每个数据科学家都应该知道的 8 大机器学习框架

自从机器学习成为业界的主流技术工具后，机器学习框架的流行度和需求量就直线上升。 事实上，ML 框架已经成为 AI/ML 模型和应用程序开发的标准范式，这是正确的。 ML 框架的最大好处是它们使 ML 算法和模型的开发民主化，同时加快了整个过程。

简单来说，机器学习框架是一种工具、库或接口，允许 ML 开发人员/工程师快速构建高效的 ML 模型，而无需深入挖掘底层算法的细节。

它们通过使用大量预先构建和优化的组件，提供了一种简洁直接的方法来定义模型。 由于其易于使用的因素，ML 框架正在稳步超越开源社区，并被大公司所利用。

顶级机器学习框架

1. TensorFlow

TensorFlow 是一个开源机器学习平台，包含一个强大的工具、库和资源生态系统，用于使用数据流图进行快速数值计算。 它具有简单灵活的架构，有助于轻松开发最先进的 ML 模型和实验。 阅读更多关于 TensorFlow 的信息。

数据流图可以使用由图描述的一系列算法来处理批量数据（“张量”），其中通过系统的数据移动称为“流”。 这就是 TensorFlow 得名的原因。

TensorFlow 允许轻松开发 ML 模型。 您甚至可以在任何地方训练和部署您的 ML 模型。 此外，该工具允许您在 C++ 或 Python 中组装图形并在 CPU 或 GPU 上处理它们。

2. Theano

Theano 是流行的 Python 库之一，旨在帮助开发人员定义、优化和评估包含多维数组的数学计算。 它是在 LISA 实验室开发的，旨在促进 ML 算法的快速高效开发。

Theano 拥有与 NumPy 的出色集成，并利用 GPU 执行快速的数据密集型计算。 除此之外，Theano 还具有高效的符号微分功能，并支持在 C 中生成动态代码。

3. 咖啡

Caffe 是一个深度学习框架。 它是开源深度学习库之一。 虽然它是用 C++ 编写的，但它有一个 Python 接口。 这种组合背后的核心理念是促进表达、速度和模块化。 Caffe 是在加州大学伯克利分校开发的。

Caffe 是深度神经网络开发速度最快的框架。 它有一个富有表现力的架构，允许创新，而它的可扩展代码鼓励积极的开发。

它具有结构良好的 Matlab 和 Python 界面，使您能够在 CPU 和 GPU 之间切换，只需设置一个标志即可训练和部署到商品集群。 另一个好处是，Caffe 不需要任何硬编码来定义模型和性能优化。

4. Scikit-Learn

Scikit-Learn 是一个开源的、基于 Python 的 ML 库，专为 ML 编码和 ML 模型构建而设计。 它建立在三个流行的 Python 库之上，即 NumPy、SciPy 和 Matplotlib。 Scikit-Learn 拥有所有开源库中最好的文档。

Scikit-Learn 加载了广泛的监督和非监督 ML 算法，如 k 邻居、支持向量机 (SVM)、梯度提升、随机森林等。该工具强烈推荐用于数据挖掘和统计建模任务。

5.亚马逊机器学习（亚马逊机器学习）

Amazon ML 是一项基于云的服务，包含最广泛的企业 ML 和 AI 服务。 它配备了大量可视化工具、向导和预训练的 AI 功能，可帮助您从头开始构建直观的 ML 模型，而无需花费大量时间来理解复杂的 ML 算法的复杂性。

借助 Amazon ML，所有技能水平的开发人员都可以学习如何使用和处理各种 ML 工具和技术。 它可以连接到存储在 Amazon S3、Redshift 或 RDS 中的数据，并对数据运行二进制分类、多类分类或回归以开发 ML 模型。 虽然您可以利用开源框架自定义构建 ML 模型，但您也可以使用 Amazon SageMaker 快速构建、训练和大规模部署机器学习模型。

6. 水

H2O 是一个开源的机器学习平台。 它利用数学和预测分析来寻找现代行业中一些最具挑战性的业务问题的解决方案。 它结合了目前在其他 ML 框架中没有的几个独特功能，例如易于使用的 WebUI 和熟悉的界面、同类最佳开源技术以及对所有常见数据库和文件类型的数据不可知支持。

H2O 允许您使用现有的语言和工具，同时还允许您无缝扩展到 Hadoop 环境。 它高度以业务为导向，并促进数据驱动的决策制定。 该工具最适合预测建模、风险和欺诈分析、保险分析、广告技术、医疗保健和客户情报。

7. 微软认知工具包

Microsoft Cognitive Toolkit（以前称为 CNTK）是 Microsoft 提供的一个工具包，可帮助开发人员利用深度学习技术利用隐藏在大型数据集中的智能。

Microsoft Cognitive Toolkit 帮助神经网络筛选大量非结构化数据集。 它与多种编程语言和 ML 算法高度兼容，并提供商业级质量的可扩展性、速度和准确性。 凭借其直观的架构，它显着减少了训练时间。 此外，它还允许您通过根据您的要求选择指标、网络和算法来自定义它。

8.阿帕奇辛加

SINGA 是一个 Apache Incubating 项目，是一个通用的分布式深度学习平台，用于训练深度学习模型。 它的设计是基于层抽象的直观编程模型。 SINGA 有一个灵活的架构来促进可扩展的分布式训练。

它支持各种流行的深度学习架构，包括前馈网络、卷积神经网络 (CNN)、循环神经网络 (RNN)，甚至是受限玻尔兹曼机 (RBM) 等能量模型。

包起来

你去吧——我们已经为你命名了一些世界上表现最好和广泛使用的 ML 框架。 现在轮到您为您的下一个 ML 模型和应用程序尝试这些了。 最好的部分是每个工具都具有独特的功能，使机器学习更加有趣和令人兴奋。

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