L'apprentissage automatique fait référence à un ensemble de techniques mathématiques et de transformation de données qui permettent aux logiciels d'apprendre à partir de données historiques. Par conséquent, il peut s'ajuster automatiquement pour parfaire l'exécution d'une tâche spécifique par l'intelligence artificielle. Quels sont les meilleurs outils d'apprentissage automatique pour les entreprises ?
Knime
Knime est une plateforme d'analyse de données, de reporting et d'intégration. Utilisant le concept de pipeline de données, il combine différents composants de l'apprentissage automatique et de l'exploration de données. Des codes dans des langages de programmation tels que C, C++, R, Python, Java et JavaScript peuvent être intégrés. Il peut être utilisé pour l'informatique décisionnelle, l'analyse des données financières et le CRM. Knime peut être utilisé en remplacement de SAS. Il est facile à déployer, à installer et à apprendre.
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Scikit-learn
Scikit-learn pour le développement d'apprentissage automatique en python. Non seulement il fournit une bibliothèque pour le langage de programmation Python, mais aussi, il aide à l'exploration et à l'analyse de données. Scikit-learn fournit des algorithmes et des modèles. Grâce à Scikit-learn, vous disposez d'une documentation simple à comprendre et la possibilité de modifier les paramètres d'un algorithme particulier. C’est un outil important pour la sélection de modèles, la classification et le regroupement. Il favorise aussi le prétraitement, la régression et la réduction de dimensionnalité.
PyTorch
PyTorch est une bibliothèque d'apprentissage automatique basée sur Torch pour Python. Torch est un framework informatique basé sur Lua, un langage de script et une bibliothèque d'apprentissage automatique. PyTorch peut être utilisé sur des plateformes cloud, car il fournit une formation distribuée, avec divers outils et bibliothèques. Il aide à la création d'infographies. Grâce au module Autograd, une variété d'algorithmes d'optimisation permet la création d’un réseau de neurones.
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Apache Mahout
Apache Mahout fournit des algorithmes pour les pré-processeurs, la régression, le clustering, la recommandation et l'algèbre linéaire distribuée. Il suit un cadre d'algèbre linéaire distribué et contient des bibliothèques Java pour les opérations mathématiques courantes. Simple et évolutif, il fonctionne bien pour les grands ensembles de données avec une documentation plus utile. C’est une plateforme conçue pour les scientifiques, les statisticiens et les mathématiciens.
Rapid Miner
Rapid Miner fournit une plateforme pour l'apprentissage automatique, l'apprentissage en profondeur, la préparation des données, l'exploration de texte et l'analyse prédictive. Cher et utile, Rapid Miner est facile à utiliser, extensible via des plugins et aucune compétence en programmation n'est requise. Il facilite la conception et la mise en œuvre de workflows analytiques grâce à une interface graphique. C’est un outil adapté pour le développement des applications, les recherches et l'éducation.
