Днес всички бизнеси имат едно общо нещо: те трябва да управляват и разбират огромни количества данни.
Компаниите все повече разчитат на AI инструменти за визуализация на данни и софтуер за предсказуема аналитика. Тези инструменти играят ключова роля в разбиването на сложни данни на разбираеми прозрения, които след това могат да послужат за вземане на стратегически решения.
Сега вашият бизнес може да интегрира AI инструменти за вземане на решения в своите операции и да премине от традиционните методи за анализ към по-сложни, базирани на данни подходи. Този преход към използване на статистически данни от изкуствен интелект представлява значителна промяна – той ще подтикне вашата организация към по-гъвкави, информирани и продуктивни методи на работа.
С бързото разрастване на пазара за тези инструменти, имате много възможности за избор. Въпреки това, намирането на най-подходящия за вашата организация може да бъде предизвикателство.
За да опростим този процес, ще ви запознаем с някои популярни инструменти за машинно обучение, които ще ви помогнат да започнете.
Какво трябва да търсите в инструментите за машинно обучение?
При избора на инструменти за машинно обучение е от решаващо значение да разберете разликата между супервизирано и несупервизирано машинно обучение.
Инструментите за супервизирано обучение са идеални за задачи с етикетирани данни, при които целта е да се предскажат резултати въз основа на минали примери. От друга страна, инструментите за несупервизирано обучение са най-подходящи за идентифициране на невидими модели в неетикетирани данни.
В крайна сметка и двата типа играят решаваща роля, като позволяват персонализирани решения за различни случаи на използване на изкуствен интелект в различни индустрии.
Казано това, нека разгледаме най-важните фактори при избора на инструменти за машинно обучение.
- Леснота на използване и интеграция: Търсете инструменти с удобни за ползване интерфейси и безпроблемна интеграция с вашите съществуващи системи.
- Мащабируемост и гъвкавост: Изберете инструменти за машинно обучение, които могат да се справят с различни обеми данни и да се адаптират към променящите се бизнес нужди.
- Производителност и скорост: Уверете се, че инструментът може да обработва данни бързо и точно, за да предоставя навременна информация.
- Поддръжка на алгоритми: Изберете инструменти, които поддържат широка гама от алгоритми и техники за машинно обучение.
- Характеристики: Търсете инструменти за машинно обучение с всеобхватни функции за предварителна обработка на данни, обучение на модели и оценка.
- Поддръжка и общност: Изберете инструменти с солидна потребителска база и активни форуми на общността за помощ и споделяне на знания. Също така, имайте предвид наличието на техническа поддръжка от разработчиците на инструмента.
- Сигурност и съответствие: Уверете се, че инструментът отговаря на изискванията за сигурност и съответствие на вашата организация, особено когато работите с чувствителни данни.
10-те най-добри инструмента за машинно обучение, които да използвате през 2024 г.
Опростете търсенето си с нашия подбрани списък от 10-те най-добри инструмента за машинно обучение, съобразени с разнообразните нужди и предпочитания на потребителите.
Нека открием този, който е наистина подходящ за вас.
1. ClickUp
Вероятно познавате ClickUp като софтуер за продуктивност, който може да обедини цялата ви работа от различни приложения в един централизиран работен център. Той предлага множество функции за спестяване на време и интеграции с над 1000 други инструмента, което го прави предпочитана платформа за екипи, които искат да оптимизират работата си ефективно.
Сега ClickUp е повече от просто инструмент за управление на проекти с изкуствен интелект. Той прави още една крачка напред, като интегрира усъвършенствани възможности за машинно обучение, които предефинират подхода на бизнеса към управлението на проекти и вземането на решения.
Използвайте ClickUp Brain – набор от функции за изкуствен интелект, базирани на разговори, контекст и роли, достъпни в цялата платформа ClickUp.
Можете да използвате AI Knowledge Manager, AI Project Manager и AI Writer for Work на ClickUp Brain, за да спестите време и да получите контекстно-ориентирани прозрения за вашето работно пространство.
ClickUp Brain повишава производителността, като се интегрира директно във вашия работен процес, включително задачи, документи, табла и други. Тази интеграция осигурява безпроблемно преживяване, което намалява времето, прекарано в ръчни задачи, и ви позволява да се съсредоточите върху важни бизнес решения.
Задавайте въпроси за работата си в ClickUp (задачи, документи и дори хора) и получавайте контекстуални отговори. То може също да попълва автоматично данни в таблици за вас и да обобщава коментари и бележки от срещи, за да можете да се съсредоточите върху по-стратегическа работа.
ClickUp Brain също предлага трансформиращо преживяване с повече от 100 напълно шаблонизирани подсказки, пригодени за различни роли във вашата организация.
Независимо дали се занимавате с маркетинг, продажби, разработка на продукти, инженеринг или управление на проекти, ClickUp Brain разполага с персонализирани подсказки, които да ви помогнат. Тези инструменти са предназначени да опростят сложни задачи, като генериране на имейли и отчети, изготвяне на графици за проекти, определяне на следващите стъпки за дадена задача или дори писане на технически спецификации, което ви позволява да се съсредоточите върху стратегическото вземане на решения.
Освен това, шаблонът за резултати от анализ на данни на ClickUp улеснява процеса на документиране и споделяне на резултатите от анализа на данни.
Той включва раздели, очертаващи целите на анализа, използваната методология, източниците на данни и самия анализ.
Той също така предоставя място за подробно описание на основните констатации, заключения и препоръки въз основа на анализираните данни. Този структуриран подход улеснява ясното разбиране на анализа и подпомага вземането на решения, като подчертава практическите изводи.
Той е лесно приспособим, насърчава сътрудничеството в екипа и се интегрира безпроблемно в лесния за използване интерфейс на ClickUp за взаимодействие и обратна връзка в реално време.
Най-добрите функции на ClickUp
- Използвайте усъвършенстваните възможности за машинно обучение на ClickUp, за да предефинирате процесите на управление на проекти и вземане на решения.
- Използвайте ClickUp Brain, за да автоматизирате задачи, актуализации на проекти и stand-ups и да генерирате подробни обобщения и отчети; подобрете видимостта на проектите и спестете време.
- Достъп до множество шаблони за диаграми на потока от данни в ClickUp за по-добра визуализация и планиране на проектите.
- Визуализирайте ефективно данните си в таблици, използвайки изгледа „Таблица“ на ClickUp, и в диаграми като диаграми на Гант, времеви линии и други.
- Използвайте ClickUp Docs, инструмент за сътрудничество в облака, за да създавате и запазвате вашите анализи и доклади, където вашият екип може лесно да има достъп до тях; свържете ги с вашите работни процеси, като ги добавите към ClickUp Tasks.
- Дайте приоритет на поставянето на цели в ClickUp Goals, където можете да следите напредъка си с ясни срокове, измерими цели и автоматично проследяване на напредъка.
- Лесно пресъздайте съществуващите си работни процеси или създайте нови с гъвкавите инструменти на ClickUp, които не изискват кодиране.
Ограничения на ClickUp
- Има крива на обучение поради огромния брой налични функции.
- AI е достъпна само с платени планове.
Цени на ClickUp
- Безплатно завинаги
- Неограничен: 7 долара на потребител на месец
- Бизнес: 12 долара на потребител на месец
- Предприятия: Свържете се с нас за цени
- ClickUp Brain е достъпен за всички платени планове на цена от 5 долара на месец за всеки потребител на Workspace.
Оценки и рецензии за ClickUp
- G2: 4,7/5 (над 9000 рецензии)
- Capterra: 4,7/5 (над 4000 рецензии)
2. Amazon SageMaker
Amazon SageMaker е цялостна, напълно управлявана услуга за машинно обучение. Тя дава възможност на научните работници и разработчиците да създават, обучават и внедряват бързо модели за машинно обучение в голям мащаб.
Той интегрира набор от инструменти и функции за машинно обучение в лесна за използване система, което улеснява преминаването от създаването на модела до неговото приложение.
SageMaker предлага гъвкави възможности за обучение. Можете да използвате вградени алгоритми за машинно обучение или да създадете персонализирани рамки, за да отговорите на конкретните нужди на проекта.
Освен това, той включва обратна връзка от хора в жизнения цикъл на машинно обучение, подобрявайки точността и релевантността на моделите чрез услуги като Amazon SageMaker Ground Truth.
Най-добрите функции на Amazon SageMaker
- Получете достъп до разнообразни инструменти и интегрирани среди за разработка (IDE), включително опции без код за бързо разработване на модели.
- Използвайте SageMaker Studio – IDE за машинно обучение – за ефективна подготовка на данни, изграждане на модели, обучение и внедряване.
- Повишете производителността и стандартизацията с функции като SageMaker Pipelines. Те предлагат специално създадени инструменти за непрекъсната интеграция и непрекъсната доставка (CI/CD) за цялостни работни процеси.
- Автоматизирайте процесите на жизнения цикъл на машинно обучение с инструментите SageMaker MLOps, които поддържат управление, прозрачност и проследимост.
Ограничения на Amazon SageMaker
- Интегрирането на SageMaker в съществуващите работни процеси и системи може да изисква значителни усилия, особено за организации с комплексни данни.
Цени на Amazon SageMaker
- Безплатен пакет
- По заявка: Ценообразуване на базата на употребата
Оценки и рецензии за Amazon SageMaker
- G2: 4. 2/5 (30+ отзива)
- Capterra: 4,7/5 (Недостатъчно рецензии)
3. BigML
BigML е лесно достъпна платформа. Тя ви предлага удобен интерфейс за създаване и внедряване на модели за машинно обучение, без да са необходими обширни познания по програмиране.
Можете лесно да качите данните си, да изберете типа модел, който искате да създадете, и да оставите платформата да се погрижи за останалото.
Моделите на платформата са оборудвани с интерактивни визуализации, което прави интерпретацията интуитивна и позволява лесно експортиране за различни приложения, както локални, така и онлайн.
Най-добрите функции на BigML
- Бързо стартирайте проекти за машинно обучение чрез интуитивен уеб интерфейс и REST API.
- Улеснете детайлното управление на екипи и проекти за прозрачна и съвместна работа.
- Автоматизирайте сложния избор, параметризиране и изпълнение на работния процес с OptiML и WhizzML.
- Получете гъвкави опции за внедряване, включително версии за много потребители и за един потребител, които могат да се адаптират към всякакви облачни или локални настройки.
Ограничения на BigML
- Широкото използване на ресурсите на BigML за големи масиви от данни или сложно обучение на модели може да доведе до по-високи разходи, въпреки че BigML се стреми да предоставя рентабилни решения.
Цени на BigML
- BigML Standard Prime: Започва от 30 долара на потребител на месец
- BigML Enterprise & BigML Lite: Персонализирани цени
Оценки и рецензии за BigML
- G2: 4,7/5 (над 20 рецензии)
- Capterra: 4. 3/5 (Недостатъчно рецензии)
4. TensorFlow
TensorFlow е мощен Python фреймворк, разработен от Google Brain. Той е проектиран да улеснява създаването, обучението и внедряването на модели за машинно обучение.
Той се отличава с гъвкавостта си при числови изчисления и включването на дълбоко обучение, което може да ви помогне да решите сложни проблеми в различни области.
Платформата работи с данни, представени като многоизмерни масиви, известни като тензори, които преминават през графова структура. Те оптимизират изчисленията в голям мащаб и паралелната обработка. Графовият подход е ключът към нейната ефективност, като позволява операциите да се изпълняват на CPU, GPU и персонализираните TPU на Google.
Най-добрите функции на TensorFlow
- Проектирайте, обучавайте и оценявайте модели бързо и ефективно чрез високо ниво API Keras.
- Повишете производителността, като разпределите изчисленията между машините и ги интегрирате с рамки за големи данни като Apache Hadoop и Spark.
- Визуализирайте напредъка в обучението и подробностите за модела с TensorBoard.
- Разполагайте модели на сървъри, крайни устройства, браузъри и мобилни платформи с рамки като TensorFlow Serving, TensorFlow Lite и TensorFlow. js
- Улеснете MLOps практиките за автоматизация на данни, проследяване на модели и мониторинг на производителността.
Ограничения на TensorFlow
- За начинаещите, широките възможности на TensorFlow и графичният модел на изчисления могат да се окажат прекалено сложни.
Цени на TensorFlow
- Безплатно
Оценки и рецензии за TensorFlow
- G2: 4,5/5 (над 60 рецензии)
- Capterra: 4,6/5 (над 100 рецензии)
5. PyTorch
Разработен от Meta през 2016 г., PyTorch е водеща платформа за машинно обучение с отворен код, която е придобила популярност благодарение на лекотата си на използване, гъвкавостта и динамичната си изчислителна графика.
Той улеснява бързото разработване и обучение на модели за машинно обучение, особено в областта на дълбокото обучение и изкуствения интелект, с помощта на TorchServe.
PyTorch се отличава с Pythonic дизайна си, което го прави достъпен за много разработчици и изследователи. Ядрото му е изградено около тензорния обект, което позволява ефективни изчисления и използване на GPU ускорение за по-бърза обработка.
Освен това, той ви позволява да експортирате модели във формат ONNX за съвместимост с различни платформи и опростява разработката на модели с вградена поддръжка за C++.
Можете да разширите възможностите на PyTorch чрез солидна екосистема от инструменти и библиотеки за разработка в областта на компютърното зрение и NLP.
Най-добрите функции на PyTorch
- Лесно превключвайте между режимите eager и graph с TorchScript за оптимизирана функционалност и скорост в производството.
- Получете поддръжка за мащабируемо разпределено обучение и оптимизация на производителността както в изследователски, така и в производствени условия.
- Улеснете интеграцията на мобилни приложения с цялостни работни процеси от Python до внедряване на iOS и Android.
- Ускорете внедряването на модели с TorchServe. Той предлага мултимоделно обслужване, регистриране, метрики и създаване на RESTful крайни точки.
Ограничения на PyTorch
- Високопроизводителните модели изискват голяма изчислителна мощност, което може да се окаже предизвикателство за малки екипи без достъп до графични процесори или изчислителни облаци.
- Динамичните графики предлагат гъвкавост, но могат да направят оптимизацията на моделите по-малко ефективна в сравнение със статичните графични рамки.
Цени на PyTorch
- Безплатно
Оценки и рецензии за PyTorch
- G2: 4,6/5 (над 20 рецензии)
- Capterra: Недостъпен
6. Apache Mahout
Apache Mahout е библиотека за мащабируемо машинно обучение на разпределени системи за поток от данни.
Първоначално проектиран за широкомащабни приложения за машинно обучение в екосистемата Hadoop с помощта на MapReduce, Mahout оттогава премина към поддръжка на бекенд системи, като Apache Spark, H2O и Apache Flink, под кода „Samsara“.
Тази промяна отразява адаптивността на Mahout към съвременните проекти за обработка на големи данни и машинно обучение.
С помощта на ръководството за потребители на Mahout можете да придобиете необходимите знания и умения, за да използвате ефективно този инструмент във всичките си начинания в областта на машинно обучението и да се възползвате от големите данни, за да подобрите резултатите от вашите проекти.
Най-добрите функции на Apache Mahout
- Използвайте Hadoop и Spark, за да обработвате ефективно големи обеми данни.
- Получете достъп до широка гама от алгоритми за машинно обучение за класифициране, групиране и препоръки.
- Интегрирайте безпроблемно с други компоненти на Hadoop екосистемата, като HDFS и HBase.
- Прилагайте алгоритми бързо и повишете производителността с Scala DSL.
Ограничения на Apache Mahout
- Може да се наложи да имате познания по Java Virtual Machine (JVM), тъй като това е предимно библиотека за Java/Scala.
Цени на Apache Mahout
- Безплатно
Оценки и рецензии за Apache Mahout
- G2: 4. 2/5 (Недостатъчно рецензии)
- Capterra: Недостъпен
7. Vertex AI
Vertex AI, част от платформата Google Cloud, е проектиран да ускори разработването, внедряването и мащабирането на модели за машинно обучение. Той интегрира различни генеративни AI системи, включително над 100 основни модели, за да улесни разработването на машинно обучение в различни индустрии.
С функции като решения за изкуствен интелект за търсене и разговори, Vertex AI се отличава със способността си да създава бързо генеративни приложения и да оптимизира модели за машинно обучение на единна платформа. Той е предназначен за научни работници в областта на данните и инженери по машинно обучение, като предлага инструменти за автоматизиране на жизнения цикъл на машинно обучение, повишаване на производителността и иновациите в проекти, свързани с изкуствен интелект.
Можете също да използвате Vertex AI Pipelines, за да организирате работните процеси за машинно обучение, което позволява подготовка на данни, обучение на модели и оценка без ръчна намеса.
Най-добрите функции на Vertex AI
- Получете достъп до инструменти за създаване на генеративни AI приложения.
- Интегрира се с популярни рамки като TensorFlow и PyTorch, осигурявайки гъвкавост и лекота на използване.
- Получете поддръжка за целия работен процес в областта на науката за данните, от подготовката на данните до оценката на моделите, като използвате структурирани данни.
- Обучавайте модели без никакъв код с инструменти за машинно обучение, като предварително обучени и персонализирани модели, заедно с инструменти като AutoML.
Ограничения на Vertex AI
- Необходими са технически познания, за да се използват напълно разширените функции.
- Разчита на екосистемата на Google Cloud, което може да създаде предизвикателства при интегрирането с външни системи или източници на данни, които все още не са част от инфраструктурата на Google.
Цени на Vertex AI
- Индивидуални цени
Оценки и рецензии за Vertex AI
- G2: 4,3/5 (над 230 рецензии)
- Capterra: 4,5/5 (Недостатъчно рецензии)
8. Keras
Keras е API за дълбоко обучение, което опростява разработването и внедряването на модели за машинно обучение.
Keras е проектиран да бъде лесен за използване и гъвкав, което позволява лесно и бързо експериментиране с дълбоки невронни мрежи.
Той работи върху популярни платформи като TensorFlow, JAX и PyTorch, предлагайки гъвкавост в различни изчислителни бекенди.
Освен това, той ви позволява да се съсредоточите върху основните аспекти на вашите проблеми, като намалява когнитивната натовареност, свързана с изграждането на модели за дълбоко обучение.
Keras е известен с простотата си при създаването на модели, което го прави достъпен както за начинаещи, така и за експерти в машинно обучение. Той се използва от големи организации като Google, Waymo и Hugging Face за различни приложения. Можете да изберете този инструмент заради неговата надеждност и ефективност.
Най-добрите функции на Keras
- Насладете се на оптимизиран работен процес за машинно обучение от обработката на данни до внедряването с функции като AutoML, образи на виртуални машини (VM) за дълбоко обучение и изчерпателен работен плот.
- Получете поддръжка за разпределено обучение на GPU и TPU, подходящо за мащабни проекти.
- Създавайте бързо модели за дълбоко обучение с API на високо ниво.
- Намалете когнитивната натовареност с прости и последователни интерфейси, които правят дълбокото обучение по-достъпно.
- Персонализирайте моделите според конкретните си нужди с модулен и разширяем дизайн.
Ограничения на Keras
- За силно персонализирани или авангардни изследователски проекти Keras може да не предлага толкова голям контрол, колкото нискониските рамки като TensorFlow или PyTorch.
Цени на Keras
- Персонализирани цени
Оценки и рецензии за Keras
- G2: 4,6/5 (над 60 рецензии)
- Capterra: 4,6/5 (над 40 рецензии)
9. Altair RapidMiner
Altair RapidMiner е платформа за наука за данни от край до край, която улеснява вземането на решения на базата на данни в екипите.
Специално проектиран, за да отговори на нуждите на широк спектър от специалисти, от научни работници и инженери в областта на данните до бизнес анализатори и мениджъри, Altair RapidMiner може да създаде единна среда за съвместна работа във вашата организация.
Платформата предлага безпроблемно, безкодово и кодово-приятелско преживяване, което ви позволява да създавате пипалини за данни и машинно обучение, да внедрявате модели и да споделяте ефективно свои прозрения.
Най-добрите функции на RapidMiner
- Мащабирайте ефективно от настолни компютри до локални сървъри, за да осигурите сигурни, мулти-наемателски облачни имплементации.
- Преобразувайте бързо необработените данни в чисти и точни набори от данни.
- Създавайте, обучавайте, оценявайте и внедрявайте предсказуеми и предписателни модели, използвайки най-новите техники за машинно обучение.
- Идентифицирайте аномалии, тенденции и изключения в данни в реално време, за да вземете бързи и напълно информирани решения.
Ограничения на RapidMiner
- Моделът на ценообразуване на нива може да бъде пречка за малките предприятия или индивидуалните потребители.
- Някои потребители отбелязват липсата на поддръжка на GPU ускорение от платформата, което може да бъде недостатък за тези, които се нуждаят от интензивна изчислителна мощност за своите модели.
Цени на RapidMiner
- Персонализирани цени
Оценки и рецензии за RapidMiner
- G2: 4,6/5 (над 400 рецензии)
- Capterra: 4. 4/5 (20+ отзива)
10. Microsoft Azure Machine Learning
Microsoft Azure Machine Learning е AI услуга от корпоративно ниво, която позволява на вашите специалисти по данни, разработчици и инженери да създават, внедряват и управляват модели за машинно обучение с по-голяма увереност.
Той предлага водещи в индустрията MLOps възможности, отворена оперативна съвместимост и набор от интегрирани инструменти.
Платформата се отличава с акцента си върху отговорното изкуствено интелект, като предлага инструменти за справедливост, обяснимост и поверителност, гарантиращи, че приложенията за машинно обучение се разработват в среда на доверие.
Освен това, той поддържа бързо разработване на модели с различни инструменти и рамки, като Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, Keras и други, което гарантира гъвкавост в процеса на разработване.
Не само това, инструментът предлага и отворена оперативна съвместимост, което позволява безпроблемна интеграция с популярните Python рамки. Като цяло, това е многофункционална платформа за широк спектър от проекти за машинно обучение, тъй като поддържа използването на R и . NET.
Най-добрите функции на Microsoft Azure Machine Learning
- Гарантирайте готовност и сигурност на предприятието чрез интеграция с облачните услуги на Azure, включително Azure Virtual Networks, Key Vault и Container Registry.
- Интегрирайте с Azure Synapse Analytics, Azure Arc и широка гама от платформи.
- Получете достъп до автоматизирано машинно обучение (AutoML) за автоматизиране на избора на алгоритми и настройка на хиперпараметри.
Ограничения на Microsoft Azure Machine Learning
- Проблемите с интеграцията с източници на данни понякога могат да усложнят създаването на модели.
- Крива на обучение за нови потребители, особено за тези, които не са запознати с екосистемата на Azure
Цени на Microsoft Azure Machine Learning
- Персонализирани цени
Оценки и рецензии за Microsoft Azure Machine Learning
- G2: 4. 2/5 (70+ рецензии)
- Capterra: 4,5/5 (над 30 рецензии)
Избор на най-добрия инструмент за машинно обучение за обучение на модели
Както вероятно сте забелязали, нито един инструмент не може да се справи с всеки бизнес случай или предизвикателство в областта на машинно обучение. Дори ако нито един от инструментите не изглежда идеален за вашите нужди, комбинирането им може да бъде идеалният подход, тъй като те са предимно съвместими.
Опитайте ClickUp – многофункционален инструмент за управление на задачи и сътрудничество по проекти. Използвайки ClickUp заедно с вашите инструменти за машинно обучение и изкуствен интелект, можете да организирате данните си, да ги анализирате и обобщавате, както и да оптимизирате процеса на вземане на решения.
Регистрирайте се безплатно в ClickUp още днес!