8 种最受欢迎​​的机器学习工具

[mostakimvip06]

每个人都需要工具。建筑工、水管工、电工——随便你怎么说。工具是每个工匠工具包的必要组成部分，包括机器学习从业者。机器学习从业者需要工具来帮助他们快速构建、训练和部署机器学习模型。

每年都会出现一批新的机器学习工具，帮助简化这一过程并推动该领域的发展。为了保持在该领域的领先地位，你至少要知道这些工具是什么、它们如何提供帮助、它们的主要功能、优点和缺点，以及一些理想的用例。

在本文中，我们将介绍这些主题，然后比较每个工具，以便您知道如何为您的项目选择最佳的工具。

机器学习工具的重要性
想象一下这样一个世界：每次你想使用机器学习算法时，你都必须从头开始编写代码。还有另一个：想象一下这样一个世界：每当你完成一个实验时，你都必须将结果写在一张纸上，当你部署模型时，购买新服务器是扩展应用程序的唯一方法。

坦白说，对于那些已经在这个领域工作了很长时间的人来说，其中许多并不难相信，因为这就是他们的现实。许多人无法进入这个领域，因为他们无法将数学公式转化为代码——也许数学不是他们的背景。各种工具的引入降低了进入门槛。

如今，无需完全了解内部工作原理或控制 比利时赌博数据 算法的数学公式，就可以实现机器算法。请注意，这并不意味着您不需要知道（您需要知道）；它只是意味着您不需要知道就可以实现算法。

机器学习工具之所以重要的另一个原因是它们可以加快流程。例如，由于不再需要从头开始编写整个算法，因此可以在更短的时间内进行许多实验，这意味着您可能会更快地找到最佳模型并投入生产。

最终，机器学习工具简化了复杂的任务并加快了模型从研究环境到生产的进程。

必须了解的机器学习工具
1. Microsoft Azure 机器学习
网站： https ：//azure.microsoft.com/en-gb/products/machine-learning#overview

Microsoft Azure 机器学习是一项完全托管的云服务，旨在帮助数据科学家和开发人员更快、更自信地构建、部署和管理其机器学习项目的生命周期。也就是说，该平台力求通过其机器学习操作 (MLOps)、开源互操作性和集成工具来加速价值实现时间。它在设计时还考虑到了负责任的人工智能，并高度强调安全性。

主要特点
数据准备：使开发人员能够在 Apache Spark 群集上大规模地快速迭代数据准备，并且可以与 Azure Databricks 互操作。
笔记本：开发人员可以使用 Jupyter Notebooks 或 Visual Studio Code 进行协作
拖放式机器学习：用户可以使用拖放式用户界面Designer来构建机器学习管道。
负责任的人工智能：借助负责任的人工智能，开发人员可以对他们的模型进行深入调查，并在生产中对其进行监控，以确保始终向最终用户展示最佳效果。
托管端点：使开发人员能够将其生产工作负载的接口与为其提供服务的实现分离。
优点
内置治理：机器学习工作负载可以在任何地方执行，并具有内置治理、安全性和合规性。
多框架支持：为知名的机器学习框架提供高抽象接口，例如XGBoost、Scikit-learn、PyTorch、TensorFlow和ONNX。
缺点
资源限制：资源限制可能会影响机器学习工作负载（例如端点数量、部署、计算实例等）。请注意，这些限制因地区而异。
控制较少：机器学习的许多细节和复杂性都被抽象出来，这意味着您必须遵循 Microsoft 提供给您的流程。
了解有关 Microsoft Azure 机器学习的更多信息：