在數位時代，數據變得極其有價值，以我們從未想像過的方式為企業提供動力並塑造我們的世界。 但當我們將這些原始資料轉化為可操作的見解時，真正的魔力就會發生，這個過程可以透過機器學習平台實現。
深入機器學習的世界可能會令人畏懼。 這有點像踏入異國他鄉，每個人都說著你聽不懂的語言。
因此，我們編制了十大機器學習平台列表，讓每個人都能接觸到資料科學和機器學習。
這些平台設計有用戶友好的介面，使所有經驗水平的開發人員都能輕鬆快速上手和運行。
什麼是機器學習平台？
機器學習平台是簡化資料科學任務的工具。 它們有助於管理數據、建立模型和尋找見解。
他們支持完整的數據科學流程並促進團隊合作。 機器學習是人工智慧的一部分，它教導電腦像人類一樣執行任務。
機器學習的歷史可以追溯到 1949 年，當時 Donald Hebb 創建了腦細胞相互作用模型，為該領域的未來發展奠定了基礎。
如今，機器學習平台（與 GPT-4 類似）已被應用於許多領域，例如醫療保健、金融、電子商務等。
Google、亞馬遜、IBM 和微軟等公司都開發了自己的機器學習平台。 它們使數據科學家和開發人員能夠快速建立複雜的模型。
機器學習用例
機器學習模型在各領域都有廣泛的應用。 以下是一些值得注意的用例：
- 衛生保健：科學家認為，機器學習可以幫助預測疾病爆發、協助醫學影像解讀以及個人化病患治療計畫。
- 金融：基於機器學習人工智慧的應用程式用於信用評分、詐欺偵測、演算法交易和客戶細分。
- 零售：零售商使用機器學習進行需求預測、客戶細分、個人化行銷和優化供應鏈營運。
- 運輸：它有助於優化物流和配送路線、改善共乘服務以及開發自動駕駛汽車。
- 製造業：機器學習可以預測設備故障、簡化生產流程並加強品質控制。
- 農業：資料科學家使用機器學習來預測天氣模式、農作物產量預測和病蟲害識別。
10 個值得關注的創新機器學習平台
這些領先的機器學習工具正在改變我們開展業務和與技術互動的方式：
1.亞馬遜SageMaker
Amazon SageMaker 是一個為資料科學家提供支援的綜合機器學習平台。
這就是它如此受歡迎且強大的工具的原因：
- 簡化的工作流程： SageMaker 為整個機器學習過程提供整合工具包，從資料準備到部署機器學習模型。
- 自動駕駛儀： 此功能自動分析原始數據，選擇合適的演算法，並訓練各種模型。 它會追蹤他們的表現並部署最好的一個。
- 基本事實： 幫助快速建立和管理高度準確的訓練資料集。
- 實驗： 該工具追蹤 ML 模型的迭代，捕捉參數和結果以便於審查。
- 偵錯工具: 在模型訓練期間監控即時指標，提供改進建議。
- 型號監視器： 檢測已部署模型中的概念漂移並提供詳細警報。
從本質上講，SageMaker 簡化了複雜的資料科學任務，使其成為最好的機器學習軟體之一。
2.庫貝流
Kubeflow 是 Kubernetes 的機器學習工具包，透過管理和包裝 Docker 容器，讓資料科學家的工作變得更輕鬆。 這個開源專案：
- 簡化機器學習模型的擴展。
- 提供用於追蹤實驗和作業的使用者介面。
- 附帶用於 SDK 互動的筆記本。
- 允許重複使用組件以獲得有效的解決方案。
- 提供 Kubeflow Pipelines 作為獨立或核心元件。
它與多個框架集成，使其成為部署機器學習模型、深度學習和自動化機器學習系統的最佳機器學習軟體之一。
3.Google雲端機器學習引擎
Google Cloud ML Engine 是一個可存取的資料科學平台，可讓開發人員創建一流的機器學習系統。 對於初學者來說這是一件輕而易舉的事，其主要功能包括：
- 支援 TensorFlow 等流行框架。
- 提供線上和批量預測服務。
- 與 Google Cloud 的儲存工具整合。
憑藉其自動擴展和處理增加的工作負載的能力，它非常適合部署機器學習模型和深度學習。
4.TensorFlow
TensorFlow 是 Google 於 2015 年創建的產品，是一個非常適合機器學習和資料工程的開源平台。 它的設計目的是：
- 支援模型建置、資料處理和機器學習程式碼。
- 處理大數據、分析數據並準備數據以供使用。
- 促進自然語言處理和數據視覺化。
TensorFlow 具有跨多種語言的兼容性和強大的社區支持，是一款強大的工具，可適應各種神經網路結構，非常適合人工智慧任務。
5. 阿爾泰克斯
Alteryx 成立於 1997 年，是一個位於美國的使用者友善的資料科學平台。 它是資料科學家理想的機器學習軟體，提供：
- 用於簡化資料工作流程的拖放介面。
- 用於資料準備、清理和混合的工具。
- 支援預測、統計和空間分析。
它與 Tableau 等視覺化工具無縫集成，使資料處理、模型訓練和部署機器學習模型變得輕而易舉。
6.MLflow
MLflow 由 Databricks 開發，是一個開源平台，旨在簡化機器學習生命週期。 它非常適合個人和團隊，與任何程式語言和機器學習庫相容。
主要特點包括：
- 追蹤：記錄和視覺化參數、指標等。
- 專案：打包 ML 程式碼以實現重複使用和可重複性。
- 楷模：跨不同平台管理和部署模型。
- 模型註冊表：管理 ML 模型的中央樞紐。
使用 MLflow，資料科學家可以簡化模型建置、訓練和部署。 此機器學習系統的開發是為了簡化以前耗時且複雜的機器學習過程。 它很受歡迎，幫助數據科學家節省了時間和精力。
7. 資料塊
Databricks 是一家著名的數據和人工智慧公司，受到超過 40% 的財富 500 強公司的信賴。 它為數據科學和機器學習提供了一個統一的平台，提供：
- 資料科學家可以協作的工作空間。
- 與流行資料來源整合。
- 支援 Python、SQL、R 和 Scala 等語言。
Databricks 透過統一資料工程、分析和機器學習、簡化模型訓練以及大規模部署模型來加速創新。
8. 數據機器人
DataRobot 總部位於波士頓，服務於從金融到醫療保健等多種行業。 這個使用者友善的機器學習平台可自動建立和部署預測模型，具有：
- 用於簡化模型建構的自動化機器學習。
- 支援各種演算法，包括迴歸、分類和時間序列。
- 與不同資料來源和類型的整合。
- 用於模型解釋和偏差檢測的工具。
借助 DataRobot，複雜的任務變得易於管理，從而加速資料攝取和進階分析。
9. 海王星
Neptune 是一款動態工具，旨在簡化機器學習實驗的管理和相關元資料的處理。 其多功能性使其能夠輕鬆地與一系列框架集成，而其用戶友好的介面則提高了可擴展性。
Neptune 提供了多種功能來監督 ML 模型：
- 時尚、快速的介面，包括將運行分組、保留自訂儀表板視圖以及與團隊共享的功能
- 能夠對模型及其開發元資料（例如資料集、程式碼、環境配置版本、參數、評估指標、模型二進位、描述等）進行分類、保存、版本和查詢
- 可以對模型訓練進行篩選、排序和分組的儀表板，以增強組織能力
- 自動檢測運行和異常之間的變化的指標和參數的比較表
- 自動記錄每次實驗運行的程式碼、環境、參數、模型二進位檔案和評估指標
- 允許追蹤在各種腳本（Python、R 等）、筆記型電腦（本地、Google Colab、AWS SageMaker）和任何基礎設施（雲端、筆記型電腦、叢集）上執行的實驗
- 全面的實驗追蹤和視覺化工具（資源使用、圖像清單滾動）
從本質上講，Neptune 是一個強大的軟體解決方案，可以集中您的數據、促進協作並促進模型的靈活實驗。
10.Cnvrg.io
Cnvrg 是最全面的機器學習平台之一，使資料科學家能夠有效率地建構和部署人工智慧模型。 使用 Cnvrg，您可以：
- 管理、建置和自動化從研究到生產的機器學習解決方案。
- 無需配置即可在任何環境或框架中運行和追蹤實驗。
- 將數據組織在一處以改善協作。
- 透過自動圖表和圖形，受益於模型的即時視覺化。
- 儲存模型和元資料以便於追蹤和再現。
- 透過使用者友善的拖放功能建立生產就緒的 ML 管道。
從本質上講，Cnvrg 簡化了機器學習模型的部署，使其成為資料科學平台的首選。
機器學習平台的好處
機器學習平台為企業和個人提供了許多好處。 以下是一些主要好處：
- 效率：它們會自動執行重複性任務，減少資料準備、模型訓練和調整所花費的時間。
- 可擴展性：這些平台迎合大數據，有效處理大量數據並提供準確的見解。
- 合作：它們促進資料科學家、開發人員和其他利害關係人之間的團隊合作。
- 多功能性：它們支援各種機器學習演算法和框架，為模型創建提供靈活性。
- 實驗：它們提供了強大的工具來追蹤和比較實驗，從而實現更好的模型選擇。
- 部署簡便：機器學習平台簡化了將模型部署到生產中的過程。
- 持續學習：透過即時回饋，模型可以不斷更新和改進。
最後的想法：創新的機器學習平台
機器學習平台正在徹底改變數據分析和解釋的方式。
這些創新的機器學習解決方案不僅僅是工具，而是尋求簡化資料處理和準確預測建模的強大盟友。
它們開闢了協作、實驗和可擴展性的新途徑，使機器學習比以往任何時候都更容易實現。
因此，無論您是經驗豐富的資料科學家還是探索該領域的初學者，這些平台提供的多功能性和效率都可以顯著提高您的生產力和結果。
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