2022 年 12 大機器學習工具可供您使用

人工智能和機器學習是當今科技界最熱門的趨勢。 隨著 AI 和 ML 應用幾乎主導著現代世界的方方面面——從簡單的推薦引擎到自動駕駛汽車，AI 和 ML 無處不在。

隨著越來越多的公司熱衷於探索這些新興技術的邊界，它正在為有抱負的人創造大量的就業機會。 在全球範圍內，大公司和小型初創公司都在利用這些顛覆性技術的好處，從而為就業開闢了新的、令人興奮的前景。

但是，為了能夠在 AI 或 ML 領域找到工作，您首先必須精通機器學習工具。 機器學習工具和機器學習軟件允許 Web/移動應用程序開發人員創建高效且實用的 ML 算法。 反過來，這些算法可以用於各種目的——構建推薦引擎、準確預測搜索模式、垃圾郵件過濾、欺詐檢測等等。

我們編制了一份最適合初學者和經驗豐富的專業人士的機器學習前 12 種工具列表！

從世界頂級大學在線獲得人工智能認證——碩士、高級管理人員研究生課程和 ML 和 AI 高級證書課程，以加快您的職業生涯。

2019 年頂級機器學習工具

1. TensorFlow

TensorFlow 最初由 Google 開發，是一個開源機器學習軟件庫，用於使用數據流圖進行數值計算。 它擁有一套全面而靈活的工具、庫和資源，可讓您輕鬆構建、訓練和部署 ML 應用程序。

TensorFlow 是用於深度學習系統和神經網絡的優秀機器學習工具。 TensorFlow 的另一個重要特性是它可以在 GPU 和 CPU 以及移動計算平台上運行。

2. 亞馬遜機器學習 (AML)

亞馬遜機器學習工具是基於雲的機器學習軟件應用​​程序。 它主要被世界各地的開發人員用來構建機器學習模型和生成預測。 最好的部分是它可以被所有技能水平的網絡/移動應用程序開發人員使用。

AML 支持三種類型的 ML 模型，包括回歸、多類分類和二元分類。 它可以集成來自 Redshift、Amazon S3 和 RDS 等多個來源的數據。 此外，它還允許您從 MySQL 數據庫創建數據源對象。

3. 自動WEKA

Auto-WEKA 是一種數據挖掘工具，旨在對 WEKA 實現的分類和回歸算法執行組合算法選擇和超參數優化。

因此，當在 WEKA 中輸入數據集時，它會探索幾種算法的超參數設置，並向用戶推薦最喜歡的一種——提供可靠泛化性能的一種。 該工具使用全自動方法並利用貝葉斯優化的最新創新。

4. 大機器學習

在談論機器學習工具時，我們不能錯過 BigML。 它是一個全面的 ML 平台，提供大量 ML 算法，通過統一和集成的框架來解決複雜的現實世界問題。 BigML 專為機器學習而設計，具有廣泛的功能，這些功能很好地集成在方便的 Web UI 中。 它允許您單獨或批量加載數據集、構建和共享 ML 模型、訓練和評估模型以及生成新的預測。

BigML 包含各種有用的 ML 方面，包括分類、回歸、時間序列預測、聚類分析、異常檢測、主題建模等，所有這些都適用於廣泛的預測應用。

5. 谷歌云自動機器學習

Google Cloud AutoML 是一組 ML 產品，可讓 ML 專業知識有限的開發人員根據獨特的業務需求訓練高質量的模型。 它基於谷歌最先進的遷移學習和神經架構搜索技術。

該工具提供了一個簡潔的 GUI，用於基於給定數據集訓練、評估、增強和部署模型。 您可以通過添加自定義模型，通過現有的 Vision API 對您的訓練模型生成預測。 您可以將數據安全地存儲在雲存儲中。

6. 機器學習流

MLflow 是一個開源平台，旨在管理整個 ML 生命週期（包括 ML 模型的實驗、再現性和部署）。 它具有三個核心組件——跟踪、項目和模型，每一個都執行獨特的功能。

MLflow 具有許多內置集成，例如 TensorFlow、PyTorch Keras、Spark、H20.ai、Python、Java、R、Kubernetes、Docker、Azure ML 和 Google Cloud。 這些對於構建 ML 模型以滿足特定需求非常方便。

7. Scikit-學習

Scikit-Learn 是 Python 中最有用的機器學習庫之一。 這個基於 Python 的庫基於 NumPy、SciPy 和 Matplotlib 構建，包含一系列用於機器學習和統計建模的高效工具。 這些包括分類、回歸、聚類和降維、模型選擇和預處理。

由於它是一個擁有活躍社區的開源庫，因此它一直在改進。 請放心，如果您陷入死胡同，您可以隨時向 Scikit-Learn 社區尋求幫助。

8. Apache Mahout

Apache Mahout 是一個開源的分佈式線性代數框架和數學表達 Scala DSL，旨在開發可擴展的 ML 應用程序。 它主要被數據科學家、數學家和統計學家用於快速實施 ML 算法。

除了為構建可擴展算法提供可擴展平台外，Apache Mahout 還包括矩陣和向量庫。 它可以使用 MapReduce 範例在 Apache Hadoop 之上運行。

9. IBM 沃森工作室

IBM Watson Studio 是一個平台，可讓您以更快的優化速度構建和訓練可擴展的 ML 模型。 它為您提供通過協作數據體驗解決業務問題所需的所有工具。 有用於數據分析和可視化的工具，用於清理和塑造數據，用於數據攝取，當然還有用於創建和訓練 ML 模型的工具。

IBM Watson Studio 加速了機器學習和深度學習工作流程，這對於將 AI 集成到您的業務基礎架構中至關重要，從而促進創新。

10. 微軟 Azure 機器學習工作室

Microsoft Azure 機器學習工作室是一種完全託管的雲服務，可讓您輕鬆構建、部署和共享預測分析解決方案。 它是一種協作式拖放工具，使您能夠在數據上構建、測試和部署預測分析解決方案。

Azure ML Studio 將模型發佈為 Web 服務，以方便自定義應用或 BI 工具輕鬆使用。 它提供了一個交互式的可視化工作空間，用於開發、測試和迭代預測分析模型。 該工具無需編程——它以可視方式連接數據集和模塊以構建您的預測分析模型。

11. Apache Spark MLib

Apache Spark MLib 是一個可擴展的 ML 庫，可在 Apache Mesos、Hadoop、Kubernetes 上獨立運行或在雲中運行。 它包含所有標準的 ML 算法和實用程序，例如分類、回歸、聚類、協同過濾、降維。 該工具的主要目的是使實用的機器學習具有可擴展性和簡單性。

Spark MLlib 提供各種工具，例如 ML 算法、Featurization（用於特徵提取、轉換、降維和選擇）、Pipelines（用於構建、評估和調整 ML 管道）、Persistence（用於保存和加載算法、模型和管道）和實用程序（用於線性代數、統計、數據處理）。

12. 雅閣網

Accord.NET 是 .NET 中用於科學計算的 ML 框架。 它由多個用 C# 編程語言編寫的圖像和音頻處理庫組成。 這些庫在源代碼中都可用，並且可以通過可執行安裝程序和 NuGet 包進行訪問。 重點關注的核心領域是統計學、機器學習、人工神經網絡、數值線性代數、數值優化、信號和圖像處理，以及支持庫（例如，繪圖和可視化）。

Accord.NET 框架包括 Accord.Statistics、Accord.Math 和 Accord.MachineLearning。 您無需深入研究代碼即可創建和測試新的 ML 算法。 此外，它還附帶一套示例應用程序，可幫助您快速編寫應用程序。

在數據科學（AI、ML、深度學習）方面，工具可讓您探索數據科學領域的深度，進行實驗，並創新功能齊全的 AI/ML 解決方案。 不同的工具是針對不同的需求而設計的。 因此，機器學習工具的選擇在很大程度上取決於手頭的項目、預期結果，有時還取決於您的專業水平。

但是，目標是不斷學習和獲得新技能。 所以，不要害怕使用新的 ML 工具和軟件——誰知道你總有一天能創造出很棒的東西！

如果您有興趣從事諸如訓練代理玩井字遊戲、訓練聊天機器人等方面的工作，您應該查看我們的機器學習高級認證和來自 upGrad 和 IIT-Madras 的雲課程。