2023 年 10 個最佳機器學習工具和框架
已發表: 2023-04-25機器學習是現代計算的一個重要方面，它改變了我們與技術交互的方式。 機器學習工具和框架使開發人員和數據科學家能夠創建可以學習和適應新情況的智能應用程序。 在本文中，我們將探索一些可用於各種應用程序的最佳機器學習工具和框架。
目錄
有一些機器學習工具和框架
1.張量流
TensorFlow 是一個免費的開源軟件庫，用於跨一系列任務的數據流和可微分編程。 它是一個符號數學庫，也用於神經網絡等機器學習應用。 TensorFlow 由 Google Brain 團隊開發，在研究和工業中廣泛用於各種機器學習任務，包括自然語言處理、圖像識別和語音識別。 它支持多種編程語言，包括 Python、C++ 和 Java。 TensorFlow 還包括各種用於數據可視化、模型優化和部署的工具。
2.凱拉斯
Keras 是一個用 Python 編寫的開源神經網絡庫。 它能夠在 TensorFlow、Microsoft Cognitive Toolkit、Theano 或 PlaidML 之上運行。 Keras 提供了一個用戶友好的 API，允許用戶輕鬆創建、訓練和評估深度學習模型。 它在工業界和學術界廣泛用於各種機器學習任務，包括計算機視覺、自然語言處理和語音識別。 Keras 以簡單易用著稱，是初學者和專家的熱門選擇。
3. 火炬
PyTorch 是一個開源機器學習框架，由 Facebook 的人工智能研究團隊開發。 它廣泛用於為各種應用構建深度學習模型，包括計算機視覺、自然語言處理和語音識別。 PyTorch 提供了一個動態計算圖，允許用戶動態定義、修改和調試他們的模型。 它還提供了多種用於分佈式訓練的工具，包括 DataParallel 和 DistributedDataParallel。 此外，PyTorch 擁有強大的開發人員和用戶社區，他們為 PyTorch 的成長和發展做出了貢獻。
4.Scikit-學習
Scikit-learn 是一個免費的開源機器學習庫，適用於 Python 編程語言。 它為數據挖掘和數據分析提供了簡單高效的工具，使機器學習領域的初學者和專家都可以使用它。 Scikit-learn 包括範圍廣泛的分類、回歸和聚類算法，以及用於模型選擇、數據預處理和降維的工具。 該庫建立在 NumPy 和 SciPy 這兩個流行的 Python 科學計算庫之上，在學術界和工業界都有廣泛的應用。
5.咖啡
Caffe 是由 Berkeley Vision and Learning Center (BVLC) 開發的深度學習框架。 它是一個開源框架，用於各種應用程序，例如圖像和語音識別，在計算機視覺任務中尤其受歡迎。 Caffe 是用 C++ 編寫的，但它也有一個 Python 接口。 它以其高效的計算、模塊化和可擴展性而聞名。 Caffe 擁有龐大的開發人員和用戶社區，並且有許多預訓練模型可供使用。 Caffe 最初於 2014 年 4 月發布，此後被用於許多研究和商業應用。
6.Theano
Theano 是一個 Python 庫，它允許開發人員高效地定義、優化和評估涉及多維數組的數學表達式。 它建立在 NumPy 之上，主要由蒙特利爾大學的蒙特利爾學習算法研究所 (MILA) 開發。 Theano 提供了一個易於使用的界面來定義和計算可以優化並在一系列硬件（包括 CPU 和 GPU）上運行的數學表達式。 它廣泛用於深度學習和其他機器學習應用的研究和工業。 Theano 不再積極維護，鼓勵用戶遷移到其他框架，如 TensorFlow 或 PyTorch。
7.微軟認知工具包（CNTK）
Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) 是由 Microsoft Research 開發的用於深度學習的開源工具包。 它旨在支持具有並行性和可擴展性的分佈式學習。 CNTK 可用於多種編程語言，包括 Python、C# 和 C++。 它提供了一套強大的算法來訓練和評估深度神經網絡，並且可以有效地處理大型數據集。 CNTK 已被用於構建各種 AI 應用程序，包括圖像識別、語音識別和自然語言處理。
8.阿帕奇MXNet
Apache MXNet 是一個開源深度學習框架，旨在高效靈活地實施神經網絡模型。 它由 Apache 軟件基金會開發，並被許多公司和組織用於廣泛的應用程序，例如自然語言處理、計算機視覺和語音識別。 MXNet 支持 Python、C++、R 等多種編程語言，可以運行在 CPU、GPU、集群等多種硬件上。 其主要功能包括自動微分、動態計算圖和分佈式訓練。
9. H2O.ai
H2O.ai 是一個用於機器學習和人工智能的開源平台，為數據科學家和開發人員提供各種工具和框架。 該平台旨在讓用戶輕鬆構建、部署和管理機器學習模型和應用程序，重點關注可擴展性、性能和易用性。
H2O.ai 提供了許多強大的機器學習算法，包括深度學習、梯度提升、廣義線性建模等。 該平台還提供用於數據可視化、數據準備、模型訓練和調整以及部署的工具。
H2O.ai 的關鍵特性之一是它能夠擴展到大型數據集和集群，使其適合在生產環境中使用。 該平台還集成了廣泛的編程語言和數據源，包括 Python、R、Hadoop 和 Spark。
許多大型組織都在使用 H2O.ai，包括 PayPal、Booking.com 和 Progressive Insurance 等。 該平台可以免費、開源下載，也可以通過許多商業和企業版本獲得。
10.維卡
Weka 是一種 Java 開源機器學習軟件，它提供了一組用於數據挖掘任務的算法，包括分類、聚類、回歸和特徵選擇。 它還包括用於數據預處理、可視化和模型評估的工具。 Weka 具有圖形用戶界面 (GUI)，也可以用作命令行工具。 它廣泛應用於學術界和工業界，擁有龐大的用戶群體。 Weka 根據 GNU 通用公共許可證 (GPL) 獲得許可，可免費下載。
結論
機器學習是一個快速發展的領域，有許多工具和框架可用於幫助開發人員和研究人員創建和訓練機器學習模型。 在本文中，我們討論了 10 個最好的機器學習工具和框架，包括 TensorFlow、Keras、PyTorch、Scikit-learn、Caffe、Theano、Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)、Apache MXNet、H2O.ai 和 Weka。
這些工具中的每一個都有自己的長處和短處，選擇使用哪一個將取決於項目的具體要求。 TensorFlow 和 PyTorch 是深度學習的熱門選擇，而 Scikit-learn 是傳統機器學習任務的不錯選擇。 Keras 是想要快速入門深度學習的初學者的絕佳選擇，而 Weka 則是強大的數據預處理和可視化工具。
總體而言，針對特定項目的最佳機器學習工具或框架將取決於模型的複雜性、可用數據量以及團隊的專業知識等因素。 通過考慮這些因素並仔細評估可用選項，開發人員和研究人員可以選擇合適的機器學習工具或框架來滿足他們的需求並實現他們的目標。
有趣的讀物：
2023 年頂級軟件文檔工具
如何使用 BuddyX 主題創建一個漂亮的網站？
理解和預防電子商務中的友好欺詐