Les outils d'apprentissage automatique aident les ingénieurs de données et les scientifiques à configurer des modèles, à sélectionner des données et à déployer des modèles. La gestion des versions regroupe un ensemble de données, d'algorithmes et de paramètres en une seule entité, de sorte que les résultats peuvent être ramenés à un état antérieur si nécessaire. De nombreux outils d'apprentissage automatique permettent d'améliorer la précision des prédictions sans être explicitement programmés.
Applications utilisant l'apprentissage automatique
Avant d'aborder les outils spécifiques de ML, il est utile de se familiariser avec les applications courantes qui appliquent des algorithmes utilisant des données pour prédire ou déduire des données. Ces applications comprennent les exemples suivants :
- Détecter les anomalies dans les transactions pour la détection des fraudes.
- Détecter les intrusions dans le réseau en analysant les schémas de trafic afin d'observer les activités inhabituelles et d'agir en conséquence.
- Classifier le sentiment de la communication dans les flux des réseaux sociaux .
- Classer les courriels et les traiter de manière appropriée.
- Regrouper les données en grappes ayant des valeurs similaires.
- Classer les images en fonction de leur contenu.
- Reconnaître des objets dans une image ou une vidéo, comme des personnes ou des paquets, dans le cas d'une caméra de sonnette.
- Prévoir le temps.
- Prédire les valeurs ultérieures sur la base d'une série initiale de valeurs à l'aide d'une analyse de régression.
- Comprendre les messages textuels et vocaux grâce au traitement du language naturel du langage naturel (NLP) pour support traduction linguistique et créer des résumés.
- Prédire une valeur continue, telle que le prix d'un logement, le cours d'une action, etc.
- Trier les données en fonction des critères spécifiés.
Construction et déploiement d'un projet ML
Vous trouverez ci-dessous les étapes critiques d'un projet de ML :
- Les données sont l'élément vital d'un projet de ML. La collecte des données permet de localiser les sources de données nécessaires au modèle de ML. Plus il y a de points de données, plus les prédictions sont précises.
- La préparation des données transforme les ensembles de données pour les utiliser dans le modèle ML. La qualité des données est améliorée en filtrant le contenu non pertinent, en comblant les lacunes et en normalisant les formats de données.
- Le processus de sélection du modèle permet de choisir la méthode d'apprentissage modèle ML appropriée. La sélection est basée sur le type de données utilisées pour alimenter le modèle.
- L'apprentissage modèle applique des algorithmes à des ensembles de données afin d'itérer et d'améliorer la précision de prédiction du modèle ML.
- L'évaluation du modèle teste les prédictions de sortie par rapport à des ensembles de données de validation afin de déterminer la précision du modèle.
- Le réglage des paramètres permet d'ajuster le modèle afin d'en améliorer l'efficacité.
- Le résultat du projet est un ensemble de prédictions.
Outils d'apprentissage automatique disponibles
Accord.net
Accord.net fournit des bibliothèques ML pour le traitement de l'audio et de l'image. Les algorithmes fournis comprennent l'algèbre linéaire numérique, l'optimisation numérique, les statistiques, les réseaux neuronaux artificiels et le traitement des signaux.
Amazon SageMaster
Conçu pour les utilisateurs d'AWS afin de concevoir et d'entraîner modèles de ML. Inclut des outils pour les opérations de ML avec un choix d'outils à utiliser dans les flux de travail ML.
Apache Spark MLlib
Apache Spark MLlib est un framework distribué open-source pour la ML. Le noyau de Spark est développé au sommet. MLlib comprend des algorithmes pour la régression, le clustering, les filtres et les arbres de décision.
Apache Manhout
Apache Manhout aide les scientifiques des données en fournissant des algorithmes pour les préprocesseurs, la régression, le regroupement, les recommandeurs et l'algèbre linéaire distribuée. Il comprend des bibliothèques Java pour les opérations mathématiques courantes.
Azure Machine Learning Studio
Azure Machine Learning est la tentative de Microsoft de concurrencer Google AutoML. Il comprend une interface graphique permettant de connecter des données à des modules de ML.
Café
Caffe (Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding) est un outil qui prend en charge les applications d'apprentissage profond, qui comprend un logiciel C++ et un logiciel Python C++ ET PYTHON. Caffe est couvert par une licence Berkeley Source Distribution (BSD). La licence BSD est utilisée pour distribuer de nombreux logiciels gratuits, shareware et open-source.
Google Cloud AutoML
La plateforme Cloud AutoML fournit des modèles pré-entraînés pour aider les utilisateurs à créer des services de reconnaissance vocale et textuelle.
IBM Watson
IBM fournit une interface web à Watson qui excelle dans les interactions NLP.
Bloc-notes Jupyter
Jupyter Notebook est très populaire auprès des ingénieurs de données qui prennent en charge Julia, Python et R.
Ouvert NN
Open NN met en œuvre des réseaux neuronaux en mettant l'accent sur l'apprentissage profond et l'analyse prédictive.
Keras
Keras est utilisé pour créer des modèles d'apprentissage profond et pour distribuer l'apprentissage modèles d'apprentissage profond.
Qwak
Qwak est un ensemble d'outils pour le développement de modèles ML avec des points forts dans le versionnage et les tests de production.
Rapid Miner
Rapid Miner se concentre sur les sciences des données avec une suite de capacités d'exploration de données, de déploiement et d'opérations de modélisation.
Scikit-learn
Scikit-learn est un ensemble d'outils destinés à support analyse prédictive des données et la sélection de modèles. La bibliothèque d'outils est disponible sous licence BSD.
Shogun
Algorithmes et structures de données Shogun pour les machines à vecteurs de support ML pour la régression et la classification. Les langages support sont Python, Octave, R, Ruby, Java, Scala et Lua.
Tensorflow
TensorFlow est un framework gratuit et open-source qui utilise des modèles de ML et de réseaux neuronaux. Tensorflow est utilisé pour le traitement du traitement du language naturel et le traitement d'images. Une bibliothèque Javascript et Python permet d'exécuter du code sur des CPU et des GPU.
Actian et les outils d'apprentissage automatique
La plateforme de données Actian est une plateforme d'analyse données très évolutif dotée d'un riche ensemble de fonctionnalités conçues pour l'ingestion, l'organisation, l'analyse et la publication de données. La plateforme de données Actian peut aider les ingénieurs ML et les data scientists en automatisant les pipelines de données, en se connectant aux sources de données opérationnelles à l'aide de connecteurs prédéfinis et en transformant les données pour les cas d'utilisation ML.
