20 инструментов машинного обучения к 2024 году: повысьте свои навыки искусственного интеллекта

Вступая в 2024 год, сфера машинного обучения (МО) продолжает развиваться с головокружительной скоростью: появляются новые инструменты и технологии, упрощающие разработку, развертывание и управление моделями МО. Правильный набор инструментов может значительно повысить эффективность проектов машинного обучения — от предварительной обработки данных и обучения моделей до оценки и развертывания. Независимо от того, начинаете ли вы свой первый проект ML или хотите усовершенствовать существующие рабочие процессы, это руководство познакомит вас с передовыми инструментами, формирующими будущее машинного обучения, которые помогут вам оставаться впереди в быстро развивающемся технологическом ландшафте.

Основные моменты статьи:

1. Инструменты машинного обучения имеют основополагающее значение в различных областях: от автоматизации процессов принятия решений до стимулирования персонализации и инноваций в секторах здравоохранения, финансов и электронной коммерции.
2. Область машинного обучения характеризуется быстрым прогрессом. Инструменты объединяют передовые технологии, такие как искусственный интеллект и Интернет вещей, и развиваются благодаря исследованиям алгоритмов и архитектур моделей.
3. Будущие тенденции включают демократизацию машинного обучения посредством удобных и автоматизированных платформ, а также растущее внимание к этичному и ответственному использованию технологий машинного обучения.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение позволяет системам автономно обучаться и повышать свою производительность на основе опыта без необходимости явного программирования. Он сосредоточен на создании компьютерных программ, которые могут обрабатывать и использовать данные для самообучения. Это самообучение начинается посредством анализа данных, наблюдений или опыта, таких как примеры или прямые инструкции, для выявления закономерностей в данных и улучшения принятия будущих решений на основе предоставленных примеров. Конечная цель состоит в том, чтобы компьютеры могли самостоятельно учиться и адаптировать свои действия без необходимости человеческого руководства или поддержки.

Ключевые компоненты машинного обучения

1. Данные: это краеугольный камень всех алгоритмов машинного обучения. Без данных алгоритмы МО не могут учиться. Данные могут быть в различных форматах, таких как текст, изображения, видео или даже данные датчиков.
2. Модели. Модель в машинном обучении — это математическое представление реального процесса. Модель — это то, что учится на данных, корректируя свои параметры так, чтобы они максимально соответствовали наблюдаемым данным.
3. Алгоритмы: это методы, используемые для обучения моделей. Они корректируют параметры модели, чтобы минимизировать разницу между предсказаниями модели и фактически наблюдаемыми результатами.
4. Оценка. Сюда входит оценка того, насколько хорошо работает ваша модель. Общие показатели для этого включают точность, точность, полноту и оценку F1, в зависимости от проблемы, которую вы решаете (например, классификация, регрессия).

Типы машинного обучения

1. Контролируемое обучение: алгоритм обучается на предварительно помеченном наборе данных, что означает, что он учится прогнозировать выходные данные на основе входных данных.
2. Обучение без учителя: алгоритму приходится находить закономерности и структуры в немаркированных данных.
3. Обучение с полуконтролем: в процессе обучения объединяет минимальное количество размеченных данных с большим объемом неразмеченных данных.
4. Обучение с подкреплением: алгоритм учится, взаимодействуя с окружающей средой, используя обратную связь от собственных действий и опыта.

Инструменты и методы машинного обучения незаменимы в современную эпоху по нескольким веским причинам:

1. Анализ и интерпретация данных. В связи с резким ростом объема данных в последние годы инструменты машинного обучения имеют решающее значение для быстрого и эффективного анализа и интерпретации огромных объемов данных, выявления закономерностей и идей, которые людям было бы невозможно найти.
2. Автоматизация. ML позволяет автоматизировать процессы принятия решений и выполнять задачи без вмешательства человека, повышая эффективность и производительность в различных отраслях.
3. Персонализация. Инструменты машинного обучения лежат в основе технологий персонализации, используемых в электронной коммерции, контент-платформах и маркетинге. Они предоставляют пользователям индивидуальный опыт, основанный на их поведении и предпочтениях.
4. Инновации и конкурентные преимущества. Компании, использующие инструменты ML, могут быстрее внедрять инновации, создавая новые продукты и услуги, которые более эффективно удовлетворяют потребности клиентов.
5. Решение сложных проблем. Инструменты МО могут решать сложные проблемы в различных областях, включая здравоохранение, финансы, охрану окружающей среды и т. д., находя решения, которые не очевидны с помощью традиционных методов.

В машинном обучении наблюдается экспоненциальный рост инструментов и инфраструктур, призванных помочь ученым и инженерам, работающим с данными, эффективно создавать и развертывать модели машинного обучения. Ниже приведен подробный обзор некоторых лучших инструментов машинного обучения с указанием их ключевых особенностей.

1. Машинное обучение Microsoft Azure.

Microsoft Azure — это облачная среда, которую можно использовать для обучения, развертывания, автоматизации, управления и отслеживания моделей машинного обучения. Он предназначен для того, чтобы помочь ученым, работающим с данными, и инженерам ML использовать имеющиеся у них навыки и платформы обработки данных и разработки моделей.

Ключевая особенность

• Визуальный интерфейс перетаскивания (Azure ML Studio).
• Поддержка популярных фреймворков и языков машинного обучения.
• Масштабируемые облачные ресурсы для обучения и развертывания.

2. IBM Ватсон

IBM Watson — это готовый к использованию пакет ИИ-сервисов, приложений и инструментов корпоративного уровня. Он предоставляет различные инструменты для анализа данных, обработки естественного языка, а также разработки и развертывания моделей машинного обучения.

Ключевая особенность

• Готовые приложения для различных отраслей.
• Мощные возможности обработки естественного языка.
• Надежный набор инструментов для создания, обучения и развертывания моделей.

3. ТензорФлоу

TensorFlow, библиотека программного обеспечения с открытым исходным кодом, упрощает численные вычисления с помощью графов потоков данных. Разработанный исследователями и инженерами команды Google Brain, он используется как в исследовательской, так и в производственной деятельности внутри Google.

Ключевая особенность

• Обширная библиотека для глубокого обучения и машинного обучения.
• Сильная поддержка научно-исследовательских и производственных проектов.
• Работает на процессорах, графических процессорах и TPU.

4. Машинное обучение Amazon

Amazon Machine Learning — это облачный сервис, который позволяет специалистам любого уровня квалификации легко использовать технологии машинного обучения. Он предоставляет инструменты и мастера визуализации для создания моделей машинного обучения без изучения сложных алгоритмов и технологий машинного обучения.

Ключевая особенность

• Простота использования для создания моделей ML.
• Автоматическое преобразование данных и оценка модели.
• Интеграция с Amazon S3, Redshift и RDS для хранения данных.

5. ОпенНН

OpenNN — это библиотека нейронных сетей с открытым исходным кодом, написанная на C++. Он предназначен для гибкого и надежного внедрения нейронных сетей с упором на расширенную аналитику.

Ключевая особенность

• Высокая производительность и распараллеливание.
• Полная документация и примеры.
• Предназначен для исследований и разработок в области глубокого обучения.

6. ПиТорч

PyTorch, платформа машинного обучения с открытым исходным кодом, построенная на библиотеке Torch, поддерживает широкий спектр приложений, включая компьютерное зрение и обработку естественного языка. Он известен своей адаптивностью и способностью динамически управлять вычислительными графами.

Ключевая особенность

• Динамический граф вычислений, обеспечивающий гибкость в архитектуре модели.
• Сильная поддержка глубокого обучения и нейронных сетей.
• Большая экосистема инструментов и библиотек.

7. Вершинный ИИ

Vertex AI — это платформа искусственного интеллекта Google Cloud. Он объединяет свои предложения машинного обучения в единый API, клиентскую библиотеку и пользовательский интерфейс. Это позволяет инженерам машинного обучения и специалистам по обработке данных ускорить разработку и обслуживание моделей искусственного интеллекта.

Ключевая особенность

• Унифицированные инструменты и рабочий процесс для обучения, размещения и развертывания моделей.
• Функции AutoML для обучения высококачественных моделей с минимальными усилиями.
• Интеграция с сервисами Google Cloud для хранения, анализа данных и многого другого.

8. БигМЛ

BigML — это платформа машинного обучения, которая помогает пользователям создавать, развертывать и поддерживать модели машинного обучения. Он предлагает комплексную среду для задач предварительной обработки, машинного обучения и оценки моделей.

Ключевая особенность

• Интерактивные визуализации для анализа данных.
• Автоматизированная настройка и выбор модели.
• REST API для интеграции и развертывания моделей.

9. Апач-махут

Apache Mahout служит масштабируемой платформой линейной алгебры и предлагает математически выразительный предметно-ориентированный язык (DSL) на основе Scala. Этот дизайн призван облегчить быструю разработку пользовательских алгоритмов математиками, статистиками и специалистами по обработке данных. Его основные области применения включают фильтрацию, кластеризацию и классификацию, что упрощает эти процессы для профессионалов в этой области.

Ключевая особенность

• Масштабируемая библиотека машинного обучения.
• Поддержка нескольких распределенных серверных частей (включая Apache Spark).
• Расширяемый и настраиваемый для разработки новых алгоритмов машинного обучения.

10. Века

Weka — это пакет программного обеспечения с открытым исходным кодом, написанный на Java и предназначенный для задач интеллектуального анализа данных. Он включает в себя различные алгоритмы машинного обучения, ориентированные на такие задачи, как предварительная обработка данных, классификация, регрессия, кластеризация, обнаружение правил ассоциации и визуализация данных.

Ключевая особенность

• Удобный интерфейс для изучения данных и моделей.
• Широкий набор алгоритмов для задач анализа данных.
• Подходит для разработки новых схем машинного обучения.

11. Scikit-learn

Scikit-learn — это бесплатная библиотека с открытым исходным кодом, предназначенная для машинного обучения в экосистеме Python. Он известен своим удобством и простотой, предлагая широкий спектр контролируемых и неконтролируемых алгоритмов обучения. Опираясь на базовые библиотеки, такие как NumPy, SciPy и matplotlib, он становится основным выбором для задач интеллектуального анализа и анализа данных.

Ключевая особенность

• Комплексная коллекция алгоритмов классификации, регрессии, кластеризации и уменьшения размерности.
• Инструменты для выбора, оценки и предварительной обработки моделей.
• Обширная документация и поддержка сообщества.

12. Google Cloud AutoML

Google Cloud AutoML предлагает набор инструментов машинного обучения, призванных помочь разработчикам с минимальными знаниями в области машинного обучения создавать индивидуальные высококачественные модели, соответствующие их уникальным бизнес-требованиям. Он использует передовые технологии трансферного обучения и поиска нейронной архитектуры Google.

Ключевая особенность

• Удобный интерфейс для обучения пользовательских моделей.
• Поддерживает различные задачи машинного обучения, такие как зрение, язык и структурированные данные.
• Интеграция с сервисами Google Cloud для плавного развертывания и масштабируемости.

13. Кол

Colab или Google Colaboratory — это бесплатный облачный сервис на основе Jupyter Notebooks, поддерживающий Python. Он предназначен для облегчения обучения и исследований в области машинного обучения без необходимости установки. Colab предоставляет простой способ написания и выполнения произвольного кода Python через браузер.

Ключевая особенность

• Бесплатный доступ к графическим процессорам и TPU для обучения.
• Легкое совместное использование записных книжек внутри сообщества.
• Интеграция с Google Диском для удобного хранения и доступа к записным книжкам.

14. НОЖ

KNIME — это платформа для анализа данных, отчетности и интеграции с открытым исходным кодом, позволяющая пользователям визуально создавать потоки данных, выборочно выполнять некоторые или все этапы анализа и проверять результаты, модели и интерактивные представления.

Ключевая особенность

• Графический пользовательский интерфейс для упрощения рабочего процесса.
• Широкий спектр узлов для интеграции, преобразования, анализа и визуализации данных.
• Расширяется с помощью плагинов и интеграции с другими языками.

15. Громко

Keras, библиотека с открытым исходным кодом для нейронных сетей на основе Python, облегчает быстрые эксперименты в области глубокого обучения. Выступая в качестве интерфейса для TensorFlow, он упрощает построение и обучение моделей.

Ключевая особенность

• Удобный, модульный и расширяемый.
• Поддерживает сверточные и рекуррентные сети, а также их комбинации.
• Без проблем работает на процессоре и графическом процессоре.

16. РапидМайнер

RapidMiner служит комплексным инструментом для анализа данных, предлагающим целостную платформу для таких задач, как подготовка данных, машинное обучение, глубокое обучение, анализ текста и прогнозная аналитика. Он обслуживает пользователей разного уровня знаний, подходит как новичкам, так и опытным профессионалам.

Ключевая особенность

• Визуальный конструктор рабочих процессов для простого создания процессов анализа.
• Обширная коллекция алгоритмов для анализа данных.
• Поддерживает развертывание моделей в корпоративных приложениях.

17. Сёгун

Shogun — это свободно доступная библиотека машинного обучения, которая включает в себя широкий спектр эффективных и связных методов. Разработанный на C++, он имеет интерфейсы для нескольких языков программирования, включая C++, Python, R, Java, Ruby, Lua и Octave.

Ключевая особенность

• Поддерживает множество алгоритмов и платформ машинного обучения для регрессии, классификации и кластеризации.
• Интеграция с другими научными вычислительными библиотеками.
• Сосредоточьтесь на методах ядра и машинах опорных векторов.

18. Проект Юпитер

Project Jupyter — это бесплатная инициатива с открытым исходным кодом, предназначенная для улучшения интерактивной обработки данных и научных вычислений на различных языках программирования. Созданный на основе проекта IPython, он предлагает комплексную среду для интерактивных вычислений, включая блокноты, код и управление данными.

Ключевая особенность

• Поддерживает интерактивную визуализацию данных и совместное использование живого кода.
• Расширяемый с помощью большого количества расширений и виджетов.
• Межъязыковая поддержка, включая Python, Julia, R и многие другие.

19. Amazon SageMaker

Amazon SageMaker позволяет всем разработчикам и специалистам по обработке данных с легкостью создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения. Он упрощает и оптимизирует каждый этап рабочего процесса машинного обучения. Узнайте, как эффективно использовать Amazon SageMaker для разработки, обучения, оптимизации и развертывания моделей машинного обучения.

Ключевая особенность

• Встроенные алгоритмы и поддержка пользовательских алгоритмов.
• Развертывание одним щелчком мыши и автоматическая настройка модели.
• Интеграция с сервисами AWS для обработки и хранения данных.

20. Апач Спарк

Apache Spark представляет собой интегрированную аналитическую систему, предназначенную для обработки данных в больших масштабах. Он предлагает расширенные API для Java, Scala, Python и R, а также эффективный механизм, поддерживающий универсальные графы вычислений для анализа данных. Разработанный для быстрой обработки, Spark позволяет выполнять вычисления в памяти и поддерживает ряд алгоритмов машинного обучения через свою библиотеку MLlib.

Ключевая особенность

• Быстрая обработка больших наборов данных.
• Spark поддерживает запросы SQL и потоковую передачу данных.
• MLlib для машинного обучения (общие библиотеки).
• Работает в автономном режиме или масштабируется до тысяч узлов.
• Очень активное сообщество, которое вносит свой вклад в обширную экосистему.

С нетерпением жду успешной карьеры в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Зарегистрируйтесь в нашей программе последипломного образования в области искусственного интеллекта и машинного обучения в сотрудничестве с Калифорнийским технологическим институтом.

Будущее инструментов машинного обучения обещает быть одновременно преобразующим и обширным, затрагивая практически все аспекты технологий, промышленности и нашей повседневной жизни. Заглядывая в будущее, ожидается, что несколько ключевых тенденций и разработок будут определять эволюцию инструментов ML, делая их более мощными, доступными и незаменимыми для решения сложных задач.

Интеграция с другими технологиями

Инструменты и методы машинного обучения все чаще интегрируются с другими передовыми технологиями, такими как:

• Искусственный интеллект (ИИ) и глубокое обучение. Более глубокая интеграция с ИИ, особенно глубокое обучение, приведет к созданию более сложных моделей, способных понимать сложные закономерности и выполнять задачи с почти человеческой или даже сверхчеловеческой точностью.
• Интернет вещей (IoT): инструменты машинного обучения будут все чаще встраиваться в устройства IoT, что позволит создавать более умные и автономные устройства, которые адаптируются к окружающей среде и поведению пользователей.
• Квантовые вычисления. Интеграция инструментов машинного обучения с квантовыми вычислениями может произвести революцию в скорости и эффективности обработки данных, открыв новые горизонты возможностей машинного обучения.

Достижения в алгоритмах и моделях

Ожидается, что непрерывные исследования алгоритмов и архитектур моделей принесут следующие результаты:

• Более эффективные алгоритмы: алгоритмы, для обучения которых требуется меньше данных и вычислительной мощности, что делает машинное обучение более доступным для небольших организаций и устройств с ограниченными возможностями обработки.
• Объяснимый ИИ (XAI). Достижения в области объяснимого ИИ сделают модели машинного обучения более прозрачными, а их решения — более интерпретируемыми, что имеет решающее значение для приложений в сфере здравоохранения, финансов и юриспруденции.
• Федеративное обучение. Этот подход позволяет обучать модели на децентрализованных серверах, хранящих локальные образцы данных, сохраняя конфиденциальность и безопасность.

Демократизация машинного обучения

Демократизация инструментов машинного обучения с помощью удобных платформ, облачных сервисов и библиотек с открытым исходным кодом позволит более широкому кругу людей, в том числе без глубоких технических знаний, использовать возможности машинного обучения. Эта тенденция включает в себя:

• AutoML (автоматическое машинное обучение): инструменты, которые автоматизируют процесс применения методов ML к реальным сценариям.
• ML как услуга (MLaaS): облачные платформы, предлагающие инструменты ML и вычислительные ресурсы по требованию, упрощающие развертывание решений ML.

Этичное и ответственное использование

Поскольку инструменты МО становятся все более распространенными, повышенное внимание будет уделяться их этичному и ответственному использованию, в том числе:

• Смягчение предвзятости: разработка методов и практик для выявления и уменьшения предвзятости в моделях ОД для обеспечения справедливости и равенства.
• Технологии сохранения конфиденциальности. Улучшения в таких технологиях, как дифференциальная конфиденциальность и безопасные многосторонние вычисления, для защиты конфиденциальных данных, используемых при обучении ML.

Приложения и влияние

Будущие применения инструментов ML обширны и разнообразны, влияя на:

• Здравоохранение: инструменты МО произведут революцию в том, как мы понимаем и лечим болезни, от персонализированной медицины до прогнозной диагностики.
• Науки об окружающей среде: инструменты машинного обучения будут играть решающую роль в моделировании климата, природоохранных усилиях и более эффективном управлении природными ресурсами.
• Умные города: улучшение городской жизни с помощью интеллектуальных транспортных систем, управления энергопотреблением и решений для общественной безопасности.

Заключение

Не знаете, какие инструменты и методы машинного обучения лучше всего соответствуют вашим требованиям? Расширение вашего опыта в области машинного обучения может помочь вам сделать более осознанный выбор. Программа последипломного образования Калифорнийского технологического института в области искусственного интеллекта и машинного обучения призвана превратить вас в эксперта по машинному обучению. Эта программа предоставляет практический опыт посредством практических упражнений и проектов, решающих реальные проблемы отрасли.

Часто задаваемые вопросы

1. Какой инструмент машинного обучения лучше всего подойдет новичкам?

Scikit-learn часто рекомендуется новичкам из-за его простоты и удобства использования. Он предоставляет широкий спектр простых алгоритмов для задач машинного обучения и сопровождается обширной документацией, которая поможет новичкам начать работу.

2. Как мне быть в курсе новых инструментов и технологий машинного обучения?

Чтобы быть в курсе новых инструментов и технологий машинного обучения, следите за отраслевыми блогами, подписывайтесь на информационные бюллетени, участвуйте в онлайн-форумах и посещайте вебинары. Такие платформы, как arXiv и GitHub, также могут стать отличными ресурсами для последних исследований и проектов с открытым исходным кодом.

3. Каковы этические соображения при использовании инструментов машинного обучения?

При использовании инструментов машинного обучения учитывайте такие проблемы, как предвзятость в наборах данных, проблемы конфиденциальности, прозрачность алгоритмов и возможность неправильного использования технологий. Важно гарантировать, что модели являются справедливыми, уважают конфиденциальность пользователей, прозрачны в своей деятельности и не увековечивают и не усиливают предвзятость. Кроме того, учитывайте влияние ваших моделей на общество и отдельных людей, стремящихся к этичной и ответственной разработке ИИ.