SaaS 開発に最適な機械学習ソフトウェア ツール

SaaS での機械学習は、開発者がビッグデータをユーザーの行動を研究するツールに変換する効果的な方法です。 たとえば、人工知能は新しいパターンや隠れたバグを明らかにすることができます。

Salesforce、Amazon、Google などの大規模なソフトウェア開発者は、機械学習アルゴリズムを使用して、直感的なインターフェイスを備えたアプリケーションを作成しています。 実際、SaaS ツールは、何人かの開発者の助けになっています。 たとえば、多くの開発者は、Joomla ホスティングなどのクラウド ホスティング プラットフォームを求めています。これにより、サーバー管理のハードルが常に軽減されます。トップのソフトウェア開発会社は、あらゆる種類のビジネスに役立つ機械学習ツールの作成を支援しています。

また読む： Darvas Box Theory Explained：一般に、銘柄は業界に関連するいくつかのパラメータを使用して選択されます。 投資家のタイプによって銘柄の選び方が違うことに驚かれることでしょう。

2022 年の SaaS 開発ツール トップ 5

人工知能の要素を備えたアプリケーションを迅速かつ効率的に作成するには、オープンソースのツールと API のセットが必要です。 独自の機能セットを備えたツールの選択は、ビジネスのニーズによって異なります。

1.ピーカン

Pecan は、予測分析のための人気のあるプラットフォームであると同時に、多機能プログラミング環境でもあります。 基本的に、これはさまざまなツールのセットです: テキスト、グラフィカル エディター、セマンティック シンボル テーブル ブラウジングのソリューションなど。

この種の予測分析ソフトウェアは、マーケティングや販売に携わるチームの重要なビジネス上の問題を解決するために不可欠です。 これにより、会社のデータ エンジニアとアナリストは、ソフトウェア開発プロセスの次の部分を処理できます。

• 生データの追加;
• 既製の予測モデルを展開する。
• データの再構築;
• データのエンコードとクリーンアップ;
• データのインポート。

Pecan を使用すると、チームにとって特に重要な指標に関するリアルタイムの情報を簡単に収集できます。 言い換えれば、それはスマートなウェブサイト訪問者トラッカーです. Pecan を使用する利点:

• 数日で取得できる AI ベースのすぐに使用できる予測。
• シンプルな生データのドラッグ アンド ドロップによるモデル構築。
• スタック管理用の既製のコネクタを使用すると、クラウド内のデータにいつでもアクセスできます。

さらに、チームにデータ サイエンティストがいない場合は、Pecan プラットフォームの自動化要素が引き継ぎます。

Pecan には単一の料金プランはなく、料金はケースバイケースで提供されます。

2.cnvrg.io

cnvrg.io は、ゲーム業界に特化した機械学習ソフトウェアです。 機械学習環境でデータを処理・分析するためのプラットフォームです。 独自の Kubernetes クラスタリング オーケストレーションに基づく先行インフラストラクチャを備えています。

cnvrg.io ソフトウェアが役立つこと:

• カスタム ツールを使用して機械学習パイプラインを自動的に作成できます。
• 単一のスターター パネルを使用して、インフラストラクチャ スタック アグリゲーションを展開および実行します。
• リアルタイムの機械学習要素を完全にプロビジョニングして実験を作成し、動的インターフェースを介して共有します。
• 人工知能要素を含むモデルを作業環境に即座に展開します。

これは、機械学習プロセスを管理するための使いやすいプラットフォームです。 すべてのデータは単一のハブに保存され、プロジェクトや作業タスクに使用できます。

cnvrg.io プラットフォームを体験するには、すべてのユーザーが 14 日間無料でアクセスできます。 それから、コストは 1 部あたり 9500 ドルですが、CORE という無料版があります。

3. ニューラル デザイナー

Neural Designer は、ニューラル ネットワークを専門とするもう 1 つのデータ分析および処理ソフトウェアです。 人工知能に基づくアプリケーションを開発するように設計されています。 自分でコードを書いたり、ブロック図を作成したりする必要はありません。

エネルギー、ヘルスケア、銀行、小売、製造などのビジネス分野で使用できます。

データを本格的に扱うために、Neural Designer ソフトウェアには次のようなツールがあります。

• モデル出力を入力データの関数として使用します。
• データ分類。 定義済みのテンプレートにデータ カテゴリをすばやく割り当てます。
• 正確な予測を行うことができる便利なツール。
• テキスト分類。 公開テキストにカテゴリを割り当てることができます。

すべての Neural Designer 製品に加えて、顧客は人工知能の専門家からのアドバイスや個別のセッションを受けることができます。

Neural Designer には 5 つのレベルの価格設定があります。 これらは、無料試用版、小規模年間ライセンス ($955)、中規模年間ライセンス ($2495)、小規模ライフタイム ライセンス ($2495)、およびラージ ライフタイム ライセンス ($4995) です。

4.ウェカ

Weka は、ビッグデータを含むさまざまな機械学習アルゴリズムの実装に使用できる包括的なオープンソース ソフトウェアです。

Weka プロジェクトの目標は、さまざまな機械学習手法を開発してテストするための本格的な環境を作成することです。 このようにして、人工知能要素の使用は、機械学習または応用科学のすべての研究者が利用できるようになります。

Weka ソフトウェアは完全に Java ベースです。 直感的なコントロール パネルには、次のようなツールが含まれています。

• 前処理パネル。 CSV ファイルまたはデータベースからデータをすばやくインポートするために使用されます。 必要に応じて、さまざまなフィルタリング アルゴリズムを使用したり、特定の特性を持つオブジェクトを削除したりできます。
• 分類パネル。 さまざまな分類および回帰アルゴリズムを適用して、ビッグ データを操作できます。 彼らのリストには、データ抽出、誤った予測の視覚化、さまざまなアルゴリズムの予測力の推定などが含まれています。
• 協会パネル。 さまざまな特性の重要な関係を見つけるために使用されます。
• クラスターパネル。 その助けを借りて、さまざまなアルゴリズムにアクセスできます。 これには、混合ガウス データ モデル用の k-means アルゴリズムと EM アルゴリズムが含まれます。
• 属性選択パネル。 これは、さまざまな機能選択方法へのアクセスです。
• 視覚化パネル。 ポイント チャート配列を作成し、すばやくスケーリングします。

Weka は、ソフトウェアを操作するためのさまざまなチュートリアルへのアクセスを顧客に提供します。 これは、パブリック ドメインで利用できる Weka チュートリアルです。 ソフトウェアのすべての機能をすばやく学習する機会が得られます。

また、すべてのクライアントは、Java 環境と統合する必要がある場合、実装済みのアルゴリズムのライブラリと MATLAB にアクセスできます。 機械学習アルゴリズムは、Spider および MATLAB Arsenal パッケージに含まれるツールで使用できます。

ソフトウェアとそのすべてのアップデートは完全に無料です。

5. アマゾン機械学習

Amazon Machine Learning は、機械学習アルゴリズムのワンストップ ショップです。 AWS は、開発者とデータ サイエンティストに、アプリケーションの開発、デプロイ、および実行のためのサービスとアプリケーションへの 12 か月間の完全無料アクセスを提供します。

Amazon Machine Learning サービス スイートには以下が含まれます。

• アマゾンポリー。 これは、テキストから自然な音声へのアプリケーションであり、音声インターフェイスを開発するときに必要です。 1 か月あたり最大 500 万の無料文字を顧客が利用できます。
• アマゾン転写。 自然な音声をテキストに変換するツール。
• アマゾン セージメーカー。 機械学習モデルの作成とデプロイに使用できるアプリ。
• アマゾンレックス。 チャットボット インターフェイスを作成するためのサービス。
• アマゾンの認識。 画像や動画の自動解析サービスです。

これらのツールやその他のツールは、機械学習アルゴリズムを使用する際の生産性を向上させます。 また、Ainfluencer マーケットプレイスで見つけることができるテクノロジー インフルエンサーをフォローして、学習ソフトウェア ツールを見つけることもできます。

結論

機械学習アルゴリズムに基づく SaaS 開発用のアプリケーションとサービスは、ビッグ データを扱う際の時間を節約し、生産性を向上させます。 Salesforce、Amazon、Microsoft などのソフトウェア開発者は、e コマースのマーケティングや販売から産業用アプリケーションまで、さまざまな業界向けの製品を提供しています。 ウェブサイトの訪問者トラッカーについても学び、ユーザーをどのように学び、関与するかを理解してください。