十大好用的機(jī)器學(xué)習(xí)工具分享

　　隨著數(shù)據(jù)的產(chǎn)生及其使用量的不斷增加，對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的需求也在成倍增加。由于ML系統(tǒng)包含了算法和豐富的ML庫(kù)，它有助于分析數(shù)據(jù)和做出決策。難怪機(jī)器學(xué)習(xí)的知名度越來(lái)越高，因?yàn)镸L應(yīng)用幾乎主導(dǎo)了現(xiàn)代世界的每一個(gè)方面。隨著企業(yè)對(duì)這項(xiàng)技術(shù)的探索和采用迅速增加，它正在為充足的就業(yè)機(jī)會(huì)奠定基礎(chǔ)。然而，在這個(gè)顛覆性的領(lǐng)域登陸，你必須裝備精良，熟悉一些最好的機(jī)器學(xué)習(xí)工具，以創(chuàng)建高效和實(shí)用的ML算法。

　　1.TensorFlow

　　TensorFlow是一個(gè)免費(fèi)的機(jī)器學(xué)習(xí)工具，可以在Linux、MacOS和Windows等平臺(tái)上使用。它提供了一個(gè)有助于機(jī)器學(xué)習(xí)的JavaScript庫(kù)。它可以幫助用戶構(gòu)建和訓(xùn)練他們的模型。TensorFlow是深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)秀ML工具。用戶還可以使用TensorFlow.js這個(gè)模型轉(zhuǎn)換器來(lái)運(yùn)行他們現(xiàn)有的模型。

　　2.KNIME

　　KNIME已經(jīng)被應(yīng)用于醫(yī)藥研究和其他領(lǐng)域，如CRM客戶數(shù)據(jù)分析、商業(yè)智能、文本挖掘和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析。它是一個(gè)免費(fèi)、開源的數(shù)據(jù)分析、報(bào)告和集成平臺(tái)。這個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)工具可以整合R、Python、Java、JavaScript、C、C++等編程語(yǔ)言的代碼。KNIME對(duì)于初學(xué)者來(lái)說(shuō)非常有用，因?yàn)檫@個(gè)平臺(tái)是在基于GUI的工作流程上為強(qiáng)大的分析而構(gòu)建的。這意味著，如果用戶不具備如何編寫代碼的知識(shí)，他們將能夠使用KNIME工作，并得出見解。

　　3.Scikit-Learn

　　Scikit-Learn是一個(gè)免費(fèi)的Python機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)。它有助于數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析，并為分類、回歸、聚類、維度縮小、模型選擇和預(yù)處理提供模型和算法。Scikit-Learn建立在NumPy、SciPy和Matplotlib的基礎(chǔ)上，涉及一系列機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)建模的高效工具。

　　4.PyTorch

　　PyTorch基于用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理等應(yīng)用的Torch庫(kù)，主要由Facebook的AI研究實(shí)驗(yàn)室開發(fā)。這個(gè)開源的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)通過(guò)Autograd模塊幫助構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它為構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供了多種優(yōu)化算法。PyTorch可以在云平臺(tái)上使用，并且可以提供分布式訓(xùn)練，擁有眾多工具和庫(kù)。

　　5.BigML

　　它是一個(gè)綜合性的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)，提供了大量的ML算法，通過(guò)統(tǒng)一的集成框架來(lái)解決復(fù)雜的實(shí)際問(wèn)題。BigML由一系列有用的機(jī)器學(xué)習(xí)功能組成，如分類、回歸、聚類分析、時(shí)間序列預(yù)測(cè)、異常檢測(cè)、主題建模等。由于它在一個(gè)方便的Web用戶界面中集成了廣泛的功能，它允許用戶加載他們的數(shù)據(jù)集，建立和共享他們的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，訓(xùn)練和評(píng)估他們的模型，并進(jìn)行新的預(yù)測(cè)。

　　6.Weka

　　Weka是一款數(shù)據(jù)挖掘、開源的機(jī)器學(xué)習(xí)軟件。它可以通過(guò)圖形用戶界面（GUI）、標(biāo)準(zhǔn)終端應(yīng)用程序或JavaAPI進(jìn)行訪問(wèn)。Weka包含了一系列用于數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)建模的可視化工具和算法，廣泛用于教學(xué)、研究和工業(yè)應(yīng)用。它支持各種標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)，特別是，數(shù)據(jù)預(yù)處理、聚類、分類、回歸、可視化和特征選擇。

　　7.Colab

　　Colab是谷歌研究的一款機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)產(chǎn)品。它允許開發(fā)人員通過(guò)瀏覽器編寫和執(zhí)行Python代碼。Colab筆記本可以讓用戶將可執(zhí)行代碼和豐富的文本結(jié)合在一個(gè)文檔中，還有圖像、HTML、LaTeX等。當(dāng)用戶創(chuàng)建他們的Colab筆記本時(shí)，它們被存儲(chǔ)在他們的GoogleDrive賬戶中，可以很容易地與同行分享。

　　8.亞馬遜機(jī)器學(xué)習(xí)

　　亞馬遜提供了一批機(jī)器學(xué)習(xí)工具。亞馬遜機(jī)器學(xué)習(xí)（AML）是一款基于云計(jì)算的強(qiáng)大機(jī)器學(xué)習(xí)軟件應(yīng)用，可供各級(jí)網(wǎng)絡(luò)和移動(dòng)應(yīng)用開發(fā)者使用。AML提供向?qū)?可視化工具，以及支持三種類型的模型：多類分類、二元分類和回歸。

　　9.IBMWatsonStudio

　　IBMWatsonStudio允許用戶構(gòu)建、運(yùn)行和管理機(jī)器學(xué)習(xí)模型。它提供了通過(guò)協(xié)作數(shù)據(jù)體驗(yàn)解決業(yè)務(wù)問(wèn)題所需的所有工具。它將重要的開源工具（包括RStudio、Spark和Python）匯集在一個(gè)集成環(huán)境中，以及額外的工具，如管理的Spark服務(wù)和數(shù)據(jù)整形設(shè)施，在一個(gè)安全和受管理的環(huán)境中。

　　10.ApacheMahout

　　作為一個(gè)開源的分布式線性代數(shù)框架，ApacheMahout幫助數(shù)學(xué)家、統(tǒng)計(jì)學(xué)家和數(shù)據(jù)科學(xué)家執(zhí)行他們的算法。它是Apache軟件基金會(huì)的一個(gè)項(xiàng)目，旨在免費(fèi)實(shí)現(xiàn)分布式或其他可擴(kuò)展的ML算法，主要集中在線性代數(shù)上。它包含了用于常見數(shù)學(xué)運(yùn)算的Java庫(kù)。
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