasta 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 distribuito su ogni macchina e alla rappresentazione grafica di un modello.
Ciò ha portato all'utilizzo di TensorFlow per sviluppare sistemi come Airbnb e Dropbox.
Ecco alcune delle caratteristiche principali di TensorFlow:
· Processo di formazione e debug di facile utilizzo
· Gratuito
· Enorme libreria di funzioni per attività relative a testo, immagini, video e altro ancora
· Supporto multi-GPU
9. Spell
Verso la fine della nostra lista c'è Spell, che è 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 ad aree di lavoro Jupyter collaborative e distribuire modelli in infrastrutture basate su Kubernetes.
Spell offre anche semplici funzionalità di configurazione e onboarding per consentire l'espansione dei team, nonché strumenti intuitivi per console Web e strumenti da riga di comando.
Ecco alcune delle caratteristiche principali di Spell:
· Comandi semplici
· Interfaccia a riga di comando e usabilità
· Funzionalità di onboarding
· Utile per ambienti ad alto impatto e in continua evoluzione
A chiudere la nostra lista dei 10 migliori software di machine learning è Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), che è la soluzione AI 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
· Commercial-grade distributed deep learning
· Combina facilmente i tipi di modelli più diffusi
· Incluso come libreria o strumento autonomo
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