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『机器学习』专家们最常用的15个机器学习工具( 二 )


Google Cloud AutoML在公司中非常受欢迎 。 公司希望将人工智能应用于行业的各个领域 ， 但由于市场上成熟的AI人才 ， 因此它的企业应用一直面临着困难 。
Jupyter Notebook
Jupyter notebook是使用最广泛的机器学习工具之一 ， 是一个非常快速的处理工具 ， 也是一个高效的平台 。 它支持三种语言：Julia、R、Python 。
Jupyter的名称也是由这三种编程语言组合而成 。 Jupyter Notebook允许用户以笔记本的形式存储和共享动态代码 ， 也可以通过GUI访问它 ， 例如winpythonnavigator和anacondanavigator等 。
Azure Machine Learning studio
Azure机器学习工作室由Microsoft发布 ， 就像Google的Cloud AutoML一样 ， 这是Microsoft的产品 ， 可为用户提供机器学习服务 。
Azure机器学习工作室是建立模块和数据集连接的一种非常简单的方法 。， Azure还旨在为用户提供AI功能 。 与TensorFlow一样 ， 它也可以在CPU和GPU上运行 。
Orange3
『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：orange
Orange3是一款数据挖掘软件 ， 它是Orange软件的最新版本 。 Orange3协助预处理、数据可视化以及其他与数据相关的工作 。 用户可以通过AnacondaNavigator访问Orange3 。 在Python编程中 ， 这确实很有帮助 。 此外 ， 它还可以充当一个不错的用户界面 。
MLLIB
与Mahout一样 ， MLLIB也是Apache Spark的产品 。 它用于回归、特征提取、分类、过滤等 。 通常也称之为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的网页界面 ， Watson是基于自然语言处理的人机交互问答系统 。 Watson应用于各个领域 ， 例如自动学习、信息提取等 。

『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：9-medium
IBM Watson通常用于研究和测试 ， 其目的是为用户提供类似人的体验 。
Apache Mahout
Mahout由基于Hadoop的开源平台Apache启动 ， 通常用于机器学习和数据挖掘 ， 它使诸如回归、分类和聚类之类的技术成为可能 。 它还利用了基于数学的函数 ， 如向量等 。
Pylearn2
Pylearn2是建立在Theano之上的机器学习库 ， 它们之间有许多相似的功能 。 它还可以执行数学计算 。 Pylearn2也能够在CPU和GPU上运行 。 需要注意的是 ， 在进入Pylearn2之前 ， 用户必须熟悉Theano 。

『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
本文介绍的是一些最流行和广泛使用的机器学习工具 ， 所有这些工具都使用不同的编程语言运行 ， 其中一些工具在Python上运行 ， 一些在C ++上运行 ， 而另一些在Java上运行 。
选择适合你的试试吧 ， 只码不看可不是好习惯~

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