Żyjemy w epoce danych, do których wykorzystania potrzebujemy coraz większej mocy obliczeniowej komputerów i ogromu zasobów pamięci masowej. Informacji przybywa z dnia na dzień, a zarządzanie big data staje się prawdziwym wyzwaniem. Firmy budują w tym celu zaawansowane systemy i algorytmy uczenia maszynowego, które nadają informacjom sens oraz umożliwiają analizę w celu ich dalszego przetworzenia i wykorzystania. W poniższym artykule prezentujemy pięć podstawowych narzędzi, z których najczęściej korzystają eksperci Python do tworzenia rozwiązań z zakresu machine learningu.
Machine learning jest podzbiorem i bardzo ważnym obszarem sztucznej inteligencji, który zajmuje się m.in. budowaniem oprogramowania do przetwarzania zbiorów danych. Dzięki zaawansowanym algorytmom komputery mogą na podstawie danych i przeszłych doświadczeń samodzielne uczyć się, aby w konsekwencji przewidywać zdarzenia lub podejmować decyzje bez zaangażowania człowieka. Jednym z podstawowych zastosowań ML jest obecnie rozpoznawanie obrazów, czy też automatyczne rozumienie, generowanie lub tłumaczenie języka naturalnego przez komputer. Specjaliści, którzy zajmują się budowaniem i trenowaniem modeli uczenia maszynowego, korzystają z różnych języków, algorytmów, technik, wzorców i frameworków, aby tworzyć narzędzia umożliwiające rozwiązywanie rzeczywistych problemów. Przyjrzymy się im.

Python – podstawowy język programowanie w obszarze machine learning

Największą popularnością w ML, nieustannie od wielu lat cieszy się Python – język programowania typu open source, który jest stosunkowo łatwy w użyciu i udostępnia wiele specjalistycznych pakietów, takich jak scipy, czy numpy, które mają swoje specjalne zastosowania. Co więcej, Python umożliwia szybie prototypownie i usprawnia współpracę między programistami a analitykami i naukowcami danych (data analitycs, data science). Oczywiście sam Python to nie wszystko. Inżynierowie machine learning podczas pracy nad kodem korzystają również z wielu różnorodnych narzędzi i bibliotek do uczenia maszynowego.

Narzędzia wykorzystywane do programowania algorytmów ML w 2022 roku

Aby tworzyć skalowalne i funkcjonalne algorytmy programiści zajmujący się machine learningiem potrzebują dobrego zestawu narzędzi i frameworków, które im w tym pomogą. Na rynku dostępnych jest wiele rozwiązań. Poniżej znajdziesz TOP 5, najlepszych opcji, których wdrożenie do swojej codziennej pracy powinien rozważyć każdy inżynier ML.

  1. TensorFlow – został stworzony przez zespół Google w 2011 roku, jako autorski system dedykowany zadaniom uczenia maszynowego w zakresie głębokiego uczenia (deep learning). Jest to biblioteka ML o otwartym kodzie źródłowym do łatwego rozwiązywania niezwykle złożonych problemów matematycznych. Umożliwia naukowcom opracowywanie eksperymentalnych architektur uczenia się i przekształcanie ich w oprogramowanie.
  2. Keras – to wysokopoziomowa biblioteka API sieci neuronowej. Keras generuje szczegółowe i przydatne komunikaty o błędach, które umożliwiają dogłębne rozwiązywanie problemów z kodem.
  3. Theano – jeden z wiodących frameworków w obszarze ML. Podobnie jak TensorFlow stanowi bardzo rozbudowaną bibliotekę AI, która pomaga optymalizować, definiować i obliczać skomplikowane wyrażenia matematyczne.
  4. PyTorch – biblioteka open source, opracowana przez specjalistów ds. AI Facebooka. Koncentruje się na tworzeniu sieci neuronowych, stanowiących podstawę deep learning (uczenia głębokiego). Jest to biblioteka, która wspiera tworzenie poleceń i funkcjonalności dla platform i aplikacji do przetwarzania języka naturalnego.
  5. Apache Hadoop – platforma open source napisana w języku Java zawierająca instrukcje dotyczące przechowywania i przetwarzania dużej ilości danych. Jest to również jeden z najszybszych systemów do sortowania terabajtów informacji. Oprócz wydajności dla big data Hadoop wspiera obniżanie kosztów wdrażania serwerów.

Automatyzuj i buduj konkurencyjność dzięki uczeniu maszynowemu

Wdrożenie ML i AI pozwala firmom nie tylko zautomatyzować proste procesy i zminimalizować zaangażowanie ludzi do ich obsługi, ale również generuje oszczędności i buduje przewagę konkurencyjną. Aby w pełni wykorzystać potencjał machine learning, potrzebujesz doświadczonego zespołu, który w swojej pracy korzysta z najlepszych narzędzi i będzie mógł je zastosować do realizacji Twojego projektu. Taki jest zespół Da Vinci Studio. Jeśli szukasz optymalnego rozwiązania – jesteśmy do Twojej dyspozycji.

Zobacz także

Ostatnie wpisy

<
>