- خانه
- نوشتارهای علمی
- معرفی ابزار BigML: یادگیری ماشینی به عنوان یک سرویس برای تحلیلگران کسب و کار
معرفی ابزار BigML: یادگیری ماشینی به عنوان یک سرویس برای تحلیلگران کسب و کار
با توسعه یادگیری ماشین در طول سالها، هیچ محیط و ابزار بدون نیاز به کد و ابزاری به طور فزایندهای در بین جامعه یادگیری ماشین رایج نشده است. اگرچه بسیاری از این ابزارها قابلیتهایی مانند تجسم دادهها، پیش پردازش دادهها و توسعه مدل را ارائه میدهند، ابزارهای کمی وجود دارند که قابلیت ساخت مدلهای یادگیری عمیق بدون کد را فراهم میکنند. یکی از این ابزارها BigML است. BigML یادگیری ماشینی را به عنوان یک سرویس برای تحلیلگران کسب و کار ارائه میکند.
BigML، یکی از ابزارهای پرکاربرد علم داده است. این یک محیط رابط کاربری گرافیکی کاملاً تعاملی و مبتنی بر ابر را فراهم میکند که میتوانید از آن برای پردازش الگوریتمهای یادگیری ماشین استفاده کنید. BigML نرم افزار استاندارد شدهای را با استفاده از محاسبات ابری برای نیازهای صنعت ارائه میدهد.
از طریق آن، شرکتها میتوانند از الگوریتمهای یادگیری ماشین در بخشهای مختلف شرکت خود استفاده کنند. به عنوان مثال، میتواند از این نرمافزار برای پیشبینی فروش، تجزیه و تحلیل ریسک و نوآوری محصول استفاده کند.
BigML در مدلسازی پیشبینی تخصص دارد. از طیف گستردهای از الگوریتمهای یادگیری ماشین مانند خوشهبندی، طبقهبندی، پیشبینی سریهای زمانی و غیره استفاده میکند.
BigML با استفاده از Rest API یک رابط وب آسان برای استفاده فراهم میکند و میتوانید یک حساب رایگان یا یک حساب پریمیوم بر اساس نیازهای داده خود ایجاد کنید. این امکان تجسم تعاملی دادهها را فراهم میکند و به شما امکان میدهد نمودارهای بصری را در تلفن همراه یا دستگاههای IOT خود صادر کنید.
BigML مجموعهای از الگوریتمهای یادگیری ماشین با مهندسی قوی را ارائه میکند که مسائل دنیای واقعی را با اعمال یک چارچوب واحد و استاندارد حل میکنند. این ابزار، نیاز به استفاده از کتابخانههای متفاوت که پیچیدگی و هزینه اجرای بالایی دارند را برطرف میکند. BigML استفاده از روشهای یادگیری ماشین را در صنایع مختلف از جمله هوافضا، خودروسازی، انرژی، سرگرمی، خدمات مالی، غذا، مراقبتهای بهداشتی، اینترنت اشیا، داروسازی، حمل و نقل، مخابرات و غیره تسهیل میکند. انواع روشهای یادگیری ماشین که با استفاده از BigML قابل بکارگیری هستند:
یادگیری نظارت شده: طبقهبندی و رگرسیون (درخت، مجموعه، رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک، شبکههای عمیق)، و پیشبینی سریهای زمانی.
یادگیری بدون نظارت: تجزیه و تحلیل خوشهای، تشخیص ناهنجاری، مدلسازی موضوع، کشف ارتباط، و تجزیه و تحلیل مؤلفه اصلی (PCA).
دسترسی سریع و آسان
یادگیری ماشینی سریع و آسان در فضای ابری یا درون فضای محلی سیستم کاربر در دسترس است. در هر صورت، در عرض چند ثانیه با یک رابط وب با کاربری آسان و REST API استفاده از الگوریتمهای یادگیری ماشین در دسترس است.
حساب کاربری رایگان: با یک حساب رایگان به آخرین نسخه کامل BigML دسترسی ایجاد خواهد شد. مجموعه دادهها و مدلهای نامحدود
حساب کاربری اصلی: امکان پردازش مجموعه دادههای بزرگتر را پردازش کنید و کارهای موازی بیشتری را با اولویتبندی حسابهای رایگان با حساب PRIME اجرا کنید. دسترسی به BigML سازمانی، که امکان همکاری در پروژه ها با اعضای تیم را فراهم می کند.
مدلهای قابل تفسیر و انتقال
همه مدلهای پیشبینی در BigML دارای ویژگیهای تجسم تعاملی و توضیحپذیری هستند که آنها را قابل تفسیر میکند. آنها را میتوان انتقال داد و برای ارائه پیشبینیهای محلی و آفلاین بر روی هر دستگاه محاسباتی استفاده کرد یا به طور آنی به عنوان بخشی از برنامههای کاربردی تولیدی توزیع شده و بلادرنگ به کار گرفت.
قابل تفسیر: تجسمسازیهایی مانند طرحهای وابستگی جزئی به طور موثر هزاران پیشبینی مدل را در یک نگاه ایجاد و نمایش میدهند، در حالی که توضیحات پیشبینی و اهمیتهای میدانی عواملی را که پیشبینیهای فردی را هدایت میکنند روشن میکنند.
قابل انتقال: مدلهای BigML به طور کامل از طریق JSON PML (و PMML) قابل انتقال هستند و میتوانند از همه زبانهای برنامه نویسی محبوب استفاده شوند. این بدان معناست که میتوان مدلها را بهطور یکپارچه به برنامهها یا سرویسهای وب، تلفن همراه یا اینترنت اشیا مانند Google Sheets، Amazon Echo، Zapier و موارد دیگر متصل کرد.
اتوماسیون
BigML کار دشوار و زمانبر مدلهای تنظیم دستی یا اجرای گردشهای کاری پیچیده را به گزینههای منو با یک کلیک تبدیل میکند.
OptiML: بهینهسازی خودکار برای انتخاب مدل و پارامترسازی الگوریتمهای طبقهبندی و رگرسیون با ایجاد و ارزیابی صدها مدل برای یافتن بهترینها در زمان صرفهجویی میکند.
WhizzML: یک زبان دامنه خاص برای خودکارسازی گردشهای کاری پیچیده، پیادهسازی الگوریتمهای یادگیری ماشینی سطح بالا و به اشتراکگذاری آسان آنها با دیگران.
Scriptify: گردش کار با یک کلیک به اسکریپتهای قابل استفاده مجدد تبدیل میشود.
مشارکت
BigML یک پلتفرم شفاف و مشارکتی برای همه اعضای سازمان، از تحلیلگران و توسعهدهندگان گرفته تا مهندسان و مدیران اجرایی است.
سازمانها: یادگیری ماشینی را به طور موثر در کل ساختار شرکت خود بکار بگیرید. با سازمانهای BigML، داشبورد یک فضای کاری مشترک است که در آن کاربران میتوانند به پروژهها و منابع مشابه با نقشها و مجوزهای خاص دسترسی داشته باشند.
پروژهها: تمام منابع یک سازمان در داخل پروژهها وجود دارند که میتوانند عمومی یا خصوصی باشند.
امنیت و حریم خصوصی
در BigML، هر کاربر یک داشبورد خصوصی دارد و تمام منابع ایجاد شده روی آن یا از طریق API BigML امن و خصوصی هستند. همه اتصالات به BigML از HTTPS استفاده میکنند که امنیت دادهها و ارتباطات کاربر را تضمین میکند. تیم BigML به هیچ دادهای در سیستم دسترسی ندارد مگر اینکه کاربر رضایت صریح را ارائه دهد.
امتیازات دسترسی: کاربران میتوانند کنترل کنند که چه کسی میتواند در سطح منبع مشاهده، ویرایش و به اشتراک بگذارد.
استقرار خصوصی: برای شرکتهایی که الزامات نظارتی دادههای سختگیرانه دارند، BigML دو گزینه استقرار خصوصی را ارائه میکند که میتوانند بر روی ارائهدهنده ابر ترجیحی، ISP یا زیرساختهای خود در سرورهای کالا اجرا شوند تا نیازهای سیستمهای سازمانی را برآورده کنند.
دسته بندی
- معرفی ابزار 33
- مطالعه موردی 33
- کتاب بخوانیم 62
- معرفی کتاب 39
- مرور منابع علمی 44
- اینفوگرافیک 11
- تجربه داخلی 4
- مصاحبه 23
- معرفی کسب و کار داده محور 12
- معرفی سرویس 7