机器学习工具

机器学习是使生活更简单的最具革命性的技术之一。它是人工智能的一个子领域，负责分析数据、构建模型并做出预测。由于其受欢迎程度和广泛的应用，每个技术爱好者都想学习和构建新的机器学习应用程序。然而，要构建机器学习模型，掌握机器学习工具非常重要。掌握机器学习工具将使您能够处理数据、训练模型、发现新方法并创建算法。

目前有各种不同的机器学习工具、软件和平台，并且新的软件和工具也在日益发展。尽管机器学习工具有很多选择和可用性，但根据您的模型选择最佳工具是一项具有挑战性的任务。如果您为模型选择了正确的工具，您可以使其更快、更高效。在本主题中，我们将讨论一些流行且常用的机器学习工具及其功能。

1. TensorFlow

TensorFlow 是最受欢迎的开源库之一，用于训练和构建机器学习及深度学习模型。它提供了一个 JS 库，由 Google Brain 团队开发。它在机器学习爱好者中非常受欢迎，他们用它来构建不同的机器学习应用。它为数值计算，特别是大规模机器学习和深度学习项目，提供了强大的库、工具和资源。它使数据科学家/机器学习开发者能够高效地构建和部署机器学习应用。为了训练和构建机器学习模型，TensorFlow 提供了高阶 Keras API，让用户可以轻松入门 TensorFlow 和机器学习。

特点

以下是一些主要功能

• TensorFlow 使我们能够轻松构建和训练我们的机器学习模型。
• 它还使您能够使用 TensorFlow.js 运行现有模型。
• 它提供了多个抽象层次，允许用户根据需求选择正确的资源。
• 它有助于构建神经网络。
• 提供分布式计算支持。
• 在构建模型时，为了获得更大的灵活性，它提供了即时执行（eager execution）功能，可以实现即时迭代和直观调试。
• 这是一款开源软件，具有高度的灵活性。
• 它还使开发者能够使用数据流图进行数值计算。
• 可在 GPU 和 CPU 上运行，也可在各种移动计算平台上运行。
• 它提供了自动微分（auto diff）的功能（自动计算梯度称为自动微分或 auto diff）。
• 它能够轻松地在云端部署和训练模型。
• 它可以通过两种方式使用，即通过 NPM 安装或通过脚本标签。
• 免费使用。

2. PyTorch

PyTorch 是一个开源的机器学习框架，基于 Torch 库。该框架是免费和开源的，由 FAIR (Facebook's AI Research lab) 开发。它是流行的机器学习框架之一，可用于各种应用，包括计算机视觉和自然语言处理。PyTorch 拥有 Python 和 C++ 接口；然而，Python 接口更具交互性。不同的深度学习软件是基于 PyTorch 构建的，例如 PyTorch Lightning、Hugging Face's Transformers、Tesla Autopilot 等。

它定义了一个 Tensor 类，包含一个 n 维数组，可以执行张量计算并支持 GPU。

特点

以下是一些主要功能

• 它使开发者能够使用 Autograd 模块创建神经网络。
• 它更适合于具有良好速度和灵活性的深度学习研究。
• 它也可以在云平台上使用。
• 它包括教程课程、各种工具和库。
• 它还提供了一个动态计算图，这使得该库更受欢迎。
• 它允许随机更改网络行为而没有任何延迟。
• 由于其混合前端，易于使用。
• 它是免费的。

3. Google Cloud ML Engine

当用大量数据训练分类器时，计算机系统可能表现不佳。然而，各种机器学习或深度学习项目需要数百万或数十亿的训练数据集。或者正在使用的算法执行时间很长。在这种情况下，应该选择 Google Cloud ML Engine。它是一个托管平台，机器学习开发者和数据科学家可以在上面构建和运行高质量的机器学习模型。它提供了一项托管服务，使开发者能够轻松地使用任何类型和任何大小的数据创建机器学习模型。

特点

以下是其主要功能

• 提供机器学习模型训练、构建、深度学习和预测建模。
• 预测和训练这两项服务可以独立使用，也可以结合使用。
• 它可以被企业使用，例如，用于识别卫星图像中的云层，或更快地响应客户的电子邮件。
• 它可以广泛用于训练复杂模型。

4. Amazon Machine Learning (AML)

Amazon 提供了大量的机器学习工具，其中之一是 Amazon Machine Learning 或 AML。Amazon Machine Learning (AML) 是一款基于云且功能强大的机器学习软件应用程序，广泛用于构建机器学习模型和进行预测。此外，它还集成了来自多个来源的数据，包括 Redshift、Amazon S3 或 RDS。

特点

以下是一些主要功能

• AML 提供可视化工具和向导。
• 使用户能够识别模式、构建数学模型并进行预测。
• 它支持三种类型的模型：多类分类、二元分类和回归。
• 它允许用户将模型导入或导出 Amazon Machine Learning。
• 它还提供了机器学习的核心概念，包括机器学习模型、数据源、评估、实时预测和批量预测。
• 它使用户能够通过用于批量请求的批处理 API 或用于单个请求的实时 API 来检索预测。

5. NET

Accord.Net 是一个基于 .Net 的机器学习框架，用于科学计算。它结合了用 C# 编写的音频和图像处理库。该框架为机器学习中的各种应用提供了不同的库，例如模式识别、线性代数、统计数据处理。Accord.Net 框架的一个流行包是 Accord.Statistics、Accord.Math 和 Accord.MachineLearning。

特点

以下是一些主要功能

• 它包含 38 多个核函数。
• 包含超过 40 种统计分布的非参数和参数估计。
• 用于创建生产级的计算机听觉、计算机视觉、信号处理和统计应用程序。
• 包含超过 35 种假设检验，包括双向和单向方差分析检验，以及非参数检验，如 Kolmogorov-Smirnov 检验等。

6. Apache Mahout

Apache Mahout 是 Apache 软件基金会的一个开源项目，用于开发主要专注于线性代数的机器学习应用。它是一个分布式线性代数框架和数学上富有表现力的 Scala DSL，使开发者能够迅速实现自己的算法。它还提供 Java/Scala 库来执行主要基于线性代数和统计的数学运算。

特点

以下是一些主要功能

• 它使开发者能够实现机器学习技术，包括推荐、聚类和分类。
• 它是实现可扩展算法的有效框架。
• 它包含矩阵和向量库。
• 它支持多种分布式后端（包括 Apache Spark）。
• 它在 Apache Hadoop 之上运行，使用 MapReduce 范式。

7. Shogun

Shogun 是一个免费的开源机器学习软件库，由 Gunnar Raetsch 和 Soeren Sonnenburg 在 1999 年创建。该软件库用 C++ 编写，并使用 SWIG（简化的包装器和接口生成器）支持多种语言的接口，如 Python、R、Scala、C#、Ruby 等。Shogun 的主要重点是各种基于核的算法，如支持向量机（SVM）、K-均值聚类等，用于回归和分类问题。它还提供了隐马尔可夫模型的完整实现。

特点

以下是一些主要功能

• Shogun 的主要重点是各种基于核的算法，如支持向量机（SVM）、K-均值聚类等，用于回归和分类问题。
• 它支持使用预先计算的核。
• 它还提供使用多核学习功能组合核的选项。
• 它最初设计用于处理包含多达 1000 万个样本的大型数据集。
• 它还允许用户在不同编程语言的接口上工作，如 Lua、Python、Java、C#、Octave、Ruby、MATLAB 和 R。

8. Oryx2

它是 lambda 架构的实现，构建在 Apache Kafka 和 Apache Spark 之上。它广泛用于实时大规模机器学习项目。它是一个用于构建应用程序的框架，包括用于过滤、打包、回归、分类和聚类的端到端应用程序。它用 Java 语言编写，包括 Apache Spark、Hadoop、Tomcat、Kafka 等。Oryx2 的最新版本是 Oryx 2.8.0。

特点

以下是一些主要功能

• 它有三个层次：顶层是提供机器学习抽象的专业化层，中间是通用的 lambda 架构层，底层是相同标准机器学习算法的端到端实现。
• Oryx2 的原始项目是 Oryx1，经过一些升级后，推出了 Oryx2。
• 它非常适合大规模实时机器学习项目。
• 它包含三个并排排列的层，分别称为速度层、批处理层和服务层。
• 它还有一个数据传输层，在不同层之间传输数据并从外部源接收输入。

9. Apache Spark MLlib

Apache Spark MLlib 是一个可扩展的机器学习库，可在 Apache Mesos、Hadoop、Kubernetes、独立模式或云中运行。此外，它可以从不同的数据源访问数据。它是一个开源的集群计算框架，为整个集群提供接口，同时具有数据并行性和容错能力。

为了优化数据的数值处理，MLlib 提供了线性代数包，如 Breeze 和 netlib-Java。它使用查询优化器和物理执行引擎，以实现对批处理和流数据的双重高性能处理。

特点

以下是一些主要功能

• MLlib 包含多种算法，包括分类、回归、聚类、推荐、关联规则等。
• 它在 Hadoop、Apache Mesos、Kubernetes、独立模式或云等不同平台上运行，并能处理各种数据源。
• 它包含高质量的算法，提供出色的结果和性能。
• 它易于使用，因为它提供了 Java、Python、Scala、R 和 SQL 的接口。

10. Google ML kit for Mobile

针对移动应用开发者，Google 推出了 ML Kit，它整合了机器学习的专业知识和技术，以创建更强大、优化和个性化的应用程序。该工具包可用于人脸检测、文本识别、地标检测、图像标注和条形码扫描应用。它也可以离线工作。

特点

以下是一些主要功能

• ML kit 针对移动设备进行了优化。
• 它包含了不同机器学习技术的优势。
• 它提供了易于使用的 API，使您能够在移动应用中实现强大的用例。
• 它包括 Vision API 和 Natural Language API，用于检测人脸、文本和物体，并识别不同语言并提供回复建议。

结论

在本主题中，我们讨论了一些流行的机器学习工具。然而，还有许多其他的机器学习工具，但选择哪个工具完全取决于项目的需求、技能以及工具的价格。这些工具中的大多数都是免费的，除了一些工具，如 Rapid Miner。每种工具都使用不同的语言工作，并提供一些特定的功能。