專家級機(jī)器學(xué)習(xí)工具推薦，快來get專家同款！
本文轉(zhuǎn)載自公眾號“讀芯術(shù)”(ID：AI_Discovery)
機(jī)器學(xué)習(xí)是一項令人驚嘆的技術(shù)，而發(fā)揮其潛能的關(guān)鍵在于，你得掌握正確的使用方法。精通機(jī)器學(xué)習(xí)工具有利于處理數(shù)據(jù)、訓(xùn)練模型、發(fā)現(xiàn)新方法以及創(chuàng)建自己的算法。
如今，大量的機(jī)器學(xué)習(xí)工具、平臺和軟件不斷涌現(xiàn)。而實際上你只需要選擇一種進(jìn)行深耕，亂花漸欲迷人眼，面對紛繁復(fù)雜的工具，難免會挑花了眼。本文將介紹專家們最常用的15個機(jī)器學(xué)習(xí)工具，不如來get專家同款工具吧!
Accord.net
Accord.net是一個計算機(jī)器學(xué)習(xí)框架，配有圖像和音頻包。這樣的軟件包有助于訓(xùn)練模型和創(chuàng)建交互式應(yīng)用程序，例如試聽、計算機(jī)視覺等。由于工具名中包含.net，因此該框架的基礎(chǔ)庫是C#語言。
圖源：accord-framework
Accord庫在測試和處理音頻文件中非常有用。
RapidMiner
對于于非程序員用戶而言，RapidMiner算是福音，它是一個數(shù)據(jù)科學(xué)平臺，具有非常出色的界面。RapidMiner獨立于平臺，可以在跨平臺操作系統(tǒng)上工作。
借助該工具，人們可以使用自己的數(shù)據(jù)測試自己的模型。
此外，RapidMiner的界面也非常人性化。用戶只需要拖放即可。這也是它對非程序員非常友好的主要原因。
圖源：pinterest
Scikit-Learn
Scikit-Learn是一個開放源代碼的機(jī)器學(xué)習(xí)包。它是一個多用途集成平臺，可以用來進(jìn)行回歸、聚類、分類、降維和預(yù)處理。Scikit-Learn創(chuàng)建于三個主要的Python庫之上，即NumPy、Matplotlib和SciPy。除此之外，它還有助于測試以及模型訓(xùn)練。
TensorFlow
TensorFlow是一個開源框架，適用于大規(guī)模及數(shù)值機(jī)器學(xué)習(xí)。它是機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的集合，也是Python的好朋友，它最大的特點是可以在CPU和GPU上運行。
TensorFlow常用于自然語言處理和圖像分類。
Weka
Weka也是開源軟件，用戶可以通過圖形用戶界面訪問Weka。該軟件非常人性化，也常被應(yīng)用于研究和教學(xué)中。此外，Weka還允許用戶訪問其他機(jī)器學(xué)習(xí)工具，例如：R、Scikit-Learn等。
Knime
圖源：milearning
Knime是一個基于圖形用戶界面(Graphical UserInterface，GUI)的開源機(jī)器學(xué)習(xí)工具。即使沒有任何編程知識，你仍然可以利用Knime提供的工具。Knime通常用于與數(shù)據(jù)相關(guān)的目的，比如數(shù)據(jù)操縱、數(shù)據(jù)挖掘等。
Knime通過創(chuàng)建并執(zhí)行不同的工作流程來處理數(shù)據(jù)，它的存儲庫帶有很多不同節(jié)點，將這些節(jié)點帶入Knime門戶就能創(chuàng)建并執(zhí)行節(jié)點的工作流程。
Pytorch
Pytorch是一個深度學(xué)習(xí)框架，既快速又靈活，這是因為Pytorch可以很好地命令GPU。它是機(jī)器學(xué)習(xí)最重要的工具之一，因為它被用于機(jī)器學(xué)習(xí)最重要的方面，包括構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和張量計算。
Pytorch完全基于Python。除此之外，它還是NumPy的最佳替代工具。
Google Cloud AutoML
Google Cloud AutoML的目標(biāo)是使所有人都能使用人工智能。Google Cloud AutoML為用戶提供了預(yù)訓(xùn)練模型，以便創(chuàng)建各種服務(wù)，例如文本識別、語音識別等。
Google Cloud AutoML在公司中非常受歡迎。公司希望將人工智能應(yīng)用于行業(yè)的各個領(lǐng)域，但由于市場上成熟的AI人才，因此它的企業(yè)應(yīng)用一直面臨著困難。
Jupyter Notebook
Jupyter notebook是使用最廣泛的機(jī)器學(xué)習(xí)工具之一，是一個非?？焖俚奶幚砉ぞ?，也是一個高效的平臺。它支持三種語言：Julia、R、Python。
Jupyter的名稱也是由這三種編程語言組合而成。Jupyter Notebook允許用戶以筆記本的形式存儲和共享動態(tài)代碼，也可以通過GUI訪問它，例如winpythonnavigator和anacondanavigator等。
Azure Machine Learning studio
Azure機(jī)器學(xué)習(xí)工作室由Microsoft發(fā)布，就像Google的Cloud AutoML一樣，這是Microsoft的產(chǎn)品，可為用戶提供機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)。
Azure機(jī)器學(xué)習(xí)工作室是建立模塊和數(shù)據(jù)集連接的一種非常簡單的方法。，Azure還旨在為用戶提供AI功能。與TensorFlow一樣，它也可以在CPU和GPU上運行。
Orange3
圖源：orange
Orange3是一款數(shù)據(jù)挖掘軟件，它是Orange軟件的最新版本。Orange3協(xié)助預(yù)處理、數(shù)據(jù)可視化以及其他與數(shù)據(jù)相關(guān)的工作。用戶可以通過AnacondaNavigator訪問Orange3。在Python編程中，這確實很有幫助。此外，它還可以充當(dāng)一個不錯的用戶界面。
MLLIB
與Mahout一樣，MLLIB也是Apache Spark的產(chǎn)品。它用于回歸、特征提取、分類、過濾等。通常也稱之為Spark MLLIB，它具有非常好的速度和效率。
IBM Watson
IBM Watson是IBM提供的使用Watson的網(wǎng)頁界面，Watson是基于自然語言處理的人機(jī)交互問答系統(tǒng)。Watson應(yīng)用于各個領(lǐng)域，例如自動學(xué)習(xí)、信息提取等。
圖源：9-medium
IBM Watson通常用于研究和測試，其目的是為用戶提供類似人的體驗。
Apache Mahout
Mahout由基于Hadoop的開源平臺Apache啟動，通常用于機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘，它使諸如回歸、分類和聚類之類的技術(shù)成為可能。它還利用了基于數(shù)學(xué)的函數(shù)，如向量等。
Pylearn2
Pylearn2是建立在Theano之上的機(jī)器學(xué)習(xí)庫，它們之間有許多相似的功能。它還可以執(zhí)行數(shù)學(xué)計算。Pylearn2也能夠在CPU和GPU上運行。需要注意的是，在進(jìn)入Pylearn2之前，用戶必須熟悉Theano。
圖源：unsplash
本文介紹的是一些最流行和廣泛使用的機(jī)器學(xué)習(xí)工具，所有這些工具都使用不同的編程語言運行，其中一些工具在Python上運行，一些在C ++上運行，而另一些在Java上運行。
選擇適合你的試試吧，只碼不看可不是好習(xí)慣~
