11 most popular machine learning software tools 2021
最高の有料およびオープンソースの無料の機械学習ツールのリストと比較：
機械学習とは何ですか？
機械学習システムの助けを借りて、データを調べ、そのデータから学び、意思決定を行うことができます。機械学習にはアルゴリズムが含まれ、機械学習ライブラリはアルゴリズムのバンドルです。
日常生活のどこで機械学習を使用していますか？ この質問に対する答えを確認するために、いくつかの例を調べてみましょう。
学習内容：
機械学習の実際の例
以下に、MLの実際の例をいくつか示します。
例1：
Netflixを使用したことがある場合は、以前に視聴したものに基づいて、視聴する映画や番組が推奨されることを知っておく必要があります。この推奨事項と、選択に一致するデータを選択するために、機械学習が使用されます。以前のデータを使用します。
例2：
2番目の例はFacebookです。
Facebookに写真をアップロードすると、その写真に写っている人物を認識して、お互いの友達を提案することができます。 MLはこれらの予測に使用されます。友達リストや利用可能な写真などのデータを使用し、それに基づいて予測を行います。
例3：
3番目の例はソフトウェアです。これは、年をとったときにどのように見えるかを示しています。この画像処理も機械学習を使用しています。
これらはすべて、機械学習がどのように使用されているかを理解するのに役立ついくつかの例です。 MLはある程度AIに似ていますが、両者には違いがあります。これはデータマイニングに関連しています。
機械学習はどのように役立ちますか？
それは強力な処理を通して役立ちます。
機械学習の助けを借りて、システムはより良い意思決定を高速で、ほとんどの場合正確に行います。この手法を使用すると安価であり、大規模で複雑なデータセットを分析できます。
機械学習の種類
以下に、さまざまなタイプを示します。
- 監視あり
- 監督されない
- 強化
それぞれのタイプを例とともに詳しく見ていきましょう。
＃1）教師あり機械学習
過去のデータは、教師あり機械学習で予測を行うために使用されます。
例 教師あり機械学習の1つは、電子メールのスパムフィルタリングです。私たちは皆、Gmail、Yahoo、またはOutlookを使用しています。機械学習アルゴリズムは、どの電子メールがスパムでどれがスパムではないかを判断するために使用されます。
受信したメールや使用しているデータなど、以前のデータに基づいて、スパムかどうかを予測します。これらの予測は完全ではないかもしれませんが、ほとんどの場合正確です。
分類と回帰は、教師ありMLに含まれるMLアルゴリズムです。
＃2）教師なし機械学習
教師なし機械学習は、隠れたパターンを見つけます。
以前、Facebookの例を見ました（ 例2 ）。これは、教師なし機械学習の例です。クラスタリングと関連付けのアルゴリズムは、このタイプの機械学習に分類されます。
＃3）強化機械学習
強化機械学習は、効率を改善または向上させるために使用されます。
上記のアルゴリズムのいくつかの例を見てみましょう。
- 分類： 電子メールのスパムフィルタリング。
- 回帰： これらのアルゴリズムも分類アルゴリズムのように以前のデータから学習しますが、出力として値を提供します。 例： 天気予報–どのくらいの雨が降るでしょうか？
- クラスタリング： これらのアルゴリズムはデータを使用し、データのクラスターの形で出力を提供します。 例： 特定の地域（地理的位置）の家/土地の価格を決定する。
- 協会： ショッピングサイトから商品を購入すると、システムは別の商品セットを推奨します。この推奨には、関連付けアルゴリズムが使用されます
これはすべて機械学習に関するものです。 それでは、トップの機械学習ソフトウェアを見てみましょう。
=> お問い合わせ ここにリストを提案します。
10以上の最も人気のある機械学習ソフトウェアツール
市場で入手可能ないくつかの機械学習ソフトウェアがあります。その中で最も人気のあるものを以下に示します。
比較表
| プラットホーム | 費用 | 言語で書かれた | アルゴリズムまたは機能 | |
|---|---|---|---|---|
| Apache Mahout | クロスプラットフォーム | 自由 | Java はしご | プリプロセッサ 回帰 クラスタリング 推薦者 分散線形代数。 |
| Scikit Learn | Linux、Mac OS、Windows | 自由。 | Python、Cython、C、C ++ | 分類 回帰 クラスタリング 前処理 モデルの選択 次元削減。 |
| PyTorch | Linux、Mac OS、 ウィンドウズ | 自由 | Python、C ++、 奇跡 | Autogradモジュール 最適なモジュール nnモジュール |
| TensorFlow | Linux、Mac OS、 ウィンドウズ | 自由 | Python、C ++、 奇跡 | データフロープログラミング用のライブラリを提供します。 |
| プット | Linux、Mac OS、 ウィンドウズ | 自由 | Java | データの準備 分類 回帰 クラスタリング 視覚化 相関ルールマイニング |
| KNIME | Linux、Mac OS、 ウィンドウズ | 自由 | Java | 大量のデータを処理できます。 プラグインを介したテキストマイニングと画像マイニングをサポート |
| al | クラウドサービス | 自由 | - | PyTorch、Keras、TensorFlow、OpenCVのライブラリをサポートします |
| Accors.Net | クロスプラットフォーム | 自由 | C＃ | 分類 回帰 分布 クラスタリング 仮説検定と カーネル法 画像、音声、信号。 ＆ビジョン |
| 将軍 | ウィンドウズ Linux UNIX マックOS | 自由 | C ++ | 回帰 分類 クラスタリング ベクターマシンをサポートします。 次元削減 オンライン学習など |
| Keras.io | クロスプラットフォーム | 自由 | Python | ニューラルネットワークのAPI |
| ラピッドマイナー | クロスプラットフォーム | 無料プラン 小：年間2500ドル。 中：年間5000ドル。 大：年間10000ドル。 | Java | データの読み込みと変換 データの前処理と視覚化。 |
はじめましょう！！
セレン自動化テストインタビューの質問と回答
＃1）Scikit-learn
Scikit-learnは、Pythonでの機械学習開発用です。 Pythonプログラミング言語用のライブラリを提供します。
特徴：
- データマイニングとデータ分析に役立ちます。
- 分類、回帰、クラスタリング、次元削減、モデル選択、および前処理のためのモデルとアルゴリズムを提供します。
長所：
- わかりやすいドキュメントが提供されます。
- 特定のアルゴリズムのパラメーターは、オブジェクトの呼び出し中に変更できます。
ツールコスト/プランの詳細： 自由。
公式サイト： scikit-learn
＃2）PyTorch
PyTorchは、トーチベースのPython機械学習ライブラリです。トーチは、Luaベースのコンピューティングフレームワーク、スクリプト言語、および機械学習ライブラリです。
特徴：
- Autogradモジュールを介してニューラルネットワークを構築するのに役立ちます。
- ニューラルネットワークを構築するためのさまざまな最適化アルゴリズムを提供します。
- PyTorchはクラウドプラットフォームで使用できます。
- 分散トレーニング、さまざまなツール、およびライブラリを提供します。
長所：
- 計算グラフの作成に役立ちます。
- ハイブリッドフロントエンドによる使いやすさ。
ツールコスト/プランの詳細： 自由
公式サイト： Pytorch
＃3）TensorFlow
TensorFlowは、機械学習に役立つJavaScriptライブラリを提供します。 APIは、モデルの構築とトレーニングに役立ちます。
特徴：
- モデルのトレーニングと構築に役立ちます。
- モデルコンバーターであるTensorFlow.jsを使用して、既存のモデルを実行できます。
- ニューラルネットワークに役立ちます。
長所：
- スクリプトタグまたはNPMを介したインストールの2つの方法で使用できます。
- 人間の姿勢の推定にも役立ちます。
短所：
機能要件の例は_________です。
- 学ぶのは難しいです。
ツールコスト/プランの詳細： 自由
公式サイト： Tensorflow
＃4）セット
これらの機械学習アルゴリズムは、データマイニングに役立ちます。
特徴：
- データの準備
- 分類
- 回帰
- クラスタリング
- 視覚化と
- 相関ルールマイニング。
長所：
- トレーニング用のオンラインコースを提供します。
- 理解しやすいアルゴリズム。
- 学生にもいいです。
短所：
- 多くのドキュメントとオンラインサポートは利用できません。
ツールコスト/プランの詳細： 自由
公式サイト： ワイカトウェカ
＃5）KNIME
KNIMEは、データ分析、レポート作成、統合プラットフォームのためのツールです。データパイプラインの概念を使用して、機械学習とデータマイニングのさまざまなコンポーネントを組み合わせます。
特徴：
- C、C ++、R、Python、Java、JavaScriptなどのプログラミング言語のコードを統合できます。
- ビジネスインテリジェンス、財務データ分析、およびCRMに使用できます。
長所：
- SASの代替として機能します。
- 展開とインストールは簡単です。
- 習得が容易。
短所：
- 複雑なモデルを構築するのは難しい。
- 限られた視覚化およびエクスポート機能。
ツールコスト/プランの詳細： 自由
公式サイト： KNIME
＃6）コラボ
Google Colabは、Pythonをサポートするクラウドサービスです。 PyTorch、Keras、TensorFlow、OpenCVのライブラリを使用して機械学習アプリケーションを構築するのに役立ちます
特徴：
- 機械学習教育に役立ちます。
- 機械学習の研究を支援します。
長所：
- あなたはあなたのグーグルドライブからそれを使うことができます。
ツールコスト/プランの詳細： 自由
公式サイト： al
＃7）Apache Mahout
Apache Mahoutは、数学者、統計学者、およびデータサイエンティストがアルゴリズムを実行するのを支援します。
特徴：
- プリプロセッサ、回帰、クラスタリング、推奨、および分散線形代数のアルゴリズムを提供します。
- 一般的な数学演算用のJavaライブラリが含まれています。
- これは、分散線形代数フレームワークに従います。
長所：
- 大規模なデータセットで機能します。
- シンプル
- 拡張可能
短所：
- より役立つドキュメントが必要です。
- 一部のアルゴリズムが欠落しています。
ツールコスト/プランの詳細： 自由
公式サイト： Mahout – Apache
＃8）Accord.Net
Accord.Netは、画像および音声処理用の機械学習ライブラリを提供します。
特徴：
次のアルゴリズムを提供します。
- 数値線形代数。
- 数値最適化
- 統計
- 人工ニューラルネットワーク。
- 画像、音声、信号処理。
- また、グラフのプロットと視覚化ライブラリのサポートも提供します。
長所：
- ライブラリは、ソースコードから、および実行可能インストーラーとNuGetパッケージマネージャーを介して利用できます。
短所：
- サポートのみです。ネットでサポートされている言語。
ツールコスト/プランの詳細： 自由
公式サイト： Accord.net
＃9）将軍
将軍は、機械学習のためのさまざまなアルゴリズムとデータ構造を提供しています。これらの機械学習ライブラリは、研究と教育に使用されます。
特徴：
- 回帰と分類のためのサポートベクターマシンを提供します。
- 隠れマルコフモデルの実装に役立ちます。
- Python、Octave、R、Ruby、Java、Scala、Luaなどの多くの言語をサポートしています。
長所：
- 大規模なデータセットを処理できます。
- 使いやすい。
- 優れたカスタマーサポートを提供します。
- 優れた機能を提供します。
ツールコスト/プランの詳細： 自由
公式サイト： 将軍
＃10）Keras.io
Kerasはニューラルネットワーク用のAPIです。迅速な調査を行うのに役立ち、Pythonで書かれています。
特徴：
- 簡単かつ迅速なプロトタイピングに使用できます。
- 畳み込みネットワークをサポートします。
- リカレントネットワークを支援します。
- 2つのネットワークの組み合わせをサポートします。
- CPUとGPUで実行できます。
長所：
- 使いやすい
- 基本単位
- 拡張可能
短所：
- Kerasを使用するには、TensorFlow、Theano、またはCNTKが必要です。
ツールコスト/プランの詳細： 自由
公式サイト： ハード
＃11）ラピッドマイナー
C ++の循環リンクリスト
Rapid Minerは、機械学習、ディープラーニング、データ準備、テキストマイニング、予測分析のためのプラットフォームを提供します。研究、教育、アプリケーション開発に使用できます。
特徴：
- GUIを介して、分析ワークフローの設計と実装に役立ちます。
- データの準備に役立ちます。
- 結果の視覚化。
- モデルの検証と最適化。
長所：
- プラグインを介して拡張可能。
- 使いやすい。
- プログラミングスキルは必要ありません。
短所：
- ツールは高価です。
ツールコスト/プランの詳細 ：
それには4つの計画があります：
- 無料プラン
- 小さい： 年間2500ドル。
- 中： 年間5000ドル。
- 大： 年間10000ドル。
公式サイト： ラピッドマイナー
結論
この記事では、機械学習とトップの機械学習ソフトウェアについて詳しく説明しました。
ツールの選択は、アルゴリズムの要件、専門知識レベル、およびツールの価格によって異なります。機械学習ライブラリは使いやすいものでなければなりません。
Rapid Minerを除いて、これらのライブラリのほとんどは無料です。 TensorFlowは機械学習でより人気がありますが、学習曲線があります。 Scikit-learnとPyTorchも機械学習で人気のあるツールであり、どちらもPythonプログラミング言語をサポートしています。 Keras.ioとTensorFlowはニューラルネットワークに適しています。
この有益な記事から、機械学習ツールに関する膨大な知識が得られることを願っています。
=> お問い合わせ ここにリストを提案します。