站長之家12月15日 消息:機(jī)器學(xué)習(xí)工具正廣泛應(yīng)用在各行各業(yè)，以進(jìn)行高速和準(zhǔn)確的預(yù)測分析而受到高度關(guān)注。如果你認(rèn)為它變得越來越難，不必感到焦慮。本文將帶大家更深入地了解機(jī)器學(xué)習(xí)及其應(yīng)用。

機(jī)器學(xué)習(xí) （ML） 有助于軟件應(yīng)用程序更準(zhǔn)確地預(yù)測行為。最先進(jìn)的算法使用現(xiàn)有數(shù)據(jù)（也稱為歷史數(shù)據(jù)）來預(yù)測未來的結(jié)果值。根據(jù)SEMrush 報告，到2025年將需要大約9700萬機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能專家和數(shù)據(jù)分析師。本文將幫助你選擇最適合自身業(yè)務(wù)的機(jī)器學(xué)習(xí)工具。

以下是市場上口碑比較好的5種最佳機(jī)器學(xué)習(xí)工具和應(yīng)用程序的示例。

【資料圖】

一、微軟Azure上的機(jī)器學(xué)習(xí)

在每個領(lǐng)域，人工智能 （AI） 都在迅速普及。業(yè)務(wù)分析師、開發(fā)人員、數(shù)據(jù)科學(xué)家和機(jī)器學(xué)習(xí)專家等正在當(dāng)今的企業(yè)中迅速采用 AI。你的整個數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊可能會受益于 Azure 機(jī)器學(xué)習(xí)（Azure Machine Learning）設(shè)計器直觀的拖放界面，它可以加快機(jī)器學(xué)習(xí)模型的創(chuàng)建和部署。這是一個專門的工具，它適用于:

比起看代碼，數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的研究人員更喜歡可視化工具。

沒有機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)驗的用戶尋求更簡化的主題介紹。

對快速原型制作也充滿好奇的機(jī)器學(xué)習(xí)專家。

從事機(jī)器學(xué)習(xí)的工程師需要一個圖形化的過程來控制模型的訓(xùn)練和部署。

您可以在Azure機(jī)器學(xué)習(xí)設(shè)計器中使用尖端的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)開發(fā)和訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，例如用于經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)、計算機(jī)視覺、文本分析、推薦和異常檢測的技術(shù)。你也可以使用定制的Python和R代碼來創(chuàng)建您的模型。

可以自定義每個模塊以在單獨的 Azure 機(jī)器學(xué)習(xí)上運(yùn)行，也可以計算集群。此外，數(shù)據(jù)科學(xué)家可以專注于培訓(xùn)而不是可擴(kuò)展性問題。

二、IBM Watson

自然語言處理（NLP） 是一種解讀人類語言的含義和語法的技術(shù);IBM Watson 是一種采用 NLP 的數(shù)據(jù)分析處理器。

IBM Watson 分析大量數(shù)據(jù)集并對其進(jìn)行解釋，從而在幾秒鐘內(nèi)為人類提出的問題提供答案。此外，IBM Watson 是一臺認(rèn)知超級計算機(jī)。它可以理解自然語言并做出反應(yīng)，還可以分析海量數(shù)據(jù)并應(yīng)對業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)。

Watson 系統(tǒng)由企業(yè)內(nèi)部運(yùn)營。這就需要比較高的成本，因為您需要超過一百萬美元的預(yù)算。幸運(yùn)的是，多個行業(yè)都可以通過 IBM 云服務(wù)訪問 Watson，這使其成為許多中小型企業(yè)的實用選擇。

三、Amazon ML

亞馬遜機(jī)器學(xué)習(xí)（Amazon Machine Learning ）是一項托管服務(wù)，用于開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)模型和生成預(yù)測分析。亞馬遜機(jī)器學(xué)習(xí)通過其自動化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換工具為用戶簡化了機(jī)器學(xué)習(xí)過程。AWS 將云安全放在首位。作為 AWS 客戶，您可以訪問數(shù)據(jù)中心和網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，以滿足最注重安全的企業(yè)的需求。

此外，Amazon SageMaker 是一個強(qiáng)大的基于云的解決方案，使所有技能水平的開發(fā)人員都可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)。SageMaker 使數(shù)據(jù)科學(xué)家和開發(fā)人員能夠創(chuàng)建、快速訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型并將其部署到托管的生產(chǎn)就緒環(huán)境中。借助 AWS 上的 Kubeflow，Amazon Web Services （AWS） 通過提供其 Kubeflow 發(fā)行版為開源 Kubeflow 社區(qū)做出貢獻(xiàn)，這有助于像醫(yī)療技術(shù)公司Athenahealth這樣的公司構(gòu)建高度可靠、安全、可移植和可擴(kuò)展的 ML 工作流，同時由于與AWS的托管服務(wù)無縫集成，只需最少的運(yùn)營開銷。

四、TensorFlow

Google 的 TensorFlow 使獲取數(shù)據(jù)、訓(xùn)練模型、獲得預(yù)測和提煉未來結(jié)果變得更加簡單。

TensorFlow 是谷歌大腦團(tuán)隊開發(fā)的免費開源庫，用于數(shù)值計算和高吞吐量的機(jī)器學(xué)習(xí)。

TensorFlow 通過熟悉的編程隱喻，提供對各種機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型和算法的輕松訪問。應(yīng)用程序是用 Python 或 JavaScript 編寫的，以獲得用戶友好的前端 API，然后在快速、高效的C++中運(yùn)行

TensorFlow 是 PyTorch 和 Apache MXNet 等其他框架的流行替方案，它可用于訓(xùn)練和運(yùn)行深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以完成手寫數(shù)字分類、NLP 和基于 PDE 的模擬等任務(wù)。最好的部分是相同的模型可用于 TensorFlow 中的訓(xùn)練和生產(chǎn)預(yù)測。

TensorFlow 還包含大量預(yù)訓(xùn)練模型，供用戶在計劃中使用。如果你在 TensorFlow 中訓(xùn)練模型，則可以使用 TensorFlow Model Garden 中提供的代碼示例作為指南。

五、PyTorch

使用PyTorch使機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）變得更容易，py Torch是一個用Python編寫的免費開源框架，并使用了Torch庫。

Torch 是一種使用腳本語言 Lua 創(chuàng)建的機(jī)器學(xué)習(xí) （ML） 庫，用于開發(fā)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。PyTorch 框架內(nèi)提供了200多種不同的數(shù)學(xué)運(yùn)算。由于 PyTorch 使得為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建模型變得更加容易，因此它越來越受歡迎。PyTorch 用于許多領(lǐng)域，例如計算機(jī)視覺，以開發(fā)圖像分類、對象檢測等。它還可以用于制作聊天機(jī)器人和語言建模。

上手簡單，實踐起來更簡單。

一套完整而強(qiáng)大的 API，用于擴(kuò)展 PyTorch 庫。

它提供運(yùn)行時計算圖支持。

它適應(yīng)性強(qiáng)、速度快，并且具有優(yōu)化功能。

Pytorch 支持 GPU 和 CPU 處理。

Python 的集成開發(fā)環(huán)境 （IDE） 和調(diào)試工具簡化了修復(fù)bug。

關(guān)鍵詞： 機(jī)器學(xué)習(xí) python pytorch azure