专家使用的15种最常用的机器学习工具 | 上海软件外包公司-知力科技

机器学习是一项惊人的技术。如果你用正确的方式使用它，这也是一个非常压倒性的。建造一台在很大程度上像人类一样的机器是多么令人着迷。掌握机器学习工具将允许您玩数据、训练模型、发现新方法和创建自己的算法。

机器学习附带大量 ML 工具、平台和软件。此外，ML 技术也在不断发展。在一堆机器学习工具中，您需要选择其中任何一种来获取专业知识。本文列出了专家广泛使用的 15 种机器学习工具。

克尼梅

Knime 再次成为基于 GUI 的开源机器学习工具。Knime 最好的地方是，它不需要任何编程知识。人们仍然可以使用Knime提供的设施。它通常用于与数据相关的目的。例如，数据操作、数据挖掘等。

此外，它通过创建不同的工作流来处理数据，然后执行它们。它附带的存储库充满了不同的节点。然后，这些节点被引入 Knime 门户。最后，创建并执行节点工作流。

Accord.net是一个计算机器学习框架。它配备了图像和音频包。此类软件包有助于培训模型和创建交互式应用程序。例如，试镜、计算机视觉等。

由于 .net 存在于工具的名称中，因此此框架的基本库为 C# 语言。雅阁库在测试和操作音频文件方面非常有用。

Scikit-学习是一个开源机器学习包。它是一个统一的平台，因为它用于多种用途。它有助于回归、聚类、分类、尺寸降低和预处理。Scikit-Learn 建在三个主要的 Python 库之上，即 NumPy、Matplotlib 和 SciPy。此外，它还将帮助您进行测试和培训您的模型。

TensorFlow 是一个开源框架，对于大规模和数字 ML 都很有用。它是机器学习和神经网络模型的混合器。此外，它还是Python的好朋友。

TensorFlow 最突出的特征是，它在 CPU 和 GPU 上运行。自然语言处理、图像分类是实现此工具的。

欢迎下一个ML工具，韦卡。它也是开源软件。可以通过图形用户界面访问它。该软件是非常用户友好。该工具的应用在研究和教学中。与此同时，Weka 还允许您访问其他机器学习工具

Pytorch 是一个深度学习框架。它使用速度很快，而且使用灵活。这是因为 Pytorch 对 GPU 具有良好的命令。它是机器学习最重要的工具之一，因为它用于 ML 最重要的方面，包括构建深度神经网络和张量计算。

Pytorch 完全基于 Python。与此同时，它是NumPy的最佳替代品。

对于非程序员来说，快速矿工是一个好消息。这是一个数据科学平台，有一个非常惊人的界面。RapidMiner 在跨平台操作系统上工作时独立于平台。

在此工具的帮助下，可以使用自己的数据以及测试自己的模型。它的界面非常用户友好。您只拖放。这是它对非程序员也有好处的主要原因。

Google 云 AutoML 的目标是使每个人都能访问人工智能。Google 云自动ML 所做的是，它为用户提供了预先训练的模型，以便创建各种服务。例如，文本识别、语音识别等。

谷歌云自动ML在公司中很受欢迎。由于这些公司希望将人工智能应用于该行业的每个行业，但由于市场上缺乏熟练的人工智能人才，它们一直面临这样做的困难。

朱皮特笔记本是其中使用最广泛的机器学习工具之一。这是一个非常快速的处理，以及一个高效的平台。此外，它支持三种语言，即朱莉娅，R，Python。

因此，Jupyter 的名称是由这三种编程语言的组合形成的。Jupyter 笔记本允许用户以笔记本的形式存储和共享实时代码。也可以通过 GUI 访问它。例如，winpython导航器、阿纳康达导航器等。

Mahout是由Apache发起的，阿帕奇是一个基于Hadoop的开源平台。它通常用于机器学习和数据挖掘。使用 Mahout 可以采用回归、分类和聚类等技术。同时，它还利用基于数学的函数，如向量等。

Azure 机器学习工作室由微软推出。就像谷歌的云自动ML一样，这是微软为用户提供机器学习服务的产品。Azure 机器学习工作室是形成模块和数据集连接的一种非常简单的方法。

与此同时，Azure 还旨在为用户提供 AI 设施

和马胡一样，MLLIB也是阿帕奇火花的产物。用于回归、特征提取、分类、筛选等。它通常也被称为火花MLLIB。MLLIB 具有非常好的速度和效率。

Orange3 是一个数据挖掘软件，它是 Orange 软件的最新版本。Orange3 有助于预处理、数据可视化和其他与数据相关的内容。一个可以通过阿纳康达导航器访问Orange3。它在 Python 编程中非常有帮助。此外，它也可以是一个伟大的用户界面。

IBM Watson 是 IBM 提供的用于使用 Watson 的 Web 界面。沃森是一种基于自然语言处理的人类交互Q和A系统。沃森应用于自动化学习、信息提取等各个领域。

IBM Watson 通常用于研究和测试目的。其目的是为用户提供人性化的体验。

Pylearn2 是一个机器学习库，建在 Theano 之上。因此，它们之间有许多类似的函数。此外，它可以执行数学计算。Pylearn2 也能够在 CPU 和 GPU 上运行。在去Pylearn2之前，你必须熟悉Theano。

因此，这些是一些最流行和广泛使用的机器学习工具。所有这些都显示了机器学习的先进性。所有这些工具使用不同的编程语言并在它们上运行。例如，有些在 Python 上运行，有些在 C++ 上运行，有些在 Java 上运行。