Danh Sách 10 công cụ Machine Learning hàng đầu

Học máy đã trở thành một trong những ngành kỹ thuật nổi bật trong thời gian gần đây. Nó ảnh hưởng đến những cách khác nhau mà chúng ta sử dụng công nghệ ngày nay, và thú vị là chúng ta thậm chí còn không biết về nó. Do đó, các công cụ học máy đã trở thành tâm điểm chú ý trong thời gian gần đây vì chúng đóng vai trò là công cụ giúp người dùng điều hướng học máy một cách dễ dàng.

Học máy chủ yếu nhằm mục đích giới thiệu trí thông minh trong máy móc hoặc phát triển khả năng học hỏi trong máy móc. Khi chúng ta đang từng bước hướng tới một tương lai với sự thống trị ghê gớm của công nghệ trong hầu hết mọi khía cạnh của cuộc sống, thì việc học máy không còn bao lâu nữa sẽ trở thành một nhu cầu thiết yếu.

Chúng là những công cụ quan trọng có thể hỗ trợ người dùng thử các biến thể mới với dữ liệu và đào tạo các mô hình học máy của họ. Ngoài ra, các công cụ ML cũng hữu ích để khám phá các phương pháp mới cùng với việc hỗ trợ việc tạo ra các thuật toán cá nhân của bạn. Cuộc thảo luận sau đây nhằm mục đích vẽ một minh họa về các công cụ học máy hàng đầu hiện có. Nếu bạn có nhu cầu học các khoá học về Machine learning hãy mua tại đây:

Khái niệm cơ bản về Học máy

Trước khi chúng ta chuyển sang danh sách các công cụ học máy, chúng ta hãy suy nghĩ về những điều cơ bản của học máy. Học máy là quá trình đào tạo máy móc làm việc theo các hướng dẫn cụ thể. Quá trình này liên quan đến việc tạo ra các thuật toán học máy có thể cho phép hệ thống phản hồi các lệnh cụ thể trong các tình huống khác nhau.

Phản hồi của thuật toán ML phụ thuộc vào việc đánh giá liên tục dữ liệu và hành động dựa trên các quyết định được đưa ra trên cơ sở hiểu biết sâu sắc về dữ liệu. Có rất nhiều ví dụ về công nghệ học máy ở khu vực lân cận mà bạn có thể không biết. Ví dụ: Netflix cung cấp cho bạn các đề xuất đáng tin cậy về các chương trình và phim dựa trên lịch sử xem của bạn.

Học máy đóng một vai trò quan trọng ở đây trong việc thu thập dữ liệu về lịch sử xem của người dùng và chọn dữ liệu phù hợp với sở thích của người dùng. Ví dụ đáng chú ý thứ hai về học máy là Facebook. Bạn đã bao giờ để ý cách Facebook nhận ra người khác trong một bức ảnh bạn đã tải lên gần đây và gợi ý bạn là bạn chung? Máy học sử dụng dữ liệu liên quan đến ảnh có sẵn của người dùng và dữ liệu trong danh sách bạn bè của họ để đưa ra các dự đoán đáng tin cậy.

Các loại máy học

Một mối quan tâm quan trọng khác cần giải quyết trước khi bạn phản ánh về các công cụ học máy tốt nhất là các loại học máy. Ba loại học máy phổ biến bao gồm học có giám sát, không giám sát và học tăng cường. Bạn cần có hiểu biết cơ bản về các biến thể học máy này để dự đoán hiệu quả của các công cụ học máy khác nhau. Trong trường hợp học máy được giám sát, dữ liệu của quá khứ có thể giúp đưa ra dự đoán.

Ví dụ, trong trường hợp này, sẽ là lọc các email spam. Các thuật toán ML xác định xem một email cụ thể có phải là thư rác hay không. Mặt khác, học máy không giám sát liên quan đến việc khám phá các mẫu ẩn trong dữ liệu. Ví dụ về Facebook, như đã thảo luận trước đó, nằm trong danh mục máy học không có giám sát. Máy học tăng cường được điều chỉnh đặc biệt để nâng cao hiệu quả của các thuật toán ML.

10 công cụ Machine Learning hàng đầu

Bây giờ, chúng ta hãy chuyển sang chương trình nghị sự chính của cuộc thảo luận này, tức là danh sách các công cụ học máy đã hứa trước đó trong cuộc thảo luận. Mặc dù không có xếp hạng cụ thể cho thứ tự các công cụ sau đây được trình bày ở đây, bạn có thể tìm thấy các chức năng đa dạng trong mỗi công cụ.

1. Scikit-Learn

Scikit-Learn là một trong những cái tên phổ biến trong số các công cụ học máy dành cho người mới bắt đầu. Có sẵn dưới dạng gói máy học mã nguồn mở, nền tảng thống nhất của Scikit-Learn có thể giải quyết các mục đích khác nhau. Người dùng có thể truy cập các tính năng phân cụm, phân loại, tiền xử lý, giảm kích thước và hồi quy với Scikit-Learn.

Nền tảng của Scikit-Learn dựa trên ba thư viện Python quan trọng, chẳng hạn như SciPy, NumPy và Matplotlib. Các chức năng chính của Scikit-Learn thể hiện rõ trong việc khai thác dữ liệu và phân tích dữ liệu. Ngoài ra, nó cũng có thể cung cấp hỗ trợ để thử nghiệm và đào tạo các mô hình ML của bạn.

2. Pytorch

Pytorch là một đề cập đáng chú ý khác trong số các công cụ học máy được sử dụng nhiều nhất do nền tảng của nó bằng Python. Nó là một khung học sâu với tốc độ sử dụng tốt hơn và linh hoạt hơn. Khả năng hiệu quả của Pytorch liên quan đến GPU là một trong những lý do nổi bật cho khả năng sử dụng tốt hơn của Pytorch.

Hiện tại, nó là một trong những công cụ học máy quan trọng và phù hợp nhất trên thị trường. Trọng tâm của Pytorch là các trường hợp sử dụng liên quan đến tính toán tensor và sự phát triển của mạng nơ-ron sâu. Sự đa dạng của các thuật toán tối ưu hóa và Mô-đun Autograd trong Pytorch làm cho nó trở nên lý tưởng cho các ứng dụng trong mạng thần kinh. Ngoài ra, Pytorch còn cung cấp tính năng đào tạo phân tán cũng như nhiều công cụ và thư viện khác.

3. Accord.Net

Nếu bạn đang tìm kiếm công cụ học máy phù hợp với các tác vụ xử lý hình ảnh và âm thanh thì Accord.Net có thể là lựa chọn lý tưởng. Nó là một khung công tác học máy tính toán với cơ sở là các thư viện học máy chứa các gói âm thanh và hình ảnh. Các gói này có thể hỗ trợ đào tạo các mô hình học máy cũng như trong việc phát triển các ứng dụng tương tác.

Một số ví dụ về các ứng dụng tương tác có thể bao gồm các ứng dụng âm thanh hoặc thị giác máy tính. Các ứng dụng của Accord.Net cũng thích hợp để tối ưu hóa số, đại số tuyến tính số, mạng nơron nhân tạo và thống kê. Hơn nữa, bạn cũng có thể truy cập các lợi ích của việc hỗ trợ thư viện trực quan hóa và vẽ đồ thị với Accord.Net.

4. Keras

Keras là một khung Python học sâu đóng vai trò là một API cho các mạng nơ-ron khác nhau. Nó cung cấp hỗ trợ đầy đủ để nghiên cứu nhanh hơn và đường cong học tập đơn giản hơn với nền tảng của nó trên Python. Keras tìm thấy một vị trí trong số các công cụ học máy hiện đại dựa trên khả năng của nó để tạo mẫu dễ dàng hơn và nhanh hơn.

Ngoài ra, nó cũng cung cấp hỗ trợ đáng tin cậy cho các mạng chập cùng với hỗ trợ cho các mạng lặp lại. Người dùng cũng có được cơ sở kết hợp hai mạng với Keras. Bạn cần CNTK, TensorFlow hoặc Theano để sử dụng Keras.

5. Google Cloud AutoML

Google Cloud AutoML là một trong những phần giới thiệu đầy hứa hẹn trong số các công cụ học máy vì tất cả các lý do phù hợp. Trước hết, tên thương hiệu của Google khiến nó trở thành một lựa chọn hợp lý ngay từ đầu. Mục tiêu chính của Google Cloud AutoML là cải thiện khả năng tiếp cận của trí tuệ nhân tạo.

Nó cung cấp các mô hình được đào tạo trước khác nhau mà người dùng có thể tận dụng để tạo ra các dịch vụ khác nhau như nhận dạng giọng nói, nhận dạng văn bản và các dịch vụ khác. Một lý do nổi bật khác khiến Google Cloud AutoML ngày càng phổ biến là tính khả dụng của kiến ​​thức chuyên môn về ML và AI đáng tin cậy.

6. KNIME

Trong số tất cả các công cụ học máy tốt nhất, KNIME có một danh tiếng độc đáo của riêng nó. Nó là một công cụ hoàn hảo phục vụ mục đích của một nền tảng phân tích, tích hợp và báo cáo dữ liệu. KNIME dựa trên khái niệm tổng hợp dữ liệu và thể hiện rõ ràng trong việc kết hợp các thành phần khác nhau để khai thác dữ liệu và học máy trong KNIME.

Tính dễ sử dụng tốt hơn khiến nó trở thành một trong những công cụ học máy đáng tin cậy. Người dùng có thể hiểu các quy trình công việc khác nhau trong quá trình xử lý dữ liệu trước khi thực thi chúng, do đó mang lại tính minh bạch tốt hơn.

7. TensorFlow

TensorFlow cũng là một trong những đề cập đáng chú ý trong số các công cụ ML có liên quan trong thời điểm hiện tại. Nó là một khung công tác mã nguồn mở có khả năng giải quyết khối lượng công việc ML số và quy mô lớn. TensorFlow cung cấp sự kết hợp lý tưởng giữa máy học và mô hình mạng nơ-ron, do đó mở rộng phạm vi các trường hợp sử dụng để triển khai nó.

Giao diện thân thiện với người dùng và nhiều cách triển khai, chẳng hạn như thẻ script hoặc cài đặt thông qua NPM, cũng là những lý do quan trọng để nhấn mạnh TensorFlow như một công cụ học máy có thẩm quyền.

8.  Weka

Weka đã đạt được một vị trí trong số các công cụ học máy phổ biến được sử dụng ngày nay với các chức năng đa dạng của nó. Là phần mềm mã nguồn mở và dễ dàng truy cập với giao diện người dùng đồ họa, Weka có khả năng giải quyết các điểm khó khăn chính của người dùng bằng các công cụ ML.

Các trường hợp sử dụng chính của Weka là hiển nhiên trong các lĩnh vực nghiên cứu và giảng dạy. Weka có các chức năng đa dạng, bao gồm chuẩn bị dữ liệu, phân loại, phân cụm, hồi quy và trực quan hóa. Nó có thể tìm thấy các ứng dụng phù hợp nhất trong việc cung cấp các khóa đào tạo trực tuyến.

9.  Google Colab

Google Colab là một sáng kiến ​​ML đầy hứa hẹn khác của Google nhằm đưa Học máy lên Google Cloud Platform . Đây là một dịch vụ đám mây hỗ trợ Python, giúp xây dựng các ứng dụng ML bằng cách tận dụng các thư viện của các công cụ học máy khác như TensorFlow, Pytorch và Keras.

Google Colab có thể cung cấp một sự thúc đẩy rất cần thiết cho nghiên cứu máy học. Tuy nhiên, chức năng chính và đáng chú ý nhất của nó phù hợp với việc hỗ trợ giáo dục máy học.

10. Azure Machine Learning Studio

Azure machine learning studio do Microsoft ra mắt chắc chắn là một bổ sung nổi bật cho danh sách các công cụ ML này. Azure ML studio là sản phẩm của Microsoft với cơ sở dịch vụ máy học. Nó cung cấp một cách tiếp cận rất linh hoạt để phát triển kết nối giữa các bộ dữ liệu và mô-đun.

Hơn nữa, Azure cũng cung cấp các chức năng AI cho người dùng cùng với Azure ML Studio. Khả năng tương thích của Azure ML Studio và giao diện người dùng đơn giản cũng như hấp dẫn của nó khiến nó trở thành một lựa chọn đáng tin cậy.

Bạn đã sẵn sàng chọn một công cụ Machine Learning chưa?

Trên cơ sở danh sách được đề cập ở trên, bạn có thể đã rút ra một số ấn tượng về loại công cụ học máy bạn cần. Tuy nhiên, có rất nhiều công cụ học máy khác mà bạn vẫn chưa khám phá. Nền tảng công nghệ trong học máy đang được cải thiện hàng ngày với sự ra đời của các công cụ mới.

Do đó, điều quan trọng là phải phản ánh các tiêu chí thiết yếu để đảm bảo rằng bạn có thể chọn đúng công cụ học máy. Các tiêu chí bao gồm mức độ chuyên môn của bạn và các yêu cầu thuật toán trong trường hợp sử dụng của bạn. Đường cong học tập dễ dàng hơn với phần lớn các công cụ ML cũng là một lợi thế đáng kể cho người mới bắt đầu. Vì vậy, hãy bắt đầu ngay bây giờ để giành được quyền chỉ huy đối với công cụ học máy mà bạn đã chọn!  

Nếu bạn đang chuẩn bị xác thực kỹ năng học máy của mình với AWS, hãy bắt đầu chuẩn bị cho kỳ thi lấy chứng chỉ chuyên ngành học máy được AWS chứng nhận? Hãy thử tham gia khóa đào tạo Chuyên môn về Máy học AWS này để kiểm tra trình độ chuẩn bị của bạn và sẵn sàng hoàn toàn cho kỳ thi!

Trả lời

Mời bạn điền thông tin vào ô dưới đây hoặc kích vào một biểu tượng để đăng nhập:

WordPress.com Logo

Bạn đang bình luận bằng tài khoản WordPress.com Đăng xuất /  Thay đổi )

Google photo

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Google Đăng xuất /  Thay đổi )

Twitter picture

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Twitter Đăng xuất /  Thay đổi )

Facebook photo

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Facebook Đăng xuất /  Thay đổi )

Connecting to %s