2022 年 12 大机器学习工具可供您使用

人工智能和机器学习是当今科技界最热门的趋势。 随着 AI 和 ML 应用几乎主导着现代世界的方方面面——从简单的推荐引擎到自动驾驶汽车，AI 和 ML 无处不在。

随着越来越多的公司热衷于探索这些新兴技术的边界，它正在为有抱负的人创造大量的就业机会。 在全球范围内，大公司和小型初创公司都在利用这些颠覆性技术的好处，从而为就业开辟了新的、令人兴奋的前景。

但是，为了能够在 AI 或 ML 领域找到工作，您首先必须精通机器学习工具。 机器学习工具和机器学习软件允许 Web/移动应用程序开发人员创建高效且实用的 ML 算法。 反过来，这些算法可以用于各种目的——构建推荐引擎、准确预测搜索模式、垃圾邮件过滤、欺诈检测等等。

我们编制了一份最适合初学者和经验丰富的专业人士的机器学习前 12 种工具列表！

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2019 年顶级机器学习工具

1. TensorFlow

TensorFlow 最初由 Google 开发，是一个开源机器学习软件库，用于使用数据流图进行数值计算。 它拥有一套全面而灵活的工具、库和资源，可让您轻松构建、训练和部署 ML 应用程序。

TensorFlow 是用于深度学习系统和神经网络的优秀机器学习工具。 TensorFlow 的另一个重要特性是它可以在 GPU 和 CPU 以及移动计算平台上运行。

2. 亚马逊机器学习 (AML)

亚马逊机器学习工具是基于云的机器学习软件应用程序。 它主要被世界各地的开发人员用来构建机器学习模型和生成预测。 最好的部分是它可以被所有技能水平的网络/移动应用程序开发人员使用。

AML 支持三种类型的 ML 模型，包括回归、多类分类和二元分类。 它可以集成来自 Redshift、Amazon S3 和 RDS 等多个来源的数据。 此外，它还允许您从 MySQL 数据库创建数据源对象。

3. 自动WEKA

Auto-WEKA 是一种数据挖掘工具，旨在对 WEKA 实现的分类和回归算法执行组合算法选择和超参数优化。

因此，当在 WEKA 中输入数据集时，它会探索几种算法的超参数设置，并向用户推荐最喜欢的一种——提供可靠泛化性能的一种。 该工具使用全自动方法并利用贝叶斯优化的最新创新。

4. 大机器学习

在谈论机器学习工具时，我们不能错过 BigML。 它是一个全面的 ML 平台，提供大量 ML 算法，通过统一和集成的框架来解决复杂的现实世界问题。 BigML 专为机器学习而设计，具有广泛的功能，这些功能很好地集成在方便的 Web UI 中。 它允许您单独或批量加载数据集、构建和共享 ML 模型、训练和评估模型以及生成新的预测。

BigML 涵盖了各种有用的 ML 方面，包括分类、回归、时间序列预测、聚类分析、异常检测、主题建模等，所有这些都适用于广泛的预测应用。

5. 谷歌云自动机器学习

Google Cloud AutoML 是一组 ML 产品，可让 ML 专业知识有限的开发人员根据独特的业务需求训练高质量的模型。 它基于谷歌最先进的迁移学习和神经架构搜索技术。

该工具提供了一个简洁的 GUI，用于基于给定数据集训练、评估、增强和部署模型。 您可以通过添加自定义模型，通过现有的 Vision API 对您的训练模型生成预测。 您可以将数据安全地存储在云存储中。

6. 机器学习流

MLflow 是一个开源平台，旨在管理整个 ML 生命周期（包括 ML 模型的实验、再现性和部署）。 它具有三个核心组件——跟踪、项目和模型，每一个都执行独特的功能。

MLflow 具有许多内置集成，例如 TensorFlow、PyTorch Keras、Spark、H20.ai、Python、Java、R、Kubernetes、Docker、Azure ML 和 Google Cloud。 这些对于构建 ML 模型以满足特定需求非常方便。

7. Scikit-学习

Scikit-Learn 是 Python 中最有用的机器学习库之一。 这个基于 Python 的库基于 NumPy、SciPy 和 Matplotlib 构建，包含一系列用于机器学习和统计建模的高效工具。 这些包括分类、回归、聚类和降维、模型选择和预处理。

由于它是一个拥有活跃社区的开源库，因此它一直在改进。 请放心，如果您陷入死胡同，您可以随时向 Scikit-Learn 社区寻求帮助。

8. Apache Mahout

Apache Mahout 是一个开源的分布式线性代数框架和数学表达 Scala DSL，旨在开发可扩展的 ML 应用程序。 它主要被数据科学家、数学家和统计学家用于快速实施 ML 算法。

除了为构建可扩展算法提供可扩展平台外，Apache Mahout 还包括矩阵和向量库。 它可以使用 MapReduce 范例在 Apache Hadoop 之上运行。

9. IBM 沃森工作室

IBM Watson Studio 是一个平台，可让您以更快的优化速度构建和训练可扩展的 ML 模型。 它为您提供通过协作数据体验解决业务问题所需的所有工具。 有用于数据分析和可视化的工具，用于清理和塑造数据，用于数据摄取，当然还有用于创建和训练 ML 模型的工具。

IBM Watson Studio 加速了机器学习和深度学习工作流程，这对于将 AI 集成到您的业务基础架构中至关重要，从而促进创新。

10. 微软 Azure 机器学习工作室

Microsoft Azure 机器学习工作室是一种完全托管的云服务，可让您轻松构建、部署和共享预测分析解决方案。 它是一种协作式拖放工具，使您能够在数据上构建、测试和部署预测分析解决方案。

Azure ML Studio 将模型发布为 Web 服务，以方便自定义应用或 BI 工具轻松使用。 它提供了一个交互式的可视化工作空间，用于开发、测试和迭代预测分析模型。 该工具无需编程——它以可视方式连接数据集和模块以构建您的预测分析模型。

11. Apache Spark MLib

Apache Spark MLib 是一个可扩展的 ML 库，可在 Apache Mesos、Hadoop、Kubernetes 上独立运行或在云中运行。 它包含所有标准的 ML 算法和实用程序，例如分类、回归、聚类、协同过滤、降维。 该工具的主要目的是使实用的机器学习具有可扩展性和简单性。

Spark MLlib 提供各种工具，例如 ML 算法、Featurization（用于特征提取、转换、降维和选择）、Pipelines（用于构建、评估和调整 ML 管道）、Persistence（用于保存和加载算法、模型和管道）和实用程序（用于线性代数、统计、数据处理）。

12. 雅阁网

Accord.NET 是 .NET 中用于科学计算的 ML 框架。 它由多个用 C# 编程语言编写的图像和音频处理库组成。 这些库在源代码中都可用，并且可以通过可执行安装程序和 NuGet 包进行访问。 重点关注的核心领域是统计学、机器学习、人工神经网络、数值线性代数、数值优化、信号和图像处理，以及支持库（例如，绘图和可视化）。

Accord.NET 框架包括 Accord.Statistics、Accord.Math 和 Accord.MachineLearning。 您无需深入研究代码即可创建和测试新的 ML 算法。 此外，它还附带一套示例应用程序，可帮助您快速编写应用程序。

在数据科学（AI、ML、深度学习）方面，工具可让您探索数据科学领域的深度，进行实验，并创新功能齐全的 AI/ML 解决方案。 不同的工具是针对不同的需求而设计的。 因此，机器学习工具的选择在很大程度上取决于手头的项目、预期结果，有时还取决于您的专业水平。

但是，目标是不断学习和获得新技能。 所以，不要害怕使用新的 ML 工具和软件——谁知道你总有一天能创造出很棒的东西！

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