11 most popular machine learning software tools 2021
Lista y comparación de las herramientas de aprendizaje automático gratuitas mejor pagadas y de código abierto:
¿Qué es el aprendizaje automático?
Con la ayuda de los sistemas de aprendizaje automático, podemos examinar datos, aprender de ellos y tomar decisiones. El aprendizaje automático implica algoritmos y la biblioteca de aprendizaje automático es un paquete de algoritmos.
¿Dónde usamos el aprendizaje automático en nuestro día a día? Exploremos algunos ejemplos para ver la respuesta a esta pregunta.
Lo que vas a aprender:
- Ejemplos reales de aprendizaje automático
- ¿Cómo nos ayuda el aprendizaje automático?
- Tipos de aprendizaje automático
- Las 10 herramientas de software de aprendizaje automático más populares
- Conclusión
Ejemplos reales de aprendizaje automático
A continuación se muestran algunos ejemplos reales de ML:
Ejemplo 1:
Si ha utilizado Netflix, debe saber que le recomienda algunas películas o programas para ver en función de lo que ha visto anteriormente. El aprendizaje automático se utiliza para esta recomendación y para seleccionar los datos que coincidan con su elección. Utiliza los datos anteriores.
Ejemplo 2:
El segundo ejemplo sería Facebook.
Cuando subes una foto a Facebook, puede reconocer a una persona en esa foto y sugerirte, amigos en común. ML se utiliza para estas predicciones. Utiliza datos como su lista de amigos, fotos disponibles, etc. y hace predicciones basadas en eso.
Ejemplo 3:
El tercer ejemplo es Software, que muestra cómo se verá cuando envejezca. Este procesamiento de imágenes también utiliza el aprendizaje automático.
Todos estos son algunos ejemplos, que nos ayudan a entender cómo se usa el aprendizaje automático. ML es similar a la IA hasta cierto punto, sin embargo, hay una diferencia entre los dos. Está relacionado con la minería de datos.
¿Cómo nos ayuda el aprendizaje automático?
Ayuda a través de un procesamiento potente.
Con la ayuda del aprendizaje automático, los sistemas toman mejores decisiones, a alta velocidad y la mayoría de las veces son precisas. El uso de esta técnica es económico y puede analizar conjuntos de datos grandes y complejos.
Tipos de aprendizaje automático
A continuación se enumeran los distintos tipos:
- Supervisado
- Sin supervisión
- Reforzamiento
Veamos cada tipo en detalle junto con un ejemplo.
# 1) Aprendizaje automático supervisado
Los datos anteriores se utilizan para hacer predicciones en el aprendizaje automático supervisado.
Ejemplo del aprendizaje automático supervisado es el filtrado de correo no deseado. Todos usamos Gmail, Yahoo o Outlook. Los algoritmos de aprendizaje automático se utilizan para decidir qué correo electrónico es spam y cuál no.
Basándose en los datos anteriores como correos electrónicos recibidos, datos que usamos, etc., el sistema hace predicciones sobre un correo electrónico en cuanto a si es un correo no deseado o no. Estas predicciones pueden no ser perfectas, pero son precisas la mayoría de las veces.
La clasificación y la regresión son los algoritmos de ML que se incluyen en el ML supervisado.
# 2) Aprendizaje automático no supervisado
El aprendizaje automático no supervisado encuentra patrones ocultos.
Anteriormente vimos el ejemplo de Facebook ( Ejemplo 2 ). Este es un ejemplo de aprendizaje automático sin supervisión. Los algoritmos de agrupación y asociación se incluyen en este tipo de aprendizaje automático.
# 3) Aprendizaje automático de refuerzo
El aprendizaje automático de refuerzo se utiliza para mejorar o aumentar la eficiencia.
Exploremos algunos ejemplos de los algoritmos mencionados anteriormente.
- Clasificación: Filtrado de spam de correos electrónicos.
- Regresión: Estos algoritmos también aprenden de los datos anteriores, como los algoritmos de clasificación, pero nos dan el valor como salida. Ejemplo: Pronóstico del tiempo: ¿cuánta lluvia habrá?
- Agrupación: Estos algoritmos utilizan datos y dan salida en forma de grupos de datos. Ejemplo: Decidir los precios de la casa / terreno en un área en particular (ubicación geográfica).
- Asociación: Cuando compra productos en sitios de compras, el sistema recomienda otro conjunto de productos. Se utilizan algoritmos de asociación para esta recomendación
Se trata de aprendizaje automático. Ahora echemos un vistazo al mejor software de aprendizaje automático.
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Las 10 herramientas de software de aprendizaje automático más populares
Hay varios software de aprendizaje automático disponibles en el mercado. A continuación se enumeran los más populares entre ellos.
Gráfica comparativa
Plataforma | Costo | Escrito en idioma | Algoritmos o características | |
---|---|---|---|---|
Apache Mahout | Multiplataforma | Libre | Java Escalera | Preprocesadores Regresión Agrupación Recomendadores Álgebra lineal distribuida. |
Aprender Scikit | Linux, Mac OS, Windows | Libre. | Python, Cython, C, C ++ | Clasificación Regresión Agrupación Preprocesamiento Selección de modelo Reducción de dimensionalidad. |
PyTorch | Linux, Mac OS, Ventanas | Libre | Python, C ++, MILAGROS | Módulo de autogrado Módulo óptimo nn módulo |
TensorFlow | Linux, Mac OS, Ventanas | Libre | Python, C ++, MILAGROS | Proporciona una biblioteca para la programación del flujo de datos. |
Colocar | Linux, Mac OS, Ventanas | Libre | Java | Preparación de datos Clasificación Regresión Agrupación Visualización Minería de reglas de asociación |
KNIME | Linux, Mac OS, Ventanas | Libre | Java | Puede trabajar con un gran volumen de datos. Admite minería de texto y minería de imágenes a través de complementos |
Alabama | Servicio de almacenamiento en la nube | Libre | - | Admite bibliotecas de PyTorch, Keras, TensorFlow y OpenCV |
Accors.Net | Multiplataforma | Libre | C# | Clasificación Regresión Distribución Agrupación Pruebas de hipótesis y Métodos de kernel Imagen, audio y señal. Y visión |
Shogun | Ventanas Linux UNIX Mac OS | Libre | C++ | Regresión Clasificación Agrupación Soporta máquinas vectoriales. Reducción de dimensionalidad Aprendizaje en línea, etc. |
Keras.io | Multiplataforma | Libre | Pitón | API para redes neuronales |
Minero rápido | Multiplataforma | Plan gratuito Pequeño: $ 2500 por año. Medio: $ 5000 por año. Grande: $ 10000 por año. | Java | Carga y transformación de datos Preprocesamiento y visualización de datos. |
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# 1) Aprender Scikit
Scikit-learn es para el desarrollo de aprendizaje automático en Python. Proporciona una biblioteca para el lenguaje de programación Python.
Características:
- Ayuda en la minería de datos y el análisis de datos.
- Proporciona modelos y algoritmos para clasificación, regresión, agrupamiento, reducción dimensional, selección de modelo y preprocesamiento.
Pros:
- Se proporciona documentación fácilmente comprensible.
- Los parámetros para cualquier algoritmo específico se pueden cambiar mientras se llaman objetos.
Detalles del plan / costo de la herramienta: Libre.
Página web oficial: scikit-learn
# 2) PyTorch
PyTorch es una biblioteca de aprendizaje automático Python basada en Torch. La antorcha es un marco informático basado en Lua, un lenguaje de programación y una biblioteca de aprendizaje automático.
Características:
- Ayuda a construir redes neuronales a través del módulo Autograd.
- Proporciona una variedad de algoritmos de optimización para construir redes neuronales.
- PyTorch se puede utilizar en plataformas en la nube.
- Proporciona formación distribuida, diversas herramientas y bibliotecas.
Pros:
- Ayuda a crear gráficos computacionales.
- Facilidad de uso gracias a la interfaz híbrida.
Detalles del plan / costo de la herramienta: Libre
Página web oficial: Pytorch
#3) TensorFlow
TensorFlow proporciona una biblioteca de JavaScript que ayuda en el aprendizaje automático. Las API lo ayudarán a construir y entrenar los modelos.
Características:
- Ayuda a entrenar y construir sus modelos.
- Puede ejecutar sus modelos existentes con la ayuda de TensorFlow.js, que es un convertidor de modelos.
- Ayuda en la red neuronal.
Pros:
- Puede usarlo de dos maneras, es decir, mediante etiquetas de script o mediante la instalación a través de NPM.
- Incluso puede ayudar a estimar la pose humana.
Contras:
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- Es dificil de aprender.
Detalles del plan / costo de la herramienta: Libre
Página web oficial: Tensorflow
# 4) Establecer
Estos algoritmos de aprendizaje automático ayudan en la minería de datos.
Características:
- Preparación de datos
- Clasificación
- Regresión
- Agrupación
- Visualización y
- Asociación de reglas mineras.
Pros:
- Ofrece cursos de formación en línea.
- Algoritmos fáciles de entender.
- También es bueno para los estudiantes.
Contras:
- No hay mucha documentación y soporte en línea disponible.
Detalles del plan / costo de la herramienta: Libre
Página web oficial: Waikato-weka
# 5) KNIME
KNIME es una herramienta para el análisis de datos, la presentación de informes y la plataforma de integración. Utilizando el concepto de canalización de datos, combina diferentes componentes para el aprendizaje automático y la minería de datos.
Características:
- Puede integrar el código de lenguajes de programación como C, C ++, R, Python, Java, JavaScript, etc.
- Se puede utilizar para inteligencia empresarial, análisis de datos financieros y CRM.
Pros:
- Puede funcionar como una alternativa SAS.
- Es fácil de implementar e instalar.
- Fácil de aprender.
Contras:
- Difícil de construir modelos complicados.
- Capacidades limitadas de visualización y exportación.
Detalles del plan / costo de la herramienta: Libre
Página web oficial: KNIME
# 6) Colab
Google Colab es un servicio en la nube que admite Python. Le ayudará a crear aplicaciones de aprendizaje automático utilizando las bibliotecas de PyTorch, Keras, TensorFlow y OpenCV.
Características:
- Ayuda en la educación del aprendizaje automático.
- Ayuda en la investigación del aprendizaje automático.
Pros:
- Puede usarlo desde su unidad de Google.
Detalles del plan / costo de la herramienta: Libre
Página web oficial: Alabama
# 7) Apache Mahout
Apache Mahout ayuda a matemáticos, estadísticos y científicos de datos a ejecutar sus algoritmos.
Características:
- Proporciona algoritmos para preprocesadores, regresión, agrupación en clústeres, recomendadores y álgebra lineal distribuida.
- Se incluyen bibliotecas Java para operaciones matemáticas comunes.
- Sigue el marco de álgebra lineal distribuida.
Pros:
- Funciona para grandes conjuntos de datos.
- Simple
- Extensible
Contras:
- Necesita documentación más útil.
- Faltan algunos algoritmos.
Detalles del plan / costo de la herramienta: Libre
Página web oficial: Mahout - Apache
#8) Accord.Net
Accord.Net proporciona bibliotecas de aprendizaje automático para el procesamiento de imágenes y audio.
Características:
Proporciona algoritmos para:
- Álgebra lineal numérica.
- Optimización numérica
- Estadísticas
- Redes neuronales artificiales.
- Procesamiento de imágenes, audio y señales.
- También proporciona soporte para bibliotecas de visualización y trazado de gráficos.
Pros:
- Las bibliotecas están disponibles desde el código fuente y también a través del instalador ejecutable y el administrador de paquetes NuGet.
Contras:
- Solo admite. Idiomas admitidos en la red.
Detalles del plan / costo de la herramienta: Libre
Página web oficial: Accord.net
# 9) Shogun
Shogun proporciona varios algoritmos y estructuras de datos para el aprendizaje automático. Estas bibliotecas de aprendizaje automático se utilizan para investigación y educación.
Características:
- Proporciona máquinas de vectores de soporte para regresión y clasificación.
- Ayuda a implementar modelos de Hidden Markov.
- Ofrece soporte para muchos lenguajes como Python, Octave, R, Ruby, Java, Scala y Lua.
Pros:
- Puede procesar grandes conjuntos de datos.
- Fácil de usar.
- Brinda un buen soporte al cliente.
- Ofrece buenas características y funcionalidades.
Detalles del plan / costo de la herramienta: Libre
Página web oficial: Shogun
#10) Keras.io
Keras es una API para redes neuronales. Ayuda a realizar una investigación rápida y está escrito en Python.
Características:
- Se puede utilizar para la creación de prototipos rápida y sencilla.
- Admite redes de convolución.
- Ayuda a las redes recurrentes.
- Admite una combinación de dos redes.
- Se puede ejecutar en la CPU y la GPU.
Pros:
- Fácil de usar
- Modular
- Extensible
Contras:
- Para usar Keras, debe necesitar TensorFlow, Theano o CNTK.
Detalles del plan / costo de la herramienta: Libre
Página web oficial: Difícil
# 11) Minero rápido
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Rapid Miner proporciona una plataforma para aprendizaje automático, aprendizaje profundo, preparación de datos, minería de texto y análisis predictivo. Se puede utilizar para investigación, educación y desarrollo de aplicaciones.
Características:
- A través de la GUI, ayuda a diseñar e implementar flujos de trabajo analíticos.
- Ayuda con la preparación de datos.
- Visualización de resultados.
- Validación y optimización de modelos.
Pros:
- Extensible a través de complementos.
- Fácil de usar.
- No se requieren habilidades de programación.
Contras:
- La herramienta es costosa.
Detalles del plan / costo de la herramienta :
Tiene cuatro planes:
- Plan gratuito
- Pequeño: $ 2500 por año.
- Medio: $ 5000 por año.
- Grande: $ 10000 por año.
Página web oficial: Minero rápido
Conclusión
En este artículo, hemos explorado el aprendizaje automático y el mejor software de aprendizaje automático en detalle.
La selección de la herramienta depende de sus requisitos para el algoritmo, su nivel de experiencia y el precio de la herramienta. La biblioteca de aprendizaje automático debería ser fácil de usar.
La mayoría de estas bibliotecas son gratuitas, excepto Rapid Miner. TensorFlow es más popular en el aprendizaje automático, pero tiene una curva de aprendizaje. Scikit-learn y PyTorch también son herramientas populares para el aprendizaje automático y ambos son compatibles con el lenguaje de programación Python. Keras.io y TensorFlow son buenos para redes neuronales.
Espero que haya obtenido un inmenso conocimiento sobre las herramientas de aprendizaje automático de este artículo informativo.
=> Contáctenos para sugerir una lista aquí.Lectura recomendada
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