DatumBox
DatumBoxは、それが主にソーシャルメディア分析のために使われていますが、複雑なアプリケーションの多種多様に適用することができ、機械学習の枠組みです。
- 業界標準の機械学習アプリケーションを開発
- ドキュメントの膨大な量が利用可能です
- Twitterのセンチメント分析:テキストの文脈を解析することにより、負、中性または正など、ユーザーのツイートを分類することができます
- アダルトコンテンツ検出:彼らは自然の中で性的または際どいているかどうかを判断するために、ソーシャルメディアの投稿を分析します
- スパム検出プロトコルは、スキャン電子メールに使用し、それがスパムかどうかを判断することができます。
- これは、自動化、スパムの除去を助けるために、フィルタを適用することができます
- トピック分類の使用量は、ポストは専門用語、イディオムやキーワードを分析することによって、12個のカテゴリーまでに分類することができます
- ジェンダーの検出は、ポストの作成者は、男でも女であるかどうかを除外するために使用することができます
- 完全にダウンロードして無料と使用
- オープンソース
- 不要、ダウンロードしたWebサービスとして使用できるが、一日あたり千回の通話に限定されています
- 他の機能が制限されることがありので、ソフトウェアの主要な開発の焦点は、ソーシャルメディアアプリケーションであります
機械学習は確かに2018年流行語であるが、この強力な技術の意味合いは、驚くべきことができます。人間は決していえ可能かもしれないという事は、今、機械学習の分野で行われた信じられないほどの進歩に現実のおかげです。 DatumBoxは、機械学習の開発者は、この有利なフィールドに大きなステップを取ることを可能にするオープンソースのフレームワークです。ソフトウェアは、主にソーシャルメディアの分析に焦点を当てています。 DatumBox Webサービスは、HTTP POSTリクエストを使用してRESTに似たRPCスタイルの操作を利用しています。すべてのパラメータは、JSONでコーディングされた応答と、URLにエンコードされています。これは、最も基本的なコーディング経験者にとって使い馴染みかつ簡単にWebサービスを作ります。既存のソフトウェアにフックDatumBoxは、APIキーを登録し、要求するような単純なようです。受理した後、Web要求はすぐに行われて始めることができます。
代替へ DatumBox
OpenAI Gym
OpenAI GYMは、開発者が両方の開発と比較する強化学習アルゴリズムに使用ツールキットです。彼らのGitHubのリポジトリは、貢献者の数十が含まれています。強化学習アルゴリズムへの拡張が他の人に比較する方法貢献者が見ることができるので、彼らはリーダーボードを提供します。 オープンソースライブラリとそのAPIを含むサービス:OpenAIのジムには2つの部分は基本的にあります。 あなたは信じられないほど技術的に精通していない方でも、貢献者は、実験結果を再現することで参加することができます。提示する異なる結果と実験に学習アルゴリズムを変更する創造的な方法がわからない人のために開始するには良い場所。 OpenAIジムは補強アルゴリズムをテストするための環境との様々な例が含まれています。
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Azure Machine Learning
MicrosoftがAzureの機械学習は最近、Azureの機械学習メーカー改名されました。それは何のコーディングを必要とせず、包括的でシンプルなブラウザベースの、ドラッグ・アンド・ドロップ作成ソフトウェアです。あなたが実行するという考えから行くために必要なのはクリックすることができ、マウスです。あなたは、コンピュータの経験、またはあなたの頭の中のアイデア以外のトンをコーディングの長い歴史を必要としません。 AzureのStudioは、分析ソリューションの作成と展開を可能にし、クラウドサービスです。プログラムは、あなたがそれを試してみたら、あなたがこれまでの予測分析ソリューション、他の方法を試してみました、なぜ、あなたは不思議に思うだろうことを学ぶことは簡単です。 あなたが開始する場所がわからない場合は、マイクロソフトのAzureのWebサイトには、どのようにインターフェイスを使用して、プロジェクトを構築する方法を教えるために、いくつかの総合的なチュートリアルを持っています。マイクロソフトのフォーラムは、質問に答えるために満足しているマイクロソフトのエンジニアによって移入されます。 あなたがデータ科学者や開発者なら、Azureのメーカーはあなたのための素晴らしいツールになります。ソフトウェアは、適用された機械学習用に最適化されています。あなたは数回クリックするだけで実行するという考えから移動するために事前にプログラムされたアルゴリズムと単純に設計されたドラッグ・アンド・ドロップ・インタフェースを使用することができます。データ科学に建てたい開発者は、MicrosoftのAzureの市場とAPIは、さまざまなオプションを持っています。 アズールStudioでカスタムコードのための必要はありませんが、あなたはまだそれを使用することができます。あなたが現在RやPythonのユーザーであれば、あなたは組み込みのパッケージとカスタムコードがサポートする以上の200を利用することができます。マイクロソフトのブログはPythonとRは、コーディングと機械学習を統合する方法について具体的な指示があります。 あなたが作成するデータ分析ソリューションは、発行され、MicrosoftギャラリーやAzureのマーケットプレースと共有することができます。人々の世界シェアを超えるすべてのデータの実験と実際のソリューションを提供しています。ギャラリーで展示Azureのメーカーの革新的な利用を検討各地からの科学者
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PredictionIO
ApacheのPredictionIO™オープンソースの機械学習サーバー。インストールのApache PredictionIO・エンジンテンプレートギャラリー・アプリケーションの統合の概要
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