推荐这十个用于机器学习的优秀软件，可用于运行ML代码
在本文中，我们将研究用于机器学习的优秀软件。这些软件非常适合运行您的ml代码。行业中有无数的软件和工具。我们将在学习者和专业技术人员中寻找比较受欢迎的。它将为您提供有关机器学习软件和工具的所有信息。
机器学习软件
这些是十大机器学习软件：
apache mahout
tensorflow
apache singa
amazon machine learning （aml）
accord.net
shogun
google cloud ml engine
pytorch
keras
h2o.ai
现在，让我们详细讨论每个机器学习软件。
1. tensorflow
tensorflow是机器学习的免费开源工具。它是一个基于云的平台，允许用户创建和运行ml算法或模型。基本上，tensorflow是google的产品。它也是一个计算框架，有助于构建大规模ml模型。它使用python作为前端api，以在框架中创建应用程序。这些应用程序在高级c ++中执行。
它用于图像识别，手写分类，递归神经网络等。tensorflow可以在cpu和gpu上平稳运行。它提供了良好的库来防止长时间编码。
2. apache mahout
mahout是一个在后台使用hadoop的数据挖掘框架。它可以使用hadoop处理和管理大量数据。mahout是apache的框架。它主要包括矩阵和向量库，有助于执行复杂的计算。
它通过提供可扩展的scala dsl执行深度学习计算。apache mahout还提供了分布式线性代数框架。有很多著名的公司都在使用apache mahout。twitter中的用户兴趣选择使用mahout。它是全球机器学习项目中使用最广泛的机器学习软件之一。apache mahout将大数据转化为有用的信息。这是一种快速而有效地提高业务能力的方法。
3. apache singa
apache singa是新加坡国立大学开发的。apache singa是一个ml库，也是apache的一个项目。创建它是为了在一个机器集群上训练大型ml模型。该机器学习软件广泛应用于神经语言处理和图像识别。它在硬件设备上运行时提供设备抽象。它为训练模型提供了一个非常灵活的体系结构。
还有很多像singa-lite和singa-easy这样的附加项目。singa-lite将在5g设备上实现深度学习。singa-easy是让具有较弱ai知识的领域专家更容易使用ai。
它包含特殊工具。他们可以对数据和文件执行读，写，编码和解码操作。它包含三个组件：
io
核心
模型
4.aml（亚马逊机器学习）
aml是amazon的基于云的平台。它提供了各种向导和可视化工具。amazon machine learning在预测中被广泛使用。它允许用户从mysql，amazon redshift等创建和使用数据。amazon sagemaker是amazon提供的服务。此外，amazon还提供数据安全性和存储。amazon glacier s3提供了存储空间和出色的耐用性。amazon redshift用于提供非常快速的分析。
amazon ml服务还提供学习工具。其中两个是deepracer和deeplens。deepracer有助于实际学习强化学习。deeplens是一款用于深度学习的摄像机。它可用于创建，训练和部署任意规模的ml模型。aml通常支持三种模型：
多层次分类
二元分类
回归
5. accord.net
accord.net是一个.net机器学习框架。它是aforge.net的扩展。它提供了以c#语言编写的有关图像和音频处理的库。accord.net可以用于图像拼接，全景图像创建等。
它可以通过特征提取来融合两张图片。该机器学习软件需要熟练的技术人员来进行操作。它可以在windows，xamarin，unity3d等平台上运行。
6.shogun
shogun是一个很好的平台，为ml问题提供了出色的库和算法。它是用c ++语言编写的。shogun是一种机器学习软件，提供r，python，java，ruby等接口，这在专业技术人员中并不是很流行。它为易于管理的算法提供了api。该机器学习软件还有助于连接其他库，例如liblinear，svmlight等。其主要目标是回归和分类。shogun能够处理大量数据。
7. google cloud ml engine
google cloud ml engine这个平台有助于处理复杂的算法和大数据。google为ml应用开发人员和数据科学家提供了基于云的平台，以训练和运行他们的模型。公司和企业通常使用它来更快地响应客户的电子邮件，该机器学习软件有助于训练复杂的模型，您也可以使用gcp控制台，它为您的ml项目提供合适的用户界面。
google cloud ml engine几乎支持深度学习和ml中使用的所有工具。因此，这对学生和专业技术人员都非常有帮助。
8. pytorch
pytorch是facebook开发的平台，它为深度学习和神经网络提供了一个很好的框架，这对于构建，测试和运行自己的研究原型非常有用，pytorch还促进分布式训练，这意味着您可以进行并行工作，pytorch一次可以访问多个gpu，这使得它可以在更短的时间内获得大量输入。
有很多pytorch的例子，比较著名的是uber的概率编程语言，它完全基于pytorch构建。其他示例是时间序列预测器，图像分类器，最好的部分是它还提供了动态计算图，这意味着它将告诉您神经网络模型需要多少内存，它提供可以在代码中使用的库。pytorch可以执行像numpy这样的数学操作。
9.keras
keras是一个开源的神经网络库。它是用python编写的，并且可以在tensorflow，cntk和theano等其他高级软件之上运行，该机器学习软件有助于快速试验各种模型和算法，它还为cnn（卷积神经网络）和循环网络提供支持，keras模型主要基于顺序模型和功能性api，人们相信这是制造神经网络的未来，keras允许您在不同的后端上运行相同的代码，这就是为什么keras如此被爱的原因。
keras是为人类设计的api，它从用户体验中学习，keras在后端处理所有底层api，例如计算图，张量等。高级api处理我们创建模型的方式，它定义层，它设置各种i / o模型。keras的核心工作是使事情变得简单，同时让用户对其进行完全控制。
10. h2o.ai
h2o.ai是一家旨在使ml对每个人来说都更容易的公司，他们提供各种ml产品，例如h2o，sparkling water，deepwater，steam和driverless ai，h2o允许用户在python，r和其他工具之间切换，这样就可以为项目使用优秀工具。h2o还提供了称为flow的前端工具。flow可帮助您处理数据集并对其进行处理。h2o具有h2o-3，h2o4gpu等平台和版本。它们为卷积神经网络和递归网络提供支持。
总结
在本文中我们了解了机器学习软件中一些比较常用的软件、平台还有库，我们还学习了支持各种模型的软件，我们还研究了帮助建模和快速原型的软件。我希望本文对您有所帮助。
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1. tensorflow
tensorflow是机器学习的免费开源工具。它是一个基于云的平台，允许用户创建和运行ml算法或模型。基本上，tensorflow是google的产品。它也是一个计算框架，有助于构建大规模ml模型。它使用python作为前端api，以在框架中创建应用程序。这些应用程序在高级c ++中执行。
它用于图像识别，手写分类，递归神经网络等。tensorflow可以在cpu和gpu上平稳运行。它提供了良好的库来防止长时间编码。
2. apache mahout
mahout是一个在后台使用hadoop的数据挖掘框架。它可以使用hadoop处理和管理大量数据。mahout是apache的框架。它主要包括矩阵和向量库，有助于执行复杂的计算。
它通过提供可扩展的scala dsl执行深度学习计算。apache mahout还提供了分布式线性代数框架。有很多著名的公司都在使用apache mahout。twitter中的用户兴趣选择使用mahout。它是全球机器学习项目中使用最广泛的机器学习软件之一。apache mahout将大数据转化为有用的信息。这是一种快速而有效地提高业务能力的方法。
3. apache singa
apache singa是新加坡国立大学开发的。apache singa是一个ml库，也是apache的一个项目。创建它是为了在一个机器集群上训练大型ml模型。该机器学习软件广泛应用于神经语言处理和图像识别。它在硬件设备上运行时提供设备抽象。它为训练模型提供了一个非常灵活的体系结构。
还有很多像singa-lite和singa-easy这样的附加项目。singa-lite将在5g设备上实现深度学习。singa-easy是让具有较弱ai知识的领域专家更容易使用ai。
它包含特殊工具。他们可以对数据和文件执行读，写，编码和解码操作。它包含三个组件：
io
核心
模型
4.aml（亚马逊机器学习）
aml是amazon的基于云的平台。它提供了各种向导和可视化工具。amazon machine learning在预测中被广泛使用。它允许用户从mysql，amazon redshift等创建和使用数据。amazon sagemaker是amazon提供的服务。此外，amazon还提供数据安全性和存储。amazon glacier s3提供了存储空间和出色的耐用性。amazon redshift用于提供非常快速的分析。
amazon ml服务还提供学习工具。其中两个是deepracer和deeplens。deepracer有助于实际学习强化学习。deeplens是一款用于深度学习的摄像机。它可用于创建，训练和部署任意规模的ml模型。aml通常支持三种模型：
多层次分类
二元分类
回归
5. accord.net
accord.net是一个.net机器学习框架。它是aforge.net的扩展。它提供了以c#语言编写的有关图像和音频处理的库。accord.net可以用于图像拼接，全景图像创建等。
它可以通过特征提取来融合两张图片。该机器学习软件需要熟练的技术人员来进行操作。它可以在windows，xamarin，unity3d等平台上运行。
6.shogun
shogun是一个很好的平台，为ml问题提供了出色的库和算法。它是用c ++语言编写的。shogun是一种机器学习软件，提供r，python，java，ruby等接口，这在专业技术人员中并不是很流行。它为易于管理的算法提供了api。该机器学习软件还有助于连接其他库，例如liblinear，svmlight等。其主要目标是回归和分类。shogun能够处理大量数据。
7. google cloud ml engine
google cloud ml engine这个平台有助于处理复杂的算法和大数据。google为ml应用开发人员和数据科学家提供了基于云的平台，以训练和运行他们的模型。公司和企业通常使用它来更快地响应客户的电子邮件，该机器学习软件有助于训练复杂的模型，您也可以使用gcp控制台，它为您的ml项目提供合适的用户界面。
google cloud ml engine几乎支持深度学习和ml中使用的所有工具。因此，这对学生和专业技术人员都非常有帮助。
8. pytorch
pytorch是facebook开发的平台，它为深度学习和神经网络提供了一个很好的框架，这对于构建，测试和运行自己的研究原型非常有用，pytorch还促进分布式训练，这意味着您可以进行并行工作，pytorch一次可以访问多个gpu，这使得它可以在更短的时间内获得大量输入。
有很多pytorch的例子，比较著名的是uber的概率编程语言，它完全基于pytorch构建。其他示例是时间序列预测器，图像分类器，最好的部分是它还提供了动态计算图，这意味着它将告诉您神经网络模型需要多少内存，它提供可以在代码中使用的库。pytorch可以执行像numpy这样的数学操作。
9.keras
keras是一个开源的神经网络库。它是用python编写的，并且可以在tensorflow，cntk和theano等其他高级软件之上运行，该机器学习软件有助于快速试验各种模型和算法，它还为cnn（卷积神经网络）和循环网络提供支持，keras模型主要基于顺序模型和功能性api，人们相信这是制造神经网络的未来，keras允许您在不同的后端上运行相同的代码，这就是为什么keras如此被爱的原因。
keras是为人类设计的api，它从用户体验中学习，keras在后端处理所有底层api，例如计算图，张量等。高级api处理我们创建模型的方式，它定义层，它设置各种i / o模型。keras的核心工作是使事情变得简单，同时让用户对其进行完全控制。
10. h2o.ai
h2o.ai是一家旨在使ml对每个人来说都更容易的公司，他们提供各种ml产品，例如h2o，sparkling water，deepwater，steam和driverless ai，h2o允许用户在python，r和其他工具之间切换，这样就可以为项目使用优秀工具。h2o还提供了称为flow的前端工具。flow可帮助您处理数据集并对其进行处理。h2o具有h2o-3，h2o4gpu等平台和版本。它们为卷积神经网络和递归网络提供支持。
总结
在本文中我们了解了机器学习软件中一些比较常用的软件、平台还有库，我们还学习了支持各种模型的软件，我们还研究了帮助建模和快速原型的软件。我希望本文对您有所帮助。
责编ajx
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