有必要了解的最佳机器学习工具

13/12/2023 2 min read

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

用于自动模型选择和超参数调整的 AutoML 工具。
与其他谷歌云服务集成，实现无缝数据管理和部署。
模型监控和可解释性工具，帮助确保模型的公平性和可靠性。

BigML

BigML 是一个基于云的机器学习平台，允许用户快速、轻松地构建和部署预测模型。BigML 拥有友好的用户界面和强大的自动化工具，使企业能够从数据中获得洞察力，做出更好的决策。它的一些主要功能包括

自动机器学习： BigML 的 AutoML 功能可为给定任务自动选择最佳算法和超参数，从而减少建立精确模型所需的时间和专业知识。
模型可解释性： BigML 的平台为模型如何进行预测提供了透明度，使用户能够理解和验证结果。
无缝集成： BigML 可与各种数据源和工具集成，将机器学习融入现有的工作流程。

Apache Mahout

Apache Mahout 是一个开源机器学习库，旨在提供可扩展和高效的机器学习算法实现。它包括一系列聚类、分类和协同过滤等算法。Apache Mahout 的一些主要功能如下：

可扩展性：在 Apache Hadoop 的帮助下，Mahout 可以有效地处理大型数据集，并可扩展以处理大数据。
灵活性：它支持多种编程语言。
可扩展性： Mahout 提供了一个框架，用于构建自定义算法并与其他工具和库集成。

Weka

Weka 是一款流行的开源机器学习工具，提供了一系列用于数据预处理、分类、回归、聚类和可视化的算法。它广泛应用于学术和工业领域，支持多种文件格式。Weka 的一些主要功能包括

用户界面友好： Weka 提供图形用户界面，用户可以轻松地探索和分析数据。
可扩展性： Weka 允许用户开发自己的算法并将其集成到工具中。
全面的文档和支持： Weka 拥有一个庞大的用户和开发人员社区，并提供大量的文档、教程和论坛支持。