11 ferramentas de software de aprendizado de máquina mais populares em 2021

11 most popular machine learning software tools 2021

Lista e comparação das ferramentas de aprendizado de máquina gratuitas mais bem pagas e de código aberto:

O que é aprendizado de máquina?

Com a ajuda de sistemas de aprendizado de máquina, podemos examinar dados, aprender com eles e tomar decisões. O aprendizado de máquina envolve algoritmos e a biblioteca de aprendizado de máquina é um pacote de algoritmos.

Onde usamos o aprendizado de máquina em nosso dia a dia? Vamos explorar alguns exemplos para ver a resposta a esta pergunta.

O que você aprenderá:

• Exemplos reais de aprendizado de máquina
• Como o Machine Learning nos ajuda?
• Tipos de aprendizado de máquina
  • # 1) Aprendizado de máquina supervisionado
  • # 2) Aprendizado de máquina não supervisionado
  • # 3) Aprendizado de máquina de reforço
• Mais de 10 ferramentas de software de aprendizado de máquina mais populares
  • Gráfico de comparação
  • # 1) Scikit-learn
  • # 2) PyTorch
  • # 3) TensorFlow
  • # 4) Definir
  • # 5) KNIME
  • # 6) Colab
  • # 7) Apache Mahout
  • # 8) Accord.Net
  • # 9) Shogun
  • # 10) Keras.io
  • # 11) Rapid Miner
• Conclusão
  • Leitura recomendada

Exemplos reais de aprendizado de máquina

Abaixo estão alguns exemplos reais de ML:

Exemplo 1:

Se você já usou o Netflix, deve saber que ele recomenda alguns filmes ou programas para assistir com base no que você assistiu anteriormente. O aprendizado de máquina é usado para esta recomendação e para selecionar os dados que correspondem à sua escolha. Ele usa os dados anteriores.

Exemplo 2:

O segundo exemplo seria o Facebook.

Quando você carrega uma foto no Facebook, ele pode reconhecer uma pessoa naquela foto e sugerir a vocês, amigos em comum. ML é usado para essas previsões. Ele usa dados como sua lista de amigos, fotos disponíveis etc. e faz previsões com base nisso.

Exemplo 3:

O terceiro exemplo é o software, que mostra como você ficará quando ficar mais velho. Esse processamento de imagem também usa aprendizado de máquina.

Todos esses são alguns exemplos que nos ajudam a entender como o aprendizado de máquina é usado. ML é semelhante a IA até certo ponto, entretanto, há uma diferença entre os dois. Está relacionado à mineração de dados.

Como o Machine Learning nos ajuda?

Ajuda por meio de um processamento poderoso.

Com a ajuda do aprendizado de máquina, os sistemas tomam decisões melhores, em alta velocidade e na maioria das vezes com precisão. O uso dessa técnica é barato e pode analisar conjuntos de dados grandes e complexos.

Tipos de aprendizado de máquina

Listados abaixo estão os vários tipos:

• Supervisionado
• Sem supervisão
• Reforço

Vamos ver cada tipo em detalhes junto com um exemplo.

# 1) Aprendizado de máquina supervisionado

Os dados anteriores são usados ​​para fazer previsões no aprendizado de máquina supervisionado.

Exemplo de aprendizado de máquina supervisionado é a filtragem de spam de e-mails. Todos nós usamos Gmail, Yahoo ou Outlook. Algoritmos de aprendizado de máquina são usados ​​para decidir qual e-mail é spam e qual não é.

Com base nos dados anteriores, como e-mails recebidos, dados que usamos etc., o sistema faz previsões sobre um e-mail se é um spam ou não. Essas previsões podem não ser perfeitas, mas são precisas na maioria das vezes.

Classificação e regressão são os algoritmos de ML que vêm no ML supervisionado.

# 2) Aprendizado de máquina não supervisionado

O aprendizado de máquina não supervisionado encontra padrões ocultos.

Anteriormente, vimos o exemplo do Facebook ( Exemplo 2 ) Este é um exemplo de aprendizado de máquina não supervisionado. Algoritmos de clustering e associação estão incluídos neste tipo de aprendizado de máquina.

# 3) Aprendizado de máquina de reforço

O aprendizado de máquina de reforço é usado para melhorar ou aumentar a eficiência.

Vamos explorar alguns exemplos dos algoritmos mencionados acima.

• Classificação: Filtragem de spam de e-mails.
• Regressão: Esses algoritmos também aprendem com os dados anteriores, como algoritmos de classificação, mas nos fornecem o valor como saída. Exemplo: Previsão do tempo - como quanta chuva haverá?
• Clustering: Esses algoritmos usam dados e fornecem saída na forma de clusters de dados. Exemplo: Decidir os preços de uma casa / terreno em uma determinada área (localização geográfica).
• Associação: Quando você compra produtos em sites de compras, o sistema recomenda outro conjunto de produtos. Algoritmos de associação são usados ​​para esta recomendação

Isso é tudo sobre aprendizado de máquina. Agora, vamos dar uma olhada no principal software de aprendizado de máquina.

=> Contate-Nos para sugerir uma lista aqui.

Mais de 10 ferramentas de software de aprendizado de máquina mais populares

Existem vários softwares de aprendizado de máquina disponíveis no mercado. Os alistados abaixo são os mais populares entre eles.

Gráfico de comparação

Vamos começar!!

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# 1) Scikit-learn

Scikit-learn é para desenvolvimento de aprendizado de máquina em python. Ele fornece uma biblioteca para a linguagem de programação Python.

Características:

• Ajuda na mineração de dados e análise de dados.
• Ele fornece modelos e algoritmos para classificação, regressão, agrupamento, redução dimensional, seleção de modelo e pré-processamento.

Prós:

• É fornecida documentação facilmente compreensível.
• Os parâmetros de qualquer algoritmo específico podem ser alterados durante a chamada de objetos.

Custo da ferramenta / detalhes do plano: Livre.

Website oficial: scikit-learn

# 2) PyTorch

PyTorch é uma biblioteca de aprendizado de máquina Python baseada em Torch. A tocha é uma estrutura de computação baseada em Lua, linguagem de script e biblioteca de aprendizado de máquina.

Características:

• Ajuda na construção de redes neurais por meio do Módulo Autograd.
• Ele fornece uma variedade de algoritmos de otimização para a construção de redes neurais.
• PyTorch pode ser usado em plataformas de nuvem.
• Ele fornece treinamento distribuído, várias ferramentas e bibliotecas.

Prós:

• Ajuda na criação de gráficos computacionais.
• Fácil de usar devido ao front-end híbrido.

Custo da ferramenta / detalhes do plano: Livre

Website oficial: Pytorch

# 3) TensorFlow

O TensorFlow oferece uma biblioteca JavaScript que ajuda no aprendizado de máquina. APIs irão ajudá-lo a construir e treinar os modelos.

Características:

• Auxilia no treinamento e construção de seus modelos.
• Você pode executar seus modelos existentes com a ajuda do TensorFlow.js, que é um conversor de modelos.
• Ajuda na rede neural.

Prós:

• Você pode usá-lo de duas maneiras, ou seja, por tags de script ou instalando por meio do NPM.
• Pode até ajudar na estimativa da pose humana.

Contras:

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• É difícil aprender.

Custo da ferramenta / detalhes do plano: Livre

Website oficial: Tensorflow

# 4) Definir

Esses algoritmos de aprendizado de máquina ajudam na mineração de dados.

Características:

• Preparação de dados
• Classificação
• Regressão
• Clustering
• Visualização e
• Mineração de regras de associação.

Prós:

• Oferece cursos online para treinamento.
• Algoritmos fáceis de entender.
• É bom para os alunos também.

Contras:

• Não há muita documentação e suporte online disponíveis.

Custo da ferramenta / detalhes do plano: Livre

Website oficial: Waikato-weka

# 5) KNIME

KNIME é uma ferramenta para análise de dados, relatórios e plataforma de integração. Usando o conceito de pipelining de dados, ele combina diferentes componentes para aprendizado de máquina e mineração de dados.

Características:

• Pode integrar o código de linguagens de programação como C, C ++, R, Python, Java, JavaScript etc.
• Ele pode ser usado para inteligência de negócios, análise de dados financeiros e CRM.

Prós:

• Pode funcionar como uma alternativa ao SAS.
• É fácil de implantar e instalar.
• Fácil de aprender.

Contras:

• É difícil construir modelos complicados.
• Visualização limitada e capacidades de exportação.

Custo da ferramenta / detalhes do plano: Livre

Website oficial: KNIME

# 6) Colab

O Google Colab é um serviço em nuvem compatível com Python. Ele ajudará você a construir os aplicativos de aprendizado de máquina usando as bibliotecas de PyTorch, Keras, TensorFlow e OpenCV

Características:

• Isso ajuda na educação de aprendizado de máquina.
• Auxilia na pesquisa de aprendizado de máquina.

Prós:

• Você pode usá-lo em seu Google Drive.

Custo da ferramenta / detalhes do plano: Livre

Website oficial: al

# 7) Apache Mahout

Apache Mahout ajuda matemáticos, estatísticos e cientistas de dados na execução de seus algoritmos.

Características:

• Ele fornece algoritmos para pré-processadores, regressão, agrupamento, recomendações e álgebra linear distribuída.
• Bibliotecas Java estão incluídas para operações matemáticas comuns.
• Ele segue a estrutura de álgebra linear distribuída.

Prós:

• Funciona para grandes conjuntos de dados.
• Simples
• Extensível

Contras:

• Necessita de documentação mais útil.
• Alguns algoritmos estão faltando.

Custo da ferramenta / detalhes do plano: Livre

Website oficial: Mahout - Apache

# 8) Accord.Net

Accord.Net fornece bibliotecas de aprendizado de máquina para processamento de imagem e áudio.

Características:

Ele fornece algoritmos para:

• Álgebra linear numérica.
• Otimização numérica
• Estatisticas
• Redes neurais artificiais.
• Processamento de imagem, áudio e sinal.
• Ele também oferece suporte para bibliotecas de plotagem e visualização de gráficos.

Prós:

• As bibliotecas são disponibilizadas a partir do código-fonte e também por meio do instalador executável e do gerenciador de pacotes NuGet.

Contras:

• Ele suporta apenas. Idiomas suportados pela rede.

Custo da ferramenta / detalhes do plano: Livre

Website oficial: Accord.net

# 9) Shogun

O Shogun fornece vários algoritmos e estruturas de dados para aprendizado de máquina. Essas bibliotecas de aprendizado de máquina são usadas para pesquisa e educação.

Características:

• Ele fornece suporte a máquinas de vetores para regressão e classificação.
• Ajuda na implementação de modelos de Markov ocultos.
• Ele oferece suporte para muitas linguagens como - Python, Octave, R, Ruby, Java, Scala e Lua.

Prós:

• Ele pode processar grandes conjuntos de dados.
• Fácil de usar.
• Fornece bom suporte ao cliente.
• Oferece bons recursos e funcionalidades.

Custo da ferramenta / detalhes do plano: Livre

Website oficial: Shogun

# 10) Keras.io

Keras é uma API para redes neurais. Ele ajuda a fazer pesquisas rápidas e é escrito em Python.

Características:

• Ele pode ser usado para uma prototipagem fácil e rápida.
• Suporta redes de convolução.
• Auxilia redes recorrentes.
• Ele suporta uma combinação de duas redes.
• Ele pode ser executado na CPU e GPU.

Prós:

• Amigo do usuário
• Modular
• Extensível

Contras:

• Para usar o Keras, você precisa do TensorFlow, Theano ou CNTK.

Custo da ferramenta / detalhes do plano: Livre

Website oficial: Difícil

# 11) Rapid Miner

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O Rapid Miner fornece uma plataforma para aprendizado de máquina, aprendizado profundo, preparação de dados, mineração de texto e análise preditiva. Ele pode ser usado para pesquisa, educação e desenvolvimento de aplicativos.

Características:

• Por meio da GUI, ele ajuda a projetar e implementar fluxos de trabalho analíticos.
• Ajuda na preparação de dados.
• Visualização de resultados.
• Validação e otimização do modelo.

Prós:

• Extensível por meio de plug-ins.
• Fácil de usar.
• Nenhuma habilidade de programação é necessária.

Contras:

• A ferramenta é cara.

Custo da ferramenta / detalhes do plano :

Tem quatro planos:

• Plano grátis
• Pequena: $ 2500 por ano.
• Médio: $ 5000 por ano.
• Grande: $ 10.000 por ano.

Website oficial: Rapid Miner

Conclusão

Neste artigo, exploramos o aprendizado de máquina e o principal software de aprendizado de máquina em detalhes.

A seleção da ferramenta depende de seus requisitos para o algoritmo, seu nível de conhecimento e o preço da ferramenta. A biblioteca de aprendizado de máquina deve ser fácil de usar.

A maioria dessas bibliotecas é gratuita, exceto Rapid Miner. O TensorFlow é mais popular no aprendizado de máquina, mas tem uma curva de aprendizado. Scikit-learn e PyTorch também são ferramentas populares para aprendizado de máquina e ambos oferecem suporte à linguagem de programação Python. Keras.io e TensorFlow são bons para redes neurais.

Espero que você tenha adquirido imenso conhecimento sobre ferramentas de aprendizado de máquina com este artigo informativo.

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