۱۱ نرم افزار برتر یادگیری ماشین – پیش از اینکه پشیمان شوید، یاد بگیرید!

نرم افزار های یادگیری ماشین بخش مهم و جدیدی در مجموعه خودآموز یادگیری ماشین است. هدف از این مقاله ارائه چند نرم افزار مختلف است که به شما اجازه می دهند تا الگوریتم های یادگیری ماشین را به سادگی پیاده سازی کنید. ما درمورد نرم افزار ها و ابزار هایی بحث خواهیم کرد که هم ساخت سریع نمونه های اولیه کمک می کنند و هم قابلیت های دیگری را در قالب ابزار به زبان های دیگر اضافه می کنند. با اینکه خدمات نرم افزاری بی شماری برای توسعه راهکار های یادگیری ماشین وجود دارد، ما آن هایی را که در صنعت معروف هستند انتخاب کردیم.

نرم افزار های یادگیری ماشین

۱۱ نرم افزار یادگیری ماشین

یادگیری ماشین به عنوان مهم ترین فناوری قرن بیست و یکم شناخته  شده  است. با وجود بسیاری از الگوریتم های قدرتمند که می توانند برای طراحی راهکار های یادگیری ماشین مورد استفاده قرار گیرند، ما نگاهی به برخی از راهکار های نرم افزاری محبوب که می توانید برای ساخت مدل یادگیری ماشین خود استفاده کنید، می اندازیم.

۱. TensorFlow

TensorFlow نامی استاندارد برای یادگیری ماشین در صنعت علوم داده ها است. این برنامه از طریق رابط کاربری گسترده ی GPU های CUDA ، به ساخت راهکار های آماری یادگیری ماشین و همچنین یادگیری عمیق کمک می کند. ابتدایی ترین نوع داده TensorFlow یک تنسور است که یک آرایه چند بعدی است. این سیستم، یک جعبه ابزار متن  باز است که می تواند برای ساخت خطوط لوله ( Pipeline ) یادگیری ماشین مورد استفاده قرار گیرد تا شما بتوانید برای پردازش داده ها، سیستم های قابل ارتقا بسازید. این برنامه پشتیبانی و توابعی را برای کاربرد های مختلف یادگیری ماشین از قبیل بینایی رایانه، NLP ( پردازش زبان طبیعی ) و یادگیری تقویتی فراهم می کند. TensorFlow یکی از ابزارهای کلیدی و معروف یادگیری ماشین برای مبتدیان است.

محیط رابط کاربری نرم افزار یادگیری ماشین Tensorflow
محیط رابط کاربری Tensorflow

مشاهده سایت رسمی، اطلاعات تکمیلی و دانلود Tensorflow

۲. Shogun

Shogun یک نرم افزار محبوب و متن باز یادگیری ماشین است و در C ++  نوشته شده است. همچنین از زبان های مختلفی مانند  Python ،  R ،  Scala ، C#  ، Ruby و غیره پشتیبانی می کند. برخی از الگوریتم های پشتیبانی شده توسط Shogun به شرح زیر است:

  • ماشین های بردار پشتیبانی
  • کاهش ابعاد
  • الگوریتم های خوشه بندی
  • مدل های مارکوف پنهان
  • تحلیل تفکیک خطی
کاهش ابعاد با نرم افزار یادگیری ماشین Shogun
کاهش ابعاد با استفاده از Shogun

مشاهده سایت رسمی، اطلاعات تکمیلی و دانلود Shogun

۳. Apache Mahout

Apache Mahout یک یادگیری ماشین متن باز است که به فیلتر های مشارکتی و همچنین کلاسه بندی توجه دارد. این پیاده سازی ها یک گسترش دهنده از Apache Hadoop هستند. Apache Mahout همچنان در حال پیشرفت است و تعداد الگوریتم هایی که توسط آن پشتیبانی می شوند به طور قابل توجهی در حال افزایش هستند. از آنجا که در Hadoop پیاده سازی شده است، از مدل های Map / Reduce ( نگاشت/کاهش ) استفاده می کند. برخی از ویژگی های منحصر به فرد Apache Mahout عبارتند از:

  • یک Scala DSL بیانگر و یک چارچوب جبر خطی توزیع شده را برای محاسبات یادگیری عمیق ارائه می دهد.
  • حل کننده های محلی را برای CPU ها ، GPU ها و همچنین شتاب دهنده های CUDA ارائه می دهد.
رابط کاربری نرم افزار یادگیری ماشین Apache Mahout
رابط کاربری رابط کاربری Apache Mahout

مشاهده سایت رسمی، اطلاعات تکمیلی و دانلود Apache Mahout

۴. Apache Spark MLlib

Spark  یک چارچوب قدرتمند جاری سازی داده است و علاوه بر آن، چندین ویژگی پیشرفته یادگیری ماشین را از طریق MLlib خود ارائه می دهد. این سیستم با چندین API ( رابط برنامه نویسی نرم افزار کاربردی ) خود یک پلتفرم یادگیری ماشین قابل ارتقا ارائه می دهد که به کاربران امکان می دهد یادگیری ماشین را بر روی داده های بلادرنگ ( Real-Time ) پیاده سازی کنند.

با MLlib ، به راحتی می توانید با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین، هر منبع Hadoop را بدون عیب و نقص، برای کار، ادغام کنید. با Spark، می توانید محاسبات مکرر انجام دهید و از طریق آن به نتایج بهتری برای الگوریتم های خود دست یابید. برخی از الگوریتم های پشتیبانی شده توسط MLlib به شرح زیر هستند:

  • کلاسه بندی ، بیز ساده ، رگرسیون لجستیک
  • رگرسیون – خطی ، تحلیل بقا
  • گرادیان تقویتی ، LDA ( تحلیل جداساز خطی )، مدل سازی موضوعی
  • درختان تصمیم گیری ، جنگل های تصادفی و غیره
رابط کاربری نرم افزار یادگیری ماشین Apache Spark MLlib
رابط کاربری رابط کاربری Apache Spark MLlib

مشاهده سایت رسمی، اطلاعات تکمیلی و دانلود Apache Spark MLlib

در صورت علاقه به یادگیری مفاهیم کلیدی اکوسیستم Hadoop و ماژول های کلیدی Apache Spark ،  این دوره ی فارسی از سایت دنیای بیگ دیتا را به شما پیشنهاد می کنیم. دو قسمت اول مجموعه را می توانید رایگان مشاهده کنید.

۵. Oryx 2

Oryx 2 از معماری Lambda برای پردازش یادگیری ماشین بلادرنگ و بزرگ مقیاس استفاده می کند. این مدل در معماری Apache Spark ساخته شده است که شامل توابع بسته بندی شده برای ساخت نمونه سازی سریع و برنامه های کاربردی است. همچنین، توسعه مدل نقطه به نقطه به فیلتر مشارکتی، کلاسه بندی، رگرسیون و همچنین عملیات خوشه بندی کمک می کند.

Oryx 2 شامل سه ردیف زیر است.

  • ردیف اول یک ردیف کلی lambda است که سرعت را تامین می کند و لایه هایی که مختص روش های یادگیری ماشین نیستند را جدا می کند .
  • تخصص دوم ، انتزاعات یادگیری ماشین را برای انتخاب ابرپارامتر ها ارائه می دهد.
  • این سیستم پیاده سازی نقطه به نقطه برنامه های کاربردی یادگیری ماشین را در ردیف سوم خود ارائه می دهد.
نحوه کار نرم افزار یادگیری ماشین oryx 2
نحوه کار Oryx 2

مشاهده سایت رسمی، اطلاعات تکمیلی و دانلود Oryx 2

۶٫ H20.ai

چارچوب یادگیری عمیق H20 یک شبکه عصبی مصنوعی چند لایه قابل ارتقا ارائه می دهد. این ANN شامل چندین مؤلفه و پارامتر است که می توانند براساس داده های ارائه شده تغییر کنند. همچنین شامل نرخ بازپخت و نرخ یادگیری انطباقی ​​برای تولید خروجی پیشگویانه است. H20-3 محلی ، فقط از شبکه عصبی پیشخور استاندارد پشتیبانی می کند. نسخه های دیگر H20 همچنین از شبکه های عصبی کانولوشنی و شبکه های عصبی بازگشتی پشتیبانی می کنند.

فراموش نکنید که آخرین خودآموز را در شبکه های عصبی مصنوعی بررسی کنید.

رابط کاربری نرم افزار یادگیری ماشین H20.ai
رابط کاربری H20.ai

مشاهده سایت رسمی، اطلاعات تکمیلی و دانلود H20.ai

۷. Pytorch

Pytorch که توسط فیسبوک ایجاد شده است، یک چارچوب یادگیری عمیق پیشرفته ارائه می دهد. مشخصه  های مهم  Pytorch، شبکه های عصبی عمیق و تنسور ها هستند.

با Pytorch می توانید نمونه سازی سریع را برای تحقیقات توسعه دهید. علاوه بر این، شما می توانید خطوط لوله نرم افزاری را با استفاده از Pytorch بسازید. زبان برنامه نویسی اختصاصی Uber برای محاسبه احتمالات ، با Pytorch نوشته شده است. با استفاده از آن می توانید نمودارهای دینامیکی را برای تسریع فرآیند های یادگیری ماشین خود توسعه دهید. همچنین PyTorch قابلیت موازی سازی داده ها را نیز به کد شما می دهد.

رسم نمودار پویا با نرم افزار یادگیری ماشین Pytorch
رسم نمودار پویا با Pytorch

مشاهده سایت رسمی، اطلاعات تکمیلی و دانلود Pytorch

۸٫ RapidMiner

RapidMiner یک محیط یکپارچه و جامع را برای انجام چندین کار مانند آماده سازی داده ، یادگیری ماشین ، یادگیری عمیق ، استخراج متن و همچنین تحلیل پیشگو فراهم می کند. همچنین به دلیل سرعت برق آسا در ایجاد درآمد ، کاهش هزینه ها و جلوگیری از خطرات ، بسیار محبوب است.

یکی از مهم ترین ویژگی  های آن، Drag and Drop ( کشیدن و رها کردن ) مبتنی بر GUI است که به کاربران این امکان را می دهد تا بطور شهودی، رویه کاری پردازش داده که می تواند از بیش از ۲۰۰۰ گره موجود انتخاب شده باشد را بسازند. جدا از ساخت مدل های یادگیری ماشین، می توان عملکرد مدل را از طریق جمع آوری ، تقویت و ساخت مجموعه های مدل بهینه کرد.

رابط کاربری نرم افزار یادگیری ماشین RapidMiner
رابط کاربری RapidMiner

مشاهده سایت رسمی، اطلاعات تکمیلی و دانلود RapidMiner

۹. Weka

Weka مخفف Waikato Environment for Knowledge Analysis ( محیط Waikato برای تحلیل دانش ) است. یک نرم افزار یادگیری ماشین است که به زبان جاوا نوشته شده است. این سیستم شامل چندین الگوریتم یادگیری ماشین است که می توانند بکار گرفته شوند و آماده استفاده باشند. این الگوریتم ها عمدتا برای داده کاوی بکار می روند. برخی از این ابزار ها کلاسه بندی، خوشه بندی، رگرسیون، تصویرسازی و همچنین آماده سازی داده ها هستند.

Weka یک GUI ( رابط کاربری گرافیکی ) متن باز است که امکان اجرای آسان الگوریتم های یادگیری ماشین با حداقل خطوط برنامه نویسی را میسر می سازد. ما می توانیم بدون نوشتن هیچ خط کدی ، عملکرد یادگیری ماشین بر روی داده ها را انجام دهیم. بنابراین، این نرم افزار برای افراد تازه کار در یادگیری ماشین ، ایده آل است.

رابط کاربری نرم افزار یادگیری ماشین Weka
رابط کاربری Weka

مشاهده سایت رسمی، اطلاعات تکمیلی و دانلود Weka

۱۰. KNIME

KNIME یا Konstanz Information Miner یک تحلیل داده متن باز ، گزارش دهی و همچنین یک چارچوب یکپارچه سازی است. با کمک  KNIME، فرد می تواند مؤلفه های مختلف یادگیری ماشین و داده کاوی را اجرا کند. مبتنی بر درک است و به طور مداوم ویژگی های جدید رشد را با آن ادغام می کند. این کار به کاربران در درک داده  کمک می کند و با استفاده از مولفه های قابل استفاده مجدد که در دسترس همگان قرار دارند رویه کاری علوم داده را طراحی می کند.

Knime از مفهوم ساخت خط لوله برای داده های ماژولار استفاده می کند. با کمک GUI و  JDBC، می تواند بدون نیاز به برنامه  نویسی سنگین ، چندین منبع داده را با استفاده از مدل سازی داده ، تحلیل و تصویرسازی ، ترکیب کند.

رابط کاربری نرم افزار یادگیری ماشین KNIME
رابط کاربری KNIME

مشاهده سایت رسمی، اطلاعات تکمیلی و دانلود KNIME

۱۱٫ Keras

Keras یک کتابخانه شبکه عصبی متن باز است که از پایتون پشتیبانی می کند. به دلیل ماژولار بودن ، سرعت و استفاده آسانش محبوب است. بنابراین می توان از آن برای آزمایش سریع و همچنین نمونه سازی سریع استفاده کرد. این برنامه از پیاده سازی شبکه های عصبی کانولوشنی، شبکه های عصبی بازگشتی و همچنین هر دو پشتیبانی می کند. این کتابخانه قادر است بدون عیب و نقص روی CPU و GPU اجرا شود. در مقایسه با کتابخانه های بسیار پرطرفدار مانند TensorFlow و Pytorch ، Keras کاربرپسند بوده و به کاربران این امکان را می دهد تا بدون هیچ گونه مشکلی، به راحتی شبکه های عصبی را پیاده سازی کنند.

کد نویسی با نرم افزار یادگیری ماشین Keras
کد نویسی با Keras

مشاهده سایت رسمی، اطلاعات تکمیلی و دانلود Keras

خلاصه

در این مقاله، ما به برخی از نرم افزارهای رایج یادگیری ماشین پرداختیم که می توانند برای توسعه مدل ها و همچنین برای نمونه سازی سریع استفاده شود. ما به برخی از نرم افزارهای رایج پرداختیم که از طریق آن ها می توانید آرایه های زیادی از کاربردهای نرم افزار بسازید.

از مقاله لذت بردید؟ نظرات خود را با ما در میان بگذارید.

بیشتر بخوانید :

منبع Data Flair
0/5 (0 نظر)

درباره‌ی امیر اقتدائی

همچنین ببینید

یادگیری ماشین در OpenCV k نزدیک ترین همسایه

یادگیری ماشین در OpenCV : جلسه چهارم

در جلسه قبلی از آموزش یادگیری ماشین به بررسی الگوریتم K نزدیک ترین همسایه پرداختیم. …

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *