Чтобы построить бизнес-процессы на основе продвинутого анализа данных компании и машинного обучения необходимо разобраться с языками программирования, библиотеками и фреймворками. С чего начать, какие программные решения нужны и чем они могут быть полезны? Об основных из них — далее в статье.

Библиотеки для машинного обучения

Программное обеспечение с отрытым исходным кодом позволяет внедрять машинное обучение на различных языках программирования. Существуют библиотеки для Python, R, C++, Java, Scala, Clojure, JavaScript и Go. Рассмотрим, какие самые популярные инструменты существуют.

Scikit-learn

Библиотека для Python, которая помогает делать математические вычисления. Ее можно объединить с другими библиотеками, например с NumPy, SciPy и Matplotlib. Совместно их используют, чтобы создать интерактивное приложение в среде разработки или встроить в другое ПО и использовать заново.

Shogun

Библиотека была создана в 1999 году. Написана на C++, но можно использовать для Java, Python, C#, Ruby, R, Lua, Octave и Matlab.Также есть версия 6.0.0, у которой есть поддержка Microsoft Windows и языка Scala.

Главный конкурент Shogun— Mlpack. Эта библиотека также создана на C++, но используется с 2011-го и работает быстрее.

Spark MLlib

Библиотека машинного обучения для Apache Spark и Apache Hadoop. Основной язык для работы с ней — Java, хотя разработчики Python могут подключать ее к библиотеке NymPy, а пользователи R — к Spark уже с версии 1.5.

Фреймворки для машинного обучения

Accord.net

Фреймворк для машинного обучения для .Net. В Accord есть набор библиотек, чтобы обрабатывать видео- и аудиосигналы. С помощью алгоритмов фреймворка можно распознавать лица, склеивать изображения и отслеживать движущиеся объекты. В его библиотеках также есть стандартные функции машинного обучения, такие как нейронные сети.

Apache Mahout

Фреймворк разработан для того, чтобы математики и датасайентисты смогли быстро реализовывать собственные алгоритмы. Apache Mahout связан с фреймворком Hadoop, но многие алгоритмы могут работать и вне его. Последние версии Mahout поддерживают Spark-фреймворк. Также есть поддержка библиотеки ViennaCL для линейной алгебры.

AI Conference:

Фреймворки для анализа данных

Hadoop

Open-source фреймворк, который позволяет разделить приложение на несколько фрагментов и каждый фрагмент обрабатывать на любом узле (компьютере, «ноде») в кластере вычислительной системы.

Hadoop — стандартное ПО для анализа BigData. Если компания начинает работать с большим объемом данных и текущие инструменты Big Data не справляются, нужно установить Hadoop.

Spark

Как и Hadoop, это платформа с открытым исходным кодом. Однако они не взаимозаменяют друг друга, а могут работать вместе. Например, в специфических задачах, таких как интерактивный дата-майнинг и итерационные алгоритмы, Spark работает быстрее. Фреймворк стандартно поддерживает языки Java, Scala и Python.

Базы данных

С помощью фреймворков можно разработать любое приложение, но также необходимы инструменты для хранения данных. Для этого есть системы управления базами данных (СУБД). Они упрощают аналитику и анализ Big Data.

Hive

Open-source хранилище данных. Предназначено для анализа Big Data в файлах Hadoop. Самая популярная система на SQL-платформе. В качестве языка запросов принимает HiveQL. Основные опции платформы — реферировать и формировать запросы.

Impala

Основной конкурент Hive. Это механизм с открытым исходным кодом, который выполняет SQL-запросы и работает на Hadoop-кластерах. С помощью него можно отправлять быстрые и интерактивные запросы к данным Hadoop.

У Impala нет отказоустойчивости, поэтому если что-то выйдет из строя, запрос надо повторить. Однако выполняет работу хранилище быстрее, чем Hive.

Аналитические платформы

Это программы, которые создают интегрированную среду для машинного обучения, интеллектуального анализа данных, анализа текста и бизнес-аналитики.

RapidMiner

Среда с открытым исходным кодом, чтобы составлять прогнозы и проводить аналитику. Платформа поддерживает все этапы глубинного анализа данных. С помощью RapidMiner можно провести визуализацию, проверку и оптимизацию. Поддерживает функционал Spark и Hadoop.

IBM SPPS Modeler

Конкурент RapidMiner. У платформы есть режим «автопилота», поэтому подходит для начинающих. Не очень опытный аналитик может построить на решении IBM SPPS Modeler хорошую модель.

Однако, чтобы анализировать большие данные, это не лучший выбор. Функции SPPS ограничены для масштабных подходов. При работе с большими данными платформа может «упасть» от перенагрузки.

Вывод

Большая часть фреймворков, баз данных и платформ — с открытым исходным кодом и доступны для всех. Чтобы выбрать необходимые инструменты, нужно четко понимать задачу, для чего они вам нужны. В таком случае подобрать необходимые атрибуты можно очень быстро.