2023 年最适合开发者的 10 款机器学习工具

机器学习 (ML) 是一门快速发展的科学，几乎在每个行业都有应用。因此，开发人员可以使用大量的机器学习 (ML) 技术。这使得为工作选择正确的工具变得具有挑战性。

本文将帮助您做出最佳决策，为开发人员编制 2023 年十大机器学习工具列表。

什么是机器学习工具？

机器学习是一种人工智能 (AI)，它使软件应用程序在预测结果方面变得越来越准确，而无需对其进行显式编程。机器学习算法使用以前的数据作为输入来预测新的输出值。
机器学习是计算机无需显式编程即可学习的方法。这是通过向计算机提供大量数据并允许其检测数据中的模式和关系来实现的。一旦计算机学习了这些模式，它就可以使用它们来生成有关新数据的预测。

十大机器学习工具概述

以下是有助于开发的 10 个最佳 AI 机器学习工具。通过阅读本文，您可以选择其中任何一篇。

TensorFlow

TensorFlow是一个用于数据流编程的开源软件库，是 Google 在研究和生产中广泛使用的强大机器学习工具框架。对于开发人员来说，其最引人注目的方面之一是神经网络的无缝可视化，这使得理解和分析变得更加容易。

PyTorch

PyTorch 是另一种与 TensorFlow 类似的流行机器学习工具。它是一个基于Python的框架，非常适合深度学习应用程序。PyTorch易于学习和使用，使其成为初学者的不错选择。

动态计算图系统
支持使用 GPU 进行张量处理。
用户友好的用户界面和大量文档

Vertex AI

Scikit-learn 是一个流行的 Python ML 库。它提供了多种机器学习算法，包括支持向量机、决策树和随机森林。Vertex AI易于使用，并拥有庞大的用户和贡献者社区。

用于自动模型选择和超参数调整的 AutoML 工具
与其他 Google Cloud 服务集成可以实现更高效的数据管理和部署。
模型监控和解释工具有助于确保模型的公平性和可靠性。

Keras

Keras 是一个基于 TensorFlow 构建的高级神经网络 API。它是快速开发和实验的理想工具，因为它提供了一种用户友好的模块化方法来生成 ML 模型。Keras由于强调简单性和代码可读性而受到寻求易用性的开发人员的欢迎。

Amazon machine learning

Amazon 提供了一系列全面的机器学习工具，用于构建、训练和部署机器学习模型。这些工具旨在让开发人员和数据科学家轻松开始机器学习，即使他们之前没有经验。

亚马逊机器学习 (ML) 是另一项著名的亚马逊机器学习技术。ML 是一项托管服务，可简化机器学习模型的创建和部署。

除了 SageMaker 和 ML 之外，Amazon 还提供各种其他机器学习工具，包括：

Amazon Rekognition 是一项可以识别照片和视频中的对象、面部和场景的技术。
Amazon Lex 是用于创建对话式 AI（聊天机器人）应用程序的工具。
Amazon Polly：该工具从文本生成类似人类的语音。
Amazon Transcribe：该实用程序将音频和视频录制转换为文本。

cnvrg.io 可扩展、包罗万象的 MLOps 和模型管理工具 Cnvrg.io 在该领域脱颖而出。这个顶级数据科学平台提供原生 Kubernetes 集群编排、基于容器的基础设施、生产就绪功能和协作 ML 环境。Cnvrg.io为游戏行业提供定制支持，重点关注行业特定需求，包括优化盈利技术、减少客户流失和个性化游戏内体验。它满足了游戏发行商和开发商的特殊需求，提高了他们使用数据科学和机器学习工具来获得更好游戏结果的能力。

Azure 机器学习

Azure 机器学习是一个基于云的 ML 平台，类似于 Amazon SageMaker。它提供了多种功能，包括预先训练的模型、托管基础设施和可视化界面。

IBM沃森工作室

IBM Watson Studio 是一个基于云的机器学习平台，包含用于创建、训练和部署机器学习模型的各种工具和服务。对于希望通过机器学习工具改善运营的企业来说，IBM Watson Studio是一款出色的工具。

Torch

Torch 是创建神经网络和机器学习算法的流行工具，它是一个科学计算的开源框架。与 NumPy 相比， Torch更加注重 GPU 支持，从而提高了性能。由于LuaJIT作为脚本语言来实现与C/CUDA的平滑交互，因此它是有效且用户友好的。

Torch 也是免费使用和开源的，因此用户可以利用其功能而无需付费。

H2O.ai

H2O.ai 是一个开源机器学习平台，提供多种用于开发、训练和部署机器学习模型的工具和服务。对于希望利用机器学习工具来改善运营的公司来说，H2O.ai是一个不错的选择。

这些只是 2023 年开发人员将可以使用的众多机器学习技术中的一小部分。适合您的工具将根据您的个人需求和目标来确定。但是，此列表中的任何工具都将是 ML 的合适起点。

机器学习软件Key的特点

模式识别、分类和回归：机器学习软件可用于模式识别、分类和回归，以查找数据中的模式，以及对数据进行分类和预测未来结果。
预测分析：使用机器学习软件，可以分析数据、发现趋势，然后预测未来会发生什么。
降维功能：机器学习软件具有降低数据维度的能力，这可以使分析和解释变得更简单。
支持向量机：这种机器学习方法可用于分类和回归任务。
连接知名机器学习库：机器学习软件可以连接流行的机器学习库，例如Apache Spark MLlib。这使用户可以访问更多种类的机器学习功能和方法。
适用于主要编程语言：机器学习工具软件兼容的编程语言包括 Scala、Java、C++、R 和 Python。这使得用户可以轻松选择他们感到最放心的语言。
端到端的开源机器学习：开源软件是指程序员可以不受限制地使用、修改和分发。因此，用户现在可以更改软件以满足自己的要求。