Раскрываем 10 лучших платформ машинного обучения 2024 года, которые должны использовать энтузиасты искусственного интеллекта

Искусственный интеллект меняется благодаря платформы машинного обучения. Эти платформы предлагают мощные инструменты, которые позволяют инженеры искусственного интеллекта и ученые, работающие с данными создавать, обучать и внедрять машинное обучение эффективно моделировать. Профессионалы могут использовать эти платформы, чтобы использовать потенциал машинного обучения для решения сложных проблем, принятия решений на основе данных и разработки креативных решений на базе искусственного интеллекта. Из-за этого платформы машинного обучения быстро превращаются в жизненно важный инструмент в искусственный интеллект ящик для инструментов.

Вот 10 лучших платформ машинного обучения, которые вам нужно знать к 2024 году:

1. Платформа Google Cloud AI:

Что касается создания, внедрения и поддержки моделей машинного обучения, эта комплексная интегрированная платформа предоставляет ряд инструментов и услуг. Используя TensorFlow, PyTorch, sci-kit-learn или XGBoost, вы можете создавать свои уникальные модели или использовать предварительно обученные модели Google. Чтобы автоматически создавать высококачественные модели с небольшим количеством кода, вы также можете воспользоваться функциями Google AutoML.

2. Amazon SageMaker:

С помощью этого полностью управляемого сервиса вы можете быстро и просто проектировать, обучать и развертывать модели машинного обучения в любом масштабе. Вы можете принести свои фреймворки и библиотеки или использовать встроенные алгоритмы на Amazon. Чтобы автоматически генерировать и точно настраивать оптимальные модели для ваших данных, вы также можете использовать инструмент Amazon AutoPilot.

3. Машинное обучение Microsoft Azure:

Используя ряд инструментов и платформ, вы можете создавать, обучать и внедрять модели машинного обучения на этой облачной платформе. Вы можете использовать TensorFlow, PyTorch, sci-kit-learn, ONNX или ML.NET для разработки своих моделей или использовать готовые модели, которые предлагает Azure. Функции, включая подготовку данных, маркировку данных, исследование данных, проверку модели, развертывание модели, управление моделью и интерпретируемость модели, также предоставляются Машинным обучением Azure.

4. IBM Watson Studio:

Используя различные инструменты и платформы, вы можете создавать, выполнять и контролировать модели машинного обучения на этой платформе для совместной работы. IBM предлагает предварительно обученные модели, которые вы можете использовать или использовать TensorFlow, PyTorch, sci-kit-learn, Keras или Spark MLlib для создания своих моделей. Кроме того, IBM Watson Studio предлагает такие функции, как обучение моделей, развертывание моделей, управление моделями, сбор, преобразование, анализ и визуализация данных.

5. Salesforce Эйнштейн:

С помощью этой платформы вы можете разрабатывать и внедрять модели машинного обучения для различных вариантов использования в бизнесе, включая маркетинг, продажи, поддержку клиентов и аналитику. Используя интерфейс перетаскивания или инструменты на основе кода, вы можете создавать свои модели или использовать готовые модели Salesforce. Функцию AutoML в Salesforce также можно использовать для автоматического создания и улучшения моделей ваших данных.

6. Ай:

На этой платформе вы можете использовать инструменты и платформы с открытым исходным кодом для создания, обучения и реализации моделей машинного обучения. Вы можете использовать такие платформы, как TensorFlow, PyTorch или MXNet, или алгоритмы H2O. Кроме того, вы можете использовать инструмент AutoML H2O для сравнения и автоматического создания лучших моделей на основе ваших данных. H2O.ai также предлагает такие функции, как сбор данных, преобразование данных, визуализация данных, интерпретация модели, развертывание модели, мониторинг модели и управление моделью.

7. Блоки данных:

Используя единую платформу данных и искусственного интеллекта, вы можете использовать эту платформу для создания, обучения и реализации моделей машинного обучения. Вы можете использовать свои платформы, такие как TensorFlow, PyTorch, sci-kit-learn или XGBoost, или использовать среду выполнения машинного обучения, предоставляемую Databricks. Кроме того, вы можете автоматически создавать и оптимизировать модели для своих данных с помощью инструмента AutoML от Databricks. Дополнительные услуги, предоставляемые Databricks, включают тестирование моделей, развертывание, управление и оптимизацию, а также обработку данных, анализ данных, разработку данных и визуализацию данных.

8. ДатаРобот:

Используя интерфейс, не требующий кода, эта платформа помогает вам создавать, оттачивать и внедрять модели машинного обучения. Вы можете использовать свои платформы и библиотеки или алгоритмы DataRobot. Кроме того, вы можете использовать функцию AutoML DataRobot для автоматического создания и улучшения моделей на основе ваших данных. DataRobot также предлагает такие функции, как подготовка данных, исследование, визуализация, проверка, развертывание, мониторинг и пояснение.

9. РапидМайнер:

Используя среду на основе кода или визуальный конструктор рабочих процессов, эта платформа позволяет создавать, обучать и реализовывать модели машинного обучения. Используйте свои фреймворки и библиотеки или алгоритмы RapidMiner. Функцию AutoML RapidMiner также можно использовать для автоматического создания и оценки моделей на основе ваших данных. Другие услуги, предоставляемые RapidMiner, включают тестирование, развертывание, обслуживание и улучшение моделей, а также интеграцию, преобразование, анализ и визуализацию данных.

10. НОЖ:

Используя графический интерфейс пользователя или язык сценариев, вы можете создавать, обучать и реализовывать модели машинного обучения на этой платформе. Вы можете принести свои фреймворки и библиотеки или использовать узлы KNIME. Кроме того, вы можете использовать возможности KNIME AutoML для автоматического создания и улучшения моделей на основе ваших данных. KNIME также предлагает такие функции, как доступ к данным, манипулирование, исследование, визуализацию, проверку, развертывание, мониторинг и интерпретацию.

Публикация «10 лучших платформ машинного обучения, которые вам нужно знать к 2024 году» впервые появилась на сайте Analytics Insight.

Source link