Introducción a la plataforma de aprendizaje automático
Machine Learning es el campo de estudio que ofrece a las computadoras el potencial de aprender sin ser programado explícitamente. Hace computadoras similares a los humanos. Un modelo de aprendizaje automático es el resultado generado una vez que entrena su programa algorítmico de aprendizaje automático con datos. Después del entrenamiento, una vez que proporcione un modelo con la entrada asociada, se proporciona la salida. En este tema, vamos a aprender sobre la plataforma de Machine Learning.
¿Qué es la plataforma de aprendizaje automático?
Una plataforma para automatizar y acelerar el ciclo de vida de entrega de aplicaciones proféticas capaces de procesar grandes datos adoptando aprendizaje automático o procedimientos conectados.
Algunas ideas clave en esta definición son:
- El exceso de velocidad es inducir un ciclo de vida de entrega de resolución más rápido y más rápido y además acelerar el tiempo de ejecución a través de procedimientos avanzados como la computación distribuida y en memoria.
- La tarea de buena fe del analista de información consiste en las muchas tareas tediosas y largas. La automatización de estas tareas puede eliminar los cuellos de botella del proyecto, lo que permite a las organizaciones entregar nuevos proyectos que llegan más rápido, se actualizan y obtienen más tareas sin aumentar la dotación de personal.
- La capacidad de una plataforma de aprendizaje automático para que los usuarios sirvan y procesen grandes cantidades de datos de un buen tipo de fuente.
- Estas plataformas se centran en permitir el ciclo de vida completo de la entrega de aplicaciones predictivas a medida que difieren de las herramientas de PC y las bibliotecas de códigos.
- Las plataformas de aprendizaje automático deben integrarse, ya que están bien organizadas para aplicaciones de sistemas de software que son muy recomendables.
- Las plataformas de aprendizaje automático se centralizan en la asistencia comercial para conocer los resultados futuros, como la capacidad de los clientes para comprar una oferta determinada o rechazar la transacción.
Plataformas de aprendizaje automático
El campo del aprendizaje automático está creciendo rápidamente. Por lo tanto, es muy importante elegir la plataforma adecuada que conduzca al éxito de construir modelos utilizando enfoques de extremo a extremo. Aquí está la lista de plataformas de aprendizaje automático.
1. Microsoft Azure
Una herramienta de aprendizaje automático de Microsoft Azure permite a los desarrolladores construir los modelos. Proporciona SDK y servicios para preparar rápidamente información, capacitar e implementar modelos de aprendizaje automático. Mejore la productividad y los precios con cifrado y tuberías de escalado de automóviles. Utilice estas capacidades con marcos de Python de código abierto, como PyTorch, Tensor Flow y scikit-learn.
Caracteristicas
- Utiliza Azure Machine Learning Studio como su interfaz, con un entorno de arrastrar y soltar para construir modelos.
- Tiene programas automatizados para ejecutar árboles de decisión, redes neuronales profundas, clasificación y regresión.
- Permite que solo se carguen los grandes conjuntos de datos en la nube de Azure y no los conjuntos de datos más pequeños de ninguno de los proveedores de servicios.
- Ofrece versiones estándar y gratuitas con características limitadas.
2. IBM Watson
La plataforma IBM Watson está desarrollada tanto para desarrolladores como para usuarios con muchas herramientas de IA. Proporciona programas y consultas del sistema, predicción y reúne herramientas para crear libros de trabajo. Permite visualizaciones de información poderosas que son asistidas con el entorno de arrastrar y soltar para crear modelos.
Caracteristicas
- Interfaz de usuario mediante SPSS Graphical Analytics.
- La información y las predicciones deben almacenarse en IBM Bluemix.
- Los servicios que se centran en clientes empresariales ayudan a crear aplicaciones basadas en ML utilizando conectores API.
- Son de pago e incluso las versiones gratuitas están disponibles.
3. Amazon
La plataforma Amazon Machine Learning ofrece modelos de predicción listos para usar y simplemente disponibles para cualquier desarrollador, incluso si no tienen idea de la ciencia de datos. Un modelo de pago por uso, que requiere una inversión muy menor en paquetes de hardware o software, ha convertido a Amazon en uno de los proveedores de plataformas de ML más simples para los que un participante ingresará. Los desarrolladores pueden hacer uso de los kits de herramientas de IA proporcionados por AWS (servicios web de Amazon) que también incluyen Amazon Lex y Amazon Polly.
Caracteristicas
- Utiliza el aparador de Amazon Machine Learning y la interfaz de usuario de Amazon Character.
- La información debe almacenarse en una cuenta de AWS asociada como S3, Redshift y RDS.
- Funciona en un modelo de pago por uso y para predicciones de lotes cardinales tiene un precio tan bajo como diez centavos.
4. ai-one
Usando una plataforma ai-one, los desarrolladores producirán asistentes inteligentes que se implementarán fácilmente en casi cualquier aplicación de software. La lista de herramientas de recursos incluye API de desarrollador, una biblioteca de documentos y agentes de construcción que se utilizarán para convertir la información en conjuntos de reglas que admitan estructuras de ML e IA.
5. Predicción ApacheIO
Es una pila de código abierto que también tiene un servidor de código abierto para el aprendizaje automático diseñado además, debería echar un vistazo a Apache PredictionIO es la forma más sencilla de crear motores proféticos que satisfagan cualquier tarea de aprendizaje automático. Además del servidor de eventos y, por lo tanto, la plataforma en sí, Apache PredictionIO también incluye una galería de modelos.
6. H2O
Esta plataforma fue diseñada para lenguajes de programación como python, R y Java por H2O.ai. Conjuntamente ofrece las herramientas necesarias para analizar conjuntos de datos en los sistemas de archivos Apache Hadoop y la nube. H2O.ai se basa en Mountain View, CA. y ofrece la plataforma gratuita de código abierto H2O OpenThis, diseñada por H2O.ai para lenguajes de programación como python, R y Java. También ofrece las herramientas necesarias para analizar conjuntos de datos en los sistemas de archivos Apache Hadoop y en la nube. H2O.ai tiene su sede en Mountain View, CA. y ofrece el aprendizaje gratuito de código abierto H2O Open Source Machine Learning (H2O, agua con gas y H2O4GPU) y un producto comercial llamado H2O Driverless AI. Los componentes de H2O.ai están altamente optimizados y paralelizados para configuraciones de múltiples núcleos y multinodos de la unidad central de procesamiento.
Conclusión
Este artículo ofrece una breve introducción a las plataformas de aprendizaje automático. El aprendizaje automático puede ser una técnica supervisada o no supervisada de máquinas de entrenamiento para realizar las actividades un poco más rápido y mejor que un ser humano promedio. Cuando se trata del desarrollo de modelos de aprendizaje automático propios, hay opciones de varios lenguajes de desarrollo, IDE y plataformas. Este artículo ofrece las mejores plataformas que el usuario puede usar; Puede ser plataformas basadas en la nube o basadas en la producción.
Artículos recomendados
Esta es una guía de la Plataforma de aprendizaje automático. Aquí discutimos las plataformas de aprendizaje automático con las características. También puede consultar el siguiente artículo para obtener más información:
- Métodos de aprendizaje automático
- Métodos de aprendizaje automático
- Arquitectura de aprendizaje automático
- Funciones de pérdida en el aprendizaje automático
- Tipos de cifrado
- Guía completa para la implementación de redes neuronales
- ¿Cómo crear un árbol de decisión?