ทุกธุรกิจในปัจจุบันมีสิ่งหนึ่งที่เหมือนกัน: พวกเขาต้องจัดการและเข้าใจข้อมูลจำนวนมหาศาล
บริษัทต่างๆ กำลังพึ่งพาเครื่องมือ AI มากขึ้นสำหรับการแสดง ข้อมูลและการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ซอฟต์แวร์เหล่านี้มีบทบาทสำคัญในการแยกข้อมูลที่ซับซ้อนให้กลายเป็นข้อมูลเชิงลึกที่เข้าใจได้ ซึ่งสามารถนำไปใช้ในการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์
ขณะนี้ ธุรกิจของคุณสามารถผสานเครื่องมือ AI สำหรับการตัดสินใจเข้ากับการดำเนินงาน และก้าวข้ามวิธีการวิเคราะห์แบบดั้งเดิมไปสู่แนวทางที่ซับซ้อนและขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมากยิ่งขึ้น การเปลี่ยนแปลงนี้ที่มุ่งเน้นการพึ่งพาสถิติจากปัญญาประดิษฐ์ถือเป็นการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญ ซึ่งจะผลักดันองค์กรของคุณไปสู่การทำงานที่คล่องตัว มีข้อมูลสนับสนุน และเพิ่มประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น
เนื่องจากตลาดสำหรับเครื่องมือเหล่านี้กำลังขยายตัวอย่างรวดเร็ว คุณจึงมีตัวเลือกมากมาย อย่างไรก็ตาม การค้นหาสิ่งที่เหมาะสมที่สุดสำหรับองค์กรของคุณอาจเป็นเรื่องท้าทาย
เพื่อทำให้กระบวนการนี้ง่ายขึ้น เราจะแนะนำคุณให้รู้จักกับเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องที่ได้รับความนิยมเพื่อช่วยให้คุณเริ่มต้นได้
คุณควรค้นหาอะไรในเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่อง?
เมื่อเลือกเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) จำเป็นต้องเข้าใจความแตกต่างระหว่างการเรียนรู้ของเครื่องแบบมีผู้สอน (Supervised Learning) กับการเรียนรู้ของเครื่องแบบไม่มีผู้สอน (Unsupervised Learning)
เครื่องมือการเรียนรู้แบบมีผู้สอนเหมาะสำหรับงานที่มีข้อมูลที่มีป้ายกำกับ ซึ่งเป้าหมายคือการคาดการณ์ผลลัพธ์จากตัวอย่างในอดีต ในทางกลับกัน เครื่องมือการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอนเหมาะที่สุดสำหรับการระบุรูปแบบที่ไม่เคยเห็นมาก่อนในข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ
ท้ายที่สุดแล้ว ทั้งสองประเภทมีบทบาทสำคัญในการมอบโซลูชันที่ปรับแต่งได้สำหรับกรณีการใช้งาน AI ที่หลากหลายในอุตสาหกรรมต่างๆ
อย่างไรก็ตาม ขอให้เราพิจารณาปัจจัยที่สำคัญที่สุดเมื่อเลือกเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่อง
- ความสะดวกในการใช้งานและการผสานรวม: มองหาเครื่องมือที่มีอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายและสามารถผสานรวมกับระบบที่คุณมีอยู่ได้อย่างราบรื่น
- ความสามารถในการปรับขนาดและความยืดหยุ่น: เลือกเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องที่สามารถรองรับปริมาณข้อมูลที่หลากหลายและปรับตัวให้เข้ากับความต้องการทางธุรกิจที่เปลี่ยนแปลงได้
- ประสิทธิภาพและความเร็ว: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าเครื่องมือสามารถประมวลผลข้อมูลได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่ทันเวลา
- การสนับสนุนอัลกอริทึม: เลือกเครื่องมือที่รองรับอัลกอริทึมและเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องที่หลากหลาย
- คุณสมบัติ: มองหาเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องที่มีคุณสมบัติครอบคลุมสำหรับการเตรียมข้อมูล การฝึกอบรมแบบจำลอง และการประเมินผล
- การสนับสนุนและชุมชน: เลือกเครื่องมือที่มีฐานผู้ใช้ที่มั่นคงและฟอรัมชุมชนที่ใช้งานอยู่เพื่อขอความช่วยเหลือและแบ่งปันความรู้ นอกจากนี้ ควรพิจารณาถึงการมีอยู่ของการสนับสนุนทางเทคนิคจากผู้พัฒนาเครื่องมือด้วย
- ความปลอดภัยและการปฏิบัติตามข้อกำหนด: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าเครื่องมือตรงตามข้อกำหนดด้านความปลอดภัยและการปฏิบัติตามข้อกำหนดขององค์กรของคุณ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อจัดการกับข้อมูลที่ละเอียดอ่อน
10 เครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องที่ดีที่สุดที่ควรใช้ในปี 2024
ทำให้การค้นหาของคุณง่ายขึ้นด้วยรายการเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องที่ดีที่สุด 10 รายการที่เราคัดสรรมาเพื่อตอบสนองความต้องการและความชอบที่หลากหลายของผู้ใช้
มาค้นพบสิ่งที่ใช่สำหรับคุณอย่างแท้จริงกันเถอะ
1. ClickUp
คุณอาจรู้จัก ClickUp ในฐานะซอฟต์แวร์เพิ่มประสิทธิภาพที่สามารถรวมงานทั้งหมดของคุณจากแอปต่างๆ เข้าไว้ในศูนย์กลางการทำงานเดียว มันมีฟีเจอร์ที่ช่วยประหยัดเวลาและการเชื่อมต่อกับเครื่องมืออื่นๆ กว่า 1000 รายการ ทำให้เป็นแพลตฟอร์มที่ทีมต่างๆ เลือกใช้เพื่อปรับปรุงการทำงานให้มีประสิทธิภาพ
ตอนนี้ ClickUp ไม่ใช่แค่เครื่องมือจัดการโครงการที่ใช้ AI เท่านั้น แต่ยังก้าวไปอีกขั้นด้วยการผสานรวมความสามารถในการเรียนรู้ของเครื่องขั้นสูงที่เปลี่ยนแปลงวิธีการที่ธุรกิจจัดการโครงการและการตัดสินใจ
เข้าถึงClickUp Brain— ชุดฟีเจอร์ AI ที่มีการสนทนา, มีบริบท, และอิงตามบทบาท ซึ่งสามารถเข้าถึงได้ทั่วทั้งแพลตฟอร์ม ClickUp
คุณสามารถใช้ AI Knowledge Manager, AI Project Manager และ AI Writer for Work ของ ClickUp Brain เพื่อประหยัดเวลาและได้รับข้อมูลเชิงลึกที่เข้าใจบริบทสำหรับพื้นที่ทำงานของคุณ
ClickUp Brain ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานโดยการผสานการทำงานเข้ากับระบบการทำงานของคุณโดยตรง ไม่ว่าจะเป็นงาน, เอกสาร, แดชบอร์ด และอื่น ๆ การผสานการทำงานนี้ช่วยให้ประสบการณ์การใช้งานเป็นไปอย่างราบรื่น ลดเวลาที่ใช้ในการทำงานที่ต้องทำด้วยตนเอง และให้คุณสามารถมุ่งเน้นไปที่การตัดสินใจทางธุรกิจที่สำคัญได้
ถามคำถามเกี่ยวกับงานของคุณใน ClickUp (งาน, เอกสาร, และแม้กระทั่งผู้คน) และได้รับคำตอบที่เกี่ยวข้องกับบริบท. มันยังสามารถเติมข้อมูลลงในตารางให้คุณได้โดยอัตโนมัติ และสรุปความคิดเห็นในหัวข้อและบันทึกการประชุมเพื่อให้คุณสามารถมุ่งเน้นไปที่งานที่มีกลยุทธ์มากขึ้น.
ClickUp Brain ยังมอบประสบการณ์ที่เปลี่ยนแปลงได้ด้วยการนำเสนอ มากกว่า 100 แบบฟอร์มที่เตรียมไว้อย่างสมบูรณ์ ที่ปรับให้เหมาะกับบทบาทต่าง ๆ ภายในองค์กรของคุณ
ไม่ว่าคุณจะทำงานด้านการตลาด การขาย การพัฒนาผลิตภัณฑ์ วิศวกรรม หรือการจัดการโครงการ ClickUp Brain มีคำแนะนำที่ปรับแต่งมาเพื่อช่วยเหลือคุณ เครื่องมือเหล่านี้ถูกออกแบบมาเพื่อทำให้งานที่ซับซ้อนง่ายขึ้น เช่น การสร้างอีเมลและรายงาน การจัดทำไทม์ไลน์โครงการ การระบุขั้นตอนถัดไปสำหรับงาน หรือการเขียนข้อกำหนดทางเทคนิค ช่วยให้คุณสามารถมุ่งเน้นไปที่การตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ได้
นอกจากนี้,แบบฟอร์มการวิเคราะห์ข้อมูล ClickUpช่วยทำให้กระบวนการบันทึกและแบ่งปันผลลัพธ์ของการวิเคราะห์ข้อมูลเป็นไปอย่างราบรื่น
ประกอบด้วยส่วนที่ระบุวัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์, วิธีการที่ใช้, แหล่งข้อมูลที่ใช้, และการวิเคราะห์เอง
นอกจากนี้ยังให้พื้นที่สำหรับรายละเอียดของผลการค้นพบที่สำคัญ ข้อสรุป และข้อเสนอแนะที่อิงจากข้อมูลที่วิเคราะห์แล้ว วิธีการที่มีโครงสร้างนี้ช่วยให้เกิดความเข้าใจที่ชัดเจนเกี่ยวกับการวิเคราะห์และช่วยในการตัดสินใจโดยเน้นข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปปฏิบัติได้
สามารถปรับแต่งได้อย่างง่ายดาย ส่งเสริมการทำงานร่วมกันเป็นทีม และผสานการทำงานได้อย่างราบรื่นกับอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายของ ClickUp เพื่อการโต้ตอบและให้ข้อเสนอแนะแบบเรียลไทม์
คุณสมบัติที่ดีที่สุดของ ClickUp
- ใช้ความสามารถในการเรียนรู้ของเครื่องขั้นสูงของ ClickUp เพื่อกำหนดนิยามใหม่ให้กับการจัดการโครงการและกระบวนการตัดสินใจ
- ใช้ ClickUp Brain เพื่อทำให้งาน อัปเดตโครงการ และการประชุมสแตนด์อัพเป็นอัตโนมัติ และสร้างสรุปและรายงานที่มีข้อมูลเชิงลึก; เพิ่มความชัดเจนในโครงการต่างๆ และประหยัดเวลาของคุณ
- เข้าถึงเทมเพลตแผนผังการไหลของข้อมูลมากมายใน ClickUp เพื่อการมองเห็นและการวางแผนโครงการที่ดียิ่งขึ้น
- แสดงข้อมูลของคุณอย่างมีประสิทธิภาพในรูปแบบตารางโดยใช้มุมมองตารางของClickUp และในแผนภูมิต่างๆ เช่น แผนภูมิแกนต์ ไทม์ไลน์ และอื่นๆ อีกมากมาย
- ใช้ClickUp Docs เครื่องมือการทำงานร่วมกันบนคลาวด์ เพื่อสร้างและบันทึกการวิเคราะห์และรายงานของคุณในที่ที่ทีมของคุณสามารถเข้าถึงได้ง่าย เชื่อมโยงกับเวิร์กโฟลว์ของคุณโดยการเพิ่มเข้าไปในClickUp Tasks
- ให้ความสำคัญกับการตั้งเป้าหมายบนClickUp Goals ซึ่งช่วยให้คุณดำเนินการได้ตามแผนด้วยกรอบเวลาที่ชัดเจน เป้าหมายที่วัดผลได้ และการติดตามความคืบหน้าอัตโนมัติ
- สร้างกระบวนการทำงานที่มีอยู่ของคุณใหม่ได้อย่างง่ายดายหรือสร้างกระบวนการทำงานใหม่ด้วยเครื่องมือที่ยืดหยุ่นและไม่ต้องเขียนโค้ดของ ClickUp
ข้อจำกัดของ ClickUp
- มีเส้นทางการเรียนรู้เนื่องจากจำนวนฟีเจอร์ที่มีอยู่มากมาย
- AI มีให้บริการเฉพาะในแผนชำระเงินเท่านั้น
ราคาของ ClickUp
- ฟรีตลอดไป
- ไม่จำกัด: $7 ต่อผู้ใช้ต่อเดือน
- ธุรกิจ: 12 ดอลลาร์ต่อผู้ใช้ต่อเดือน
- องค์กร: ติดต่อเพื่อขอราคา
- ClickUp Brain พร้อมใช้งานบนทุกแผนการชำระเงินในราคา $5 ต่อผู้ใช้ต่อ Workspace ต่อเดือน
คะแนนรีวิวและรีวิวใน ClickUp
- G2: 4. 7/5 (รีวิวมากกว่า 9,000 รายการ)
- Capterra: 4. 7/5 (4,000+ รีวิว)
2. Amazon SageMaker
Amazon SageMaker เป็นบริการการเรียนรู้ของเครื่องที่ครอบคลุมและจัดการอย่างสมบูรณ์ ช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลและนักพัฒนาสามารถสร้าง ฝึกฝน และปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องได้อย่างรวดเร็วและในขนาดใหญ่
มันผสานเครื่องมือและคุณสมบัติการเรียนรู้ของเครื่องหลากหลายไว้ในระบบที่ใช้งานง่าย ทำให้คุณสามารถสร้างแบบจำลองของคุณและนำไปใช้ได้จริงได้อย่างง่ายดาย
SageMaker มอบความสามารถในการฝึกอบรมที่หลากหลาย คุณสามารถใช้ชุดอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่มีอยู่ในตัว หรือสร้างเฟรมเวิร์กที่กำหนดเองเพื่อตอบสนองความต้องการเฉพาะของโครงการ
นอกจากนี้ ยังผสานรวมข้อมูลป้อนกลับจากมนุษย์เข้ากับวงจรชีวิตการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning lifecycle) ซึ่งช่วยเพิ่มความถูกต้องและความเกี่ยวข้องของแบบจำลองผ่านบริการเช่น Amazon SageMaker Ground Truth
คุณสมบัติที่ดีที่สุดของ Amazon SageMaker
- เข้าถึงเครื่องมือและสภาพแวดล้อมการพัฒนาแบบบูรณาการ (IDEs) หลากหลาย รวมถึงตัวเลือกแบบไม่ต้องเขียนโค้ดสำหรับการพัฒนาโมเดลอย่างรวดเร็ว
- ใช้ SageMaker Studio ซึ่งเป็น IDE สำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง เพื่อการเตรียมข้อมูล การสร้างแบบจำลอง การฝึกฝน และการปรับใช้อย่างมีประสิทธิภาพ
- เพิ่มประสิทธิภาพและมาตรฐานด้วยฟีเจอร์ต่างๆ เช่น SageMaker Pipelines ซึ่งนำเสนอเครื่องมือสำหรับการรวมและการส่งมอบอย่างต่อเนื่อง (CI/CD) ที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับเวิร์กโฟลว์แบบครบวงจร
- ทำให้กระบวนการวงจรชีวิตการเรียนรู้ของเครื่องเป็นอัตโนมัติด้วยเครื่องมือ SageMaker MLOps ที่รองรับการกำกับดูแล ความโปร่งใส และการตรวจสอบได้
ข้อจำกัดของ Amazon SageMaker
- การผสาน SageMaker เข้ากับกระบวนการทำงานและระบบที่มีอยู่เดิมอาจต้องใช้ความพยายามอย่างมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับองค์กรที่มีสภาพแวดล้อมข้อมูลที่ซับซ้อน
ราคาของ Amazon SageMaker
- แพ็กเกจฟรี
- ตามความต้องการ: การกำหนดราคาตามการใช้งาน
คะแนนและรีวิว Amazon SageMaker
- G2: 4. 2/5 (รีวิวมากกว่า 30 รายการ)
- Capterra: 4. 7/5 (ไม่มีรีวิวเพียงพอ)
3. BigML
BigML เป็นแพลตฟอร์มที่เข้าถึงได้ง่าย มอบอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายสำหรับการสร้างและปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องโดยไม่ต้องมีความรู้ด้านการเขียนโปรแกรมอย่างลึกซึ้ง
คุณสามารถอัปโหลดข้อมูลของคุณได้อย่างง่ายดาย เลือกประเภทของโมเดลที่คุณต้องการสร้าง และให้แพลตฟอร์มจัดการส่วนที่เหลือให้คุณ
แพลตฟอร์มของเรามีโมเดลที่มาพร้อมกับภาพแสดงผลแบบโต้ตอบ ทำให้การตีความเป็นเรื่องง่ายและสามารถส่งออกได้สะดวกสำหรับการใช้งานที่หลากหลาย ทั้งแบบออนไลน์และออฟไลน์
คุณสมบัติเด่นของ BigML
- เริ่มต้นโครงการการเรียนรู้ของเครื่องอย่างรวดเร็วผ่านเว็บอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายและ REST API
- อำนวยความสะดวกในการจัดการทีมและโครงการอย่างละเอียดเพื่อให้การทำงานโปร่งใสและร่วมมือกัน
- ทำให้การเลือกกระบวนการทำงานที่ซับซ้อน การกำหนดค่าพารามิเตอร์ และการดำเนินการเป็นอัตโนมัติด้วย OptiML และ WhizzML
- รับตัวเลือกการปรับใช้ที่ยืดหยุ่น—รวมถึงเวอร์ชันแบบหลายผู้เช่าและแบบผู้เช่าเดียว—ที่สามารถปรับให้เข้ากับการตั้งค่าบนคลาวด์หรือภายในองค์กรได้
ข้อจำกัดของ BigML
- การใช้ทรัพยากรของ BigML อย่างกว้างขวางสำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่หรือการฝึกอบรมโมเดลที่ซับซ้อนอาจนำไปสู่ค่าใช้จ่ายที่สูงขึ้น แม้ว่า BigML มีเป้าหมายที่จะให้บริการโซลูชันที่คุ้มค่า
ราคาของ BigML
- BigML Standard Prime: เริ่มต้นที่ $30 ต่อผู้ใช้ต่อเดือน
- BigML Enterprise & BigML Lite: ราคาที่กำหนดเอง
คะแนนและรีวิว BigML
- G2: 4. 7/5 (รีวิวมากกว่า 20 รายการ)
- Capterra: 4. 3/5 (ไม่มีรีวิวเพียงพอ)
4. TensorFlow
TensorFlow คือเฟรมเวิร์ก Python ที่ทรงพลังซึ่งพัฒนาโดย Google Brain มันถูกออกแบบมาเพื่ออำนวยความสะดวกในการสร้าง การฝึกอบรม และการนำไปใช้ของแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่อง
มันโดดเด่นด้วยความยืดหยุ่นในการคำนวณเชิงตัวเลขและการผสานการเรียนรู้เชิงลึก ซึ่งสามารถช่วยคุณแก้ปัญหาที่ซับซ้อนในหลากหลายสาขาได้
แพลตฟอร์มนี้ทำงานบนข้อมูลที่แสดงเป็นอาร์เรย์หลายมิติที่เรียกว่าเทนเซอร์ ซึ่งไหลผ่านโครงสร้างกราฟ พวกมันเพิ่มประสิทธิภาพการคำนวณขนาดใหญ่และการประมวลผลแบบขนาน วิธีการที่ใช้กราฟเป็นกุญแจสำคัญต่อประสิทธิภาพของมัน ทำให้การดำเนินการสามารถทำงานบน CPU, GPU และ TPU ที่ออกแบบเฉพาะของ Google ได้
คุณสมบัติที่ดีที่สุดของ TensorFlow
- ออกแบบ, ฝึกอบรม, และประเมินแบบจำลองอย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพผ่าน API ระดับสูง Keras
- เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานโดยการกระจายการคำนวณไปยังเครื่องต่าง ๆ และผสานรวมกับกรอบงานข้อมูลขนาดใหญ่ เช่น Apache Hadoop และ Spark
- แสดงภาพความคืบหน้าการฝึกอบรมและรายละเอียดของโมเดลด้วย TensorBoard
- PLOY โมเดลบนเซิร์ฟเวอร์, อุปกรณ์ขอบ, เบราว์เซอร์, และแพลตฟอร์มมือถือด้วยเฟรมเวิร์กเช่น TensorFlow Serving, TensorFlow Lite, และ TensorFlow. js
- อำนวยความสะดวกในการปฏิบัติ MLOps สำหรับการอัตโนมัติข้อมูล, การติดตามแบบจำลอง, และการตรวจสอบประสิทธิภาพ
ข้อจำกัดของ TensorFlow
- สำหรับผู้เริ่มต้น ความสามารถที่ครอบคลุมของ TensorFlow และรูปแบบการคำนวณที่ใช้กราฟอาจรู้สึกท่วมท้น
ราคาของ TensorFlow
- ฟรี
คะแนนและรีวิว TensorFlow
- G2: 4. 5/5 (60+ รีวิว)
- Capterra: 4. 6/5 (100+ รีวิว)
5. PyTorch
พัฒนาโดย Meta ในปี 2016 PyTorch เป็นเฟรมเวิร์กการเรียนรู้ของเครื่องแบบโอเพนซอร์สชั้นนำที่ได้รับความนิยมเนื่องจากใช้งานง่าย มีความยืดหยุ่น และกราฟการคำนวณแบบไดนามิก
มันช่วยอำนวยความสะดวกในการพัฒนาอย่างรวดเร็วและการฝึกอบรมของแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่อง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านการเรียนรู้เชิงลึกและปัญญาประดิษฐ์ โดยมีความช่วยเหลือจาก TorchServe
PyTorch โดดเด่นด้วยการออกแบบที่เป็นไปตามหลักของภาษา Python ทำให้เข้าถึงได้สำหรับนักพัฒนาและนักวิจัยจำนวนมาก แกนหลักของมันถูกสร้างขึ้นรอบวัตถุ tensor ซึ่งช่วยให้การคำนวณมีประสิทธิภาพและใช้ประโยชน์จากการเร่งความเร็วด้วย GPU เพื่อการประมวลผลที่รวดเร็วขึ้น
นอกจากนี้ ยังช่วยให้คุณสามารถส่งออกโมเดลในรูปแบบ ONNX เพื่อความเข้ากันได้กับแพลตฟอร์มต่างๆ และทำให้การพัฒนาโมเดลง่ายขึ้นด้วยการรองรับ C++ แบบเนทีฟ
คุณสามารถขยายขีดความสามารถของ PyTorch ผ่านระบบนิเวศที่แข็งแกร่งของเครื่องมือและไลบรารีสำหรับการพัฒนาในด้านคอมพิวเตอร์วิชั่นและ NLP
คุณสมบัติที่ดีที่สุดของ PyTorch
- สลับระหว่างโหมด eager และ graph ได้อย่างง่ายดายด้วย TorchScript เพื่อประสิทธิภาพและความเร็วที่สูงสุดในการใช้งานจริง
- รับการสนับสนุนสำหรับการฝึกอบรมแบบกระจายตัวที่สามารถปรับขนาดได้และการเพิ่มประสิทธิภาพทั้งในสภาพแวดล้อมการวิจัยและการผลิต
- อำนวยความสะดวกในการผสานรวมแอปพลิเคชันมือถือกับเวิร์กโฟลว์แบบครบวงจรตั้งแต่ Python ไปจนถึงการปรับใช้บน iOS และ Android
- เพิ่มประสิทธิภาพการปรับใช้โมเดลด้วย TorchServe มีคุณสมบัติการเสิร์ฟหลายโมเดล การบันทึกข้อมูล เมตริก และการสร้างจุดสิ้นสุดแบบ RESTful
ข้อจำกัดของ PyTorch
- รุ่นประสิทธิภาพสูงต้องการกำลังการคำนวณจำนวนมาก ซึ่งอาจเป็นความท้าทายสำหรับทีมขนาดเล็กที่ไม่มีการเข้าถึง GPU หรือการประมวลผลบนคลาวด์
- กราฟแบบไดนามิกให้ความยืดหยุ่น แต่สามารถทำให้การปรับแต่งแบบจำลองมีประสิทธิภาพน้อยกว่าเมื่อเทียบกับกรอบกราฟแบบคงที่
ราคาของ PyTorch
- ฟรี
คะแนนและรีวิว PyTorch
- G2: 4. 6/5 (20+ รีวิว)
- Capterra: ไม่พร้อมใช้งาน
6. Apache Mahout
Apache Mahout เป็นไลบรารีสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องที่สามารถปรับขนาดได้บนระบบข้อมูลแบบกระจาย
ออกแบบมาในตอนแรกเพื่อการใช้งานการเรียนรู้ของเครื่องขนาดใหญ่ในระบบนิเวศ Hadoop โดยใช้ MapReduce, Mahout ได้เปลี่ยนมาสนับสนุนระบบหลังบ้าน เช่น Apache Spark, H2O และ Apache Flink ภายใต้โค้ด 'Samsara'
การเปลี่ยนแปลงนี้สะท้อนถึงความสามารถในการปรับตัวของ Mahout ต่อการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่และการเรียนรู้ของเครื่องสมัยใหม่
ด้วยคู่มือผู้ใช้ของ Mahout คุณสามารถได้รับความรู้และทักษะที่จำเป็นในการใช้เครื่องมือนี้อย่างมีประสิทธิภาพในทุกความพยายามด้านการเรียนรู้ของเครื่องของคุณ และเข้าถึงข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อปรับปรุงผลลัพธ์ของโครงการของคุณ
คุณสมบัติที่ดีที่สุดของ Apache Mahout
- ใช้ประโยชน์จาก Hadoop และ Spark เพื่อจัดการการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
- เข้าถึงอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องที่หลากหลายสำหรับการจำแนกประเภท การจัดกลุ่ม และการแนะนำ
- ผสานการทำงานอย่างไร้รอยต่อกับองค์ประกอบอื่นๆ ในระบบนิเวศของ Hadoop เช่น HDFS และ HBase
- นำอัลกอริทึมไปใช้ได้อย่างรวดเร็วและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานด้วย Scala DSL
ข้อจำกัดของ Apache Mahout
- อาจต้องมีความเชี่ยวชาญใน Java Virtual Machine (JVM) เนื่องจากเป็นไลบรารีที่ใช้ Java/Scala เป็นหลัก
ราคาของ Apache Mahout
- ฟรี
การให้คะแนนและรีวิว Apache Mahout
- G2: 4. 2/5 (ไม่เพียงพอรีวิว)
- Capterra: ไม่พร้อมใช้งาน
7. Vertex AI
Vertex AI ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของแพลตฟอร์ม Google Cloud ได้รับการออกแบบมาเพื่อเร่งการพัฒนา การปรับใช้ และการขยายขนาดของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) โดยผสานรวมระบบ AI เชิงสร้างสรรค์หลากหลายรูปแบบ รวมถึงโมเดลพื้นฐานมากกว่า 100 แบบ เพื่อสนับสนุนการพัฒนาการเรียนรู้ของเครื่องในอุตสาหกรรมต่างๆ
ด้วยคุณสมบัติเช่น ระบบค้นหาและโซลูชัน AI สำหรับการสนทนา Vertex AI โดดเด่นด้วยความสามารถในการสร้างแอปพลิเคชันเชิงสร้างสรรค์ได้อย่างรวดเร็ว และปรับแต่งแบบจำลอง ML บนแพลตฟอร์มเดียวที่รวมทุกอย่างไว้ด้วยกัน มันเหมาะสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง โดยมอบเครื่องมือสำหรับอัตโนมัติวงจรชีวิตของ ML เพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน และนวัตกรรมในโครงการที่เกี่ยวข้องกับ AI
คุณยังสามารถใช้ประโยชน์จาก Vertex AI Pipelines เพื่อจัดการเวิร์กโฟลว์การเรียนรู้ของเครื่อง ช่วยให้การเตรียมข้อมูล การฝึกอบรมโมเดล และการประเมินผลเป็นไปโดยอัตโนมัติโดยไม่ต้องใช้การแทรกแซงด้วยตนเอง
คุณสมบัติเด่นของ Vertex AI
- เข้าถึงเครื่องมือสำหรับการสร้างแอปพลิเคชัน AI เชิงสร้างสรรค์
- ผสานรวมกับเฟรมเวิร์กยอดนิยม เช่น TensorFlow และ PyTorch เพื่อความยืดหยุ่นและใช้งานง่าย
- รับการสนับสนุนสำหรับกระบวนการทำงานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลทั้งหมด ตั้งแต่การเตรียมข้อมูลไปจนถึงการประเมินแบบจำลอง โดยใช้ข้อมูลที่มีโครงสร้าง
- ฝึกโมเดลรถไฟโดยไม่ต้องใช้โค้ด ด้วยเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่อง เช่น โมเดลที่ฝึกไว้ล่วงหน้าและโมเดลที่ปรับแต่งเอง พร้อมด้วยเครื่องมืออย่าง AutoML
ข้อจำกัดของ Vertex AI
- ต้องการความเชี่ยวชาญทางเทคนิคเพื่อใช้คุณสมบัติขั้นสูงอย่างเต็มที่
- พึ่งพาอีโคซิสเต็มของ Google Cloud ซึ่งอาจทำให้เกิดความท้าทายในการผสานรวมกับระบบภายนอกหรือแหล่งข้อมูลที่ไม่ได้อยู่ในโครงสร้างพื้นฐานของ Google อยู่แล้ว
ราคาของ Vertex AI
- ราคาพิเศษตามความต้องการ
การจัดอันดับและรีวิว Vertex AI
- G2: 4. 3/5 (230+ รีวิว)
- Capterra: 4. 5/5 (ไม่มีรีวิวเพียงพอ)
8. เคราส
Keras เป็น API สำหรับการเรียนรู้เชิงลึกที่ช่วยให้การพัฒนาและการปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเป็นเรื่องง่ายขึ้น
Keras ถูกออกแบบมาเพื่อความสะดวกในการใช้งานและความยืดหยุ่น ช่วยให้สามารถทดลองใช้เครือข่ายประสาทเทียมเชิงลึกได้อย่างง่ายดายและรวดเร็ว
มันทำงานอยู่บนเฟรมเวิร์กยอดนิยม เช่น TensorFlow, JAX และ PyTorch ซึ่งมอบความยืดหยุ่นในการใช้งานกับระบบประมวลผลที่แตกต่างกัน
นอกจากนี้ ยังช่วยให้คุณสามารถมุ่งเน้นไปที่แง่มุมหลักของปัญหาของคุณได้ โดยการลดภาระทางปัญญาที่เกี่ยวข้องกับการสร้างแบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึก
Keras เป็นที่รู้จักในด้านความง่ายในการสร้างโมเดล ทำให้เข้าถึงได้ทั้งผู้เริ่มต้นและผู้เชี่ยวชาญในด้านการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) มันถูกใช้โดยองค์กรใหญ่ ๆ เช่น Google, Waymo, และ Hugging Face สำหรับการนำไปใช้ในหลากหลายแอปพลิเคชัน คุณสามารถพิจารณาเลือกใช้เครื่องมือนี้ได้ด้วยความน่าเชื่อถือและประสิทธิภาพของมัน
คุณสมบัติที่ดีที่สุดของ Keras
- เพลิดเพลินกับกระบวนการทำงานของแมชชีนเลิร์นนิงที่ราบรื่นตั้งแต่การประมวลผลข้อมูลไปจนถึงการนำไปใช้งานจริง ด้วยฟีเจอร์ต่างๆ เช่น AutoML, ภาพเครื่องเสมือน (VM) สำหรับการเรียนรู้เชิงลึก และเวิร์กเบสที่ครอบคลุม
- รับการสนับสนุนสำหรับการฝึกอบรมแบบกระจายบน GPU และ TPU ซึ่งเหมาะสำหรับโครงการขนาดใหญ่
- สร้างโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกได้อย่างรวดเร็วด้วย API ระดับสูง
- ลดภาระทางความคิดด้วยอินเทอร์เฟซที่เรียบง่ายและสม่ำเสมอ ซึ่งช่วยให้การเรียนรู้เชิงลึกเข้าถึงได้ง่ายขึ้น
- ปรับแต่งโมเดลให้เหมาะกับความต้องการเฉพาะด้วยการออกแบบแบบแยกส่วนและขยายได้
ข้อจำกัดของ Keras
- สำหรับโครงการวิจัยที่ต้องการการปรับแต่งสูงหรือล้ำสมัย Keras อาจไม่ให้ความยืดหยุ่นในการควบคุมได้มากเท่ากับการใช้เฟรมเวิร์กระดับต่ำอย่าง TensorFlow หรือ PyTorch
ราคาของ Keras
- ราคาตามความต้องการ
คะแนนและรีวิว Keras
- G2: 4. 6/5 (รีวิวมากกว่า 60 รายการ)
- Capterra: 4. 6/5 (รีวิวมากกว่า 40 รายการ)
9. อัลแทร์ เรปิดไมเนอร์
Altair RapidMiner เป็นแพลตฟอร์มวิทยาศาสตร์ข้อมูลแบบครบวงจรที่ช่วยให้การตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเกิดขึ้นได้ทั่วทั้งองค์กร
ออกแบบมาอย่างเฉพาะตัวเพื่อรองรับทักษะที่หลากหลาย ตั้งแต่ผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลและวิศวกร ไปจนถึงนักวิเคราะห์ธุรกิจและผู้บริหาร Altair RapidMiner สามารถสร้างสภาพแวดล้อมที่รวมเป็นหนึ่งเดียวสำหรับการทำงานร่วมกันในองค์กรของคุณ
แพลตฟอร์มนี้มอบประสบการณ์ที่ราบรื่น ปราศจากโค้ด และเป็นมิตรกับโค้ด ช่วยให้คุณสามารถสร้างระบบข้อมูลและระบบแมชชีนเลิร์นนิง, PLOY โมเดล, และแบ่งปันข้อมูลเชิงลึกได้อย่างมีประสิทธิภาพ
คุณสมบัติเด่นของ RapidMiner
- ปรับขนาดได้อย่างมีประสิทธิภาพจากเดสก์ท็อปไปยังเซิร์ฟเวอร์ภายในองค์กร ไปจนถึงการนำไปใช้ในระบบคลาวด์ที่ปลอดภัยและรองรับผู้ใช้หลายราย
- เปลี่ยนข้อมูลดิบให้กลายเป็นชุดข้อมูลที่สะอาดและถูกต้องอย่างรวดเร็ว
- สร้าง, ฝึกอบรม, ประเมินผล, และนำไปใช้แบบจำลองการคาดการณ์และการให้คำแนะนำโดยใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องล่าสุด
- ระบุความผิดปกติ, แนวโน้ม, และค่าผิดปกติในข้อมูลแบบเรียลไทม์เพื่อการตัดสินใจที่รวดเร็วและมีข้อมูลครบถ้วน
ข้อจำกัดของ RapidMiner
- รูปแบบการกำหนดราคาแบบขั้นบันไดอาจเป็นอุปสรรคสำหรับธุรกิจขนาดเล็กหรือผู้ใช้รายบุคคล
- ผู้ใช้บางรายได้สังเกตเห็นว่าแพลตฟอร์มไม่มีการสนับสนุนการเร่งความเร็วด้วย GPU ซึ่งอาจเป็นข้อเสียสำหรับผู้ที่ต้องการกำลังการคำนวณที่เข้มข้นสำหรับแบบจำลองของตน
ราคาของ RapidMiner
- ราคาที่กำหนดเอง
RapidMiner รีวิวและคะแนน
- G2: 4. 6/5 (รีวิวมากกว่า 400+)
- Capterra: 4. 4/5 (รีวิวมากกว่า 20 รายการ)
10. ไมโครซอฟต์ อาซัวร์ มิชชิน เลิร์นนิง
Microsoft Azure Machine Learning เป็นบริการ AI ระดับองค์กรที่ช่วยให้ทีมนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักพัฒนา และวิศวกรของคุณสามารถสร้าง ใช้งาน และจัดการโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงได้อย่างมั่นใจยิ่งขึ้น
มันมอบความสามารถ MLOps ที่นำหน้าในอุตสาหกรรม, ความสามารถในการทำงานร่วมกันแบบโอเพนซอร์ส, และชุดเครื่องมือที่ผสานรวมไว้ด้วยกัน
แพลตฟอร์มนี้โดดเด่นด้วยการเน้นย้ำเรื่อง AI ที่มีความรับผิดชอบ โดยนำเสนอเครื่องมือเพื่อความยุติธรรม ความสามารถในการอธิบายได้ และความเป็นส่วนตัว เพื่อให้มั่นใจว่าแอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่องได้รับการพัฒนาในสภาพแวดล้อมที่เชื่อถือได้
นอกจากนี้ ยังรองรับการพัฒนาแบบจำลองอย่างรวดเร็วด้วยเครื่องมือและเฟรมเวิร์กต่าง ๆ เช่น Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, Keras และอื่น ๆ อีกมากมาย เพื่อให้มั่นใจถึงความยืดหยุ่นในกระบวนการพัฒนา
ไม่เพียงเท่านั้น เครื่องมือนี้ยังมีความสามารถในการทำงานร่วมกันแบบโอเพนซอร์ส ทำให้สามารถผสานรวมกับเฟรมเวิร์ก Python ยอดนิยมได้อย่างราบรื่น โดยรวมแล้ว มันเป็นแพลตฟอร์มที่หลากหลายสำหรับโครงการแมชชีนเลิร์นนิงที่หลากหลาย เนื่องจากรองรับการใช้ R และ.NET
คุณสมบัติที่ดีที่สุดของ Microsoft Azure Machine Learning
- รับรองความพร้อมและความปลอดภัยขององค์กรด้วยการผสานรวมกับบริการคลาวด์ของ Azure รวมถึง Azure Virtual Networks, Key Vault และ Container Registry
- ผสานการทำงานกับ Azure Synapse Analytics, Azure Arc และแพลตฟอร์มที่หลากหลาย
- เข้าถึงการเรียนรู้ของเครื่องอัตโนมัติ (AutoML) สำหรับการอัตโนมัติการเลือกอัลกอริทึมและการปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์
ข้อจำกัดของ Microsoft Azure Machine Learning
- ความท้าทายในการผสานข้อมูลกับแหล่งข้อมูลอาจทำให้การสร้างแบบจำลองซับซ้อนขึ้นได้
- เส้นทางการเรียนรู้สำหรับผู้ใช้ใหม่ โดยเฉพาะผู้ที่ยังไม่คุ้นเคยกับระบบนิเวศของ Azure
ราคาของ Microsoft Azure Machine Learning
- ราคาตามความต้องการ
การให้คะแนนและรีวิว Microsoft Azure Machine Learning
- G2: 4. 2/5 (รีวิวมากกว่า 70 รายการ)
- Capterra: 4. 5/5 (รีวิวมากกว่า 30 รายการ)
การเลือกเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องที่ดีที่สุดสำหรับการฝึกอบรมแบบจำลอง
ตามที่คุณอาจสังเกตเห็นแล้ว ไม่มีเครื่องมือใดที่สามารถแก้ไขทุกกรณีทางธุรกิจหรือปัญหาการเรียนรู้ของเครื่องได้ แม้ว่าจะไม่มีเครื่องมือใดที่ดูเหมือนจะสมบูรณ์แบบสำหรับความต้องการของคุณ การผสมผสานเครื่องมือเหล่านี้เข้าด้วยกันอาจเป็นแนวทางที่เหมาะสมที่สุด เนื่องจากเครื่องมือเหล่านี้ส่วนใหญ่สามารถทำงานร่วมกันได้
ลองใช้ ClickUp—เครื่องมือจัดการงานและความร่วมมือในโครงการที่หลากหลาย ด้วยการใช้ ClickUp ร่วมกับเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องและAI ของคุณ คุณสามารถจัดระเบียบข้อมูล วิเคราะห์และสรุปข้อมูล และทำให้กระบวนการตัดสินใจของคุณมีประสิทธิภาพมากขึ้น
ลงทะเบียนบน ClickUpวันนี้ ฟรี!