مقدمه‌ای بر پلتفرم یادگیری ماشینی

پلتفرم‌های یادگیری ماشینی (Microsoft Azure، IBM Watson، Amazon، H20، ai-one، و غیره) برنامه‌های سیستم نرم‌افزاری سازمان‌یافته‌ای هستند که برای خودکارسازی و تسریع مراحل کار تحویل برنامه‌های کاربردی که معمولا برای پیش بینی هستند مورد استفاده قرار می‌گیرند و به توسعه‌دهنده اجازه می‌دهند تا مدل‌های خود را به طور مؤثر بر روی سیستم عامل‌های مختلف و استفاده از ابزارهای آنلاین که می‌توانند نسخه‌های پولی و همچنین رایگان باشند قرار دهند. همچنین، این رسانه‌های آنلاین قادر به پردازش داده‌های عظیم با استفاده از تکنیک‌های مربوط به یادگیری ماشینی هستند.

پلتفرم یادگیری ماشینی چیست؟

پلتفرم مناسب برای خودکار سازی و تسریع مراحل کار تحویل برنامه‌های کاربردی پیشبینی که قادر به پردازش داده‌های عظیم با استفاده از یادگیری ماشینی یا دستور عمل‌های متصل می‌باشد.
چند ایده کلیدی در این تعریف عبارتند از:
• سرعت بخشیدن به روند کار تحویل، وضوح فوری و سریعتر و همچنین تسریع در زمان اجرا از طریق روش‌های پیشرفته مانند داده‌های توزیع شده درون حافظه است.
• وظیفه واقعی تحلیلگر اطلاعات شامل بسیاری از وظایف خسته کننده و طولانی است. خودکارسازی این وظایف می‌تواند نقطه ضعف‌های پروژه را از بین ببرد و به سازمان‌ها این امکان را می‌دهد که پروژه‌های جدیدی را که سریع‌تر انجام می‌شوند، به‌روزرسانی کنند و وظایف بیشتری دریافت کنند، در حالی که کارکنان را افزایش نمی‌دهد.

• قابلیت یک پلتفرم یادگیری ماشینی برای کاربران برای ارائه و پردازش حجم عظیمی از داده‌ها از یک نوع منبع مناسب.
• این پلتفرم‌ها بر روی فعال کردن روند کار کامل ارائه برنامه‌های پیش‌گویانه تمرکز می‌کنند، زیرا آنها با ابزارهای رایانه شخصی و کتابخانه‌های کد مخالف هستند.
• این پلتفرم‌ها باید یکپارچه شوند زیرا آنها به خوبی برای برنامه‌های سیستم نرم افزاری که به شدت توصیه می‌شوند سازماندهی شده‌اند.
• تمرکز آن بر کمک به تجارت برای دانستن نتایج آتی مانند توانایی مشتریان برای خرید یک پیشنهاد معین یا رد معامله است.

پلتفرم‌های یادگیری ماشینی

حوزه یادگیری ماشینی به سرعت در حال رشد است. بنابراین انتخاب پلتفرم مناسبی که منجر به موفقیت مدل‌های ساختمانی با استفاده از رویکردهای سر به سر می‌شود، بسیار مهم است. در اینجا لیستی از پلتفرم‌های یادگیری ماشینی را میبینیم.

1.مایکروسافت ازور Microsoft Azure
ابزار یادگیری ماشینی مایکروسافت ازور به توسعه دهندگان اجازه می‌دهد مدل سازی کنند. این ابزار کیت‌های توسعه‌ی نرم‌افزار و خدماتی را برای آماده سازی سریع اطلاعات، آموزش و استقرار مدل‌های یادگیری ماشینی را ارائه می‌دهد. مجموعه‌ی رمز نگاری خودکار و پایپ لاین‌ها باعث بالا رفتن بازدهی و بهبود فرایند قیمت‌ گذاری‌ها می‌شوند. از این قابلیت‌ها با متن باز پایتون مانند PyTorch،Tensor Flow و scikit-learn استفاده کنید.
امکانات
از استودیوی یادگیری ماشینی ازور به عنوان رابط بصری خود استفاده کنید که دارای محیط کشیدن و رها کردن برای ساخت مدل‌ها می‌باشد.
دارای برنامه‌های خودکار برای اجرای درخت تصمیم، شبکه‌های عصبی عمیق، طبقه بندی و رگرسیون است.
این ابزار اجازه می‌دهد تا فقط مجموعه داده‌های بزرگ به جای مجموعه داده‌های کوچکتر از هر یک از ارائه کننده خدمات در ابر ازور بارگذاری شود.
نسخه‌های استاندارد و رایگان را با ویژگی‌های محدود ارائه می‌دهد.

2. آی بی ام واتسون (IBM Watson)
پلتفرم آی بی ام واتسون هم برای توسعه دهندگان و هم برای کاربرانی که با ابزارهای هوش مصنوعی زیاد سر و کار دارند توسعه یافته است. این برنامه‌ها و پرس و جوهای سیستمی، پیش بینی و مونتاژ ابزارها برای ایجاد کتاب‌های کار را فراهم می کند.علاوه بر این، با ایجاد تجسم اجازه می‌دهد که با کشیدن و رها کردن اطراف برای ایجاد مدل‌ها همکاری کند.

امکانات

استفاده از پردازشگر نهایی با کمک نرم افزار تجزیه و تحلیل گرافیکی امار spss.
ذخیره ی اطلاعات و پیش بینی‌ها در IBM Bluemix (آی بی ام بلومیکس)
خدماتی که تمرکز اصلی آن‌ها روی مشتریان شرکت می‌باشد به ایجاد برنامه‌های کاربردی مبتنی بر ML با استفاده از رابط‌های API کمک می‌کنند.
آنها قابل شارژ هستند و حتی در نسخه‌های رایگان نیز در دسترس هستند.

3. آمازون
پلتفرم یادگیری ماشینی آمازون مدل‌های پیش بینی آماده و ساده‌ای را برای هر توسعه دهنده‌ای ارائه می‌دهد، حتی اگر هیچ ایده‌ای در مورد علم داده نداشته باشد. یک مدل پرداختی که نیاز به سرمایه‌گذاری بسیار کمی در بسته‌های سخت‌افزاری یا نرم‌افزاری دارد، آمازون را به یکی از ساده‌ترین ارائه‌دهندگان پلتفرم ماشین لرنینگ تبدیل کرده است که یک شرکت‌کننده به آن مراجعه می‌کند. علاوه بر این، توسعه دهندگان می‌توانند از ابزارهای هوش مصنوعی ارائه شده توسط AWS (سرویس وب آمازون) استفاده کنند که شامل آمازون لکس و آمازون پولی نیز می‌شود.

امکانات

این نرم‌افزار از یادگیری ماشینی آمازون و رابط کاربر کاراکتر آمازون استفاده می‌کند .
اطلاعات باید در یک حساب سرویس وب آمازون مرتبط مانند S3، Redshift و RDS ذخیره شوند.
این پلتفرم بر روی یک مدل پرداخت با قاعدۀ پرداخت هزینه هنگام انجام عمل و نه بیشتر از آن کار می‌کند، و برای پیش بینی‌های دسته‌ی اصلی، قیمت آن کمتر از ده سنت گذاشته شده است.
4.ai-one
با استفاده از پلتفرمai-one ، توسعه دهندگان دستیارهای هوشمندی تولید خواهند کرد که تقریباً به راحتی بر روی هر برنامه نرم افزاری نصب خواهند شد. فهرست ابزار منابع شامل API های توسعه دهنده، یک کتابخانه اسناد و عوامل اتصال است که برای تبدیل اطلاعات به مجموعه قوانینی که از ساختارهای یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی پشتیبانی می‌کنند استفاده می‌شود.
5.Apache PredictionIO (آپاچی پریدیکشن)
این یک برنامه کاربردی با یک سرور متن باز برای یادگیری ماشینی طراحی شده است. در بالای آن، آپاچی پریدیکشن ساده‌ترین راه برای ایجاد موتورهای پیش بینی است که هر وظیفه یادگیری ماشینی را برآورده می‌کند. علاوه بر رویدادهای ارسال شده توسط سیستم، خود پلتفرم آپاچی پریدیکشن نیز یک گالری از مدل‌های اماده دارد.
6. H2O
این پلتفرم برای زبان برنامه‌نویسی مانند پایتون، R و جاوا توسط H2O.ai طراحی شده است. این پلتفرم به طور مشترک ابزارهای مورد نیاز برای تجزیه و تحلیل مجموعه داد‌ه‌ها در سیستم‌های فایل آپاچی هدوپ و کلود را ارائه می‌دهد. این پلتفرم مدل رایگان ومتن باز H2O را پیشنهاد می‌دهد که برای زبان‌های برنامه نویسی مانند پایتون، R و جاوا توسط H2O.ai طراحی شده است.

همچنین ابزارهای مورد نیاز برای تجزیه و تحلیل مجموعه داده‌ها در سیستم‌های فایل آپاچه هدوپ و کلود را ارائه می‌دهد H2O.ai در مانتیون ویو، CA مستقر است. و یادگیری ماشینی متن باز H2O (H2O، آب گازدار و H2O4GPU) و یک محصول تجاری به نام H2O Driverless AI (خودکار‌سازی یادگیری ماشینی) را ارائه می‌دهد. اجزای H2O.ai برای پیکربندی‌های چند هسته‌ای و چند گرهی واحد پردازش مرکزی بسیار بهینه و موازی شده‌اند.

نتیجه

این مقاله به معرفی مختصری از پلتفرم‌های یادگیری ماشینی می‌پردازد. یادگیری ماشینی می‌تواند یک تکنیک نظارتی یا بدون نظارت برای آموزش ماشین‌ها باشد تا فعالیت‌ها را کمی سریعتر و بهتر از یک انسان معمولی انجام دهند. وقتی نوبت به توسعه مدل‌های یادگیری ماشینی می‌رسد، زبان‌های توسعه، IDE و پلتفرم‌های مختلف را انتخاب می‌کنید. این مقاله بهترین پلتفرم‌هایی را که کاربر می‌تواند استفاده کند ارائه می‌دهد. این می‌تواند پلتفرم‌های مبتنی بر ابر ذخیره سازی یا مبتنی بر تولید باشد.
منبع

همچنین اخبار های علمی را بخوانید:

اخبار