SaaS 개발을 위한 최고의 기계 학습 소프트웨어 도구

SaaS의 기계 학습은 개발자가 빅 데이터를 사용자 행동을 연구하는 도구로 변환하는 효과적인 방법입니다. 예를 들어 인공 지능은 새로운 패턴과 숨겨진 버그를 밝힐 수 있습니다.

Salesforce, Amazon 및 Google과 같은 대규모 소프트웨어 개발자는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 직관적인 인터페이스로 애플리케이션을 만듭니다. SaaS 도구는 실제로 여러 개발자에게 도움이 되었습니다. 예를 들어, 많은 개발자는 항상 서버 관리 장애물을 줄이는 Joomla 호스팅과 같은 클라우드 호스팅 플랫폼을 찾습니다. 최고의 소프트웨어 개발 회사는 모든 유형의 비즈니스에 도움이 될 수 있는 기계 학습 도구를 만드는 데 도움을 줍니다.

또한 읽기: Darvas Box Theory 설명: 주식은 일반적으로 업계와 관련된 여러 매개 변수를 사용하여 선택됩니다. 투자자 유형에 따라 주식을 선택하는 방법이 다르다는 사실에 놀랄 것입니다.

2022년 SaaS 개발을 위한 상위 5가지 도구

인공 지능 요소로 애플리케이션을 빠르고 효율적으로 생성하려면 일련의 오픈 소스 도구 및 API가 필요합니다. 고유한 기능 세트가 있는 도구의 선택은 비즈니스 요구 사항에 따라 다릅니다.

1. 피칸

Pecan은 예측 분석을 위한 인기 있는 플랫폼이자 동시에 다기능 프로그래밍 환경입니다. 기본적으로 텍스트, 그래픽 편집기, 시맨틱 기호 테이블 검색을 위한 솔루션 등 다양한 도구 세트입니다.

이러한 종류의 예측 분석 소프트웨어는 마케팅 및 영업과 관련된 팀의 중요한 비즈니스 문제를 해결하는 데 반드시 필요합니다. 이를 통해 회사의 데이터 엔지니어와 분석가는 소프트웨어 개발 프로세스의 다음 부분과 함께 작업할 수 있습니다.

• 원시 데이터 추가
• 기성품 예측 모델 배포
• 데이터 재구성
• 데이터 인코딩 및 정리
• 데이터 가져오기.

Pecan을 사용하면 특히 팀에 중요한 메트릭에 대한 실시간 정보를 쉽게 수집할 수 있습니다. 즉, 스마트 웹사이트 방문자 추적기입니다. 피칸 작업의 장점:

• 며칠 만에 얻을 수 있는 AI 기반의 즉시 사용 가능한 예측
• 간단한 원시 데이터 끌어서 놓기 모델 구축;
• 스택 관리를 위한 기성품 커넥터를 사용하면 언제든지 클라우드의 데이터에 액세스할 수 있습니다.

또한 팀에 데이터 과학자가 없는 경우 Pecan 플랫폼의 자동화 요소가 대신합니다.

Pecan은 단일 가격 계획이 없으며 가격은 사례별로 제공됩니다.

2. cnvrg.io

cnvrg.io는 게임 산업을 위한 전문 기계 학습 소프트웨어입니다. 머신러닝 환경에서 데이터를 처리하고 분석하기 위한 플랫폼입니다. 자체 Kubernetes 클러스터링 오케스트레이션을 기반으로 하는 선행 인프라가 있습니다.

cnvrg.io 소프트웨어가 도움이 될 수 있는 것:

• 사용자 지정 도구를 사용하여 기계 학습 파이프라인을 자동으로 생성할 수 있습니다.
• 단일 스타터 패널을 사용하여 인프라 스택 집계를 배포 및 실행합니다.
• 실시간 기계 학습 요소의 전체 프로비저닝으로 실험을 생성하고 동적 인터페이스를 통해 공유합니다.
• 인공 지능 요소가 포함된 모델을 작업 환경에 즉시 배포합니다.

이것은 기계 학습 프로세스를 관리하기 위한 사용자 친화적인 플랫폼입니다. 모든 데이터는 단일 허브에 저장되며 프로젝트 및 작업에 사용할 수 있습니다.

cnvrg.io 플랫폼을 경험하기 위해 모든 사용자는 14일 동안 무료로 액세스할 수 있습니다. 그런 다음 비용은 사본 당 $ 9500이지만 CORE라는 무료 버전이 있습니다.

3. 신경 디자이너

Neural Designer는 신경망을 전문으로 하는 또 다른 데이터 분석 및 처리 소프트웨어입니다. 인공 지능을 기반으로 응용 프로그램을 개발하도록 설계되었습니다. 코드를 작성하거나 블록 다이어그램을 직접 만들 필요가 없습니다.

에너지, 의료, 은행, 소매, 제조 등과 같은 비즈니스 분야에서 사용할 수 있습니다.

본격적인 데이터 작업을 위해 Neural Designer 소프트웨어에는 다음과 같은 도구가 있습니다.

• 모델 출력을 입력 데이터의 함수로 사용합니다.
• 데이터 분류. 미리 정의된 템플릿에 데이터 범주를 빠르게 할당합니다.
• 정확한 예측을 할 수 있는 편리한 도구입니다.
• 텍스트 분류. 열린 텍스트에 범주를 지정할 수 있습니다.

모든 Neural Designer 제품 외에도 고객은 개별 세션뿐만 아니라 인공 지능 전문가로부터 조언을 받습니다.

Neural Designer에는 5가지 가격 수준이 있습니다. 무료 평가판, 소형 연간 라이센스($955), 중형 연간 라이센스($2495), 소형 평생 라이센스($2495) 및 대형 평생 라이센스($4995)입니다.

4. 웨카

Weka는 빅데이터를 포함한 다양한 기계 학습 알고리즘을 구현하는 데 사용할 수 있는 포괄적인 오픈 소스 소프트웨어입니다.

Weka 프로젝트의 목표는 다양한 기계 학습 방법을 개발하고 테스트할 수 있는 본격적인 환경을 만드는 것입니다. 이러한 방식으로 기계 학습 또는 응용 과학의 모든 연구자가 인공 지능 요소를 사용할 수 있습니다.

Weka 소프트웨어는 완전히 Java 기반입니다. 직관적인 제어판에는 다음과 같은 도구가 포함되어 있습니다.

• 전처리 패널. CSV 파일 또는 데이터베이스에서 데이터를 빠르게 가져오는 데 사용됩니다. 다른 필터링 알고리즘을 사용하거나 필요한 경우 지정된 특성을 가진 개체를 삭제할 수 있습니다.
• 분류 패널. 다양한 분류 및 회귀 알고리즘을 적용하여 빅데이터 작업을 할 수 있습니다. 그들의 목록에는 데이터 추출, 잘못된 예측의 시각화, 다양한 알고리즘에 대한 예측력 추정 등이 포함됩니다.
• 협회 패널. 서로 다른 특성에 대한 중요한 관계를 찾는 데 사용됩니다.
• 클러스터 패널. 도움을 받으면 다양한 알고리즘에 액세스할 수 있습니다. 여기에는 혼합 가우시안 데이터 모델을 위한 k-평균 알고리즘과 EM 알고리즘이 포함됩니다.
• 속성 선택 패널. 이것은 다양한 기능 선택 방법에 대한 액세스입니다.
• 시각화 패널. 포인트 차트 배열을 생성하고 신속하게 확장합니다.

Weka는 고객에게 소프트웨어 작업을 위한 다양한 자습서에 대한 액세스를 제공합니다. 이것은 공개 도메인에서 사용할 수 있는 Weka 자습서입니다. 소프트웨어의 모든 기능을 빠르게 배울 수 있는 기회를 제공합니다.

또한 모든 클라이언트는 Java 환경과 통합해야 하는 경우 이미 구현된 알고리즘 라이브러리 및 MATLAB에 액세스할 수 있습니다. 기계 학습 알고리즘은 Spider 및 MATLAB Arsenal 패키지에 포함된 도구와 함께 사용할 수 있습니다.

소프트웨어 및 모든 업데이트는 완전 무료입니다.

5. 아마존 기계 학습

Amazon Machine Learning은 기계 학습 알고리즘을 위한 원스톱 상점입니다. AWS는 개발자와 데이터 과학자에게 애플리케이션 개발, 배포 및 실행을 위한 서비스 및 애플리케이션에 대한 완전한 무료 액세스를 12개월 동안 제공합니다.

Amazon Machine Learning 서비스 제품군에는 다음이 포함됩니다.

• 아마존 폴리. 이것은 음성 인터페이스를 개발할 때 필요한 텍스트를 자연 음성으로 변환하는 응용 프로그램입니다. 매월 최대 500만 개의 무료 문자가 고객에게 제공됩니다.
• Amazon Transcribe. 자연스러운 음성을 텍스트로 변환하는 도구입니다.
• 아마존 세이지메이커. 기계 학습 모델을 만들고 배포하는 데 사용할 수 있는 앱입니다.
• 아마존 렉스. 챗봇 인터페이스 생성 서비스
• 아마존 인식. 자동화된 이미지 및 비디오 분석을 위한 서비스입니다.

이러한 도구와 기타 도구는 기계 학습 알고리즘으로 작업할 때 생산성을 높입니다. Ainfluencer 마켓플레이스에서 찾을 수 있는 기술 인플루언서를 팔로우하여 학습 소프트웨어 도구를 찾을 수도 있습니다.

결론

기계 학습 알고리즘을 기반으로 하는 SaaS 개발을 위한 애플리케이션 및 서비스는 빅 데이터로 작업할 때 시간을 절약하고 생산성을 높입니다. Salesforce, Amazon 및 Microsoft와 같은 소프트웨어 개발자는 전자 상거래 마케팅 및 판매에서 산업 응용 프로그램에 이르는 산업을 위한 제품을 제공합니다. 또한 웹사이트 방문자 추적기에 대해 알아보고 사용자와 학습하고 참여하는 방법을 알아보세요.