Introducción al software de aprendizaje automático
Machine Learning es una aplicación científica basada en IA (Inteligencia Artificial) que permite que el sistema informático aprenda, realice una determinada tarea y mejore la experiencia obtenida de ella sin programarla en realidad exclusivamente. Los algoritmos de aprendizaje automático se utilizan en ejercicios diarios, como el motor de búsqueda, el reconocimiento de imagen y habla, el diagnóstico sanitario, etc. Estos algoritmos necesitan cierto software y herramientas para ejecutar y realizar ciertas acciones. El software Machine Learning tiene su propio conjunto de herramientas, bibliotecas y recursos para desarrollar aplicaciones que pueden replicar el comportamiento humano con máquinas y aplicaciones inteligentes. El software que destacaremos se refleja a continuación.
Tipos de software de aprendizaje automático
Hay toneladas de software de Machine Learning disponibles en el mercado. Algunos de los programas tienen sus características exclusivas y únicas. Al mismo tiempo, hay algunas herramientas que son comparativamente mejores. Muchas empresas han comenzado a adoptar la tecnología para aumentar su ROI (retorno de la inversión). Como Machine Learning es parte de la IA (Inteligencia Artificial), las máquinas se entrenan a partir del resultado o patrón para desarrollar nuevos cambios de forma autónoma. Algunos tipos de software de Machine Learning son: Azure Machine Learning Studio, Shogun, Apache Mahout, Apache Spark MLlib, IBM Watson Machine Learning, RapidMinor, Weka, Google Cloud ML Engine, Pytroch, Figure Eight, Crab, Microsoft Cognitive Toolkit, Torch, etc. Echemos un vistazo más de cerca a algunos de los mejores y más utilizados programas en los que confían los expertos en Machine Learning.
El mejor software de aprendizaje automático
A continuación se muestran los diversos programas de aprendizaje automático:
1. Google Cloud ML Engine
Cloud Machine Learning Engine de Google es una de las aplicaciones populares para capacitación, análisis y aprendizaje profundo.
2. Azure ML Studio
Es una solución de arrastrar y soltar sin código para expertos de ML para un uso conveniente hecho por Microsoft.
3. Aprendizaje automático de IBM Watson
Con su operación de modelo de código abierto, ayuda a los científicos y desarrolladores de datos a acelerar las aplicaciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático.
4. TensorFlow
Es un nuevo marco de código abierto lanzado en 2015 y no es complejo de operar y también se puede implementar en varias plataformas. Hecho por Google, TensorFlow está disponible para Python, C ++, Java, Rust, etc.
5. Kit de herramientas cognitivas de Microsoft
La solución de IA recién lanzada de Microsoft puede entrenar a la máquina con sus algoritmos de aprendizaje profundo para que se comporten como un cerebro humano y una cara. Puede manejar datos de Python, C ++, etc.
6. Theano
Es una biblioteca de código abierto basada en Python para algoritmos de aprendizaje profundo para acelerar la implementación de Machine Learning. Theano es capaz de llevar las estructuras de datos al siguiente nivel con la integración de bibliotecas de Python como NumPy, Pandas y algunos programas nativos.
7. Antorcha
Esta típica biblioteca antigua de Machine Learning fascina la flexibilidad y la rapidez en las operaciones al implementar proyectos de Machine Learning.
8. Apache Spark MLlib
Apache Spark es una herramienta confiable de aprendizaje automático para el aprendizaje automático avanzado y el aprendizaje profundo. Es una plataforma transparente y escalable que se puede integrar con Hadoop para obtener mejores resultados de los algoritmos. Clasificación, regresión, aumento de gradiente, árboles de decisión, LDA, etc. son algunos de los algoritmos para admitir MLlib.
9. Pytorch
Pytorch es desarrollado por Facebook para el aprendizaje profundo avanzado utilizando redes neuronales y tensores. Se determina que los investigadores de todo el mundo usan Pytorch para la representación gráfica dinámica y las técnicas de diseño.
10. Tecnologías Ideas2T
La herramienta Ideas2T, a diferencia de otras, tiene una característica única que puede ayudar a los reclutadores a contratar a los candidatos adecuados en función de su currículum a través del aprendizaje automático. Ha sido una intersección para nuevas empresas, empresas y casas de negocios debido a sus algoritmos avanzados y avanzados.
Méritos del software de aprendizaje automático
Machine Learning, un subconjunto de IA que ayuda a examinar y aprender de los datos y a tomar ciertas decisiones a partir de ellos. Es capaz de entregar decisiones y recomendaciones a alta velocidad con precisión. Entonces, el software ML es muy popular. Curiosamente, son baratos también. Tanto Machine Learning como AI trabajan en conjuntos de datos grandes y complejos para visualizar y tomar decisiones perfectas. Algunos ejemplos son los siguientes:
- Facebook: cuando cargamos una foto en Facebook, reconoce a una persona de la misma foto y sugiere una amistad mutua. Así es como funciona ML.
- Netflix: Netflix a veces envía sugerencias de programas web o películas en función de lo que hemos visto anteriormente. Básicamente, el aprendizaje automático se usa para seleccionar datos según la elección.
Las entidades y organizaciones empresariales usan el par correcto del algoritmo con una herramienta determinada y hacen modelos de Machine Learning basados en el aprendizaje de los datos. Ayuda a las empresas a trabajar de manera más eficiente para construir modelos de alta gama a bajo costo. El software Machine Learning ayuda a automatizar el análisis de datos, lo que reduce la mano de obra y lo hace rentable. Este proceso es bastante iterativo y escalable.
Hay varias otras aplicaciones donde ML se usa en la vida diaria. Algunas de las áreas donde el software ML se usa eficientemente son las siguientes:
- Servicios financieros : El sector financiero utiliza esto para identificar ideas para inversiones, comercio e incluso determinar riesgos financieros.
- Marketing y ventas : varias empresas y otros establecimientos similares utilizan el software Machine Learning para analizar el historial de compras y hacer recomendaciones a los clientes en función de él.
- Cuidado de la salud : hoy en día se usan ampliamente dispositivos y sensores electrónicos. Los sensores en esos dispositivos portátiles proporcionan datos en tiempo real sobre la presión arterial, los latidos del corazón y otra información vital relacionada con la salud.
- Transporte : el software Machine Learning analiza el historial de viajes y las rutas para identificar problemas, si los hay, para ayudar a los clientes / pasajeros a optar por no participar en áreas propensas a riesgos en el futuro.
- Gobierno : Algunas agencias gubernamentales utilizan herramientas de LA para extraer información para minimizar los costos y aumentar la eficiencia en sus operaciones.
- Petróleo y gas : el aprendizaje automático se utiliza principalmente en los sectores de energía. Ayuda a analizar las fuentes de energía existentes y nuevas para la exploración y distribución. Muchas agencias petroleras de los sectores público y privado han adoptado estas técnicas.
Conclusión
El aprendizaje automático y la inteligencia artificial tienen usos amplios y amplios entre las generaciones modernas y todavía se está expandiendo. Por lo tanto, no será un error opinar que el software de Machine Learning realiza acciones a partir del conjunto de datos de entrada y juega un papel importante al proporcionar información de los datos en bruto para mejorar los objetivos comerciales y otros.
Artículos recomendados
Esta es una guía para el software de aprendizaje automático. Aquí discutimos la introducción y los 10 mejores programas de aprendizaje automático junto con sus méritos. También puede consultar los siguientes artículos para obtener más información.
- ¿Qué es el aprendizaje por refuerzo?
- Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
- Introducción a IoT
- Aplicaciones de aprendizaje automático
- ¿Cómo crear un árbol de decisión?
- Guía para el árbol de decisión en minería de datos