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『机器学习』专家们最常用的15个机器学习工具


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『机器学习』专家们最常用的15个机器学习工具
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图源：unsplash
机器学习是一项令人惊叹的技术 ， 而发挥其潜能的关键在于 ， 你得掌握正确的使用方法 。 精通机器学习工具有利于处理数据、训练模型、发现新方法以及创建自己的算法 。
【『机器学习』专家们最常用的15个机器学习工具】
如今 ， 大量的机器学习工具、平台和软件不断涌现 。 而实际上你只需要选择一种进行深耕 ， 乱花渐欲迷人眼 ， 面对纷繁复杂的工具 ， 难免会挑花了眼 。 本文将介绍专家们最常用的15个机器学习工具 ， 不如来get专家同款工具吧！
Accord.net
Accord.net是一个计算机器学习框架 ， 配有图像和音频包 。 这样的软件包有助于训练模型和创建交互式应用程序 ， 例如试听、计算机视觉等 。 由于工具名中包含.net ， 因此该框架的基础库是C＃语言 。

『机器学习』专家们最常用的15个机器学习工具
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图源：accord-framework
Accord库在测试和处理音频文件中非常有用 。
RapidMiner
对于于非程序员用户而言 ， RapidMiner算是福音 ， 它是一个数据科学平台 ， 具有非常出色的界面 。 RapidMiner独立于平台 ， 可以在跨平台操作系统上工作 。
借助该工具 ， 人们可以使用自己的数据测试自己的模型 。
此外 ， RapidMiner的界面也非常人性化 。 用户只需要拖放即可 。 这也是它对非程序员非常友好的主要原因 。

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图源：pinterest
Scikit-Learn
Scikit-Learn是一个开放源代码的机器学习包 。 它是一个多用途集成平台 ， 可以用来进行回归、聚类、分类、降维和预处理 。 Scikit-Learn创建于三个主要的Python库之上 ， 即NumPy、Matplotlib和SciPy 。 除此之外 ， 它还有助于测试以及模型训练 。
TensorFlow
TensorFlow是一个开源框架 ， 适用于大规模及数值机器学习 。 它是机器学习和神经网络模型的集合 ， 也是Python的好朋友 ， 它最大的特点是可以在CPU和GPU上运行 。
TensorFlow常用于自然语言处理和图像分类 。
Weka
Weka也是开源软件 ， 用户可以通过图形用户界面访问Weka 。 该软件非常人性化 ， 也常被应用于研究和教学中 。 此外 ， Weka还允许用户访问其他机器学习工具 ， 例如：R、Scikit-Learn等 。
Knime

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图源：milearning
Knime是一个基于图形用户界面（Graphical UserInterface ， GUI）的开源机器学习工具 。 即使没有任何编程知识 ， 你仍然可以利用Knime提供的工具 。 Knime通常用于与数据相关的目的 ， 比如数据操纵、数据挖掘等 。
Knime通过创建并执行不同的工作流程来处理数据 ， 它的存储库带有很多不同节点 ， 将这些节点带入Knime门户就能创建并执行节点的工作流程 。
Pytorch
Pytorch是一个深度学习框架 ， 既快速又灵活 ， 这是因为Pytorch可以很好地命令GPU 。 它是机器学习最重要的工具之一 ， 因为它被用于机器学习最重要的方面 ， 包括构建深度神经网络和张量计算 。
Pytorch完全基于Python 。 除此之外 ， 它还是NumPy的最佳替代工具 。
Google Cloud AutoML
Google Cloud AutoML的目标是使所有人都能使用人工智能 。 Google Cloud AutoML为用户提供了预训练模型 ， 以便创建各种服务 ， 例如文本识别、语音识别等 。


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