Top Strumenti per la Semplificazione e Standardizzazione del Machine Learning

Top Strumenti Machine Learning

L’intelligenza artificiale e il machine learning sono due leader innovativi mentre il mondo beneficia dell’attrazione della tecnologia per i settori a livello globale. Scegliere quale strumento utilizzare può essere difficile perché molti hanno guadagnato popolarità sul mercato per rimanere competitivi.

Scegli il tuo futuro quando selezioni uno strumento di machine learning. Poiché tutto nel campo dell’intelligenza artificiale si sviluppa così rapidamente, è fondamentale mantenere un equilibrio tra “vecchio cane, vecchi trucchi” e “appena fatto ieri”.

Il numero di strumenti di machine learning è in continua espansione; con esso, la necessità è quella di valutarli e comprendere come selezionare il migliore.

• 16 Strumenti di Intelligenza Artificiale per Accelerare il Tuo Lavoro
• Ricercatori dalla Cina hanno proposto un nuovo metodo di screening delle immagini μXRD basato sull’apprendimento federato (FL) per migliorare lo screening proteggendo al contempo la privacy dei dati.
• I Ricercatori di AI presso la Mayo Clinic introducono un metodo basato sull’apprendimento automatico per sfruttare i modelli di diffusione per costruire un algoritmo di inpainting multitask per i tumori cerebrali.

In questo articolo analizzeremo alcuni strumenti di machine learning ben noti. Questa recensione passerà in rassegna librerie ML, framework e piattaforme.

Hermione

La nuova libreria open-source, chiamata Hermione, renderà più facile e veloce per i data scientist configurare script meglio organizzati. Inoltre, Hermione offre classi per la visualizzazione dei dati, la vettorizzazione del testo, la normalizzazione e denormalizzazione delle colonne e altri argomenti che aiutano nelle attività quotidiane. Con Hermione, devi seguire una procedura; il resto sarà gestito da lei, come per magia.

Hydra

Un framework Python open-source chiamato Hydra facilita la creazione di app complesse per la ricerca e altri scopi. Hydra fa riferimento alla sua capacità di gestire numerosi compiti correlati, proprio come un’idra con molte teste. La funzione principale è la capacità di comporre una configurazione gerarchica in modo dinamico e sovrascriverla tramite file di configurazione e linea di comando.

Un’altra caratteristica è il completamento dinamico della riga di comando. Può essere configurato in modo gerarchico da varie fonti e la configurazione può essere fornita o modificata dalla linea di comando. Inoltre, può lanciare il tuo programma per eseguirlo in remoto o localmente e svolgere numerosi compiti con argomenti diversi con un singolo comando.

Koalas

Per aumentare la produttività dei data scientist durante il lavoro con grandi quantità di dati, il progetto Koalas integra l’API del DataFrame di pandas su Apache Spark.

Pandas è l’implementazione predefinita (a nodo singolo) del DataFrame in Python, mentre Spark è lo standard predefinito per l’elaborazione di dati su larga scala. Se ti senti già a tuo agio con pandas, puoi utilizzare questo pacchetto per iniziare subito a usare Spark e evitare eventuali curve di apprendimento. Un’unica base di codice è compatibile con Spark e Pandas (test, dataset più piccoli) (dataset distribuiti).

Ludwig

Ludwig è un framework dichiarativo per il machine learning che offre un approccio di configurazione basato sui dati semplice e flessibile per definire pipeline di machine learning. La Linux Foundation AI & Data ospita Ludwig, che può essere utilizzato per varie attività di intelligenza artificiale.

Le caratteristiche di input e output e i tipi di dati appropriati vengono dichiarati nella configurazione. Gli utenti possono specificare parametri aggiuntivi per preprocessare, codificare e decodificare le caratteristiche, caricare dati da modelli pre-addestrati, costruire l’architettura interna del modello, regolare i parametri di addestramento o eseguire l’ottimizzazione degli iperparametri.

Ludwig creerà automaticamente una pipeline di machine learning end-to-end utilizzando i parametri espliciti della configurazione, tornando alle impostazioni predefinite intelligenti per quelle impostazioni che non lo sono.

MLNotify

Con una sola riga di importazione, il programma open-source MLNotify può inviarti notifiche online, sul cellulare e via email quando l’addestramento del modello è terminato. È una libreria Python che si collega alla funzione fit() delle famose librerie di machine learning e avvisa l’utente quando la procedura è terminata.

Ogni data scientist sa che aspettare che l’addestramento finisca è noioso dopo aver addestrato centinaia di modelli. Devi fare Alt+Tab avanti e indietro per controllarlo di tanto in tanto perché ci vuole del tempo. MLNotify stamperà l’URL di monitoraggio specifico per te una volta che l’addestramento inizia. Hai tre opzioni per inserire il codice: scannerizza il QR, copia l’URL o vai su https://mlnotify.aporia.com. Lo sviluppo del tuo addestramento sarà visibile dopo di che. Riceverai una notifica immediata quando l’addestramento è terminato. Puoi abilitare notifiche online, smartphone o email per essere avvisato non appena il tuo allenamento è terminato.

PyCaret

I workflow per il machine learning vengono automatizzati tramite il modulo open-source basato su Python chiamato PyCaret. È una libreria di machine learning low-code, breve e semplice da capire in Python. Puoi dedicare più tempo all’analisi e meno tempo allo sviluppo utilizzando PyCaret. Ci sono numerose opzioni di preparazione dei dati disponibili. Ingegnerizzazione delle caratteristiche per la scalatura. PyCaret è modulare per design. Ogni modulo ha operazioni specifiche di machine learning.

In PyCaret, le funzioni sono collezioni di operazioni che svolgono determinate attività di flusso di lavoro. Sono le stesse in tutti i moduli. Ci sono tantissimi materiali affascinanti disponibili per insegnarti PyCaret. Puoi iniziare usando le nostre istruzioni.

Traingenerator

Traingenerator utilizza un’interfaccia utente web semplice creata con streamlit per generare codice di modello unico per PyTorch e sklearn. Lo strumento ideale per avviare il tuo prossimo progetto di apprendimento automatico! Sono disponibili numerose opzioni di pre-elaborazione, costruzione del modello, addestramento e visualizzazione con Traingenerator (usando Tensorboard o comet.ml). Può esportare su Google Colab, Jupyter Notebook o .py.

Turi Create

Per aggiungere suggerimenti, identificazione degli oggetti, classificazione delle immagini, similarità delle immagini o categorizzazione delle attività alla tua app, puoi diventare un esperto di apprendimento automatico. Lo sviluppo personalizzato del modello di apprendimento automatico è reso più accessibile con Turi Create. Include grafici in streaming integrati per analizzare i tuoi dati e si concentra sulle attività anziché sugli algoritmi. Supporta set di dati massicci su un singolo sistema e funziona con testo, foto, audio, video e dati dei sensori. Con questo, i modelli possono essere esportati in Core ML per l’uso in app per iOS, macOS, watchOS e tvOS.

AI Platform e Datasets su Google Cloud

Ogni modello di apprendimento automatico ha il problema fondamentale che non può essere addestrato senza l’appropriato set di dati. Richiedono molto tempo e denaro per essere realizzati. I dataset noti come Google Cloud Public Datasets sono selezionati da Google e vengono aggiornati frequentemente. I formati vanno dalle foto all’audio, al video e al testo, e sono tutti estremamente diversi. Le informazioni sono progettate per essere utilizzate da una varietà di ricercatori per una varietà di scopi.

Google offre anche ulteriori servizi pratici che potrebbero interessarti:

• Vision AI (modelli per la visione artificiale), servizi di elaborazione del linguaggio naturale
• Una piattaforma per l’addestramento e l’amministrazione di modelli di apprendimento automatico
• Software di sintesi vocale in più di 30 lingue, ecc.

Amazon Web Services

I programmatori possono accedere alle tecnologie di intelligenza artificiale e apprendimento automatico sulla piattaforma AWS. È possibile selezionare uno dei servizi AI pre-addestrati per lavorare con la visione artificiale, il riconoscimento del linguaggio e la produzione vocale, sviluppare sistemi di raccomandazione e costruire modelli di previsione.

È possibile costruire, addestrare e distribuire facilmente modelli di apprendimento automatico scalabili utilizzando Amazon SageMaker, oppure è possibile creare modelli unici che supportano tutte le piattaforme di apprendimento automatico open-source più popolari.

Microsoft Azure

La capacità di trascinare e rilasciare in Azure Machine Learning Studio consente ai programmatori senza esperienza di apprendimento automatico di utilizzare la piattaforma. Indipendentemente dalla qualità dei dati, è possibile creare rapidamente app BI utilizzando questa piattaforma e creare soluzioni direttamente “nel cloud”.

Microsoft offre anche Cortana Intelligence, una piattaforma che consente la gestione completa di big data e analisi e la trasformazione dei dati in informazioni informative e azioni successive.

In generale, i team e le grandi aziende possono collaborare sulle soluzioni di apprendimento automatico nel cloud utilizzando Azure. Le grandi aziende internazionali lo adorano perché include vari strumenti per vari usi.

RapidMiner

RapidMiner è una piattaforma per la scienza dei dati e l’apprendimento automatico. Offre un’interfaccia utente grafica facile da usare e supporta l’elaborazione di dati da vari formati, tra cui .csv, .txt, .xls e .pdf. Numerose aziende in tutto il mondo utilizzano Rapid Miner per la sua semplicità e rispetto della privacy.

Quando hai bisogno di sviluppare rapidamente modelli automatizzati, questo strumento è utile. Puoi usarlo per identificare problemi comuni di qualità come correlazioni, valori mancanti e stabilità e analizzare automaticamente i dati. Tuttavia, è preferibile utilizzare metodi alternativi quando si cerca di affrontare argomenti di ricerca più complessi.

IBM Watson

Dai un’occhiata alla piattaforma Watson di IBM se stai cercando una piattaforma completamente funzionante con diverse capacità per team di ricerca e aziende.

Watson è un set di API open-source. I suoi utenti possono sviluppare motori di ricerca cognitivi e agenti virtuali e hanno accesso a strumenti per startup e programmi di esempio. Watson offre anche un framework per la creazione di chatbot, che i principianti nell’apprendimento automatico possono utilizzare per addestrare i loro bot più rapidamente. Qualsiasi sviluppatore può utilizzare i loro dispositivi per sviluppare il proprio software nel cloud e, a causa dei loro costi accessibili, è un’ottima opzione per le piccole organizzazioni e le organizzazioni VoAGI.

Anaconda

Python e R sono supportati tramite la piattaforma ML open-source conosciuta come Anaconda. Può essere utilizzato su qualsiasi sistema operativo supportato per altre piattaforme. Consente ai programmatori di controllare librerie e ambienti e offre oltre 1500 strumenti di scienza dei dati Python e R (tra cui Dask, NumPy e pandas). Anaconda offre ottime capacità di modellazione e visualizzazione dei report. La popolarità di questo strumento deriva dalla sua capacità di installare più strumenti con un solo comando.

TensorFlow

TensorFlow di Google è una collezione di librerie software di deep learning gratuite. Gli esperti di machine learning possono costruire modelli precisi e ricchi di funzionalità utilizzando le tecnologie TensorFlow.

Questo software semplifica la creazione e l’utilizzo di reti neurali sofisticate. TensorFlow fornisce API Python e C/C++ in modo che il loro potenziale possa essere esplorato per scopi di ricerca. Inoltre, le aziende in tutto il mondo hanno accesso a strumenti solidi per la gestione e l’elaborazione dei propri dati in un ambiente cloud conveniente.

Scikit-learn

Scikit-learn facilita la creazione di algoritmi di classificazione, regressione, riduzione della dimensionalità e analisi dei dati predittivi. Scikit-learn si basa sui framework di sviluppo di machine learning Python NumPy, SciPy, pandas e matplotlib. Sia la ricerca che l’uso commerciale sono consentiti per questa libreria open source.

Jupyter Notebook

Jupyter Notebook è una shell di comando per il calcolo interattivo. Insieme a Python, questo strumento funziona con Julia, R, Haskell e Ruby, tra gli altri linguaggi di programmazione. Viene spesso utilizzato nell’apprendimento automatico, nella modellazione statistica e nell’analisi dei dati.

In sostanza, Jupyter Notebook supporta visualizzazioni interattive di iniziative di data science. Oltre a memorizzare e condividere codice, visualizzazioni e commenti, consente la creazione di sorprendenti rapporti di analisi.

Colab

Colab è uno strumento prezioso se lavori con Python. Collaboratory, spesso chiamato Colab, ti consente di scrivere ed eseguire codice Python in un browser web. Non ha requisiti di configurazione, ti offre accesso alla potenza di GPU e semplifica la condivisione dei risultati.

PyTorch

Basato su Torch, PyTorch è un framework di deep learning open source che utilizza Python. Come NumPy, esegue calcoli tensoriali con accelerazione GPU. Inoltre, PyTorch fornisce una vasta libreria di API per lo sviluppo di applicazioni di reti neurali.

Rispetto ad altri servizi di apprendimento automatico, PyTorch è unico. A differenza di TensorFlow o Caffe2, non utilizza grafi statici. Al contrario, i grafi PyTorch sono dinamici e calcolati continuamente. Lavorare con grafi dinamici rende PyTorch più semplice per alcune persone e consente persino ai principianti di includere l’apprendimento profondo nei loro progetti.

Keras

Il framework di deep learning più popolare tra i team di Kaggle di successo è Keras. Questo è uno dei migliori strumenti per le persone che iniziano una carriera come professionisti dell’apprendimento automatico. L’API di rete neurale chiamata Keras fornisce una libreria di deep learning per Python. La libreria Keras è significativamente più semplice da capire rispetto ad altre librerie. Inoltre, Keras è più di alto livello, il che rende più semplice capire l’immagine più ampia. Può essere utilizzato anche con noti framework Python come TensorFlow, CNTK o Theano.

Knime

Knime è necessario per creare rapporti e lavorare con l’analisi dei dati. Attraverso il suo design modulare di data pipelining, questo strumento di apprendimento automatico open source incorpora una varietà di componenti di machine learning e data mining. Questo software fornisce un buon supporto e rilasci frequenti.

Una delle caratteristiche significative di questo strumento è la sua capacità di incorporare codice proveniente da altri linguaggi di programmazione, tra cui C, C++, R, Python, Java e JavaScript. Può essere rapidamente adottato da un gruppo di programmatori con background diversi.

Fonti:

• https://github.com/kelvins/awesome-mlops#data-validation
• https://www.spec-india.com/blog/machine-learning-tools
• https://serokell.io/blog/popular-machine-learning-tools
• https://neptune.ai/blog/best-mlops-tools
• https://www.aporia.com/blog/meet-mlnotify/

L’articolo Principali strumenti per semplificare e standardizzare l’apprendimento automatico è apparso per la prima volta su MarkTechPost.