2022 年 5 种流行的机器学习工具和框架

机器学习 (ML) 帮助软件应用程序更准确地预测行为。现代算法使用现有数据（也称为历史数据）来预测未来的结果值。根据 SEMrush 报告，到 2025 年，预计将有 9700 万机器学习和人工智能专家和数据分析师。本文将帮助您选择最适合您业务的机器学习工具。

以下是市场上排名前 5 名的机器学习工具和应用程序的示例。

1。 Microsoft Azure 上的机器学习

人工智能 (AI) 在各个行业中迅速普及。商业分析师、开发人员、数据科学家和机器学习专家等人正在当今的企业中迅速采用人工智能。整个数据分析团队都可以从 Azure 机器学习设计器直观的拖放界面中受益，该界面可以加快机器学习模型的创建和部署速度。它是一个特殊的工具，适用于：

• 数据科学家更喜欢可视化工具而不是查看代码。
• 没有机器学习经验的用户寻求更流畅的主题介绍。
• 专家，他也对用于快速原型制作的机器学习感到好奇。
• 用于机器学习的工程师需要一个图形化流程来控制模型训练和部署。

在 Azure 机器学习设计器中，您可以使用尖端机器学习和深度学习技术（例如经典机器学习、计算机视觉、文本分析、推荐和异常检测中使用的技术）开发和训练机器学习模型。您还可以使用自定义 Python 和 R 代码来构建模型。

每个模块都可以自定义以在单独的 Azure 机器学习或计算集群上运行。此外，数据科学家可以专注于培训而不是可扩展性问题。

2。 IBM Watson

自然语言处理 (NLP) 是一种解释人类语言的含义和语法的技术； IBM Watson 是一个使用 NLP 的数据分析处理器。

IBM Watson 分析和解释海量数据集，在几秒钟内为人们的问题提供答案。此外，IBM Watson 是一台认知超级计算机。它可以理解和响应自然语言，可以分析大量数据并解决业务问题。

Watson 系统在内部进行管理。它更贵，因为你需要超过一百万美元的预算。幸运的是，多个行业可以通过 IBM 的云服务访问 Watson，这使其成为许多中小型企业的实用选择。

3。 Amazon ML

Amazon Machine Learning 是一项托管服务，用于开发机器学习模型和生成预测分析。亚马逊机器学习通过其自动化数据转换工具简化了用户的机器学习过程。 AWS 优先考虑云安全。作为 AWS 客户，您可以访问旨在满足最具安全意识的企业需求的数据中心和网络基础设施。

此外，Amazon SageMaker 是一个强大的基于云的解决方案，使所有技能水平的开发人员都可以使用机器学习。 SageMaker 使数据科学家和开发人员能够在托管、生产就绪的环境中构建、快速训练和部署机器学习模型。 AWS 上的 Kubeflow Amazon Web Services (AWS) 通过提供 Kubeflow 发行版为开源 Kubeflow 社区做出贡献，该发行版帮助医疗技术公司 Athenahealth 等公司构建高度可靠、安全、可移植和可扩展的 ML 工作流程，同时需要最小的开销。与 AWS 托管服务无缝集成。

4。 TensorFlow

Google 的 TensorFlow 让获取数据、训练模型、获得预测和完善未来结果变得更加容易。

TensorFlow 是由 Google Brain 团队开发的免费开源库，用于计算和高通量机器学习。

TensorFlow 通过熟悉的编程隐喻，可以轻松访问各种机器学习和深度学习模型和算法。应用程序使用 Python 或 JavaScript 编写，以实现用户友好的前端 API，然后使用快速高效的 C++ 运行。

TensorFlow 是 PyTorch 和 Apache MXNet 等其他框架的流行替代方案，可用于深度训练和运行用于手动分类书面数字、基于 NLP 和 PDE 的模拟等任务的神经网络。最好的部分是相同的模型可以用于 TensorFlow 训练和生产预测。

TensorFlow 还包含大量预先训练的模型，用户可以在他们的计划中使用。在 TensorFlow 中训练模型时，您可以使用 TensorFlow Model Garden 中提供的代码示例作为指导。

5。 PyTorch

使用 PyTorch 让机器学习 (ML) 变得更容易，PyTorch 是一个用 Python 编写并使用 Torch 库的免费开源框架。

Torch 是一个使用 Lua 脚本语言构建的机器学习 (ML) 库，用于开发深度神经网络。 PyTorch 框架中提供了 200 多种不同的数学运算。 PyTorch 越来越受欢迎，因为它使构建人工神经网络模型变得更加容易。 PyTorch 用于计算机视觉等许多领域，用于开发图像分类、目标检测等。它还可用于制作聊天机器人和语言建模。

• 易于开始，更易于练习。
• 一套完整且强大的 API，用于扩展 PyTorch 库。
• 它提供运行时计算图支持。
• 它是可定制的、快速且优化的。
• Pytorch 支持 GPU 和 CPU 处理。
• Python 的集成开发环境 (IDE) 和调试工具可以轻松修复错误。