8 个最流行的机器学习工具

每个人都需要工具。建筑工人、水管工、电工——你能想到的都有。工具是每个工匠工具箱的必要组成部分，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。

每年都会出现大量新的机器学习工具，以帮助简化这一过程并推动该领域的发展。要保持在该领域的前沿，您至少要知道这些工具是什么，它们如何提供帮助，它们的关键特性、优势和劣势，以及一些理想的用例。

在本文中，我们将讨论这些主题，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:每次你想要使用机器学习算法，你都必须从头开始编写代码。这是另一个例子:想象一下这样一个世界:每当您完成一个实验时，您都必须将结果写在一张纸上，并且当您部署了模型时，购买新服务器是扩展应用程序的唯一方法。

坦率地说，对于那些生活了很长时间的人来说，其中许多并不难相信，因为这是他们的现实。许多人无法进入这个领域，因为他们不会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的门槛。

如今，在不完全了解机器算法的内部工作原理或控制它们的数学公式的情况下，实现机器算法是可能的。注意，这并不意味着你不需要知道(你需要知道)，它只是意味着你不需要知道如何实现这个算法。

机器学习中的工具很重要的另一个原因是它们加快了流程。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执行许多实验，这意味着您可能会更快地找到可用于生产的最佳模型。

最终，机器学习工具简化了复杂的任务，加快了将模型从研究环境转移到生产环境的过程。

必须了解机器学习工具

1. 微软 Azure 机器学习

网站：Azure Machine Learning - ML as a Service | Microsoft Azure

微软Azure机器学习是一种完全托管的云服务，旨在使数据科学家和开发人员能够更快、更有信心地构建、部署和管理机器学习项目的生命周期。也就是说，该平台寻求通过其机器学习操作(MLOps)、开源互操作性和集成工具加速实现价值的时间。它的设计也考虑到了负责任的人工智能，并非常强调安全性。

关键特性

• 数据准备：使开发人员能够在 Apache Spark 集群上大规模地快速迭代数据准备，并且可以与 Azure Databricks 互操作。
• Notebooks：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 Designer（一个拖放式用户界面）来构建机器学习管道。
• 负责任的 AI：借助负责任的 AI，开发人员可以对其模型进行深入调查，并在生产中对其进行监控，以确保始终向最终用户提供最佳结果。
• 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通过内置治理、安全性和合规性从任何位置执行。
• 多