8 dei tool di machine learning più popolari

Tutti hanno bisogno di strumenti. Muratori, idraulici, elettricisti: chi più ne ha più ne metta. Gli strumenti sono una parte necessaria del kit di ogni artigiano, compresi i professionisti del machine learning. Chi lavora nel machine learning ha bisogno di strumenti per creare, addestrare e distribuire modelli di machine learning in modo rapido.

Ogni anno spunta un raccolto di nuovi strumenti di machine learning per semplificare questo processo e far progredire il campo. Per rimanere all’avanguardia, è fondamentale conoscere almeno quali sono questi strumenti, come aiutano, le loro caratteristiche principali, punti di forza e debolezze, oltre ad alcuni casi d’uso ideali.

In questo articolo tratteremo questi argomenti e poi confronteremo ciascun tool, così saprai come selezionare i migliori per i tuoi progetti.

L’importanza dei tool di machine learning

Immagina un mondo in cui ogni volta che vuoi usare un algoritmo di machine learning devi codificarlo interamente da zero. Eccone un altro: immagina un mondo in cui, ogni volta che completi un esperimento, devi scrivere i risultati su un foglio di carta e, quando distribuisci i modelli, l’unico modo per scalare le applicazioni è comprare nuovi server.

Francamente, per molti che sono in giro da abbastanza tempo, tutto ciò non è così difficile da credere, perché una volta era la loro realtà. Molti non riuscivano a entrare nel settore perché non sapevano tradurre le formule matematiche in codice — magari non avevano un background matematico. L’introduzione di vari strumenti ha abbassato questa barriera d’ingresso.

Oggi è possibile implementare un algoritmo di machine learning senza conoscere a fondo i meccanismi interni o le formule matematiche che lo governano. Attenzione: questo non significa che non serva conoscerli (servono); significa solo che non è necessario conoscerli per implementare l’algoritmo.

Un altro motivo per cui gli strumenti nel machine learning sono importanti è che velocizzano i processi. Per esempio, dato che non è più necessario scrivere interi algoritmi da zero, è possibile svolgere molti esperimenti in meno tempo, il che significa che probabilmente troverai più in fretta il modello campione da portare in produzione.

In definitiva, i tool di machine learning semplificano compiti complessi e accelerano il passaggio dei modelli dall’ambiente di ricerca alla produzione.

Tool di machine learning da conoscere

1. Microsoft Azure Machine Learning

Microsoft Azure Machine Learning è un servizio cloud completamente gestito creato per consentire a data scientist e sviluppatori di creare, distribuire e gestire il ciclo di vita dei loro progetti di machine learning più rapidamente e con maggiore sicurezza. In particolare, la piattaforma punta ad accelerare il time-to-value grazie alle pratiche di MLOps, all’interoperabilità open-source e agli strumenti integrati. È inoltre progettata tenendo conto dell’AI responsabile e pone grande enfasi sulla sicurezza.

Caratteristiche principali

• Preparazione dei dati: consente agli sviluppatori di iterare rapidamente sulla preparazione dei dati su larga scala su cluster Apache Spark, ed è interoperabile con Azure Databricks.
• Notebook: gli sviluppatori possono collaborare usando Jupyter Notebook o Visual Studio Code
• Machine learning drag-and-drop: gli utenti possono usare Designer, un’interfaccia utente drag-and-drop, per costruire pipeline di machine learning.
• AI responsabile: con l’AI responsabile, gli sviluppatori possono effettuare analisi approfondite dei loro modelli e monitorarli in produzione per garantire che agli utenti finali venga sempre esposto l’ottimale.
• Endpoint gestiti: consente agli sviluppatori di disaccoppiare l’interfaccia del carico di lavoro in produzione dall’implementazione che lo serve.

Pro

• Governance integrata: i carichi di lavoro di machine learning possono essere eseguiti ovunque con governance, sicurezza e compliance integrate.
• Supporto multi-framework: offre interfacce ad alto livello per framework di machine learning noti, come XGBoost, Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow e ONNX.

Contro

• Limiti di risorse: ci sono limiti di risorse che possono influire sui carichi di lavoro di machine learning (ad es. numero di endpoint, deployment, istanze di calcolo, ecc.). Nota che tali limiti variano in base alla regione.
• Meno controllo: molti dettagli e complessità del machine learning sono astratti, il che significa che devi seguire il processo fornito da Microsoft.

Scopri di più su Microsoft Azure Machine Learning:

• Introduzione ad Azure
• Capire il Cloud Computing (Microsoft Azure)
• AI responsabile: valutare i modelli di machine learning in Python

Generato con DALL-E 3

2. Amazon SageMaker

Amazon SageMaker è un servizio completamente gestito progettato per costruire modelli di machine learning e generare previsioni. Gli sviluppatori possono sfruttare la piattaforma per creare, addestrare e distribuire i loro modelli su larga scala in un unico ambiente di sviluppo integrato (IDE) utilizzando un ampio set di strumenti come notebook, debugger, profiler, pipeline, MLOps e molto altro. SageMaker supporta anche i requisiti di governance attraverso un controllo degli accessi semplificato e una maggiore trasparenza sul tuo progetto di machine learning.

Caratteristiche principali

• Canvas: un’interfaccia no-code che gli utenti possono sfruttare per creare modelli di machine learning. Secondo la pagina delle funzionalità, non sono richieste competenze di machine learning o programmazione per costruire modelli con Canvas.
• Data Wrangler: consente di aggregare e preparare rapidamente dati tabellari o immagini per il machine learning.
• Clarify: gli utenti possono sfruttare Clarify per ottenere maggiori insight sui propri modelli e dati di machine learning in base a metriche come accuratezza, robustezza, tossicità e bias. L’obiettivo è ridurre i bias nei modelli per migliorarne la qualità sostenendo l’iniziativa di AI responsabile.
• Experiments: un servizio gestito che consente di tracciare e analizzare gli esperimenti di machine learning su larga scala.

Pro

• Scelta degli strumenti ML: gli utenti possono scegliere tra IDE, ideale per i data scientist, e un’interfaccia no-code, ideale per chi ha meno competenze di programmazione.
• Supporto multi-framework: può distribuire modelli addestrati con framework di terze parti come TensorFlow, PyTorch, XGBoost, Scikit-learn, ONNX e altri.

Contro

• Prezzo: i costi possono aumentare molto rapidamente — soprattutto se si usano più modelli con traffico significativo.

Scopri di più su AWS Sagemaker:

• Concetti di AWS Cloud
• Capire il Cloud Computing (Amazon Web Services)

3. BigML

BigML è una piattaforma di machine learning cloud-based, consumabile, programmabile e scalabile. Nata nel 2011/12 per semplificare lo sviluppo, la distribuzione e la gestione di attività di machine learning come classificazione, regressione, previsione di serie temporali, analisi dei cluster, topic modeling e altro. La piattaforma offre una varietà di servizi che vanno dalla preparazione dei dati alla visualizzazione, creazione di modelli e molto altro che lavorano insieme per consentire ad aziende e organizzazioni di costruire e distribuire modelli di machine learning senza la necessità di un’ampia competenza tecnica.

Caratteristiche principali

• Piattaforma ML completa: può risolvere vari problemi, dall’apprendimento supervisionato a quello non supervisionato.
• Interpretabile: tutti i modelli predittivi sono accompagnati da funzionalità di visualizzazione interattiva e spiegabilità che li rendono interpretabili.
• Modelli esportabili: tutti i modelli possono essere esportati e usati per fornire previsioni locali e offline su qualsiasi dispositivo edge, oppure distribuiti istantaneamente come parte di un’applicazione di produzione real-time distribuita.

Pro

• Facilità d’uso: può automatizzare procedure di machine learning complesse e ridurre i costi collegandosi alla REST API di BigML; l’automazione dei processi con BigML richiede una sola riga di codice.

Contro

• Lento con dataset molto grandi: può gestire dataset fino a 100M di righe x 1000 colonne, ma i dataset più grandi richiedono più tempo per essere elaborati.

4. TensorFlow

TensorFlow è una piattaforma open-source end-to-end per il machine learning sviluppata dal team Google Brain di Google. Sebbene TensorFlow sia incentrato prevalentemente sull’addestramento e l’inferenza di reti neurali profonde, esiste una gamma di strumenti e librerie, come TensorFlow Serving, collegabili per consentire agli utenti di creare, addestrare e distribuire modelli di machine learning. Queste risorse includono anche strumenti per implementare soluzioni per attività come elaborazione del linguaggio naturale, visione artificiale, apprendimento per rinforzo e machine learning predittivo.

Caratteristiche principali

• Calcolo distribuito: TensorFlow supporta il calcolo distribuito, consentendo agli sviluppatori di addestrare modelli usando più macchine
• Supporto GPU e TPU: l’addestramento può essere accelerato tramite GPU o TPU.
• TensorBoard: uno strumento di visualizzazione che consente di visualizzare i modelli.
• Modelli predefiniti: offre modelli predefiniti per vari casi d’uso pronti all’uso.

Pro

• Portabilità: i modelli TensorFlow possono essere esportati e distribuiti su varie piattaforme, come dispositivi mobili e browser.
• Comunità: TensorFlow è sostenuto da una comunità ampia e attiva di sviluppatori che contribuiscono allo sviluppo del framework e forniscono supporto.
• Scalabilità: è supportato il calcolo distribuito.

Contro

• Curva di apprendimento ripida: TensorFlow può essere difficile da imparare a causa della sua sintassi complessa.

Scopri di più su TensorFlow:

• Introduzione a TensorFlow in Python
• Tutorial TensorFlow per principianti

5. PyTorch

PyTorch è una libreria di tensori open-source e ottimizzata, creata per supportare lo sviluppo di modelli di deep learning usando CPU e GPU.

Caratteristiche principali

• Addestramento distribuito: gli sviluppatori possono ottimizzare le prestazioni, sia nella ricerca che in produzione, sfruttando il supporto di PyTorch per l’esecuzione asincrona di operazioni collettive e la comunicazione peer-to-peer.
• TorchScript: crea modelli serializzabili e ottimizzabili dal codice PyTorch, il che significa che sono sempre pronti per la produzione.
• TorchServe: semplifica la distribuzione su larga scala dei modelli PyTorch.
• Supporto nativo ONNX: gli utenti possono esportare i modelli nel formato standard ONNX per accedere direttamente a piattaforme, visualizzatori, runtime compatibili con ONNX, ecc.

Pro

• Comunità: PyTorch ha una comunità ampia e vivace, oltre a una documentazione estremamente dettagliata
• Flessibilità e controllo: PyTorch ha un grafo di calcolo dinamico, il che significa che i modelli possono essere creati e modificati al volo ed eseguiti in modalità eager.
• Pythonico: segue lo stile di codifica Python, il che lo rende leggibile.

Contro

• Visualizzazione: è necessario uno strumento di terze parti.

Scopri di più su PyTorch:

• Introduzione al Deep Learning in PyTorch
• Deep Learning con PyTorch
• Tutorial PyTorch: costruire da zero una semplice rete neurale

La nostra PyTorch Cheat Sheet può aiutarti a padroneggiare questo tool di machine learning

6. Apache Mahout

Apache Mahout è un framework open-source per l’algebra lineare distribuita e un linguaggio specifico di dominio (DSL) in Scala matematicamente espressivo, sviluppato dalla Apache Software Foundation. Il framework è implementato su Apache Hadoop ed è stato progettato per consentire a statistici, matematici e data scientist di costruire rapidamente implementazioni scalabili ed efficienti di algoritmi di machine learning.

Caratteristiche principali

• Algoritmi comprovati: Mahout sfrutta algoritmi collaudati per risolvere problemi comuni riscontrati in vari settori.
• Scalabile su grandi dataset: il framework è stato progettato per essere distribuito su ampi cluster di data center che eseguono Apache Hadoop.

Pro

• Scalabilità: offre un framework di calcolo scalabile e distribuito in grado di gestire grandi quantità di dati.

Contro

• Curva di apprendimento ripida: richiede agli utenti una conoscenza approfondita del machine learning per sfruttarlo al meglio.

7. Weka

Sviluppato dall’Università di Waikato in Nuova Zelanda, Weka è una raccolta di algoritmi di machine learning per attività di data mining. Include strumenti per preparazione dei dati, visualizzazione, classificazione, regressione, clustering e estrazione di regole di associazione. In particolare, la piattaforma Weka aiuta le organizzazioni a archiviare, elaborare e gestire i loro dati nel cloud e on-prem.

Caratteristiche principali

• Supporto multiprotocollo: supporto per Native NVIDIA GPUDirect Storage, POSIX, NFS, SMB e accesso S3 ai dati in simultanea.
• Nativo per il cloud, pronto per il datacenter: passa dall’esecuzione on-prem al cloud e a burst tra sedi diverse.

Pro

• Portabilità: è completamente implementato in Java, il che significa che può essere eseguito su quasi qualsiasi piattaforma di calcolo moderna
• Facilità d’uso: Weka utilizza un’interfaccia grafica, che rende semplice la navigazione nella piattaforma.

Contro

• Calcolo distribuito e big data: nessun supporto integrato per il calcolo distribuito o l’elaborazione di big data.
• Tecniche avanzate: non include progressi più recenti come deep learning e apprendimento per rinforzo.

8. Vertex AI

Vertex AI è una piattaforma di machine learning completamente gestita, completa ed end-to-end sviluppata da Google. Consente agli utenti di addestrare e distribuire modelli e applicazioni di machine learning e personalizzare i large language model che possono essere sfruttati nelle loro applicazioni basate su AI. La piattaforma combina senza soluzione di continuità i workflow di data engineer, data scientist e machine learning engineer, consentendo ai team di collaborare con un set di strumenti comune.

Caratteristiche principali

• AutoML: addestra algoritmi di machine learning su dati tabellari, immagini o video senza scrivere codice o preparare split dei dati.
• Modelli e strumenti di AI generativa: prototipa, personalizza, integra e distribuisci rapidamente modelli di AI generativa nelle tue applicazioni AI.
• Strumenti MLOps: strumenti MLOps creati ad hoc per data scientist e ML engineer per automatizzare, standardizzare e gestire i progetti di machine learning.

Pro

• Scalabilità e prestazioni: sfrutta l’infrastruttura di Google Cloud per offrire elevata scalabilità e prestazioni.
• Supporto multi-framework: integrazione con framework di machine learning popolari come TensorFlow, PyTorch e Scikit-learn — c’è anche supporto per framework ML tramite container personalizzati per training e prediction.

Contro

• Prezzi: la struttura dei prezzi è piuttosto complessa e può essere costosa per aziende o startup con budget limitato.

Scopri di più su Google Cloud:

• Capire il Cloud Computing (Teoria di Google Cloud)
• Google Cloud per Data Scientist

Scegliere il tool di machine learning giusto

Come per molte cose in tecnologia, la risposta a "Quale tool di machine learning dovrei usare per [inserisci una situazione]?" è: "Dipende."

Quando scegli un tool, la cosa più importante da considerare sono le tue esigenze, ad esempio:

• Cosa sto cercando di fare?
• Quali sono i vincoli?
• Di che livello di personalizzazione ho bisogno?

Non tutti gli strumenti sono uguali. Per esempio, TensorFlow è stato sviluppato dai ricercatori di Google Brain per far progredire aree chiave del machine learning e promuovere una migliore comprensione teorica del deep learning. Al contrario, PyTorch è stato creato per fornire flessibilità e velocità durante lo sviluppo di modelli di deep learning.

Sebbene mirino a risolvere lo stesso problema (semplificare il processo di costruzione di modelli di deep learning), il modo in cui lo affrontano è diverso.

Questo è un tema comune nel machine learning; perciò è meglio capire cosa vuoi ottenere e poi selezionare i tool di machine learning che rendono il processo il più semplice possibile.

Conclusione

Gli strumenti sono necessari per ogni tipo di artigiano, inclusi i professionisti del machine learning. Chi fa ML li sfrutta spesso per creare, addestrare e distribuire rapidamente modelli di machine learning. In questo articolo, ti ho presentato 8 dei tool di machine learning più popolari.

Sono:

1. Microsoft Azure Machine Learning
2. Amazon SageMaker
3. BigML
4. TensorFlow
5. PyTorch
6. Apache Mahout
7. Weka
8. Vertex AI

Lo scopo principale di questi strumenti è accelerare lo sviluppo dei modelli di machine learning e il loro passaggio dalla ricerca alla produzione.

Continua a imparare con le nostre ottime risorse:

• Machine Learning Scientist with Python (Corso)
• Fondamenti di Machine Learning con Python (Corso)
• Cos’è il Machine Learning? Definizione, tipi, tool e altro (Blog)
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