作為機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)人員，你可能已經(jīng)接觸到很多機(jī)器學(xué)習(xí)資源，今天給大家介紹10個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)源工具，有很多都是可以在項(xiàng)目中使用的工具，如果有幫到你的話，歡迎轉(zhuǎn)發(fā)收藏。

1、AutoML 

AutoML是一款可以自動(dòng)選擇并訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型的軟件，能夠選擇正確的算法，幫助調(diào)整超參數(shù)。AutoML當(dāng)前支持解決分類、預(yù)測(cè)以及回歸問(wèn)題，不適用于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和復(fù)雜數(shù)據(jù)類型。不過(guò)很不錯(cuò)的是，AutoML可以和Azure機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)或ML.NET一起使用。

要提醒大家，AutoML是免費(fèi)的，但如果要和Azure機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)或ML.NET一起用，就要支付與之相關(guān)的費(fèi)用。

2、Accord.net

Accord.net是一個(gè)計(jì)算機(jī)器學(xué)習(xí)框架，配有圖像和音頻包，它能幫助訓(xùn)練模型和創(chuàng)建交互式應(yīng)用程序，像試聽(tīng)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等，在測(cè)試和處理音頻文件中非常有用。此外大家會(huì)注意到，它的工具名中包含.net，所以它的的基礎(chǔ)庫(kù)是C#語(yǔ)言。

3、Azure Machine Learning studio

Azure是建立模塊和數(shù)據(jù)集連接的一種簡(jiǎn)易方法，它的目的是為用戶提供AI功能。它可以在CPU和GPU上運(yùn)行，對(duì)用戶來(lái)說(shuō)非常方便且省心。

4、Google Cloud AutoML

Google Cloud AutoML提供了預(yù)訓(xùn)練模型，能夠創(chuàng)建各種服務(wù)，例如文本識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等。目前Google Cloud AutoML主要被用于企業(yè)，尤其是專注于人工智能行業(yè)的企業(yè)。

5、Jupyter Notebook

Jupyter notebook是目前非常流行機(jī)器學(xué)習(xí)工具，它最大的優(yōu)勢(shì)是快速處理，較為高效。Jupyter支持Julia、R、Python語(yǔ)言，能以筆記本的形式存儲(chǔ)和共享動(dòng)態(tài)代碼，也可通過(guò)GUI訪問(wèn)。

6、Knime

Knime基于圖形用戶界面(GUI)的開(kāi)源機(jī)器學(xué)習(xí)工具，通常用于與數(shù)據(jù)相關(guān)的目的，比如數(shù)據(jù)操縱、數(shù)據(jù)挖掘等，無(wú)需編寫(xiě)任何代碼就能完成端到端的數(shù)據(jù)科學(xué)工作流程。而且，為了幫助新手，它配備了一個(gè)拖放式界面，界面清晰，可以使用它創(chuàng)建和生成，用起來(lái)很容易上手。

7、Pytorch

Pytorch是一個(gè)深度學(xué)習(xí)框架，是機(jī)器學(xué)習(xí)最重要的工具之一，它可以很好地命令GPU，所以快速又高效。所以它被用于機(jī)器學(xué)習(xí)最重要的方面，包括構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和張量計(jì)算。

而且，Pytorch的名稱看起來(lái)是不是跟Python很像?其實(shí)它就是完全基于Python的。

8、RapidMiner

如果你是非程序員，那么RapidMiner能幫上你的大忙，它的操作簡(jiǎn)單，只需要拖放就可以。這是一個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)，界面很出色。它可以在跨平臺(tái)操作系統(tǒng)上工作，使用它，可以用自己的數(shù)據(jù)測(cè)試自己的模型。

9、Scikit-Learn

Scikit-Learn是一個(gè)開(kāi)放源代碼的機(jī)器學(xué)習(xí)包，它是多用途集成，可以進(jìn)行回歸、聚類、分類、降維和預(yù)處理，它創(chuàng)建于NumPy、Matplotlib和SciPy這三個(gè)主要的Python庫(kù)之上，且它還能幫助測(cè)試以及模型訓(xùn)練。

10、TensorFlow

TensorFlow適用于大規(guī)模及數(shù)值機(jī)器學(xué)習(xí)，常用于自然語(yǔ)言處理和圖像分類。它是機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的集合，最棒的優(yōu)勢(shì)是能夠在CPU和GPU上運(yùn)行。