有必要了解的最佳机器学习工具

每过一年，数字世界就会出现一批新的流行语和短语。新词语的大量涌现意味着所有有抱负的技术大师都必须跟上时代的步伐，尤其是如果他们想保持自己与时俱进和时髦的名声的话。”机器学习”（Machine Learning）就是其中一个知名度越来越高的最新流行语。如果你还没听说过它，别紧张，这是你了解它的机会。

什么是机器学习？

简单地说，机器学习是一种人工智能，它能自动进行数据分析，让计算机通过经验学习来执行任务，而无需明确的编程。人工智能和机器学习技能的需求越来越大，这已不是什么秘密。在这样一个快速增长的市场中，有大量的机器学习工具可供使用。如果您选择了适合自己的工具，机器学习就能让各种流程变得更快、更高效。为您和您的组织做出正确的选择可能很棘手，但我们将带您了解几种最流行的工具，以帮助您开始使用。让我们来看看最好的机器学习工具。

微软 Azure 机器学习

Azure 机器学习是一个云平台，允许开发人员构建、训练和部署人工智能模型。微软不断对其机器学习工具进行更新和改进，最近宣布对 Azure Machine Learning 进行修改，退出 Azure Machine Learning Workbench。

IBM Watson

Watson Machine Learning 是 IBM 的一项云服务，它利用数据将机器学习和深度学习模型投入生产。该机器学习工具允许用户执行训练和评分这两个基本的机器学习操作。请记住，IBM Watson 最适合通过 API 连接来构建机器学习应用。

谷歌 TensorFlow

谷歌用于研究和生产的 TensorFlow 是一个用于数据流编程的开源软件库。最重要的是，TensorFlow 是一个机器学习框架。这种机器学习工具在市场上相对较新，而且发展迅速。TensorFlow 易于实现神经网络的可视化可能是最吸引开发人员的特点。

亚马逊机器学习

亚马逊提供了大量令人印象深刻的机器学习工具，这一点不足为奇。根据 AWS 网站的介绍，亚马逊机器学习是一项用于构建机器学习模型和生成预测的托管服务。亚马逊机器学习包括一个自动数据转换工具，为用户进一步简化了机器学习工具。此外，亚马逊还提供其他机器学习工具，如亚马逊 SageMaker，这是一个完全受管理的平台，可让开发人员和数据科学家轻松利用机器学习模型。

OpenNN

OpenNN 是一个用于神经网络开发的开源软件库。它提供各种类型神经网络的高性能实现。它提供简单易用的界面和多种自定义选项，适合初学者和高级用户使用。此外，它还支持多种操作系统和编程语言，并针对 CPU 和 GPU 架构优化了计算速度。它的功能包括

开源神经网络软件库。
支持各种类型的神经网络。
具有自定义选项的用户友好界面。

PyTorch

PyTorch 是一个开源机器学习库，广泛用于深度学习任务。它由 Facebook 的人工智能研究小组开发，基于 Torch 库。PyTorch 的动态计算图系统、灵活性和易于使用的界面使其成为研究人员和从业人员的首选。它的功能包括

动态计算图系统。
支持使用 GPU 进行张量计算。
易于使用的界面和丰富的文档。

Vertex AI

Vertex AI 是谷歌开发的基于云的机器学习平台。它允许开发人员和数据科学家构建、部署和管理大规模机器学习模型。Vertex AI 支持各种流行的机器学习框架和工具，包括 TensorFlow、PyTorch 和 scikit-learn。其功能和工具旨在简化机器学习工作流程，帮助用户获得更快、更准确的结果。它的功能包括