2021 년 가장 인기있는 11 가지 머신 러닝 소프트웨어 도구

11 most popular machine learning software tools 2021

최고의 유료 및 오픈 소스 무료 기계 학습 도구 목록 및 비교 :

머신 러닝이란?

기계 학습 시스템의 도움으로 데이터를 검토하고 해당 데이터에서 학습하고 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 기계 학습에는 알고리즘이 포함되며 기계 학습 라이브러리는 알고리즘 번들입니다.

일상 생활에서 기계 학습을 어디에서 사용합니까? 이 질문에 대한 답을보기 위해 몇 가지 예를 살펴 보겠습니다.

학습 내용 :

• 기계 학습 실제 예
• 기계 학습이 우리에게 어떤 도움이됩니까?
• 기계 학습의 유형
  • # 1) 감독되는 기계 학습
  • # 2) 비지도 머신 러닝
  • # 3) 강화 기계 학습
• 10 개 이상의 가장 인기있는 머신 러닝 소프트웨어 도구
  • 비교 차트
  • # 1) Scikit-learn
  • # 2) 파이 토치
  • # 3) TensorFlow
  • # 4) 세트
  • # 5) KNIME
  • # 6) Colab
  • # 7) Apache Mahout
  • # 8) Accord.Net
  • # 9) 쇼군
  • # 10) Keras.io
  • # 11) 래피드 마이너
• 결론
  • 추천 도서

기계 학습 실제 예

다음은 ML의 실제 예입니다.

예 1 :

Netflix를 사용한 적이 있다면 이전에 시청 한 내용을 기반으로 시청할 영화 나 프로그램을 추천한다는 사실을 알아야합니다. 이 권장 사항에 머신 러닝을 사용하여 선택한 데이터와 일치하는 데이터를 선택합니다. 이전 데이터를 사용합니다.

예 2 :

두 번째 예는 Facebook입니다.

Facebook에 사진을 업로드하면 해당 사진에있는 사람을 인식하고 서로 친구를 추천 할 수 있습니다. ML은 이러한 예측에 사용됩니다. 친구 목록, 사용 가능한 사진 등과 같은 데이터를 사용하고이를 기반으로 예측을합니다.

예 3 :

세 번째 예는 소프트웨어로, 나이가 들면 어떻게 보일지 보여줍니다. 이 이미지 처리는 기계 학습도 사용합니다.

이 모든 것은 기계 학습이 어떻게 사용되는지 이해하는 데 도움이되는 몇 가지 예입니다. ML은 AI와 어느 정도 비슷하지만 둘 사이에는 차이가 있습니다. 데이터 마이닝과 관련이 있습니다.

기계 학습이 우리에게 어떤 도움이됩니까?

강력한 처리를 통해 도움이됩니다.

머신 러닝의 도움으로 시스템은 대부분의 경우 정확하고 빠른 속도로 더 나은 결정을 내립니다. 이 기술을 사용하면 저렴하며 크고 복잡한 데이터 세트를 분석 할 수 있습니다.

기계 학습의 유형

다음은 다양한 유형입니다.

• 감독
• 감독되지 않음
• 보강

예제와 함께 각 유형을 자세히 살펴 보겠습니다.

# 1) 감독되는 기계 학습

과거 데이터는지도 머신 러닝에서 예측하는 데 사용됩니다.

예 감독되는 기계 학습의 중 하나는 이메일의 스팸 필터링입니다. 우리는 모두 Gmail, Yahoo 또는 Outlook을 사용합니다. 머신 러닝 알고리즘은 어떤 이메일이 스팸인지 아닌지를 결정하는 데 사용됩니다.

수신 된 이메일, 우리가 사용하는 데이터 등과 같은 이전 데이터를 기반으로 시스템은 이메일에 대해 스팸인지 여부를 예측합니다. 이러한 예측은 완벽하지 않을 수 있지만 대부분의 경우 정확합니다.

분류 및 회귀는 감독 된 ML에 포함되는 ML 알고리즘입니다.

# 2) 비지도 머신 러닝

비지도 머신 러닝은 숨겨진 패턴을 찾습니다.

앞서 우리는 Facebook ( 예 2 ). 이것은 비지도 머신 러닝의 예입니다. 클러스터링 및 연관 알고리즘은 이러한 유형의 기계 학습에 포함됩니다.

# 3) 강화 기계 학습

강화 기계 학습은 효율성을 개선하거나 높이는 데 사용됩니다.

위에서 언급 한 알고리즘의 몇 가지 예를 살펴 보겠습니다.

• 분류: 이메일의 스팸 필터링.
• 회귀 : 이 알고리즘은 분류 알고리즘과 같은 이전 데이터에서도 학습하지만 값을 출력으로 제공합니다. 예: 일기 예보 – 얼마나 많은 비가 올 것인가?
• 클러스터링 : 이러한 알고리즘은 데이터를 사용하고 데이터 클러스터 형태로 출력을 제공합니다. 예: 특정 지역 (지리적 위치)의 주택 / 토지 가격 결정.
• 협회: 쇼핑 사이트에서 제품을 구매할 때 시스템은 다른 제품 세트를 추천합니다. 이 권장 사항에는 연관 알고리즘이 사용됩니다.

이것은 모두 기계 학습에 관한 것입니다. 이제 최고의 기계 학습 소프트웨어를 살펴 보겠습니다.

=> 문의하기 여기에 목록을 제안합니다.

10 개 이상의 가장 인기있는 머신 러닝 소프트웨어 도구

시장에서 사용할 수있는 몇 가지 기계 학습 소프트웨어가 있습니다. 아래에 나열된 것은 그중 가장 인기있는 것입니다.

비교 차트

시작하자!!

다음 중 '스크린 샷 찍기'버튼의 경로는 무엇입니까?

# 1) Scikit-learn

Scikit-learn은 Python에서 기계 학습 개발을위한 것입니다. Python 프로그래밍 언어에 대한 라이브러리를 제공합니다.

풍모:

• 데이터 마이닝 및 데이터 분석에 도움이됩니다.
• 분류, 회귀, 클러스터링, 차원 축소, 모델 선택 및 전처리를위한 모델 및 알고리즘을 제공합니다.

장점 :

• 쉽게 이해할 수있는 문서가 제공됩니다.
• 특정 알고리즘에 대한 매개 변수는 객체를 호출하는 동안 변경할 수 있습니다.

도구 비용 / 계획 세부 정보 : 비어 있는.

공식 웹 사이트: scikit-learn

# 2) 파이 토치

PyTorch는 Torch 기반의 Python 기계 학습 라이브러리입니다. 토치는 Lua 기반 컴퓨팅 프레임 워크, 스크립팅 언어 및 기계 학습 라이브러리입니다.

풍모:

• Autograd Module을 통해 신경망 구축에 도움이됩니다.
• 신경망 구축을위한 다양한 최적화 알고리즘을 제공합니다.
• PyTorch는 클라우드 플랫폼에서 사용할 수 있습니다.
• 분산 교육, 다양한 도구 및 라이브러리를 제공합니다.

장점 :

• 계산 그래프를 만드는 데 도움이됩니다.
• 하이브리드 프런트 엔드로 인한 사용 편의성.

도구 비용 / 계획 세부 정보 : 비어 있는

공식 웹 사이트: 파이 토치

# 3) TensorFlow

TensorFlow는 기계 학습에 도움이되는 JavaScript 라이브러리를 제공합니다. API는 모델을 빌드하고 학습하는 데 도움이됩니다.

풍모:

• 모델 교육 및 구축에 도움이됩니다.
• 모델 변환기 인 TensorFlow.js의 도움으로 기존 모델을 실행할 수 있습니다.
• 신경망에 도움이됩니다.

장점 :

• 스크립트 태그 또는 NPM을 통해 설치하는 두 가지 방법으로 사용할 수 있습니다.
• 인간의 포즈 추정에도 도움이 될 수 있습니다.

단점 :

어려운 상황에 대처하는 방법

• 배우기가 어렵습니다.

도구 비용 / 계획 세부 정보 : 비어 있는

공식 웹 사이트: Tensorflow

# 4) 세트

이러한 기계 학습 알고리즘은 데이터 마이닝에 도움이됩니다.

풍모:

• 데이터 준비
• 분류
• 회귀
• 클러스터링
• 시각화 및
• 협회 규칙 마이닝.

장점 :

• 교육을위한 온라인 과정을 제공합니다.
• 이해하기 쉬운 알고리즘.
• 학생들에게도 좋습니다.

단점 :

• 많은 문서와 온라인 지원이 제공되지 않습니다.

도구 비용 / 계획 세부 정보 : 비어 있는

공식 웹 사이트: Waikato-weka

# 5) KNIME

KNIME은 데이터 분석,보고 및 통합 플랫폼을위한 도구입니다. 데이터 파이프 라이닝 개념을 사용하여 기계 학습 및 데이터 마이닝을위한 다양한 구성 요소를 결합합니다.

풍모:

• C, C ++, R, Python, Java, JavaScript 등과 같은 프로그래밍 언어의 코드를 통합 할 수 있습니다.
• 비즈니스 인텔리전스, 재무 데이터 분석 및 CRM에 사용할 수 있습니다.

장점 :

• SAS 대안으로 작동 할 수 있습니다.
• 배포 및 설치가 쉽습니다.
• 배우기 쉽습니다.

단점 :

• 복잡한 모델을 구축하기가 어렵습니다.
• 제한된 시각화 및 내보내기 기능.

도구 비용 / 계획 세부 정보 : 비어 있는

공식 웹 사이트: KNIME

# 6) Colab

Google Colab은 Python을 지원하는 클라우드 서비스입니다. PyTorch, Keras, TensorFlow 및 OpenCV 라이브러리를 사용하여 기계 학습 애플리케이션을 빌드하는 데 도움이됩니다.

풍모:

• 기계 학습 교육에 도움이됩니다.
• 기계 학습 연구를 지원합니다.

장점 :

• Google 드라이브에서 사용할 수 있습니다.

도구 비용 / 계획 세부 정보 : 비어 있는

공식 웹 사이트: al

# 7) Apache Mahout

Apache Mahout은 수학자, 통계 학자 및 데이터 과학자의 알고리즘 실행을 지원합니다.

풍모:

• 전 처리기, 회귀, 클러스터링, 추천자 및 분산 선형 대수에 대한 알고리즘을 제공합니다.
• 일반적인 수학 연산을 위해 Java 라이브러리가 포함되어 있습니다.
• 분산 선형 대수 프레임 워크를 따릅니다.

장점 :

• 큰 데이터 세트에 대해 작동합니다.
• 단순한
• 확장 가능

단점 :

• 더 유용한 문서가 필요합니다.
• 일부 알고리즘이 없습니다.

도구 비용 / 계획 세부 정보 : 비어 있는

공식 웹 사이트: Mahout – Apache

# 8) Accord.Net

Accord.Net은 이미지 및 오디오 처리를위한 기계 학습 라이브러리를 제공합니다.

풍모:

다음을위한 알고리즘을 제공합니다.

• 수치 선형 대수.
• 수치 최적화
• 통계
• 인공 신경망.
• 이미지, 오디오 및 신호 처리.
• 또한 그래프 플로팅 및 시각화 라이브러리를 지원합니다.

장점 :

• 라이브러리는 소스 코드와 실행 가능한 설치 관리자 및 NuGet 패키지 관리자를 통해 사용할 수 있습니다.

단점 :

• 만 지원합니다. Net 지원 언어.

도구 비용 / 계획 세부 정보 : 비어 있는

공식 웹 사이트: Accord.net

# 9) 쇼군

Shogun은 머신 러닝을위한 다양한 알고리즘과 데이터 구조를 제공합니다. 이러한 기계 학습 라이브러리는 연구 및 교육에 사용됩니다.

풍모:

• 회귀 및 분류를위한 지원 벡터 머신을 제공합니다.
• Hidden Markov 모델을 구현하는 데 도움이됩니다.
• Python, Octave, R, Ruby, Java, Scala 및 Lua와 같은 다양한 언어를 지원합니다.

장점 :

• 큰 데이터 세트를 처리 할 수 ​​있습니다.
• 사용하기 쉬운.
• 좋은 고객 지원을 제공합니다.
• 좋은 특징과 기능을 제공합니다.

도구 비용 / 계획 세부 정보 : 비어 있는

공식 웹 사이트: 쇼군

# 10) Keras.io

Keras는 신경망 용 API입니다. 빠른 조사에 도움이되며 Python으로 작성되었습니다.

풍모:

• 쉽고 빠른 프로토 타이핑에 사용할 수 있습니다.
• 컨볼 루션 네트워크를 지원합니다.
• 반복적 인 네트워크를 지원합니다.
• 두 네트워크의 조합을 지원합니다.
• CPU 및 GPU에서 실행할 수 있습니다.

장점 :

• 사용자 친화적
• 모듈 식
• 확장 가능

단점 :

• Keras를 사용하려면 TensorFlow, Theano 또는 CNTK가 필요합니다.

도구 비용 / 계획 세부 정보 : 비어 있는

공식 웹 사이트: 단단한

# 11) 래피드 마이너

빠른 정렬 의사 코드 C ++

Rapid Miner는 머신 러닝, 딥 러닝, 데이터 준비, 텍스트 마이닝 및 예측 분석을위한 플랫폼을 제공합니다. 연구, 교육 및 응용 프로그램 개발에 사용할 수 있습니다.

풍모:

• GUI를 통해 분석 워크 플로우를 설계하고 구현하는 데 도움이됩니다.
• 데이터 준비에 도움이됩니다.
• 결과 시각화.
• 모델 검증 및 최적화.

장점 :

• 플러그인을 통해 확장 가능합니다.
• 사용하기 쉬운.
• 프로그래밍 기술이 필요하지 않습니다.

단점 :

• 이 도구는 비용이 많이 듭니다.

도구 비용 / 계획 세부 정보 :

네 가지 계획이 있습니다.

• 무료 플랜
• 작은: 연간 $ 2500.
• 매질: 연간 $ 5000.
• 큰: 연간 $ 10000.

공식 웹 사이트: 래피드 마이너

결론

이 기사에서는 기계 학습과 최고의 기계 학습 소프트웨어를 자세히 살펴 보았습니다.

도구 선택은 알고리즘에 대한 요구 사항, 전문 지식 수준 및 도구 가격에 따라 다릅니다. 기계 학습 라이브러리는 사용하기 쉬워야합니다.

Rapid Miner를 제외한 대부분의 라이브러리는 무료입니다. TensorFlow는 기계 학습에서 더 많이 사용되지만 학습 곡선이 있습니다. Scikit-learn과 PyTorch는 기계 학습을위한 인기있는 도구이며 둘 다 Python 프로그래밍 언어를 지원합니다. Keras.io 및 TensorFlow는 신경망에 적합합니다.

이 유익한 기사에서 기계 학습 도구에 대한 엄청난 지식을 얻었기를 바랍니다.

추천 도서

• 최고의 소프트웨어 테스트 도구 2021 (QA 테스트 자동화 도구)
• 데이터 마이닝 대 기계 학습 대 인공 지능 대 딥 러닝
• 2021 년에 가장 강력한 11 가지 사이버 보안 소프트웨어 도구
• 2021 년 최고의 ITSM 도구 (IT 서비스 관리 소프트웨어) 11 개
• 2021 년 번거 로움없는 교육을위한 11 가지 최고의 온라인 교육 소프트웨어
• 2021 년 가장 인기있는 10 가지 회귀 테스트 도구
• 소프트웨어 테스트에서 VMWare 가상 머신을 설치하고 사용하는 방법
• 10 최고의 인공 지능 소프트웨어 (2021 년 AI 소프트웨어 리뷰)