每個數據科學家都應該知道的 8 大機器學習框架

自從機器學習成為業界的主流技術工具後，機器學習框架的流行度和需求量就直線上升。 事實上，ML 框架已經成為 AI/ML 模型和應用程序開發的標準範式，這是正確的。 ML 框架的最大好處是它們使 ML 算法和模型的開發民主化，同時加快了整個過程。

簡單來說，機器學習框架是一種工具、庫或接口，允許 ML 開發人員/工程師快速構建高效的 ML 模型，而無需深入挖掘底層算法的細節。

它們通過使用大量預先構建和優化的組件，提供了一種簡潔直接的方法來定義模型。 由於其易於使用的因素，ML 框架正在穩步超越開源社區，並被大公司所利用。

頂級機器學習框架

1. TensorFlow

TensorFlow 是一個開源機器學習平台，包含一個強大的工具、庫和資源生態系統，用於使用數據流圖進行快速數值計算。 它具有簡單靈活的架構，有助於輕鬆開發最先進的 ML 模型和實驗。 閱讀更多關於 TensorFlow 的信息。

數據流圖可以使用由圖描述的一系列算法來處理批量數據（“張量”），其中通過系統的數據移動​​稱為“流”。 這就是 TensorFlow 得名的原因。

TensorFlow 允許輕鬆開發 ML 模型。 您甚至可以在任何地方訓練和部署您的 ML 模型。 此外，該工具允許您在 C++ 或 Python 中組裝圖形並在 CPU 或 GPU 上處理它們。

2. Theano

Theano 是流行的 Python 庫之一，旨在幫助開發人員定義、優化和評估包含多維數組的數學計算。 它是在 LISA 實驗室開發的，旨在促進 ML 算法的快速高效開發。

Theano 擁有與 NumPy 的出色集成，並利用 GPU 執行快速的數據密集型計算。 除此之外，Theano 還具有高效的符號微分功能，並支持在 C 中生成動態代碼。

3. 咖啡

Caffe 是一個深度學習框架。 它是開源深度學習庫之一。 雖然它是用 C++ 編寫的，但它有一個 Python 接口。 這種組合背後的核心理念是促進表達、速度和模塊化。 Caffe 是在加州大學伯克利分校開發的。

Caffe 是深度神經網絡開發速度最快的框架。 它有一個富有表現力的架構，允許創新，而它的可擴展代碼鼓勵積極的開發。

它具有結構良好的 Matlab 和 Python 界面，使您能夠在 CPU 和 GPU 之間切換，只需設置一個標誌即可訓練和部署到商品集群。 另一個好處是，Caffe 不需要任何硬編碼來定義模型和性能優化。

4. Scikit-Learn

Scikit-Learn 是一個開源的、基於 Python 的 ML 庫，專為 ML 編碼和 ML 模型構建而設計。 它建立在三個流行的 Python 庫之上，即 NumPy、SciPy 和 Matplotlib。 Scikit-Learn 擁有所有開源庫中最好的文檔。

Scikit-Learn 加載了廣泛的監督和非監督 ML 算法，如 k 鄰居、支持向量機 (SVM)、梯度提升、隨機森林等。該工具強烈推薦用於數據挖掘和統計建模任務。

5.亞馬遜機器學習（亞馬遜機器學習）

Amazon ML 是一項基於雲的服務，包含最廣泛的企業 ML 和 AI 服務。 它配備了許多可視化工具、嚮導和預訓練的 AI 功能，可幫助您從頭開始構建直觀的 ML 模型，而無需花費大量時間來理解複雜的 ML 算法的複雜性。

借助 Amazon ML，所有技能水平的開發人員都可以學習如何使用和處理各種 ML 工具和技術。 它可以連接到存儲在 Amazon S3、Redshift 或 RDS 中的數據，並對數據運行二進制分類、多類分類或回歸以開發 ML 模型。 雖然您可以利用開源框架自定義構建 ML 模型，但您也可以使用 Amazon SageMaker 快速構建、訓練和大規模部署機器學習模型。

6. 水

H2O 是一個開源的機器學習平台。 它利用數學和預測分析來尋找現代行業中一些最具挑戰性的業務問題的解決方案。 它結合了目前在其他 ML 框架中沒有的幾個獨特功能，例如易於使用的 WebUI 和熟悉的界面、同類最佳開源技術以及對所有常見數據庫和文件類型的數據不可知支持。

H2O 允許您使用現有的語言和工具，同時還允許您無縫擴展到 Hadoop 環境。 它高度以業務為導向，並促進數據驅動的決策制定。 該工具最適合預測建模、風險和欺詐分析、保險分析、廣告技術、醫療保健和客戶情報。

7. 微軟認知工具包

Microsoft Cognitive Toolkit（以前稱為 CNTK）是 Microsoft 提供的一個工具包，可幫助開發人員利用深度學習技術利用隱藏在大型數據集中的智能。

Microsoft Cognitive Toolkit 幫助神經網絡篩選大量非結構化數據集。 它與多種編程語言和 ML 算法高度兼容，並提供商業級質量的可擴展性、速度和準確性。 憑藉其直觀的架構，它顯著減少了訓練時間。 此外，它還允許您通過根據您的要求選擇指標、網絡和算法來自定義它。

8.阿帕奇辛加

SINGA 是一個 Apache Incubating 項目，是一個通用的分佈式深度學習平台，用於訓練深度學習模型。 它的設計是基於層抽象的直觀編程模型。 SINGA 有一個靈活的架構來促進可擴展的分佈式訓練。

它支持各種流行的深度學習架構，包括前饋網絡、卷積神經網絡 (CNN)、循環神經網絡 (RNN)，甚至是受限玻爾茲曼機 (RBM) 等能量模型。

包起來

你去吧——我們已經為你命名了一些世界上表現最好和廣泛使用的 ML 框架。 現在輪到您為您的下一個 ML 模型和應用程序嘗試這些了。 最好的部分是每個工具都具有獨特的功能，使機器學習更加有趣和令人興奮。

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