2022年5个备受欢迎的机器学习工具和框架
机器学习 （ML） 有助于软件应用程序更准确地预测行为。最先进的算法使用现有数据（也称为历史数据）来预测未来的结果值。根据SEMrush 报告，到2025年将需要大约9700万机器学习和人工智能专家和数据分析师。本文将帮助你选择最适合自身业务的机器学习工具。
以下是市场上口碑比较好的5种最佳机器学习工具和应用程序的示例。
一、微软Azure上的机器学习
在每个领域，人工智能 （AI） 都在迅速普及。业务分析师、开发人员、数据科学家和机器学习专家等正在当今的企业中迅速采用 AI。你的整个数据分析团队可能会受益于 Azure 机器学习（Azure Machine Learning）设计器直观的拖放界面，它可以加快机器学习模型的创建和部署。这是一个专门的工具，它适用于:
- 比起看代码，数据科学领域的研究人员更喜欢可视化工具。
- 没有机器学习经验的用户寻求更简化的主题介绍。
- 对快速原型制作也充满好奇的机器学习专家。
- 从事机器学习的工程师需要一个图形化的过程来控制模型的训练和部署。
您可以在Azure机器学习设计器中使用尖端的机器学习和深度学习技术开发和训练机器学习模型，例如用于经典机器学习、计算机视觉、文本分析、推荐和异常检测的技术。你也可以使用定制的Python和R代码来创建您的模型。
可以自定义每个模块以在单独的 Azure 机器学习上运行，也可以计算集群。此外，数据科学家可以专注于培训而不是可扩展性问题。
二、IBM Watson
自然语言处理（NLP） 是一种解读人类语言的含义和语法的技术;IBM Watson 是一种采用 NLP 的数据分析处理器。
IBM Watson 分析大量数据集并对其进行解释，从而在几秒钟内为人类提出的问题提供答案。此外，IBM Watson 是一台认知超级计算机。它可以理解自然语言并做出反应，还可以分析海量数据并应对业务挑战。
Watson 系统由企业内部运营。这就需要比较高的成本，因为您需要超过一百万美元的预算。幸运的是，多个行业都可以通过 IBM 云服务访问 Watson，这使其成为许多中小型企业的实用选择。
三、Amazon ML
亚马逊机器学习（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为用户简化了机器学习过程。AWS 将云安全放在首位。作为 AWS 客户，您可以访问数据中心和网络架构，以满足最注重安全的企业的需求。
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创建、快速训练机器学习模型并将其部署到托管的生产就绪环境中。借助 AWS 上的 Kubeflow，Amazon Web Services （AWS） 通过提供其 Kubeflow 发行版为开源 Kubeflow 社区做出贡献，这有助于像医疗技术公司Athenahealth这样的公司构建高度可靠、安全、可移植和可扩展的 ML 工作流，同时由于与AWS的托管服务无缝集成，只需最少的运营开销。
四、TensorFlow
Google 的 TensorFlow 使获取数据、训练模型、获得预测和提炼未来结果变得更加简单。
TensorFlow 是谷歌大脑团队开发的免费开源库，用于数值计算和高吞吐量的机器学习。
TensorFlow 通过熟悉的编程隐喻，提供对各种机器学习和深度学习模型和算法的轻松访问。应用程序是用 Python 或 JavaScript 编写的，以获得用户友好的前端 API，然后在快速、高效的C++中运行
TensorFlow 是 PyTorch 和 Apache MXNet 等其他框架的流行替方案，它可用于训练和运行深度神经网络，以完成手写数字分类、NLP 和基于 PDE 的模拟等任务。最好的部分是相同的模型可用于 TensorFlow 中的训练和生产预测。
TensorFlow 还包含大量预训练模型，供用户在计划中使用。如果你在 TensorFlow 中训练模型，则可以使用 TensorFlow Model Garden 中提供的代码示例作为指南。
五、PyTorch
使用PyTorch使机器学习（ML）变得更容易，py Torch是一个用Python编写的免费开源框架，并使用了Torch库。
Torch 是一种使用脚本语言 Lua 创建的机器学习 （ML） 库，用于开发深度神经网络。PyTorch 框架内提供了200多种不同的数学运算。由于 PyTorch 使得为人工神经网络创建模型变得更加容易，因此它越来越受欢迎。PyTorch 用于许多领域，例如计算机视觉，以开发图像分类、对象检测等。它还可以用于制作聊天机器人和语言建模。
- 上手简单，实践起来更简单。
- 一套完整而强大的 API，用于扩展 PyTorch 库。
- 它提供运行时计算图支持。
- 它适应性强、速度快，并且具有优化功能。
- Pytorch 支持 GPU 和 CPU 处理。
- Python 的集成开发环境 （IDE） 和调试工具简化了修复bug。
