7 ferramentas essenciais para machine learning

ferramentas essenciais para machine learning

4 minutos de leitura


O machine learning é um conceito que veio para facilitar bastante o dia a dia de cientistas, engenheiros e diversos outros profissionais. O também chamado “aprendizado de máquina” é definido pela capacidade dos computadores em aprender sozinhos por meio de associação de dados. 

O machine learning é um conjunto de algoritmos que fazem parte da tão conhecida  Inteligência Artificial (IA)  — agrupamento de várias tecnologias que fazem com que máquinas realizem tarefas semelhantes a uma inteligência humana. 

 

Inteligência Artificial (IA)

IA engloba muitos conceitos

Hoje, viemos falar das ferramentas essenciais para machine learning. Ferramentas que são responsáveis pela automatização e impulsionamento de processos ainda mais eficientes em empresas.  

Confira os conteúdos que abordaremos neste artigo:

  • Entendendo o Machine Learning e sua importância 
  • 7 ferramentas essenciais para machine learning

Boa leitura!

Entendendo o Machine Learning e sua importância 

O machine learning pode ser entendido como um conjunto de algoritmos e métodos capazes  de inferir relações entre os dados de maneira automática. Com o aprendizado de máquina, os equipamentos tomam decisões baseadas em leitura de dados e na identificação de padrões

A tecnologia foi criada para que computadores consigam aprender e reproduzir tarefas mesmo sem terem sido programados para isso. Tudo isso com pouca intervenção humana, que ocorre apenas durante o treinamento de modelos, especialmente quando se trata de machine learning supervisionado.

 

Quer entender mais sobre o conceito de machine learning? Acesse nosso artigo!

 

O machine learning foi desenvolvido para benefício humano, visto que o cérebro humano não tem a capacidade de processar as informações com a mesma velocidade de uma máquina. Assim, elas podem reproduzir determinadas tarefas de maneira mais rápida e eficaz. 

Elas não precisam dormir, fazer pausas, não se desconcentram, estão menos propensas a cometer erros e trabalham mais rápido, por exemplo. Desta forma, os robôs têm uma capacidade produtiva e eficiência muito maior.

 

7 ferramentas essenciais para machine learning

Separamos 7 ferramentas essenciais para machine learning. Elas vão facilitar o desenvolvimento dessa  tecnologia e podem ser executadas até por pessoas que não são especialistas em programação e ciência de dados. 

1. MATLAB

O MATLAB pode ser usado em diversas áreas, desde equações diferenciais, até estatísticas, processamento de sinais, finanças e, claro, para o machine learning.  

Com o MATLAB, é possível treinar modelos, sintonizar parâmetros e implementá-los; tudo de um jeito mais simples, intuitivo e integrado em uma única plataforma. Além disso, ele traz toolboxes exclusivas para o machine learning que dão mais agilidade no desenvolvimento dos modelos. 

Outro importante diferencial é que o MATLAB traz aplicativos que auxiliam no treinamento do modelo de machine learning. Fora o fato de que o MATLAB pode ser acessado de qualquer lugar via web, você não precisa ter uma máquina sofisticada para dar conta do recado.

Tudo isso a OPENCADD já oferece aos clientes que querem embarcar neste universo de possibilidades. Um dos pontos que destacam o MATLAB é que ele permite o uso de funções que levariam mais tempo para serem desenvolvidas em outros softwares, sendo capaz de:

  • Desenvolver de matrizes;
  • Analisar e visualizar dados;
  • Construir gráficos em duas e três dimensões; 
  • Trabalhar com números reais e complexos;
  • Implementar e projetar algoritmos diferentes; 
  • Criar interfaces e aplicativos de programação.

2. DataRobot

O DataRobot é uma plataforma que reúne várias bibliotecas de código aberto, tais quais: R, Python, etc. Ele é uma ferramenta essencial para machine learning por entender como a inteligência artificial funciona. 

Sua interface web possui ferramentas que configuram um pipeline e se conecta a todas as principais fontes de dados da empresa — na nuvem ou local. Ao fazer uma previsão, essa plataforma oferece também uma explicação sobre aquela análise. 

3. H2O

O H2O é uma ferramenta usada para machine learning que reúne várias fontes de dados, que são alimentadas por algoritmos com uma extensa variedade de parâmetros. 

4. Splunk

O Splunk é uma plataforma criada inicialmente para pesquisas através de arquivos de log desenvolvidos por aplicativos de web. Ele consegue detectar discrepâncias, anomalias e fazer previsões. 

5. RapidMiner

O RapidMiner é um estúdio que cria análise de dados por meio de ícones visuais. Nele, o usuário cria uma pipeline que limpa seus dados e os efetua por meio de uma diversidade de algoritmos estatísticos. 

6. BigML

É um software que possui um painel com ferramentas ideais para projetos complexos e básicos característicos do machine learning. Ele possibilita, por exemplo, a otimização e teste de redes neurais elaboradas, ao mesmo tempo em que permite a comparação de algoritmos.

7. R Studio

Apesar de oferecer opções mais simples e vários menus que facilitam o trabalho dos usuários, A linguagem é uma das mais essenciais para análises básicas e complexas dos algoritmos de machine learning.

Espero que você tenha aprendido mais sobre quais as ferramentas essenciais para machine learning e como essa tecnologia é fundamental para processos eficientes.

Você já conhecia alguma dessas ferramentas? Utiliza alguma outra que não foi citada aqui? Deixe nos comentários qualquer sugestão ou dúvida.

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O MATLAB e Simulink é o melhor caminho para se desenvolver soluções de  machine learning e você encontra aqui na OPENCADD. 

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