这10个机器学习开源工具,你用过吗?

作为机器学习开发人员,你可能已经接触到很多机器学习资源,今天给大家介绍10个机器学习开源工具,有很多都是可以在项目中使用的工具,希望能帮到你。

1、AutoML 

AutoML是一款可以自动选择并训练机器学习模型的软件,能够选择正确的算法,帮助调整超参数。AutoML当前支持解决分类、预测以及回归问题,不适用于无监督学习和复杂数据类型。不过很不错的是,AutoML可以和Azure机器学习服务或ML.NET一起使用。

要提醒大家,AutoML是免费的,但如果要和Azure机器学习服务或ML.NET一起用,就要支付与之相关的费用。

2、Accord.net

Accord.net是一个计算机器学习框架,配有图像和音频包,它能帮助训练模型和创建交互式应用程序,像试听、计算机视觉等,在测试和处理音频文件中非常有用。此外大家会注意到,它的工具名中包含.net,所以它的的基础库是C#语言。

3、Azure Machine Learning studio

Azure是建立模块和数据集连接的一种简易方法,它的目的是为用户提供AI功能。它可以在CPU和GPU上运行,对用户来说非常方便且省心。

4、Google Cloud AutoML

Google Cloud AutoML提供了预训练模型,能够创建各种服务,例如文本识别、语音识别等。目前Google Cloud AutoML主要被用于企业,尤其是专注于人工智能行业的企业。

5、Jupyter Notebook

Jupyter notebook是目前非常流行机器学习工具,它最大的优势是快速处理,较为高效。Jupyter支持Julia、R、Python语言,能以笔记本的形式存储和共享动态代码,也可通过GUI访问。

6、Knime

Knime基于图形用户界面(GUI)的开源机器学习工具,通常用于与数据相关的目的,比如数据操纵、数据挖掘等,无需编写任何代码就能完成端到端的数据科学工作流程。而且,为了帮助新手,它配备了一个拖放式界面,界面清晰,可以使用它创建和生成,用起来很容易上手。

7、Pytorch

Pytorch是一个深度学习框架,是机器学习最重要的工具之一,它可以很好地命令GPU,所以快速又高效。所以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。

而且,Pytorch的名称看起来是不是跟Python很像?其实它就是完全基于Python的。

8、RapidMiner

如果你是非程序员,那么RapidMiner能帮上你的大忙,它的操作简单,只需要拖放就可以。这是一个数据科学平台,界面很出色。它可以在跨平台操作系统上工作,使用它,可以用自己的数据测试自己的模型。

9、Scikit-Learn

Scikit-Learn是一个开放源代码的机器学习包,它是多用途集成,可以进行回归、聚类、分类、降维和预处理,它创建于NumPy、Matplotlib和SciPy这三个主要的Python库之上,且它还能帮助测试以及模型训练。

10、TensorFlow

TensorFlow适用于大规模及数值机器学习,常用于自然语言处理和图像分类。它是机器学习和神经网络模型的集合,最棒的优势是能够在CPU和GPU上运行。

这10个机器学习开源工具你收藏了吗?如果还有什么想要了解的,或者你有其他好用的机器学习工具,可以在评论区留言和大家一起探讨!

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