Machine Learning se refiere a una inteligencia informática para aprender de grandes cantidades de datos en lugar de prototipos predefinidos proporcionados por el desarrollador. Aunque lo suficientemente científico, esto también ha encontrado su aplicación en el sector comercial. Pero no podemos usar las implementaciones directamente y necesitamos herramientas para aprovechar el poder del aprendizaje automático. Entonces, si usted es alguien que está ansioso por incorporar esto, use las herramientas que se detallan a continuación para facilitar su tarea. Entonces, sin más preámbulos, ¡comencemos!
Predicción de ApacheIO
Fuente: medium.com
Es un servidor de aprendizaje automático de código abierto que pueden utilizar los científicos de datos y los desarrolladores para crear motores predictivos. Para aumentar el rendimiento, se puede instalar con Apache Spark, MLlib, HBase, Spray, etc. Responder a consultas dinámicas es la USP de esta herramienta. PredictionIO reduce la configuración tradicional de trabajo pesado y ayuda a hacer predicciones.
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Aprendizaje automático de Amazon
Fuente: blog.tmcnet.com
Esta increíble herramienta es un servicio administrado para crear modelos de aprendizaje automático. Para usar esto, no necesita ser un experto en conceptos de ML, tener un conocimiento básico de ML le será igualmente útil. La razón detrás de la popularidad de esta herramienta es la facilidad con la que combina algoritmos ML con herramientas visuales para que pueda crear modelos, implementarlos y predecirlos fácilmente.
Banco de trabajo de aprendizaje automático de Azure
Fuente: Youtube.com
Esta herramienta es una de las tres máquinas herramienta que se presentaron en la conferencia Ignite (septiembre de 2017). Se puede definir como una herramienta descargable que es compatible tanto con macOS como con Windows. Ayuda a los usuarios a preparar datos, experimentar e implementar modelos en la nube. La interfaz simple y fácil de usar lo ayudará a hacer su trabajo más rápido.
TensorFlow de Google
Fuente: kdnuggets.com
Básicamente, esta herramienta fue desarrollada por el equipo interno de Google, pero ahora está disponible para las masas. Al ser de código abierto, es una de las herramientas favoritas utilizadas. Airbnb, Ebay, ZTE, Uber, Dropbox, etc., han confiado en esta herramienta. Una vez que comience a usar esto, sabrá por qué se ha convertido en el favorito de los científicos de datos y otros investigadores en poco tiempo.
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Kit de herramientas de aprendizaje automático distribuido de Microsoft (DMTK)
dmtk.io
DMLT tiene como objetivo facilitar los clústeres de aprendizaje automático abarrotados para que sea fácil ejecutar varias aplicaciones de aprendizaje automático al mismo tiempo. Esta herramienta ha ganado una inmensa popularidad en esta era de big data porque tiene innovaciones tanto algorítmicas como de sistema. Este kit de herramientas también es de código abierto y puede usarlo para crear su proyecto.
IBM Watson Analytics
Fuente: teradatauniversitynetwork.com
Otra herramienta en la que confían la mayoría de los desarrolladores en estos días. Esto está diseñado de manera que las organizaciones con una experiencia mínima o nula en análisis predictivo puedan hacer un buen uso de sus datos. Hay dos variaciones del mismo disponibles, a saber, Community Edition y Deep Analytics Edition. Puedes optar por el que mejor se adapte a ti y a tus necesidades.
BigML
Fuente de la imagen: bigml.com
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Esta plataforma se presentó a las masas en 2011 y es una plataforma ML escalable que ha estado ayudando a los estudiantes y profesionales a desarrollar sus modelos de aprendizaje automático. Con los modelos así preparados, es más fácil concluir si se obtiene el resultado requerido o si necesitamos algunas modificaciones. Team BigML también está promoviendo el aprendizaje automático en el ámbito académico a través de su programa de grado educativo.
Vélez
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Es una plataforma distribuida altamente dinámica que está escrita en Python y se utiliza para el desarrollo rápido de aplicaciones de aprendizaje profundo. Con esto, puede crear fácilmente modelos a partir de más de 250 unidades optimizadas. Además, puede publicar sus resultados y ejecutar la aplicación en la nube. ¡Bastante impresionante de hecho!
café
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Desarrollada por Berkeley Vision and Learning Center y los miembros de la comunidad, esta herramienta se define como el marco C++ de aprendizaje profundo creado para el aprendizaje automático. Si hablamos de su implementación, entonces Google y Pinterest lo han utilizado en las operaciones. También se utiliza para sistemas automáticos basados en imágenes.
Neón de Nervana
Fuente de la imagen: kdnuggets.com
Es un esfuerzo de colaboración de dos grandes nombres, Nervana e Intel, que se unieron para crear esta biblioteca de aprendizaje automático de código abierto. Las actualizaciones constantes muestran que también está siendo utilizado por los estudiantes y profesionales.
Estas son las mejores plataformas en las que se puede confiar para construir sus modelos de aprendizaje automático y mejorarlos. Háganos saber si hemos dejado algo significativo.