Machine Learning · Mẹo · StackSocial · Tìm Hiểu · Thủ thuật

Danh sách các công cụ Machine Learning AWS hàng đầu

Bạn đang tìm kiếm một số công cụ học máy tốt nhất trên AWS? Đến đây kết thúc tìm kiếm của bạn! Hãy làm quen với một số chi tiết cơ bản và đi sâu vào danh sách các công cụ học máy AWS hàng đầu.

Học máy có thể là một thuật ngữ mới đối với nhiều người, mặc dù đã phổ biến trong các lĩnh vực khác nhau. Trở lại năm 1952, Arthur Samuel lần đầu tiên đặt ra thuật ngữ “Machine Learning”, do đó thiết lập nền tảng cho một trong những can thiệp công nghệ triệt để. Trong thời điểm hiện tại, công nghệ máy học là một công cụ quan trọng để thu thập các dự đoán và hiểu biết có giá trị về hoạt động kinh doanh.

AWS đã là một trong những công ty tiên phong trong lĩnh vực máy học cùng với các đối tác khác của nó. Tuy nhiên, tính hiệu quả của các công cụ máy học AWS là một trong những điểm nổi bật hàng đầu mang lại lợi thế cạnh tranh cho AWS. Cuộc thảo luận sau đây nhằm mục đích phản ánh một số công cụ học máy đáng chú ý của AWS. Người đọc có thể tìm hiểu thêm về hiệu quả của AWS như một nền tảng đáng tin cậy cho việc học máy từ cuộc thảo luận này.

Nếu bạn có nhu cầu học về các khoá học Machine Learning AWS thì có thể mua khoá học tại đây:

Tầm quan trọng của Công cụ học máy của AWS

Amazon Web Services là nhà cung cấp dịch vụ đám mây công cộng hàng đầu và có một loạt các dịch vụ và công nghệ đám mây được cung cấp. Do đó, bạn cũng có thể tìm thấy các công cụ học máy AWS phù hợp với các yêu cầu khác nhau của doanh nghiệp. AWS cung cấp nhiều loại dịch vụ máy học và AI đa dạng hơn và sâu sắc hơn cho các doanh nghiệp khác nhau.

Các công cụ học máy trên AWS chủ yếu nhằm giúp khách hàng giải quyết những thách thức quan trọng hạn chế các nhà phát triển tận dụng sức mạnh tối ưu của học máy. Người dùng có thể chọn các dịch vụ AI được đào tạo trước để giải quyết các ứng dụng dự báo, thị giác máy tính, khuyến nghị và xử lý ngôn ngữ.

Mặt khác, AWS cũng cung cấp các công cụ để tạo, đào tạo và triển khai các mô hình học máy nhanh hơn với khả năng mở rộng cao hơn. Người dùng cũng có lợi thế khi xây dựng các mô hình tùy chỉnh trong khi đảm bảo khả năng tương thích với các khuôn khổ nguồn mở chính.

Điểm mạnh hứa hẹn nhất của các công cụ học máy AWS là chúng dựa trên nền tảng đám mây toàn diện cao. AWS được tối ưu hóa một cách lý tưởng cho việc học máy với cơ sở máy tính hiệu suất cao và thiếu sự thỏa hiệp trong bảo mật và phân tích. Tất cả các khía cạnh này rõ ràng thiết lập sự cần thiết cho việc tìm ra các công cụ học máy do AWS cung cấp.

Danh sách các công cụ học máy AWS hàng đầu

Bây giờ khi bạn đã hiểu tầm quan trọng của các công cụ học máy AWS, đã đến lúc kiểm tra các công cụ học máy AWS hàng đầu. Các giải pháp học máy này giúp xây dựng và triển khai các mô hình học máy. Hãy chuyển sang danh sách:

Amazon SageMaker luôn là sự bổ sung rõ ràng trong số các giải pháp máy học trên thị trường AWS. Đây là một nền tảng được quản lý hoàn toàn giúp các nhà khoa học và nhà phát triển dữ liệu đảm bảo việc xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình học máy ở quy mô khác dễ dàng và nhanh hơn. Amazon SageMaker loại bỏ tất cả các rào cản thường làm chậm các nhà phát triển mong muốn sử dụng máy học.

Máy học nói chung gây khó khăn trong việc học tập do các quy trình phức tạp để xây dựng và đào tạo các mô hình. Ngoài ra, việc triển khai các mô hình học máy vào sản xuất cũng còn chậm và phức tạp. Hơn nữa, chuyên môn cần thiết cho tất cả các quy trình này cùng với các yêu cầu tài nguyên khác tạo ra nhiều rào cản đối với việc học máy đối với các nhà phát triển.

Amazon SageMaker loại bỏ sự phức tạp và giúp các nhà phát triển hiểu và sử dụng toàn bộ tiềm năng của tất cả các bước trong học máy. Thiết kế mô-đun của Amazon SageMaker khiến nó trở thành một trong những công cụ học máy linh hoạt nhất trên AWS. Bạn có thể sử dụng các mô-đun khác nhau cùng nhau hoặc độc lập để xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình học máy.

Tập dữ liệu là mạch máu của máy học và Amazon SageMaker Ground Truth cung cấp nền tảng để phát triển tập dữ liệu đào tạo cho máy học với độ chính xác và tốc độ cao hơn. SageMaker Ground Truth là một trong những công cụ học máy AWS hàng đầu vì nó cung cấp khả năng truy cập dễ dàng cho các nhà cung cấp dịch vụ công và tư nhân. Ngoài ra, nó cũng tạo điều kiện cho người gắn nhãn có giao diện và quy trình làm việc tích hợp sẵn cho các tác vụ ghi nhãn chung.

Quan trọng hơn hết, SageMaker Ground Truth có thể giảm gần 70% chi phí dán nhãn thông qua việc dán nhãn tự động. Việc sử dụng máy học hiệu quả để ghi nhãn dữ liệu tự động giúp tiết kiệm chi phí và năng suất tốt hơn. Mô hình Sự thật Mặt đất của SageMaker dần trở nên hiệu quả theo thời gian thông qua việc học hỏi liên tục từ các nhãn của những người ghi nhãn của con người. Do đó, nó có thể cải thiện khả năng tự động gắn nhãn nhiều dữ liệu hơn và góp phần đào tạo nhanh hơn các bộ dữ liệu.

Sự bổ sung đầy hứa hẹn tiếp theo trong số các công cụ học máy của Amazon là Amazon Lex. Nó là một dịch vụ để phát triển giao diện trò chuyện trong bất kỳ ứng dụng nào thông qua việc sử dụng giọng nói và văn bản. Lex cung cấp các chức năng của học sâu nâng cao dưới dạng nhận dạng giọng nói tự động (ASR) để chuyển đổi giọng nói thành văn bản. Ngoài ra, nó cũng cung cấp các tính năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên để nhận ra ý định trong văn bản.

Do đó, nó có thể cho phép phát triển các ứng dụng có trải nghiệm người dùng tương tác cao và các tương tác trò chuyện gần như thực. Amazon Lex đơn giản hóa quyền truy cập nhận dạng giọng nói và hiểu ngôn ngữ tự nhiên cùng với việc giới thiệu sức mạnh của Alexa cho tất cả các nhà phát triển. Đây là một trong những công nghệ hàng đầu cho việc phát triển các loại sản phẩm hoàn toàn mới được tạo ra chỉ thông qua các giao diện trò chuyện.

Một trong những công cụ học máy AWS nổi bật là AWS Inferentia. Nó là một chip suy luận máy học nhằm mục đích mang lại hiệu suất cao hơn với chi phí thấp hơn. AWS Inferentia cung cấp hỗ trợ cho các mô hình và khuôn khổ học tập sâu Apache MXNet, PyTorch và TensorFlow sử dụng định dạng ONNX. AWS Inferentia tạo điều kiện cho thông lượng cao hơn, hiệu suất suy luận độ trễ thấp với chi phí thấp đến khó tin.

Mỗi chip có thể đảm bảo thông lượng suy luận hàng trăm TOPS (Tera Operations Per Second) để cho phép các mô hình phức tạp đảm bảo dự đoán nhanh hơn. Người dùng cũng có thể sử dụng kết hợp các chip AWS Inferentia để đạt được thông lượng TOPS bổ sung. Ngoài ra, nó sẽ được hỗ trợ trên Amazon Elastic Inference, Amazon SageMaker và Amazon EC2.

Amazon Textract chắc chắn là một trong những công cụ học máy hiệu quả của Amazon. Đây là một dịch vụ trích xuất văn bản và dữ liệu tự động từ các tài liệu được quét. Amazon Textract cung cấp nhiều hơn khả năng nhận dạng ký tự quang học (OCR) và giúp nhận dạng nội dung trong các trường thông qua các biểu mẫu và thông tin được lưu trữ trong bảng.

Textract giải quyết những thách thức của quá trình nhập dữ liệu thủ công chậm và tốn kém để trích xuất dữ liệu từ tài liệu. Nó cũng cho phép tự động hóa quy trình công việc tài liệu nhanh hơn, do đó đảm bảo rằng bạn có thể xử lý nhiều tài liệu trong vòng vài giờ. Sau khi nắm bắt thông tin, bạn có thể thực hiện các hành động cần thiết đối với nó. Người dùng cũng có thể tạo quy trình phê duyệt tự động và chỉ mục tìm kiếm thông minh với Textract. Hơn nữa, nó cũng cung cấp khả năng tuân thủ tốt hơn các quy tắc lưu trữ tài liệu.

Amazon Comprehend là mục nhập quan trọng nhất trong số các công cụ học máy AWS mà bạn nghĩ đến khi bạn nghĩ đến Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Đây là một dịch vụ NLP dựa trên máy học để tìm kiếm thông tin chi tiết và mối quan hệ giữa các thuộc tính khác nhau trong văn bản. Amazon Complusive sử dụng công nghệ máy học để khám phá những thông tin chi tiết và mối quan hệ mới trong dữ liệu phi cấu trúc có sẵn.

Nó có thể xác định ngôn ngữ trong văn bản và trích xuất các cụm từ chính, sự kiện, địa điểm, thương hiệu và con người trong một văn bản. Amazon Comprehend sử dụng mã hóa và các phần của giọng nói để phân tích văn bản và tổ chức tự động một tập hợp các tệp văn bản theo chủ đề. Các tính năng AutoML trong Amazon Comprehend cũng có thể giúp tạo một tập hợp các mô hình hoặc thực thể phân loại văn bản tùy chỉnh được xây dựng cụ thể theo nhu cầu của doanh nghiệp.

Amazon Rekognition nằm trong số nhiều công cụ học máy AWS phổ biến mà bạn có thể tìm thấy hiện tại. Đây là một dịch vụ giúp bổ sung khả năng phân tích hình ảnh cho các ứng dụng khác nhau. Rekognition có thể giúp phát hiện các đối tượng, khuôn mặt và cảnh trong các hình ảnh cụ thể. Nó cũng có thể giúp tìm kiếm và so sánh các khuôn mặt.

Amazon Rekognition API cung cấp khả năng dễ dàng bổ sung khả năng phân loại hình ảnh và tìm kiếm trực quan dựa trên học sâu nâng cao vào các ứng dụng. Amazon Rekognition tận dụng các mô hình mạng nơ ron sâu để phát hiện và gắn nhãn nhiều đối tượng và cảnh trong hình ảnh. Do đó, bạn có thể thấy Amazon Rekognition như một công cụ quan trọng để tích hợp các chức năng khám phá và tìm kiếm trực quan mạnh mẽ vào một ứng dụng.

Amazon Elastic Inference cũng là một trong những mục đáng gờm trong số các công cụ học máy AWS. Nó giúp gắn liền khả năng tăng tốc dựa trên GPU chi phí thấp với các phiên bản Amazon SageMaker và EC2 để giảm gần 75% chi phí trong việc chạy suy luận học sâu.

Amazon Elastic Inference giải quyết các vấn đề về sự thiếu hiệu quả của tài nguyên trong tính toán GPU bằng cách tấn công đúng lượng tăng tốc suy luận dựa trên GPU vào các loại phiên bản EC2 hoặc SageMaker mà không cần sửa đổi mã. Người dùng có thể chọn kiểu phiên bản hoàn toàn phù hợp với yêu cầu CPU và bộ nhớ tổng thể của một ứng dụng. Bạn cũng có thể định cấu hình số lượng tăng tốc suy luận để sử dụng hiệu quả tài nguyên và giảm chi phí chạy suy luận.

Amazon Translate là một trong những công cụ máy học AWS hiệu quả với tiềm năng tối đa của máy học cho người dùng. Nó là một thiết bị dịch máy thần kinh để dịch ngôn ngữ nhanh hơn, giá cả phải chăng và có độ chính xác cao. Amazon Dịch giúp bản địa hóa nội dung như ứng dụng và trang web cho người dùng quốc tế. Các chức năng chính của nó được thể hiện rõ trong việc dịch một lượng lớn văn bản dễ dàng hơn với sự đảm bảo tính hiệu quả.

Kết luận

Một lưu ý kết luận, không thể tránh khỏi việc lưu ý rằng việc trình bày tất cả các công cụ học máy AWS trong một cuộc thảo luận hạn chế là khá khó. Có nhiều công cụ học máy đáng chú ý khác như Amazon Forecast, Amazon DeepRacer, Amazon Personalize, Amazon DeepLens, Amazon Transcribe, TensorFlow trên AWS và những công cụ khác. Tất cả các công cụ đều có các chức năng cụ thể giúp đơn giản hóa công việc của các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu.

Các công cụ học máy cung cấp các khuôn khổ phức tạp để phân tích dữ liệu cùng với các công cụ đáng tin cậy cho các nhà phát triển để thêm các chức năng ứng dụng. Điều thú vị là Amazon tiếp tục bổ sung các công cụ và dịch vụ máy học mới thường xuyên cùng với việc giới thiệu các tính năng mới trong các giải pháp hiện có.

Tìm hiểu thêm về các công cụ học máy của AWS và xác thực kiến ​​thức chuyên môn của bạn bằng bài kiểm tra chứng nhận Chuyên ngành học máy của AWS. Đăng ký các khóa đào tạo Chuyên môn về Machine Learning AWS này và thử các bài kiểm tra thực hành để mang lại lợi thế mới cho việc chuẩn bị của bạn.

Khoa Học Máy Tính · Machine Learning · StackSocial · Tìm Hiểu · Thủ thuật · Tin Mới

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!