یادگیری ماشینی یکی از راه‌های برجسته‌ای است که شرکت‌ها می‌توانند با استفاده از آن از داده‌های بزرگ برای درک خواسته‌های مشتری، الگوهای رفتاری آن‌ها استفاده کنند. با تولید مداوم داده‌ها و استفاده از آن، ساخت مدل‌های یادگیری ماشین ضروری شده است. ابزارهای یادگیری ماشینی، برنامه‌های الگوریتمی هوش مصنوعی هستند که به سیستم‌ها اجازه می‌دهند بدون دخالت انسان یاد بگیرند و بهبود یابند. با گسترش روزافزون آن، امروزه شرکت ها در حال آزمایش تعدادی از ابزارهای یادگیری ماشین هستند.

پس اگر می‌خواهید شانس خود را برای استخدام بالا ببرید، باید در کار با این ابزارهای یادگیری ماشینی مهارت داشته باشید. در این مقاله در مورد 9 ابزار یادگیری ماشینی محبوب صحبت خواهیم کرد که یک انتخاب عالی برای مبتدیان، علاقه مندان و متخصصان با تجربه است.

9 تا از محبوب ترین ابزارهای یادگیری ماشین
در این لیست سعی کرده ایم ابزارهای برتر و پرتقاضا در سال 2021 را جمع آوری کنیم. در حالی که ابزارهای سطح پایه مانند KNIME وجود دارد، ما ابزار محبوب Shogun را نیز داریم. بیشتر ابزارهای AI/ML مبتنی بر مدل‌سازی و داده‌های پیش‌بینی‌کننده هستند. در این مقاله سعی شده است کاربردها و مزایای خاص آنها را محدود کنیم. برخی از ابزارهای ذکر شده مانند KNIME، Apache Mahout و Weka منبع باز هستند که به این معنی است که می توانید همین الان شروع به کار و یادگیری کنید!

1. KNIME
   KNIME یک ابزار یادگیری ماشین منبع باز برای تجزیه و تحلیل داده ها، هوش تجاری و متن کاوی است. می توان از آن در امور مالی، داروسازی و CRM استفاده کرد. این یکی از آسان ترین ابزارهای یادگیری ماشینی برای یادگیری و نصب است. بهترین بخش KNIME این است که می تواند کدهای زبان های برنامه نویسی مانند پایتون، جاوا، R، جاوا اسکریپت، سی پلاس پلاس و غیره را ادغام کند. اگر در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی مبتدی هستید، حتما باید دست خود را در این ابزار امتحان کنید. زیرا پلتفرم آن برای تجزیه و تحلیل قدرتمند بر روی یک گردش کاری رابط کاربری گرافیکی ساخته شده است. این بدان معناست که حتی اگر دانش کدنویسی ندارید، می‌توانید با استفاده از KNIME بینش‌هایی به دست آورید.
2. Weka
   Weka یک ابزار یادگیری ماشین منبع باز است که به طبقه بندی داده ها، آماده سازی، رگرسیون، خوشه بندی، تجسم و داده کاوی کمک می کند. نوشته شده در جاوا، از سیستم عامل هایی مانند لینوکس، سیستم عامل مک، ویندوز پشتیبانی می کند. این شامل مجموعه ای از الگوریتم ها برای تجزیه و تحلیل داده ها، مدل سازی پیش بینی، و تجسم داده ها است. به لطف الگوریتم های قابل درک آن، به طور گسترده برای اهداف آموزشی و تحقیقاتی و همچنین برای کاربردهای صنعتی استفاده می شود.
3. BigML
   BigML با هدف آسان، ساده و زیبا کردن یادگیری ماشینی برای همه کاربران، یکی از جامع ترین ابزارهای یادگیری ماشین است. این یک پلت فرم مدیریت شده برای ایجاد و به اشتراک گذاری مجموعه داده ها و مدل های شما ارائه می دهد. این یک ابزار بسیار مقیاس پذیر، مبتنی بر ابر، آسان برای ادغام و استفاده است. BigML با طیف گسترده ای از ویژگی های یادگیری ماشین مانند رگرسیون، طبقه بندی، تجزیه و تحلیل خوشه ای، مدل سازی موضوع، تشخیص ناهنجاری و غیره بارگذاری شده است.
4. Google Colab
   Colab یک محصول تحقیقاتی گوگل برای انجام وظایف یادگیری ماشینی است. این به ساخت برنامه های یادگیری ماشین با استفاده از کتابخانه های Keras، TensorFlow و OpenCV کمک می کند. این یک منبع رایگان است که دارای فضای ذخیره سازی ابری است. این بدان معنی است که وقتی یک نوت بوک Colab ایجاد می کنید، به طور خودکار در حساب Google Drive شما ذخیره می شود. این ویژگی Colab به اشتراک گذاری کار با همسالان را آسان می کند.
5. Amazon Machine Learningاین یک ابزار قوی و مبتنی بر کلاود است که فرآیند استفاده از یادگیری ماشین را برای توسعه دهندگان در تمام سطوح مهارت ساده می کند. می توانید با استفاده از Amazon ML مدل های قدرتمندی ایجاد کنید. این ابزارهای تجسم، جادوگران و همچنین پشتیبانی از 3 نوع مدل را فراهم می کند: طبقه بندی باینری، طبقه بندی چند کلاسه و رگرسیون. آمازون ML به اندازه کافی قدرتمند است که بتواند مجموعه داده های بزرگ را با استفاده از چندین سرور مدیریت کند. علاوه بر این، سفارشی‌سازی‌ها به راحتی قابل تغییر و تنظیم هستند.
6. Apache MahoutApache Mahout یک ابزار یادگیری ماشین منبع باز است که با استفاده از جاوا اسکالا ساخته شده است. این بین پلتفرم‌ها سازگار است و الگوریتم‌هایی را برای رگرسیون، خوشه‌بندی، توصیه‌کنندگان و جبر خطی توزیع شده ارائه می‌کند. این ساده، قابل توسعه است و می تواند برای مجموعه داده های بزرگ استفاده شود. در درجه اول توسط دانشمندان داده، آماردانان و ریاضیدانان برای پیاده سازی سریع الگوریتم های ML استفاده می شود.
7. IBM Watson Studio
   IBM Watson Studio به کاربران کمک می کند تا مدل های یادگیری ماشینی خود را بسازند، اجرا و مدیریت کنند. همه ابزارهای منبع باز مانند RStudio، Spark و Python را در یک محیط یکپارچه گرد هم می آورد. همچنین ابزارهای اضافی مانند سرویس Spark و امکانات شکل دهی داده را فراهم می کند. به این ترتیب IBM Watson Studio تمامی ابزارهایی را که برای حل مشکلات تجاری به آن نیاز دارید در اختیار شما قرار می دهد. این امکان آماده سازی داده ها را با کشیدن و رها کردن، همراه با ترکیب و مدل سازی، تجزیه و تحلیل متن برای داده های بدون ساختار و یک API مستند و آسان برای استفاده ارائه می دهد.
8. Shogun
   Shogun یک ابزار یادگیری ماشینی است که الگوریتم ها و ساختارهای داده مختلفی را برای اجرای پروژه شما ارائه می دهد. یک ابزار رایگان یادگیری ماشین، Shogun در C++ برنامه ریزی شده است و توسط Windows، Linux، UNIX و Mac OS پشتیبانی می شود.
   همچنین از بسیاری از زبان‌ها مانند R، Ruby، Python، Scala، Lua، Java و Octave پشتیبانی می‌کند. این یک ابزار یادگیری ماشینی با استفاده آسان است که ویژگی ها و عملکردهای خوبی را ارائه می دهد که می تواند مجموعه داده های بزرگ را پردازش کند. از ماشین های برداری، یادگیری آنلاین، کاهش ابعاد، خوشه بندی، رگرسیون و طبقه بندی پشتیبانی می کند.
9. Spell
   اسپل یک ابزار یادگیری ماشینی است که در ساخت و مدیریت پروژه های یادگیری ماشین در محیط های پویا تخصص دارد. کاربران می توانند کد خود را برای اجرای پروژه ها به صورت موازی، دسترسی به فضای کاری مشترک و منابع Jupyter و استقرار مدل ها در زیرساخت مبتنی بر Kubernotes توزیع کنند. با یک رابط خط فرمان عالی و قابلیت استفاده که از دستورات ساده پشتیبانی می کند، از زیرساخت برای شروع سریع پروژه ها مراقبت می کند.یادداشت های پایانی
   اینها 9 ابزار برتر یادگیری ماشینی بودند که فکر می کنیم باید آنها را بشناسید. در این لیست سعی کرده ایم ابزارهای برتر و پرتقاضا در سال 2021 را جمع آوری کنیم. در حالی که ابزارهای سطح پایه مانند KNIME وجود دارد، ما همچنین ابزارهای محبوب را داریم. ابزار شوگون. بیشتر ابزارهای AI/ML مبتنی بر مدل‌سازی و داده‌های پیش‌بینی‌کننده هستند.

چند مورد از این ابزارها را می دانستید؟

شما نیز می توانید در یوتیوب BIDAR چند تا از این ابزار های را یاد بگیرید و کار کنید و به نوبه خود مدل های خود را ایجاد کنید که از شما متخصص می سازد.

از آنجایی که تأثیر یادگیری ماشینی در حال رشد است، مجهز بودن به هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی برای یافتن شغل در این حوزه در کانادا به سرعت در حال رشد است و اهمیت پیدا کرده است.