بهترین پلتفرم های یادگیری ماشین

بهترین پلتفرم های یادگیری ماشین در سال 2022

پلتفرم های یادگیری ماشین را می شناسید؟

آیا تا به حال به این فکر کرده اید که چرا بر اساس آنچه که قبلاً تماشا کرده اید، از پیشنهاد های نتفلیکس یا یوتیوب برای تماشای ویدیوها پیشنهاد می گیرید؟

آیا این معجزه یا یک جادو است؟ یادگیری ماشینی چیزی کمتر از جادو نیست. توصیه و پیشنهاد هایی را بر اساس داده های ذخیره شده شما برای ایجاد یک تجربه کاربر پسند به شما می دهد.

بنابراین، به عنوان یک کارآفرین، اگر تصمیم به توسعه اپلیکیشن‌های مبتنی بر یادگیری ماشینی گرفته‌اید، باید نکات مهمی را راجع به  پلتفرم‌های یادگیری ماشین بدانید . این مقاله جامع به شما کمک می کند تا بهترین پلتفرم را برای یادگیری ماشین پیدا کنید.

یادگیری ماشین چیست؟

با مثال فیس بوک، باید بتوانید به اصل یادگیری ماشینی دست پیدا کنید. به زبان ساده، این یک برنامه کاربردی پیشرفته از هوش مصنوعی است که به سیستم توانایی یادگیری و بهبود خودکار از طریق تجربیات را می دهد.

یادگیری ماشین قطعاً در این سال‌ها در حال تکامل است تا تجربه‌ای کاملاً جدید را به کاربران بر اساس علایق آنها ارائه دهد. بسیاری از کسب‌وکارها، مانند Tinder واسنپ چت (Snapchat)، از مزایای یادگیری ماشین از طریق اپلیکیشن های موبایل برای بهبود تجربه مشتری، به دست آوردن وفاداری مشتری، افزایش آگاهی از برند و فیلتر کردن مخاطبین هدف بهره برده‌اند.

مقدمه ای بر پلتفرم های یادگیری ماشینی

پلتفرم یادگیری ماشین برای خودکارسازی و تسریع چرخه عمر تحویل برنامه‌های پیش‌بینی‌کننده که قابلیت پردازش داده‌های بزرگ را دارند، استفاده می‌شود.

یک پلت فرم خوب یادگیری ماشین یا به اصطلاح ML به یک متخصص علم داده اجازه می دهد تا بلوک هایی را برای یافتن راه حل برای هر مساله علم داده بسازد. علاوه بر این، متخصصان علم داده با محیطی که بتوانند به راحتی راه حل ها را در محصولات ترکیب کنند، آزادی کامل دارند. در ادامه، بیایید پلتفرم های برتر هوش مصنوعی ML برای یادگیری ماشین 2022 را بررسی کنیم.

بهترین پلتفرم های یادگیری ماشین

تشخیص چهره، آموزش و بهینه سازی از جمله قابلیت‌های ضروری یادگیری ماشین هستند. ما بهترین نرم افزارهای یادگیری ماشین را در زیر فهرست کرده ایم.

پلتفرم های یادگیری ماشین
پلتفرم های یادگیری ماشین
  1. پلت فرم تجزیه و تحلیل نایم (Knime)

    پلتفرم KNIME Analytics یکی از بهترین پلتفرم های یادگیری ماشین شناخته شده است که یک پلتفرم متن باز رایگان است که تجزیه و تحلیل داده ها، ادغام و گزارش های سراسری را ارائه می دهد. با پلتفرم KNIME Analytics ، متخصصان داده می توانند به راحتی ایجاد جریان کار بصری را از طریق یک رابط گرافیکی به سبک کشیدن و رها کردن یا درگ اند دراپ فعال کنند. همچنین نیازی به دانش کدنویسی نخواهند داشت.
    knime از پلتفرم های یادگیری ماشین

    برای ایجاد جریان کار(workflow) ، کاربر باید از بین بیش از 2000 گره انتخاب کند KNIME Analytics به توسعه دهندگان اجازه می دهد تا اقدامات مختلفی را انجام دهند. از ورودی/خروجی اولیه تا دستکاری داده ها، تبدیل ها و داده کاوی. بهترین بخش KNIME Analytics این است که کل فرآیند عملکرد را در یک جریان کار (workflow) واحد ادغام می کند.

    ویژگی های برتر :

        • اجرای موازی در سیستم های چند هسته ای
        • مقیاس پذیری را از طریق مدیریت پیچیده داده ارائه می دهد
        • توسعه پذیری ساده از طریق یک API کاملاً تعریف شده برای توسعه افزونه ها
  2. پلت فرم تیبکو (Tibco)

    TIBCO یکی از پلتفرم های یادگیری ماشین در علم داده است که از کل چرخه حیات (lifecycle  )تجزیه و تحلیل با قابلیت هایی برای گنجاندن تجزیه و تحلیل های مبتنی بر ابر که با بسیاری از کتابخانه های متن باز ادغام می شود، پشتیبانی می کند .
    TIBCO از پلتفرم های یادگیری ماشین

    علم داده TIBCO به کاربر اجازه می دهد تا داده ها را آماده کند و مدل سازی، استقرار و نظارت را انجام دهد. این به طور گسترده برای موارد استفاده، مانند پالایش محصول و کاوش تجاری شناخته شده است.

    ویژگی های برتر :

        • به طور خودکار مکان ها را شناسایی می کند و آن داده ها را به عنوان یک نقشه تعاملی تجسم می کند
        • می تواند داده ها را در بسیاری از انواع تجسم، مانند جداول و نمودارها تجزیه و تحلیل کند
        • می تواند به جریان کار بلادرنگ دسترسی داشته باشد و مشکلات را پیدا کند
  3. آمازون سیج میکر (Amazon SageMaker)

    Amazon SageMaker یک پلت فرم یادگیری ماشین ابری است که به توسعه دهندگان اجازه می دهد تا مدل های یادگیری ماشینی را ایجاد، آموزش داده و به کار گیرند. متخصصان داده یا توسعه دهندگان می توانند به راحتی مدل های یادگیری ماشین را بر روی سیستم های تعبیه شده و دستگاه های لبه (edge devices) مستقر کنند.
    Amazon sage maker از پلتفرم های یادگیری ماشین

    این  پلت فرم توسط خدمات وب آمازون (AWS) توسعه یافته است که گسترده ترین ماشین و عمیق ترین مجموعه خدمات یادگیری و پشتیبانی از زیرساخت های ابری را ارائه می دهد.

    ویژگی های برتر :

        • با آن می توان مجموعه داده های آموزشی بسیار دقیق ساخت
        • یک رابط بصری برای تجزیه و تحلیل داده های اشکال زدایی برای روند بازرسی آسان فراهم می کند
        • نیازی به تجزیه و تقسیم مجموعه داده ها به چند تکه نیست
  4. آلتریکس آنالیتیکس Alteryx Analytics

    آلتریکس هم یکی از  بهترین  پلتفرم های یادگیری ماشین  در علم داده است که تحول دیجیتال را تسریع می کند. دسترسی به داده ها و فرآیندهای علم داده را ارائه می دهد .

    Alteryxپلتفرمی را در اختیار متخصصین داده قرار می دهد که به آنها کمک می کند تا مدل هایی را در یک جریان کاری بسازند.
    alteryxاز پلتفرم های یادگیری ماشین

    چشم انداز آنها این است که استفاده از آن را برای شرکت ها آسان کنند تا فرهنگ تجزیه و تحلیل داده را بدون نیاز به متخصصان داده  پرورش دهند. در تجزیه و تحلیل داده های سلف سرویس، Alteryx همیشه پیشرو است.

    نکته:یادگیری ماشینی سلف سرویس چیست؟
    در یادگیری ماشین سلف سرویس (self service machine learning) ، آموزش و استقرار یک مدل ML به صورت خودکار انجام می شود و به کاربر تجاری اجازه می دهد تا روی داده ها تمرکز کند. بسیاری از وظایف تحلیلی در پلتفرم ML یا نیمه خودکار یا کاملاً خودکار هستند. قابلیت های گزارش دهی با ویژگی های تنظیم خاص برای کاربران پیشرفته خودکار می شود.

    ویژگی های برتر :

        • وظایف داده‌های دستی را در گردش‌های کاری تحلیلی تکرارپذیر به‌طور خودکار انجام دهید
        • آزادی استقرار و مدیریت مدل های تحلیلی
        • تقریباً از هر منبع داده و ابزار تجسمی پشتیبانی کنید
  5. ساسSAS

    SAS یک فروشنده نرم افزار علم داده و تجزیه و تحلیل است که مجموعه ای قوی از محصولات تجزیه و تحلیل پیشرفته و علم داده را ارائه می دهد. بهترین بخش در نظر گرفتن پلت فرم SAS این است که می توانید به راحتی به داده ها در هر قالب و از هر منبعی دسترسی داشته باشید.
    sas از پلتفرم های یادگیری ماشین

    به طور خودکار یک  خط لوله یا پایپلاین(pipeline ) تولید می کند که به صورت پویا با داده ها تنظیم می شود. همچنین شامل تولید زبان  طبیعی برای مدیریت پروژه می شود. مدیریت مدل SAS به کاربران اجازه می دهد تا مدل های SAS و متن باز را در پروژه ها یا به عنوان مدل های مستقل ثبت کنند.

    ویژگی های برتر :

        • وظایف داده‌های دستی را در گردش‌های کاری تحلیلی تکرارپذیر به‌طور خودکار انجام دهید
        • آزادی استقرار و مدیریت مدل های تحلیلی
        • تقریباً از هر منبع داده و ابزار تجسمی پشتیبانی کنید
  6. H2O.ai

    H2O.ai طیف گسترده ای از پلتفرم های هوش مصنوعی و پلتفرم های علم داده را به دانشمندان متخصص داده ارائه می دهد. این یک پلت فرم کاملا متن باز است که یک پلت فرم یادگیری ماشین در حافظه توزیع شده با مقیاس پذیری خطی است.
     h2o.ai از پلتفرم های یادگیری ماشین

    H2O از الگوریتم های آماری و یادگیری ماشینی برای کسانی که به دنبال پلتفرم های یادگیری عمیق هستند پشتیبانی می کند زیرا یادگیری عمیق یکی از مزایای قابل توجه آن است.

    Deep Water را برای یادگیری عمیق ارائه می دهد، جایی که H2O همچنان در پلتفرم های یکپارچه علم داده و یادگیری ماشین پیشرو است.

    ویژگی های برتر :

        • می توانید بلوک های متنی بزرگ را پردازش کرده و مدل ها را با پردازش زبان طبیعی بسازید
        • دارای قابلیت پردازش تصویر با استفاده از بیش از 30 مبدل(ترنسفرماتور) و مدل از پیش آموزش دیده تصویر
        • به طور خودکار تصاویر را تولید می کند و نمودارهای داده را ایجاد می کند
  7. Databricks Unified Analytics Platform

    یکی از پلتفرم های یادگیری ماشین  از نوع تحلیل یکپارچه مبتنی بر ابر و Apache Spark را ارائه می دهد که ترکیبی از مهندسی داده و عملکرد علم داده است.

    کسی که روی پلتفرم Databricks Unified Analytics کار می‌کند، ویژگی‌های انحصاری برای فعال‌سازی بلادرنگ در AWS(سرویس  وب آمازون ) ، عملکرد بالا و بهترین نتایج عملیاتی را دریافت می‌کند.

    databricks  از پلتفرم های یادگیری ماشین

    می توان به سادگی به محیط های ML از پیش پیکربندی شده با یک ویژگی تک کلیکی برای یادگیری ماشین تقویت شده با فریمورک های محبوب دسترسی داشت.

    ویژگی های برتر :

        • پایپلاین خطوط لوله داده بسیار قابل اعتماد و کارآمد
        • علم داده مولد در مقیاس
        • امنیت و انطباق داده های سرتاسر پلتفرم های یادگیری ماشین
  8. استودیو یادگیری ماشین مایکروسافت آژور Microsoft Azure Machine Learning Studio

    مایکروسافت خدمات خود را در بازارهای علم داده و یادگیری ماشینی از طریق محصولات نرم افزاری Azure خود ارائه می دهد.

    استودیوی یادگیری ماشینی Azure مبتنی بر فضای ابری کاملاً برای کسانی طراحی شده است که می‌خواهند تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده و راه‌حل‌های یادگیری ماشین را روی داده‌های خود بسازند، آزمایش و اجرا کنند. Azure یکی از محبوب ترین پلتفرم های یادگیری ماشین  در حوزه های علم داده و یادگیری ماشین است.

    MicrosoftAzure از پلتفرم های یادگیری ماشین

    جدا از این، Microsoft Azure به مشتریان این امکان را می دهد که به راحتی راه حل های تحلیلی پیشرفته را در فضای ابری بسازند، مستقر کنند و به اشتراک بگذارند.

    ویژگی های برتر :

        • با فرآیندهای DevOps موجود ادغام می شود و به مدیریت چرخه حیات کامل ML کمک می کند
        • مدل های دارای قابلیت تفسیر را درک کنید و از داده ها محافظت کنید
        • بهترین پشتیبانی را برای چارچوب ها و زبان های منبع باز ارائه می دهد
  9. DataRobot

    DataRobot یکی از پلتفرم های یادگیری ماشین هوش مصنوعی سازمانی را ارائه می دهد که نگهداری، ساخت و استقرار هوش مصنوعی را سریع و آسان می کند.

    این شامل یادگیری ماشین خودکار، سری زمانی خودکار و MLO است که ابزارهای مستقل و کاملاً یکپارچه هستند.همه را می توان به راحتی با توجه به نیازهای تجاری به روش های مختلف مستقر کرد. این به شما کمک می کند تا با پیدا کردن بهترین مدل پیش بینی برای داده های خود، مشکلات تجاری را حل کنید.
    DataRobot از پلتفرم های یادگیری ماشین

    ویژگی های برتر :

        • امکان ساخت مدل‌های جدید و خلاقانه یادگیری عمیق را از انواع بسیار متنوع داده‌ها فراهم می‌کند
        • مدل ها را از طریق یک داشبورد متمرکز نظارت کنید تا استفاده را در زمان واقعی مشاهده کنید
        • هوش مصنوعی کاملاً قابل توضیح را از طریق بینش بصری انسان پسند ارائه می دهد
  10. RapidMiner

    RapidMiner یک پلت فرم علم داده را برای کمک به مردم برای ساخت و راه‌حل‌های هوش مصنوعی ارائه می‌کند. یکی از پلتفرم های یادگیری ماشین که کل چرخه حیات فرآیند تولید هوش مصنوعی را پوشش می دهد . از کاوش داده و آماده سازی داده تا ساخت مدل، استقرار مدل های ML و عملیات مدل.

    Rapid minerاز پلتفرم های یادگیری ماشین

    این دارای عمقی است که برای یک دانشمند داده ضروری است تا هوش مصنوعی را از طریق یک رابط کاربری بصری ساده کند که می تواند به راحتی فرآیند ساخت و درک مدل های پیچیده را ساده کند.

    ویژگی های برتر :

        • محیط برنامه نویسی بصری قدرتمند
        • دسترسی، بارگیری و تجزیه و تحلیل هر نوع داده ای
        • مدل های بهتر را سریعتر بسازید و ارائه دهید

در اینجا، ما بهترین پلتفرم های یادگیری ماشین  را فهرست کرده ایم و آنها را بر اساس پلتفرم، زبان، ویژگی ها، مزایا و هزینه آنها مقایسه کرده ایم.

ابزارپلتفرم پشتیبانی شدهزبانالگوریتم ها/ویژگی هافوایدهزینه ابزارسایت اینترنتی
Scikit- Learnلینوکس، سیستم عامل مک، ویندوزپایتون، سیتون، سی، سی پلاس پلاس
  • طبقه بندی
  • رگرسیون
  • خوشه بندی
  • پیش پردازش
  • انتخاب مدل
  • کاهش ابعاد
  • اسناد قابل فهم ارائه شده است
  • پارامترهای هر الگوریتم خاصی را می توان در حین فراخوانی اشیا تغییر داد.
رایگانScikit- Learn
PyTorchلینوکس، سیستم عامل مک، ویندوزپایتون، C++، CUDA
  • ماژول اتوگراد
  • ماژول بهینه
  • nn ماژول
  • به ایجاد نمودارهای محاسباتی کمک می کند
  • سهولت استفاده به دلیل فرانت اند هیبریدی
رایگانPyTorch
(TensorFlow)

تنسورفلو

لینوکس، سیستم عامل مک، ویندوزپایتون، C++، CUDAیک کتابخانه برای برنامه نویسی جریان داده فراهم می کند
  • به 2 روش استفاده می شود – توسط برچسب های اسکریپت یا با نصب از طریق NPM
  • کمک به تخمین ژست انسان(pose estimation)
رایگانTensorFlow
Weka(وکا)لینوکس، سیستم عامل مک، ویندوزجاوا
  • آماده سازی داده ها
  • طبقه بندی
  • رگرسیون
  • خوشه بندی
  • تجسم
  • قوانین انجمن معدن
  • دوره های آموزشی آنلاین را ارائه می دهد
  • درک آسان الگوریتم ها
  • برای دانش آموزان هم خوب است
رایگانweka
KNIME(نایم)لینوکس، سیستم عامل مک، ویندوزجاوا
  • می تواند با حجم داده های زیاد کار کند
  • از استخراج متن و تصویر کاوی از طریق افزونه ها پشتیبانی می کند
  • می تواند به عنوان جایگزین SAS کار کند
  • نصب و راه اندازی آسان
  • آسان برای یادگیری
رایگانKNIME
کولب(Colab)سرویس ابریاز کتابخانه های PyTorch، Keras، TensorFlow و OpenCV پشتیبانی می کند
  • می توانید آن را از درایو گوگل خود استفاده کنید
رایگانColab
آپاچی ماهوت(Apache Mahout)کراس پلت فرمجاوا اسکالا
  • پیش پردازنده ها
  • رگرسیون
  • خوشه بندی
  • توصیه کنندگان
  • جبر خطی توزیع شده
  • برای مجموعه داده های بزرگ کار می کند
  • ساده
  • قابل توسعه
رایگانApache Mahout
Accors.Netکراس پلت فرمسی شارپ
  • طبقه بندی
  • رگرسیون
  • توزیع
  • خوشه بندی
  • تست ها  و روش‌های کرنل
  • کتابخانه ها از طریق کد منبع و همچنین از طریق نصب کننده اجرایی و مدیر بسته NuGet در دسترس هستند
رایگانAccord.Net
(Shogun)شوگونWindows Linux UNIX Mac OSC++
  • رگرسیون
  • طبقه بندی
  • خوشه بندی
  • از ماشین های بردار پشتیبانی می کند
  • کاهش ابعاد یادگیری آنلاین
  • می تواند مجموعه داده های بزرگ را پردازش کند
  • آسان برای استفاده
  • پشتیبانی خوبی از مشتری ارائه می دهد
  • ویژگی ها و عملکردهای خوبی را ارائه می دهد
رایگانShogun
Keras.ioکراس پلت فرمپایتونAPI برای شبکه های عصبی
  • کاربر پسند
  • مدولار
  • قابل توسعه
پرداخت شدهKeras.io
(RapidMiner) رپید ماینرکراس پلت فرمجاوا
  • بارگذاری و تبدیل داده ها
  • پیش پردازش و تجسم داده ها
  • قابل توسعه از طریق افزونه ها
  • آسان برای استفاده
  • هیچ مهارت برنامه نویسی لازم نیست
  • برنامه رایگان 30 روزه
  • استودیو (حرفه ای): 7500 دلار در سال.
  • استودیو (شرکتی): 15000 دلار در سال.
  • هاب هوش مصنوعی: 54000 دلار در سال.
RapidMiner

نتیجه

امیدواریم این اطلاعات به شما کمک کند تا در هنگام انتخاب بهترین پلتفرم های یادگیری ماشین برای پروژه خود، انتخاب و اقدام درستی انجام دهید. تیم اختصاصی ما از توسعه دهندگان حرفه ای اندروید و آی او اس و طراحی وبسایت همیشه متعهد هستند که بهترین راه حل ها را برای اتوماسیون کسب و کار شما  شما ارائه دهند.

شما نمونه برنامه ها و وبسایت های ما را میتوانید از این بخش مشاهده بفرمایید

در صورتی که هنوز در مورد نرم افزار یادگیری ماشینی، بهترین پلتفرم برای پروژه های یادگیری ماشینی یا هزینه توسعه اپلیکیشن موبایل سوال یا سردرگمی دارید، می توانید با ما تماس بگیرید. ما شما را بیشتر راهنمایی خواهیم کرد.

سوالات رایج

  1. کدام پلتفرم برای یادگیری ماشینی بهتر است؟

    با مشاهده بررسی های عملکرد در گارتنر، می توان گفت که KNIME اولین انتخاب مشتریانی است که به دنبال بهترین پلتفرم یادگیری ماشین هستند.

    KNIME همچنین 100٪ “بله” را در دسته “پیشنهاد میکنم” دریافت کرده است.

  2. علم داده و بهترین پلتفرم یادگیری ماشین را برای مبتدیان چگونه توضیح می دهید؟

    علم داده: مشاهده داده ها برای به دست آوردن بینش مفید

    پلتفرم یادگیری ماشین: چرخه حیات تحویل برنامه‌های معجزه گری را که قادر به پردازش داده‌های عظیم هستند، خودکار کرده و سرعت می‌بخشد.

    اگر ML یا یادگیری ماشین در ذهن شماست تا برنامه بعدی اندروید خود را توسعه دهید، ایده های خود را با ما مشورت کنید. ما یعنی توسعه دهندگان شهر به عنوان یکی از برترین شرکت های توسعه اپلیکیشن، استراتژی های مناسبی  را برای کسب و کار شما داریم.

  3. چگونه یادگیری ماشین می تواند کسب و کار من را تقویت کند؟

    امروزه، بسیاری از کسب‌وکارها استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی و ML را برای متحول کردن کسب‌وکار خود و آوردن نوآوری به فرآیند کار آزمایش می‌کنند. در اینجا، می توانید ببینید که چگونه ML تجارت شما را بهبود می بخشد:

        • ارائه خدمات شخصی به مشتریان
        • تجسم داده و ردیابی KPI
        • بهبود مدیریت مالی
        • نوآوری در بازاریابی و مدیریت
        • بهبود مدیریت مالی

دیدگاه‌ خود را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد.

×

پشتیبانی گروه توسعه دهندگان شهر

× چگونه می‌توانم به شما کمک کنم؟