人工智能最常用的15个机器学习工具

    作者:读心术2020-04-30 18:12:42

    专家们最常用的15个机器学习工具。人工智能是计算机学科的一个分支,二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一( 空间技术、 能源技术、 人工智能)。也被认为是二十一世纪三大尖端技术( 基因工程、 纳米科学、 人工智能)之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展,在很多学科领域都获得了广泛应用,并取得了丰硕的成果,人工智能已逐步成为一个独立的分支,无论在理论和实践上都已自成一个系统。

    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。

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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。

    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。

    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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    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

    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。

    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

    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。

    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。

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    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~

    人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科,主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机,使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科,其范围已远远超出了计算机科学的范畴,人工智能与 思维科学的关系是实践和理论的关系,人工智能是处于思维科学的技术应用层次,是它的一个应用分支。

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