2023年您需要了解的10大机器学习工具！

2023年1月11日下午8:45 • 机器学习

随着人工智能时代的来临，机器学习在技术领域取得了很大的进步。预计2023年，机器学习与人工智能将继续创造更多的工作岗位和经济效益。

机器学习是一种允许机器从经验中学习的概念，而且无需明确编程。如何实现这一点很多人可能还不了解，事实上，我们现在有很多可用的机器学习工具。接下来，本文将带您了解2023年最火爆的10大继续学习工具。

Scikit-Learn 是 Python 编程语言免费的机器学习库。它是一种简单高效的数据挖掘和数据分析工具。基于NumPy、SciPy 和 Matplotlib 构建。

KNIME（Konstanz Information Miner）是一个免费的开源数据分析、报告和集成平台，它最大的优点是它的图形操作界面，这意味着您就算不是程序员，不会编程，也可以使用 KNIME 进行实际的工作。

它将整个过程的所有功能整合到一个工作流中，也就是说从收集数据和创建模型，一直到部署和生产都无需编程参与。

TensorFlow由 Google Brain 团队创建的，是一个用于数值计算和大规模机器学习的开源库。当人们谈到人工智能框架时，你会发现 TensorFlow 大多数时候都是讨论最多的框架。

TensorFlow 提供了一种可访问和可读的语法，这使这些编程资源更易于使用，并且提供了更大的灵活性。新的 v2.0 版本已经成为任何机器学习或深度学习的首选学习框架。也许它是目前最好的机器学习工具之一。

WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis) 是一个开源 Java 软件，它有一组用于数据挖掘和数据探索任务的机器学习算法。它可以在本地机器上理解和可视化机器学习算法，是最强大的机器学习工具之一。

并且它还同时具有图形界面和命令行界面。唯一的缺点是没有太多的文档和在线服务。

Pytorch是一个基于 Python 的库，主要提升了深度学习开发平台的灵活性。PyTorch 的工作流程非常接近 Python 的科学计算库——NumPy。它已被 Facebook 用于其所有机器学习或深度学习的项目上。

动态计算图(Dynamic Computation Graphs)是Pytorch的一大亮点。对CUDA的支持保证了代码可以在GPU上运行，从而减少了运行代码所需的时间，提高了系统的整体性能。

RapidMiner 是一个面向团队的数据科学平台，将数据准备、机器学习和预测模型部署结合在一起。它具有强大而稳健的图形用户界面，使用户能够创建、交付和维护预测分析。

使用 RapidMiner，可以使整洁的、无组织的或者看似无用的数据变得非常有价值，因为它简化了数据访问并让您以您和您的团队易于理解的方式构建它们。

即使您对机器学习并不是很了解，谷歌云自动机器学习平台（Google Cloud AutoML）也能为您提供机器学习的强大功能。谷歌的人工标签服务可以让一组人来注释或清理你的标签，以确保你的模型正在接受高质量数据的训练。

他们有各种用于不同目的的产品，这使它成为一个非常好的机器学习工具。他们之中有一些是：

Azure Machine Learning Studio 是一种协作式拖放式的机器学习工具，可用于在数据上构建、测试和部署预测分析解决方案。

您将数据集和分析模块拖放到交互式画布上，将它们连接在一起以形成您在 Machine Learning Studio 中运行的实验。无需编程，只需可视化连接数据集和模块即可构建您的预测分析模型。

Accord.NET 是一个 .NET 机器学习框架，集成了完全用 C# 编写的音频和图像处理库。它提出的口号是“让机器学习在一分钟内完成”。

它是构建生产级计算机视觉、计算机试听、信号处理和统计应用程序的完整框架。库可以从源代码获得，也可以通过可执行安装程序和NuGet包管理器获得。唯一的缺点是它只支持 .Net 支持的语言。

CoLab (Colaboratory) 是一个免费的Jupyter Notebook环境，无需设置，完全在云端运行。这是一个谷歌研究项目，旨在帮助传播机器学习教育和研究。

它是迄今为止最好的机器学习工具之一，特别是对于数据科学家而言，因为您不必手动安装所有的包和库，只需通过调用直接导入它们。并且您还可以直接将您的项目保存在 Google 云端硬盘、GitHub 或任何位置，并以各种格式保存。

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