का युग यहाँ है और यह तकनीकी क्षेत्र में बहुत प्रगति कर रहा है और गार्टनर रिपोर्ट के अनुसार, मशीन लर्निंग और AI बनाने जा रहा है 2.3 मिलियन 2020 तक नौकरियों और इस बड़े पैमाने पर विकास के कारण विभिन्न मशीन लर्निंग टूल्स का विकास हुआ है जिसकी चर्चा हम इस लेख में करेंगे।
मशीन लर्निंग क्या है?
मशीन लर्निंग एक प्रकार का है यह सॉफ्टवेयर अनुप्रयोगों को डेटा से सीखने और मानव हस्तक्षेप के बिना परिणामों की भविष्यवाणी करने में अधिक सटीक बनने की अनुमति देता है।
क्या मोंगोडब के लिए प्रयोग किया जाता है
मशीन लर्निंग एक अवधारणा है जो मशीन को उदाहरणों और अनुभव से सीखने की अनुमति देता है, और वह भी स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना। ऐसा करने के लिए हमारे पास आज बहुत सारे मशीन लर्निंग टूल्स उपलब्ध हैं। आइए कुछ सबसे महत्वपूर्ण और लोकप्रिय लोगों पर एक नज़र डालें।
शीर्ष मशीन लर्निंग उपकरण
- स्किटिट-लर्न
यह पायथन प्रोग्रामिंग भाषा के लिए एक मुफ्त सॉफ्टवेयर मशीन लर्निंग लाइब्रेरी है। यह डेटा खनन और डेटा विश्लेषण के लिए एक सरल और कुशल उपकरण है। पर बनाया गया , SciPy, और ।
यह पायथन में वर्गीकरण, प्रतिगमन, क्लस्टरिंग, आयामी कमी जैसे सुपरवाइज्ड और अनसुप्राइज़्ड लर्निंग एल्गोरिदम प्रदान करता है।
- पता है
पता है (Konstanz Information Miner), एक स्वतंत्र और मुक्त स्रोत डेटा एनालिटिक्स, रिपोर्टिंग और एकीकरण प्लेटफॉर्म है, जो शक्तिशाली एनालिटिक्स के लिए बनाया गया है, जीयूआई आधारित वर्कफ़्लो। इसका मतलब यह है कि आपको यह जानने की जरूरत नहीं है कि KNIME और व्युत्पन्न अंतर्दृष्टि का उपयोग करने में सक्षम होने के लिए कोड कैसे करें।
आप सभी तरह से काम कर सकते हैं डेटा इकट्ठा करना और तैनाती और उत्पादन के लिए मॉडल बनाना । यह पूरी प्रक्रिया के सभी कार्यों को एक एकल वर्कफ़्लो में समेकित करता है।
- TensorFlow
Google मस्तिष्क टीम द्वारा बनाया गया, TensorFlow संख्यात्मक अभिकलन और बड़े पैमाने पर मशीन सीखने के लिए एक खुला स्रोत पुस्तकालय है। जब यह आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस फ्रेमवर्क के शोडाउन की बात आती है, तो आप पाएंगे कि TensorFlow एक के रूप में उभर रहा है स्पष्ट विजेता सर्वाधिक समय।
TensorFlow एक सुलभ और पठनीय वाक्यविन्यास प्रदान करता है जो इन प्रोग्रामिंग संसाधनों को उपयोग में आसान बनाने और एक होने के लिए आवश्यक है निम्न स्तर पुस्तकालय अधिक लचीलापन प्रदान करता है और नए v2.0 के साथ, यह किसी भी मशीन लर्निंग या के लिए शीर्ष पर रहने वाला है ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना उद्देश्य। यह उपलब्ध सर्वश्रेष्ठ मशीन लर्निंग टूल्स में से एक है।
- WEKA
WEKA (ज्ञान विश्लेषण के लिए वाइकाटो पर्यावरण) एक है खुला स्त्रोत जावा सॉफ्टवेयर जिसमें डेटा माइनिंग और डेटा एक्सप्लोरेशन कार्यों के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का संग्रह है। यह आपके स्थानीय मशीन पर मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को समझने और देखने के लिए सबसे शक्तिशाली मशीन लर्निंग टूल्स में से एक है।
डबल को इंट में कैसे कन्वर्ट करें
यह दोनों एक है चित्रमय इंटरफ़ेस और कमांड लाइन इंटरफेस। केवल नकारात्मक पक्ष यह है कि वहाँ है ज्यादा दस्तावेज नहीं और ऑनलाइन समर्थन उपलब्ध हैं।
- मशाल / पाइटरॉच
एक है अजगर आधारित पुस्तकालय एक गहन शिक्षण विकास मंच के रूप में लचीलापन प्रदान करने के लिए बनाया गया है। PyTorch का वर्कफ़्लो उतना ही नज़दीक है जितना आप अजगर की वैज्ञानिक कंप्यूटिंग लाइब्रेरी - NumPy को प्राप्त कर सकते हैं। इसका सक्रिय रूप से उपयोग किया जाता है फेसबुक इसके सभी मशीन लर्निंग या डीप लर्निंग के काम के लिए।
गतिशील संगणना रेखांकन Pytorch का एक प्रमुख आकर्षण हैं। के लिए समर्थन MIRACLES यह सुनिश्चित करता है कि कोड GPU पर चल सकता है, जिससे कोड को चलाने के लिए आवश्यक समय कम हो जाता है और सिस्टम का समग्र प्रदर्शन बढ़ जाता है।
- रैपिडएमिनर
RapidMiner टीमों को एकजुट करने वाला एक डेटा विज्ञान मंच है डेटा प्रस्तुत करने, मशीन सीखने, और भविष्य कहनेवाला मॉडल की तैनाती । इसमें एक शक्तिशाली और मजबूत ग्राफिकल यूजर इंटरफेस है जो उपयोगकर्ताओं को भविष्य कहनेवाला बनाने, वितरित करने और बनाए रखने में सक्षम बनाता है।
RapidMiner के साथ, अस्पष्ट, अव्यवस्थित और प्रतीत होता है कि बेकार डेटा बन जाता है बहुत किमती चूंकि यह डेटा एक्सेस को आसान बनाता है और आपको उन्हें इस तरह से स्ट्रक्चर करने देता है कि आपको और आपकी टीम को समझने में आसानी हो।
- Google क्लाउड ऑटोएमएल
Google मेघ ऑटोएमएल आपके लिए मशीन लर्निंग की शक्ति उपलब्ध कराता है, भले ही आपको मशीन लर्निंग का सीमित ज्ञान हो। गूगल का है मानव लेबलिंग सेवा यह सुनिश्चित करने के लिए कि आपके मॉडल को उच्च-गुणवत्ता वाले डेटा पर प्रशिक्षित किया जा रहा है, अपने लेबल को एनोटेट करने या साफ करने के लिए लोगों की एक टीम रख सकते हैं। कितना मजेदार था वो!
उनके पास विभिन्न उद्देश्यों के लिए विभिन्न उत्पाद हैं जो इसे एक बहुत अच्छा मशीन लर्निंग टूल बनाता है। उनमें से कुछ हैं:
कैसे सेलेनियम वेबड्राइवर में पॉपअप को संभालने के लिए
- ऑटोएमएल विजन : इमेजिस
- ऑटोएमएल वीडियो इंटेलिजेंस : वीडियो
- AutoML प्राकृतिक भाषा : संरचना और पाठ का अर्थ
- ऑटोएमएल अनुवाद : भाषाओं के बीच गतिशील रूप से पता लगाएं और अनुवाद करें
- ऑटोएमएल टेबल्स : संरचित डेटा पर मॉडल बनाता है
- Azure मशीन लर्निंग स्टूडियो
Microsoft Azure मशीन लर्निंग स्टूडियो एक सहयोगी है, खींचें और छोड़ें मशीन लर्निंग टूल आप अपने डेटा पर भविष्य कहनेवाला विश्लेषण के निर्माण, परीक्षण और तैनाती के लिए उपयोग कर सकते हैं।
आप इंटरएक्टिव कैनवास पर डेटासेट और विश्लेषण मॉड्यूल को खींचते हैं, उन्हें एक साथ जोड़ने के लिए प्रयोग , जो आप मशीन लर्निंग स्टूडियो में चलाते हैं। वहाँ है कोई प्रोग्रामिंग की आवश्यकता है , बस अपने भविष्य कहनेवाला विश्लेषण मॉडल के निर्माण के लिए डेटासेट्स और मॉड्यूल को जोड़ने।
- Accord.NET
Accord.NET एक .NET मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क है, जिसके साथ संयुक्त ऑडियो और इमेज प्रोसेसिंग लाइब्रेरी पूरी तरह से सी # में लिखा है। टैगलाइन ' मशीन लर्निंग मिनट में बनाया गया ”।
यह उत्पादन-ग्रेड कंप्यूटर दृष्टि, कंप्यूटर ऑडिशन, सिग्नल प्रोसेसिंग और सांख्यिकी अनुप्रयोगों के निर्माण के लिए एक पूर्ण रूपरेखा है। पुस्तकालयों को स्रोत कोड से और निष्पादन योग्य इंस्टॉलर के माध्यम से भी उपलब्ध कराया जाता है नुगेट पैकेज प्रबंधक। केवल दोष यह है कि यह केवल समर्थित भाषाओं का समर्थन करता है।
- रंग
CoLab (Colaboratory) एक स्वतंत्र है ज्यूपिटर नोटबुक ऐसा वातावरण जिसे किसी सेटअप की आवश्यकता नहीं है और पूरी तरह से क्लाउड में चलता है। यह एक Google अनुसंधान परियोजना है जो मशीन शिक्षण शिक्षा और अनुसंधान को प्रसारित करने में मदद करने के लिए बनाई गई है।
यह विशेष रूप से डेटा वैज्ञानिकों के लिए शीर्ष मशीन लर्निंग टूल्स में से एक है क्योंकि आपको मैन्युअल रूप से इंस्टॉल नहीं करना पड़ेगा सभी पैकेज और लाइब्रेरी, बस उन्हें कॉल करके सीधे आयात करें। आप सीधे Google डिस्क, GitHub या किसी भी स्थान पर और विभिन्न स्वरूपों में भी अपनी परियोजना को बचा सकते हैं।
और इसके साथ, हम इस लेख के अंत में आते हैं। मुझे उम्मीद है कि आपके पास अपने मशीन लर्निंग प्रोग्राम का निर्माण शुरू करने और उस पर काम करने के लिए पर्याप्त विकल्प होंगे। एडुर्का की आपको सुपरवाइज्ड लर्निंग, अनसुप्राइज़्ड लर्निंग और नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग जैसी तकनीकों में पारंगत बनाता है। इसमें आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एंड मशीन लर्निंग में नवीनतम प्रगति और तकनीकी दृष्टिकोण पर प्रशिक्षण शामिल है जैसे डीप लर्निंग, ग्राफिकल मॉडल और सुदृढीकरण सीखना।