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Quels sont les meilleurs logiciels de Machine Learning ?
Voici une liste des meilleurs logiciels de Machine Learning pour les entreprises de toutes tailles.
1. Cnvrg.io.
Meilleur ensemble pour les modèles de Machine Learning.
Cnvrg vous fournit tout ce dont vous avez besoin pour construire, former et déployer des modèles de Machine Learning.
Un système d'exploitation complet pour le machine learning permet de se lancer facilement dans ce domaine.
Vous avez la possibilité de choisir la meilleure infrastructure en fonction de la tâche sur laquelle vous travaillez, qu'il s'agisse de déployer des modèles dans le nuage ou sur site.
Vous pouvez également panacher votre infrastructure, ce qui en fait un choix idéal pour les entreprises de toutes tailles.
Vous pouvez également connecter vos systèmes de stockage et de traitement des données pour un entraînement plus rapide et plus facile de vos modèles.
Si vous souhaitez maximiser les performances de votre charge de travail et tirer le meilleur parti de vos données, cnvrg est un excellent choix.
Fonctionnalités
- Les solutions hybrides et multi-clouds vous permettent d'utiliser le meilleur des deux mondes.
- S'intègre à de nombreux autres logiciels pour une expérience encore meilleure.
- unifier le code pour le rendre plus facile à utiliser et à comprendre
- Combinez vos ressources informatiques pour tirer le meilleur parti de vos données
- Automatisez, suivez et contrôlez votre apprentissage automatique pour obtenir de meilleurs résultats.
Tarifs
Avec une édition communautaire gratuite, les plans tarifaires sont ensuite les suivants :
- Starter : 249 $ facturés mensuellement
- Avancé : 349 $ facturés mensuellement
- Pro : Prenez contact avec eux pour un plan personnalisé
2. KNIME.
Le meilleur pour importer des données de tiers.
KNIME possède des extensions d'apprentissage profond qui le rendent parfait pour les entreprises qui souhaitent se plonger dans l'apprentissage profond.
Il dispose également d'un large éventail de connecteurs, ce qui permet d'importer des données de diverses sources.
Ceux-ci permettent aux utilisateurs de modifier, former, exécuter et déployer des modèles en quelques clics seulement.
L'intégration TensorFlow ouvre la porte à l'apprentissage profond, permettant d'utiliser des modèles pré-entraînés ou de créer les vôtres.
La documentation détaillée est un choix parfait pour les entreprises qui veulent se lancer dans le machine learning.
Fonctionnalités
- Les utilisateurs peuvent créer des réseaux d'apprentissage profond pour s'entraîner sur des ensembles de données personnalisés en utilisant les nœuds de couche Keras.
- Des modèles pré-entraînés peuvent être utilisés pour démarrer immédiatement.
- Il est également possible de contrôler les droits d'accès aux flux de travail partagés afin que différents utilisateurs puissent avoir des niveaux d'accès différents.
- L'automatisation des tâches grâce aux flux de travail permet de répéter plusieurs fois le même travail sans avoir à le faire manuellement.
- Créez et déployez des analyses guidées afin de garantir que l'utilisateur tire le meilleur parti de ses données.
Tarifs
Vous devrez contacter leur équipe de vente pour obtenir un devis pour votre entreprise.
3. Keras.io.
Le meilleur pour la simplicité et la rapidité de l'apprentissage profond.
Keras est considéré comme un outil simple mais flexible et puissant pour l'apprentissage profond.
Si vous voulez itérer à grande vitesse, c'est peut-être la boîte à outils qu'il vous faut.
La possibilité d'exécuter de nouvelles expériences aussi rapidement que vous pouvez les coder en fait un outil parfait pour les entreprises qui ne veulent pas perdre de temps.
Construit sur la base de TensorFlow 2, il fournit des algorithmes d'apprentissage profond puissants qui peuvent s'adapter à plusieurs GPU ou CPU.
Vous pouvez également déployer des modèles n'importe où, grâce à ses capacités de déploiement complètes.
Il est donc parfait pour les entreprises qui souhaitent exécuter leurs modèles directement dans le navigateur ou même sur Android, iOS et autres appareils.
Grâce à un vaste écosystème d'organisations scientifiques utilisant Keras, vous pouvez être sûr que le support est là quand vous en avez besoin.
Fonctionnalités
- Keras suscite un grand intérêt dans l'industrie et la communauté des chercheurs, ce qui signifie que vous trouverez toujours quelqu'un pour vous aider en cas de besoin.
- Keras offre un excellent support multi-GPU afin que vous puissiez former vos modèles plus rapidement.
- Transformez facilement les modèles ML en produits en utilisant l'API Keras pour les déployer de multiples façons.
- Keras offre une flexibilité de bas niveau pour mettre en œuvre n'importe quel concept de recherche, mais peut également utiliser sa vaste gamme de fonctionnalités pour augmenter le nombre d'expériences menées.
Tarifs
Keras est une bibliothèque Python de Machine Learning à code source ouvert, dont l'utilisation est gratuite.
4. Anaconda.
Best For Scaling Machine Learning.
Anaconda apporte la datascience simplement et à porté des entreprises de toutes tailles.
Offrant un avantage concurrentiel grâce à le machine learning, l'analyse prédictive et l'ingénierie des données, Anaconda peut évoluer pour répondre aux besoins de toute entreprise.
Anaconda offre également une grande variété de fonctionnalités que l'on peut utiliser pour augmenter la productivité et la collaboration.
Vous pouvez travailler avec des paquets et des bibliothèques à code source ouvert, ce qui vous donne la liberté d'utiliser les meilleurs outils pour votre travail.
Conçu par des scientifiques des données pour d'autres scientifiques, il peut aider votre entreprise à tirer le meilleur parti du machine learning en relevant des défis tels que la préparation des données, la modélisation, l'optimisation, etc.
Fonctionnalités
- Améliorez votre science des données en utilisant un large éventail de bibliothèques et d'outils d'apprentissage profond.
- Utilisez les réseaux neuronaux profonds pour surpasser les méthodes traditionnelles de Machine Learning.
- Faites concurrence à Amazon ou Google lors de la mise en œuvre du machine learning à l'échelle.
- Réalisez des analyses prédictives et de l'ingénierie des données pour avoir un avantage sur vos concurrents.
- Faites gérer votre stratégie de données pour vous, en veillant à ce que vous puissiez tirer le meilleur parti de ce processus.
- Restez en sécurité tout en respectant la conformité et les réglementations.
Tarifs
Contactez l'équipe d'Anaconda pour obtenir un devis.
5. H2O.ai.
Best For Cloud Machine Learning.
H2O fournit une plateforme cloud d'IA que les entreprises peuvent utiliser pour tirer le meilleur parti du machine learning.
Doté d'un large éventail de fonctionnalités, il est parfait pour les entreprises qui souhaitent se lancer dans le machine learning sans se soucier de l'infrastructure.
Avec plus de 20 000 organisations mondiales utilisant H2O, vous pouvez être sûr que vous êtes en bonne compagnie.
Il dispose également d'un large éventail de fonctionnalités que l'on peut utiliser pour accroître la productivité et la collaboration.
Si vous souhaitez maintenir les bons niveaux de transparence, de rapidité et de précision au sein de votre équipe, H2O est l'outil idéal.
Fonctionnalités
- Réduisez vos risques en utilisant une plateforme qui a fait ses preuves dans le monde réel.
- Recherchez de nouvelles opportunités avec une plateforme dotée d'un large éventail de fonctionnalités pour la science des données.
- Rationalisez le contrôle des performances, le machine learning et bien plus encore avec une plateforme conçue pour la collaboration.
- Fournir aux utilisateurs finaux des outils innovants de préparation et de modélisation des données en libre-service.
- Un AppStore d'IA offre une gamme d'algorithmes de Machine Learning populaires. Cela signifie que vous pouvez être rapidement opérationnel avec les bons outils à votre disposition.
Tarifs
Testez H2O AI Cloud avec un essai gratuit de 90 jours.
6. Google Cloud AI Platform.
Le meilleur pour l'utilisation de divers langages libres.
Google Cloud AI Platform fournit tous les outils dont vous avez besoin pour démarrer le machine learning.
Que votre équipe comprenne des spécialistes des données, des développeurs, des ingénieurs ou des utilisateurs professionnels, Google a une solution adaptée à vos besoins.
Vous pouvez utiliser une grande variété de langages et d'outils à code source ouvert sur la plate-forme, de sorte que vous n'êtes pas limité en termes de possibilités.
Faire passer vos idées du prototype à la production est facile avec la Google Cloud AI Platform, afin que vous puissiez tirer le meilleur parti de votre apprentissage automatique.
De plus, en matière d'évolutivité, personne ne peut battre Google. Grâce à sa capacité à traiter de grandes quantités de données, vous pouvez être sûr que votre apprentissage automatique répondra à vos besoins.
Diverses options de personnalisation permettent de configurer facilement la plate-forme pour qu'elle réponde au mieux à vos besoins.
Fonctionnalités
- Le service de prédiction vous permet de déployer des modèles formés dans le nuage pour des prédictions par lots ou en ligne.
- Formez et déployez rapidement des modèles grâce aux services gérés et aux API.
- Évoluez pour traiter facilement de grandes quantités de données.
- Utiliser une grande variété de langages et d'outils à code source ouvert sur la plateforme.
- Soumettez vos informations et laissez la plate-forme d'IA s'occuper de l'infrastructure pour vous.
Tarifs
Consultez la liste des prix Google Cloud pour plus d'informations.
7. Azure Machine Learning.
La meilleure façon d'augmenter le temps de valorisation.
Azure Machine Learning est fait pour les scientifiques des données qui veulent construire, tester et déployer des modèles de Machine Learning rapidement et en toute confiance.
Le délai de rentabilisation est essentiel, et Azure Machine Learning le garantit grâce à un large éventail de fonctionnalités qui vous permettent d'être rapidement opérationnel.
Vous n'avez pas besoin d'être un expert en apprentissage automatique pour vous lancer : Azure Machine Learning se charge de l'infrastructure pour vous.
En se concentrant sur la sécurité et la gouvernance, Azure Machine Learning garantit que vous pouvez confier vos données à la plateforme.
Avec la possibilité d'utiliser l'expérience de développement du studio pour former des modèles qui peuvent être utilisés dans le nuage ou sur place, Azure Machine Learning est un excellent choix pour ceux qui veulent avoir le plus de flexibilité.
Fonctionnalités
- Soyez opérationnel à grande échelle en déployant sur le cloud ou sur site.
- Proposez des solutions fiables avec une sécurité et une gouvernance intégrées.
- Utiliser l'interprétabilité des modèles pour diagnostiquer les problèmes et améliorer les résultats.
- Le cadre de Machine Learning prend en charge un large éventail de langages.
- Gérer les projets d'étiquetage qui aident à la préparation des données.
- Automatisez les tâches itératives en utilisant les scripts appropriés pour vous concentrer sur le modèle.
Tarifs
Vous pouvez essayer Azure gratuitement ou demander un devis pour commencer.
Parmi les autres logiciels de Machine Learning non mentionnés dans cet article figurent Apache Spark, Hadoop, Project Jupyter, Apache Mahout, Matlab et Scikit-learn.
Que sont les logiciels de Machine Learning ?
Les outils logiciels de Machine Learning vous aident à construire et à déployer des modèles de Machine Learning.
Ces modèles utilisent l'intelligence artificielle (IA) pour prédire les événements, les tendances et les relations futurs.
Les modèles de Machine Learning peuvent être utilisés à des fins diverses, telles que l'amélioration de l'expérience client, la détection des fraudes ou la prévision du cours des actions.
Les meilleurs outils logiciels de Machine Learning offrent un large éventail de fonctionnalités et sont faciles à utiliser. Ils offrent également un bon niveau de performance et de fiabilité.
Considérations avant de choisir un logiciel de Machine Learning
Bien que des tonnes d'outils de Machine Learning soient disponibles sur le marché, tous ne sont pas créés égaux. Avant de choisir un outil de Machine Learning, il est essentiel de prendre en compte les facteurs suivants :
Le niveau d'expertise requis pour utiliser l'outil
La facilité d'utilisation de l'outil peut varier en fonction de la facilité d'utilisation de l'outil.
Certains outils ont une courbe d'apprentissage abrupte et peuvent être difficiles à maîtriser.
D'autres sont plus conviviales et faciles à comprendre.
Si les débutants peuvent utiliser certains outils, la plupart des outils de Machine Learning nécessitent une certaine expertise pour être utilisés.
Si vous êtes débutant, il est essentiel de choisir un outil offrant un bon support et des tutoriels pour obtenir de l'aide en cas de besoin.
Si vous êtes un expert, recherchez un outil qui offre un large éventail de fonctionnalités et vous permet de créer des modèles complexes.
Les types de modèles que l'on peut créer avec l'outil
Tous les outils de Machine Learning ne vous permettent pas de créer tous les types de modèles de Machine Learning.
Certains outils se concentrent sur la création de modèles spécifiques, tels que les modèles d'apprentissage profond ou les modèles de régression.
La plateforme de Machine Learning qui vous convient le mieux dépend du type de modèles que vous souhaitez créer.
La performance et la fiabilité de l'outil
Les outils de Machine Learning peuvent varier en termes de performances et de fiabilité.
Certains outils sont plus rapides et plus fiables que d'autres.
Il est essentiel de choisir un outil qui a fait ses preuves et qui offre de bonnes performances.
Le niveau d'assistance disponible pour l'outil
Les meilleurs outils de Machine Learning peuvent varier en termes de niveau d'assistance disponible.
Certains outils bénéficient d'un bon niveau de soutien, d'autres non.
Il est essentiel de choisir un outil doté d'un bon service clientèle pour obtenir de l'aide en cas de besoin.
Le coût d'utilisation de l'outil
Les outils de Machine Learning peuvent varier en termes de coût.
Certains outils sont gratuits, tandis que d'autres font l'objet d'un abonnement payant.
Il est essentiel de choisir un outil qui soit abordable pour vos besoins.
Caractéristiques à rechercher lors du choix d'un logiciel de Machine Learning
Comme je l'ai mentionné, toutes les plateformes de Machine Learning ne sont pas créées de la même manière.
Voici quelques-uns des facteurs essentiels que l'outil de choix doit posséder.
Utilisation du traitement du langage naturel
Les outils qui utilisent le traitement du langage naturel (NLP) permettent de travailler facilement avec des données textuelles.
Ils vous permettent d'interagir avec l'outil en utilisant le langage courant, ce qui les rend faciles à utiliser.
Recherchez un outil qui utilise la PNL si vous souhaitez une plateforme facile à utiliser.
Possibilité d'automatiser les tâches
Les outils de Machine Learning peuvent varier en termes de degré d'automatisation.
Certains outils vous permettent d'automatiser des tâches courantes, comme le prétraitement des données ou l'évaluation des modèles.
Il est judicieux d'envisager un outil qui offre de bonnes fonctions d'automatisation afin de gagner du temps et de se concentrer sur le processus de construction du modèle.
Caractéristiques de l'exploration et de la visualisation des données
Les outils de Machine Learning peuvent également varier dans leurs fonctions d'exploration et de visualisation des données.
Certains outils vous permettent d'explorer vos données, tandis que d'autres ne le font pas efficacement.
Le choix d'un outil doté de bonnes fonctions d'exploration et de visualisation des données est essentiel pour comprendre rapidement vos données.
Utilise une variété de langages de programmation
Le bon langage de programmation (Java, Python, Scala, etc.) ou une version de ces langages (comme Pytorch, Weka, Torch ou Numpy) vous permettra de vous lancer facilement dans le machine learning.
Les cas d'utilisation sont variés et chacun aide l'utilisateur de diverses manières.
Cadre d'algèbre linéaire distribué
Les outils dotés d'un cadre d'algèbre linéaire distribué peuvent utiliser plusieurs processeurs ou cœurs pour accélérer le processus d'apprentissage.
Si vous travaillez avec de grands ensembles de données, recherchez un outil doté d'un cadre d'algèbre linéaire distribué pour améliorer les performances.
Environnement de développement intégré
Un environnement de développement intégré (IDE) vous permet d'écrire du code, de déboguer du code et d'exécuter des programmes au même endroit.
Il permet de développer et de tester facilement votre modélisation prédictive et votre traitement du signal grâce à son interface utilisateur.
Recherchez un outil doté d'un IDE si vous souhaitez une plateforme facile à utiliser.
Cadre d'apprentissage profond
Les outils dotés d'un cadre d'apprentissage profond vous permettent de créer des modèles d'apprentissage profond.
Cela signifie que vous pouvez utiliser l'outil pour créer des modèles basés sur plusieurs couches de données.
Les différents types de gestion des données
Disposer de structures de données et d'outils de gestion adaptés est essentiel pour le machine learning.
Choisissez un outil doté de bonnes fonctions de gestion des données pour travailler facilement avec vos données.
Support GPU
Les outils qui prennent en charge les GPU peuvent tirer parti de la puissance des processeurs graphiques (GPU) pour accélérer le processus de formation.
Si vous souhaitez créer des modèles à forte intensité de calcul, recherchez un outil prenant en charge les GPU.
Outils d'analyse des données
Les applications de Machine Learning utilisent de grands ensembles de données.
Il est essentiel de disposer des bons outils d'analyse de données pour comprendre ces données.
Soutien communautaire
le machine learning est un processus complexe, et il peut être utile d'avoir accès à une communauté d'experts en cas de besoin.
La capacité de fournir des données sur la formation
L'analyse correcte des données ne peut se faire que si votre outil utilise les bonnes données.
Assurez-vous que l'outil de Machine Learning que vous choisissez peut fournir des données d'entraînement afin que vous puissiez commencer immédiatement.
Bibliothèques de Machine Learning prédéfinies
Ces bibliothèques, qui sont fournies en standard dans le meilleur outil de Machine Learning, peuvent vous aider à construire rapidement un modèle de Machine Learning sans écrire le moindre code.
Recherchez un outil qui dispose d'une variété de bibliothèques de Machine Learning prédéfinies afin que vous puissiez trouver celle qui correspond à vos besoins.
FAQ - Logiciel de Machine Learning
Les grandes entreprises participent-elles à le machine learning ?
Oui, des produits tels que Microsoft Azure, Amazon AWS et IBM Watson Machine Learning sont tous des exemples de produits liés à le machine learning créés par de grandes entreprises.
La fonctionnalité "glisser-déposer" est-elle possible avec le machine learning ?
Oui, certains outils de Machine Learning disposent d'une interface utilisateur graphique permettant de construire et de tester des modèles sans écrire de code rapidement.
On peut le faire grâce à la fonctionnalité de glisser-déposer.
Qu'est-ce que la vision par ordinateur ?
La vision par ordinateur est la capacité d'un ordinateur à interpréter et à comprendre les images numériques.
On peut l'utiliser pour des tâches de reconnaissance faciale ou de détection automatique d'objets.
Comment fonctionnent les arbres de décision ?
Un arbre de décision est une façon de représenter un problème de décision sous la forme d'une structure arborescente.
Les feuilles de l'arbre sont les décisions, et les branches représentent les conditions qui doivent être remplies pour qu'une décision soit prise.
Quels sont les mots-clés importants à connaître pour le machine learning ?
Pipelines : Un pipeline est un ensemble d'étapes de traitement qui prend des données d'entrée et les transforme en données de sortie.
Modules : Un module est une unité autonome de code qui exécute une tâche spécifique.
Les graphes : Un graphe est une structure de données constituée de nœuds (sommets) et d'arêtes.
Résumé.
le machine learning est un domaine fascinant qui évolue constamment, et le bon outil de Machine Learning peut vous aider à réussir dans ce domaine.
Veillez à choisir un outil doté des fonctionnalités dont vous avez besoin pour construire rapidement et facilement des modèles robustes.
Il sera ainsi plus facile de se lancer et d'obtenir des rendements plus élevés au fil du temps.
Pour récapituler, les meilleurs logiciels de Machine Learning du marché sont :
- Cnvrg.io : Le meilleur ensemble pour les modèles de Machine Learning.
- KNIME : le meilleur pour importer des données de tiers.
- Keras.io : Le meilleur pour la simplicité et la rapidité de l'apprentissage profond.
Avez-vous déjà utilisé le machine learning ?
Si oui, quel outil avez-vous utilisé et quels résultats avez-vous obtenus ?
Faites-moi savoir dans les commentaires ci-dessous.
Plus d'informations : Vous voulez en savoir plus sur la direction que prend le machine learning ?
Consultez cette liste de statistiques sur le machine learning pour plus d'informations.
Par ailleurs, cette liste des meilleurs outils de veille stratégique peut vous aider à vous lancer dans l'analyse des données au sein de votre entreprise.
