2021 में 11 सबसे लोकप्रिय मशीन लर्निंग सॉफ्टवेयर टूल्स

11 most popular machine learning software tools 2021

सर्वोत्तम भुगतान के साथ-साथ मुक्त स्रोत मुक्त मशीन लर्निंग टूल्स की सूची और तुलना:

मशीन लर्निंग क्या है?

मशीन लर्निंग सिस्टम की मदद से हम डेटा की जांच कर सकते हैं, उस डेटा से सीख सकते हैं और निर्णय ले सकते हैं। मशीन लर्निंग में एल्गोरिदम शामिल है और मशीन लर्निंग लाइब्रेरी एल्गोरिदम का एक बंडल है।

हम दिन-प्रतिदिन के जीवन में मशीन सीखने का उपयोग कहां करते हैं? आइए इस प्रश्न का उत्तर देखने के लिए कुछ उदाहरण देखें।

आप क्या सीखेंगे:

• मशीन लर्निंग रियल उदाहरण
• मशीन लर्निंग हमारी मदद कैसे करती है?
• मशीन लर्निंग के प्रकार
  • (1) सुपरवाइज्ड मशीन लर्निंग
  • # 2) Unsupervised मशीन लर्निंग
  • # 3) सुदृढीकरण मशीन सीखना
• 10+ सबसे लोकप्रिय मशीन लर्निंग सॉफ्टवेयर टूल्स
  • तुलना चार्ट
  • # 1) स्किटिट-सीखें
  • # 2) PyTorch
  • # 3) TensorFlow
  • # 4) सेट करें
  • # 5) KNIME
  • # 6) कोलाब
  • # 7) अपाचे महतो
  • # 8) Accord.Net
  • # 9) शोगुन
  • # 10) केरेएसियो
  • # 11) रैपिड खान
• निष्कर्ष
  • अनुशंसित पाठ

मशीन लर्निंग रियल उदाहरण

नीचे दिए गए एमएल के कुछ वास्तविक उदाहरण हैं:

उदाहरण 1:

यदि आपने नेटफ्लिक्स का उपयोग किया है, तो आपको पता होना चाहिए कि यह आपके द्वारा पहले देखी गई बातों के आधार पर कुछ फिल्मों या शो की सिफारिश करता है। मशीन लर्निंग का उपयोग इस सिफारिश के लिए और उस डेटा का चयन करने के लिए किया जाता है जो आपकी पसंद से मेल खाता है। यह पहले के डेटा का उपयोग करता है।

उदाहरण 2:

दूसरा उदाहरण फेसबुक होगा।

जब आप फेसबुक पर कोई फोटो अपलोड करते हैं, तो वह उस फोटो में एक व्यक्ति को पहचान सकता है और आपको सुझाव दे सकता है, पारस्परिक मित्र। इन भविष्यवाणियों के लिए एमएल का उपयोग किया जाता है। यह आपकी मित्र-सूची, उपलब्ध तस्वीरों आदि जैसे डेटा का उपयोग करता है और यह उसी के आधार पर भविष्यवाणियां करता है।

उदाहरण 3:

तीसरा उदाहरण सॉफ्टवेयर है, जो दिखाता है कि जब आप बड़े हो जाएंगे तो आप कैसे दिखेंगे। यह इमेज प्रोसेसिंग मशीन लर्निंग का भी उपयोग करता है।

ये सभी कुछ उदाहरण हैं, जो हमें यह समझने में मदद करते हैं कि मशीन लर्निंग का उपयोग कैसे किया जाता है। एमएल कुछ हद तक एआई के समान है, हालांकि, दोनों के बीच अंतर है। यह डाटा माइनिंग से संबंधित है।

मशीन लर्निंग हमारी मदद कैसे करती है?

यह शक्तिशाली प्रसंस्करण के माध्यम से मदद करता है।

मशीन लर्निंग की मदद से, सिस्टम उच्च गति पर, बेहतर निर्णय लेते हैं और अधिकांश समय वे सटीक होते हैं। इस तकनीक का उपयोग करना सस्ता है और यह बड़े और जटिल डेटा सेटों का विश्लेषण कर सकता है।

मशीन लर्निंग के प्रकार

नीचे सूचीबद्ध विभिन्न प्रकार हैं:

• देखरेख
• के चलते किसी
• सुदृढीकरण

आइए एक उदाहरण के साथ प्रत्येक प्रकार को विस्तार से देखें।

(1) सुपरवाइज्ड मशीन लर्निंग

विगत डेटा का उपयोग पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग में पूर्वानुमान बनाने के लिए किया जाता है।

उदाहरण सुपरवाइज्ड मशीन लर्निंग ईमेल का स्पैम फ़िल्टरिंग है। हम सभी जीमेल, याहू या आउटलुक का उपयोग करते हैं। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग यह तय करने के लिए किया जाता है कि कौन सा ईमेल स्पैम है और कौन सा नहीं है।

पिछले डेटा जैसे प्राप्त ईमेल, डेटा जिसका हम उपयोग करते हैं आदि के आधार पर, सिस्टम ईमेल के बारे में भविष्यवाणियां करता है कि यह स्पैम है या नहीं। ये भविष्यवाणियाँ भले ही सही न हों, लेकिन वे ज़्यादातर सही होती हैं।

वर्गीकरण और प्रतिगमन एमएल एल्गोरिदम हैं जो पर्यवेक्षित एमएल के अंतर्गत आते हैं।

# 2) Unsupervised मशीन लर्निंग

Unsupervised मशीन सीखने में छिपे हुए पैटर्न मिलते हैं।

इससे पहले हमने फेसबुक का उदाहरण देखा ( उदाहरण 2 ) का है। यह एक अनसुलझी मशीन सीखने का एक उदाहरण है। क्लस्टरिंग और एसोसिएशन एल्गोरिदम इस प्रकार के मशीन लर्निंग के अंतर्गत आते हैं।

# 3) सुदृढीकरण मशीन सीखना

सुदृढीकरण मशीन सीखने का उपयोग दक्षता में सुधार या वृद्धि के लिए किया जाता है।

आइए उपरोक्त उल्लिखित एल्गोरिदम के कुछ उदाहरणों को देखें।

• वर्गीकरण: ईमेल का स्पैम फ़िल्टरिंग।
• प्रतिगमन: ये एल्गोरिदम पिछले डेटा जैसे वर्गीकरण एल्गोरिदम से भी सीखते हैं लेकिन यह हमें आउटपुट के रूप में मूल्य देता है। उदाहरण: मौसम का पूर्वानुमान - कितनी बारिश होगी?
• क्लस्टरिंग: ये एल्गोरिदम डेटा का उपयोग करते हैं और डेटा के क्लस्टर के रूप में आउटपुट देते हैं। उदाहरण: किसी विशेष क्षेत्र (भौगोलिक स्थिति) में घर / जमीन की कीमतें तय करना।
• एसोसिएशन: जब आप शॉपिंग साइट्स से उत्पाद खरीदते हैं, तो सिस्टम उत्पादों के एक और सेट की सिफारिश करता है। इस सिफारिश के लिए एसोसिएशन एल्गोरिदम का उपयोग किया जाता है

यह सब मशीन लर्निंग के बारे में है। अब आइए टॉप मशीन लर्निंग सॉफ्टवेयर पर एक नजर डालते हैं।

=> संपर्क करें यहाँ एक सूची का सुझाव देने के लिए।

10+ सबसे लोकप्रिय मशीन लर्निंग सॉफ्टवेयर टूल्स

कई मशीन लर्निंग सॉफ्टवेयर हैं जो बाजार में उपलब्ध हैं। नीचे सूचीबद्ध उनके बीच सबसे लोकप्रिय हैं।

तुलना चार्ट

चलो शुरू करते हैं!!

b- वृक्ष बनाम b + वृक्ष

# 1) स्किटिट-सीखें

स्किकिट-लर्न अजगर में मशीन सीखने के विकास के लिए है। यह पायथन प्रोग्रामिंग भाषा के लिए एक पुस्तकालय प्रदान करता है।

विशेषताएं:

• यह डेटा माइनिंग और डेटा विश्लेषण में मदद करता है।
• यह वर्गीकरण, प्रतिगमन, क्लस्टरिंग, आयामी कमी, मॉडल चयन और पूर्व-प्रसंस्करण के लिए मॉडल और एल्गोरिदम प्रदान करता है।

पेशेवरों:

• आसानी से समझने योग्य प्रलेखन प्रदान किया जाता है।
• ऑब्जेक्ट्स को कॉल करते समय किसी भी विशिष्ट एल्गोरिदम के लिए पैरामीटर को बदला जा सकता है।

उपकरण लागत / योजना विवरण: नि: शुल्क।

आधिकारिक वेबसाइट: डरावना-सीखो

# 2) PyTorch

PyTorch एक मशाल आधारित, पायथन मशीन लर्निंग लाइब्रेरी है। मशाल एक लुआ आधारित कंप्यूटिंग ढांचा, स्क्रिप्टिंग भाषा और मशीन लर्निंग लाइब्रेरी है।

विशेषताएं:

• यह ऑटोग्राद मॉड्यूल के माध्यम से तंत्रिका नेटवर्क के निर्माण में मदद करता है।
• यह तंत्रिका नेटवर्क के निर्माण के लिए विभिन्न प्रकार के अनुकूलन एल्गोरिदम प्रदान करता है।
• PyTorch का उपयोग क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म पर किया जा सकता है।
• यह वितरित प्रशिक्षण, विभिन्न उपकरण और पुस्तकालय प्रदान करता है।

पेशेवरों:

• यह कम्प्यूटेशनल रेखांकन बनाने में मदद करता है।
• हाइब्रिड फ्रंट-एंड के कारण उपयोग में आसानी।

उपकरण लागत / योजना विवरण: नि: शुल्क

आधिकारिक वेबसाइट: पाइटरॉच

# 3) TensorFlow

TensorFlow एक जावास्क्रिप्ट पुस्तकालय प्रदान करता है जो मशीन सीखने में मदद करता है। एपीआई आपको मॉडल बनाने और प्रशिक्षित करने में मदद करेंगे।

विशेषताएं:

• प्रशिक्षण और अपने मॉडल के निर्माण में मदद करता है।
• आप अपने मौजूदा मॉडल को TensorFlow.js की मदद से चला सकते हैं जो एक मॉडल कनवर्टर है।
• यह तंत्रिका नेटवर्क में मदद करता है।

पेशेवरों:

• आप इसे दो तरीकों से उपयोग कर सकते हैं, अर्थात् स्क्रिप्ट टैग द्वारा या एनपीएम के माध्यम से इंस्टॉल करके।
• यह भी मानव मुद्रा अनुमान के लिए मदद कर सकते हैं।

विपक्ष:

सर्वश्रेष्ठ साइटें मोबाइल फोनों पर देखने के लिए

• इसे सीखना मुश्किल है।

उपकरण लागत / योजना विवरण: नि: शुल्क

आधिकारिक वेबसाइट: टेन्सलफ्लो

# 4) सेट करें

ये मशीन लर्निंग एल्गोरिदम डेटा माइनिंग में मदद करते हैं।

विशेषताएं:

• डेटा तैयारी
• वर्गीकरण
• वापसी
• क्लस्टरिंग
• दृश्य और
• एसोसिएशन ने किया खनन का नियम

पेशेवरों:

• प्रशिक्षण के लिए ऑनलाइन पाठ्यक्रम प्रदान करता है।
• एल्गोरिदम को समझना आसान है।
• यह छात्रों के लिए भी अच्छा है।

विपक्ष:

• बहुत अधिक प्रलेखन और ऑनलाइन समर्थन उपलब्ध नहीं हैं।

उपकरण लागत / योजना विवरण: नि: शुल्क

आधिकारिक वेबसाइट: वाइकाटो-वीका

# 5) KNIME

KNIME डेटा एनालिटिक्स, रिपोर्टिंग और एकीकरण प्लेटफ़ॉर्म के लिए एक उपकरण है। डेटा पाइपलाइनिंग अवधारणा का उपयोग करते हुए, यह मशीन सीखने और डेटा खनन के लिए विभिन्न घटकों को जोड़ती है।

विशेषताएं:

• यह C, C ++, R, Python, Java, JavaScript आदि प्रोग्रामिंग भाषाओं के कोड को एकीकृत कर सकता है।
• इसका उपयोग व्यापार खुफिया, वित्तीय डेटा विश्लेषण और सीआरएम के लिए किया जा सकता है।

पेशेवरों:

• यह एसएएस विकल्प के रूप में काम कर सकता है।
• इसे स्थापित करना और स्थापित करना आसान है।
• सीखने में आसान।

विपक्ष:

• जटिल मॉडल बनाने में मुश्किल।
• सीमित दृश्य और निर्यात क्षमता।

उपकरण लागत / योजना विवरण: नि: शुल्क

आधिकारिक वेबसाइट: पता है

# 6) कोलाब

Google Colab एक क्लाउड सेवा है जो पायथन का समर्थन करती है। यह PyTorch, Keras, TensorFlow, और OpenCV के पुस्तकालयों का उपयोग करके मशीन सीखने के अनुप्रयोगों के निर्माण में आपकी सहायता करेगा

विशेषताएं:

• यह मशीन सीखने की शिक्षा में मदद करता है।
• मशीन लर्निंग रिसर्च में सहायता करता है।

पेशेवरों:

• आप इसे अपने Google ड्राइव से उपयोग कर सकते हैं।

उपकरण लागत / योजना विवरण: नि: शुल्क

आधिकारिक वेबसाइट: अल

# 7) अपाचे महतो

Apache Mahout गणितज्ञों, सांख्यिकीविदों और डेटा वैज्ञानिकों को उनके एल्गोरिदम को निष्पादित करने में मदद करता है।

विशेषताएं:

• यह प्री-प्रोसेसर, रिग्रेशन, क्लस्टरिंग, सिफारिशें, और वितरित रैखिक बीजगणित के लिए एल्गोरिदम प्रदान करता है।
• जावा पुस्तकालय आम गणित संचालन के लिए शामिल किए गए हैं।
• यह वितरित रैखिक बीजगणित ढांचे का अनुसरण करता है।

पेशेवरों:

• यह बड़े डेटा सेट के लिए काम करता है।
• सरल
• एक्सटेंसिबल

विपक्ष:

• अधिक सहायक दस्तावेज की आवश्यकता है।
• कुछ एल्गोरिदम गायब हैं।

उपकरण लागत / योजना विवरण: नि: शुल्क

आधिकारिक वेबसाइट: महावत - अपाचे

# 8) Accord.Net

Accord.Net छवि और ऑडियो प्रसंस्करण के लिए मशीन लर्निंग लाइब्रेरी प्रदान करता है।

विशेषताएं:

इसके लिए एल्गोरिदम प्रदान करता है:

• संख्यात्मक रैखिक बीजगणित।
• संख्यात्मक अनुकूलन
• आंकड़े
• कृत्रिम तंत्रिका प्रसार।
• छवि, ऑडियो और सिग्नल प्रोसेसिंग।
• यह ग्राफ प्लॉटिंग और विज़ुअलाइज़ेशन लाइब्रेरी के लिए भी सहायता प्रदान करता है।

पेशेवरों:

• पुस्तकालय स्रोत कोड से और निष्पादन योग्य इंस्टॉलर और NuGet पैकेज प्रबंधक के माध्यम से भी उपलब्ध कराए जाते हैं।

विपक्ष:

• यह केवल समर्थन करता है। नेट समर्थित भाषाओं।

उपकरण लागत / योजना विवरण: नि: शुल्क

आधिकारिक वेबसाइट: Accord.net

# 9) शोगुन

शोगुन मशीन लर्निंग के लिए विभिन्न एल्गोरिदम और डेटा संरचनाएं प्रदान करता है। इन मशीन लर्निंग लाइब्रेरी का उपयोग अनुसंधान और शिक्षा के लिए किया जाता है।

विशेषताएं:

• यह प्रतिगमन और वर्गीकरण के लिए समर्थन वेक्टर मशीनें प्रदान करता है।
• यह हिडन मार्कोव मॉडल को लागू करने में मदद करता है।
• यह कई भाषाओं जैसे - पायथन, ऑक्टेव, आर, रूबी, जावा, स्काला और लुआ के लिए समर्थन प्रदान करता है।

पेशेवरों:

• यह बड़े डेटा-सेट को संसाधित कर सकता है।
• प्रयोग करने में आसान।
• अच्छा ग्राहक समर्थन प्रदान करता है।
• अच्छी सुविधाएँ और कार्यशीलता प्रदान करता है।

उपकरण लागत / योजना विवरण: नि: शुल्क

आधिकारिक वेबसाइट: शोगुन

# 10) केरेएसियो

केरस तंत्रिका नेटवर्क के लिए एक एपीआई है। यह त्वरित शोध करने में मदद करता है और पाइथन में लिखा गया है।

विशेषताएं:

• इसका उपयोग आसान और तेज़ प्रोटोटाइप के लिए किया जा सकता है।
• यह कन्वेंशन नेटवर्क का समर्थन करता है।
• यह आवर्तक नेटवर्क को सहायता करता है।
• यह दो नेटवर्क के संयोजन का समर्थन करता है।
• इसे सीपीयू और जीपीयू पर चलाया जा सकता है।

पेशेवरों:

• यूजर फ्रेंडली
• मॉड्यूलर
• एक्सटेंसिबल

विपक्ष:

• Keras का उपयोग करने के लिए, आपको TensorFlow, Theano या CNTK की आवश्यकता होगी।

उपकरण लागत / योजना विवरण: नि: शुल्क

आधिकारिक वेबसाइट: कठिन

# 11) रैपिड खान

फ़ंक्शन का उपयोग करके c ++ प्रोग्राम के उदाहरण

रैपिड माइनर मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग, डेटा तैयारी, टेक्स्ट माइनिंग और प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स के लिए एक प्लेटफॉर्म प्रदान करता है। इसका उपयोग अनुसंधान, शिक्षा और अनुप्रयोग विकास के लिए किया जा सकता है।

विशेषताएं:

• GUI के माध्यम से, यह विश्लेषणात्मक वर्कफ़्लोज़ को डिज़ाइन और कार्यान्वित करने में मदद करता है।
• यह डेटा तैयार करने में मदद करता है।
• परिणाम दृश्य।
• मॉडल सत्यापन और अनुकूलन।

पेशेवरों:

• प्लगइन्स के माध्यम से एक्स्टेंसिबल।
• प्रयोग करने में आसान।
• कोई प्रोग्रामिंग कौशल की आवश्यकता नहीं है।

विपक्ष:

• उपकरण महंगा है।

उपकरण लागत / योजना विवरण :

इसकी चार योजनाएँ हैं:

• मुफ्त की योजना
• छोटा: $ 2500 प्रति वर्ष।
• माध्यम: $ 5000 प्रति वर्ष।
• विशाल: $ 10000 प्रति वर्ष।

आधिकारिक वेबसाइट: तीव्र खान

निष्कर्ष

इस लेख में, हमने मशीन लर्निंग और टॉप मशीन लर्निंग सॉफ़्टवेयर के बारे में विस्तार से पता लगाया है।

टूल का चयन एल्गोरिथ्म के लिए आपकी आवश्यकता, आपके विशेषज्ञता स्तर और उपकरण की कीमत पर निर्भर करता है। मशीन लर्निंग लाइब्रेरी का उपयोग करना आसान होना चाहिए।

रैपिड मिनेर को छोड़कर इनमें से अधिकांश पुस्तकालय स्वतंत्र हैं। TensorFlow मशीन सीखने में अधिक लोकप्रिय है, लेकिन इसमें सीखने की अवस्था है। Scikit-learn और PyTorch भी मशीन सीखने के लिए लोकप्रिय उपकरण हैं और दोनों पायथन प्रोग्रामिंग भाषा का समर्थन करते हैं। Keras.io और TensorFlow तंत्रिका नेटवर्क के लिए अच्छे हैं।

आशा है कि आप इस जानकारीपूर्ण लेख से मशीन लर्निंग टूल्स पर अत्यधिक ज्ञान प्राप्त करेंगे।

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