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10 个最佳机器学习软件
机器学习 (ML) 是许多企业在这个数据驱动的世界中取得成功的关键。它是一种使机器能够在不接收人类明确指令的情况下执行任务的技术。机器学习技术可以通过分析数据和识别模式来自行“学习”。
机器学习算法可以预先设计专门用于特定任务，也可以允许用户实现特定于其数据的自己的模型。 数据和机器学习的兴起也导致了机器学习软件的增加，这些软件是用于人工智能和机器学习目的的专用工具。 其中一些软件专门用于会计或招聘等工作，而其他机器学习工具可以适应独特的数据集。
以下是 10 款最佳机器学习软件：
1. Google Cloud AI平台
在我们的 10 款最佳机器学习软件名单中名列前茅的是 Google Cloud AI Platform，它使您能够大规模训练机器学习模型，在云中托管经过训练的模型，并使用您的模型对新数据进行预测。 它结合了 AI 平台、AutoML 和 MLOps，同时提供 AutoM 的点击式数据科学以及高级模型优化。
Google 通过 AI Platform 真正将其所有资产集中在一个屋檐下，涵盖了广泛的 ML 服务，例如数据准备、训练、调优、部署、协作和共享机器学习模型。 您可以在其 AI Hub 中发现、共享和部署 ML 模型。 它是可重用模型的目录，可以部署到 AI Platform 的执行环境之一。 它包括许多其他功能，例如深度学习虚拟机、Kubeflow 管道等。
以下是谷歌云人工智能平台的一些主要功能：
- 人工智能解释
- 操作界面简洁直观
- 与 TPU 和 TensorFlow 良好连接
- 各种机器学习服务
2. Azure机器学习
机器学习软件的另一个首选是 Azure 机器学习，它包含许多出色的功能，使数据科学家能够从各种来源提取数据。 它还允许专家使用简单的脚本和人类可理解的编码实践来构建机器学习模型。
ML 软件的主要功能之一是它提供 MLOps 来帮助组织快速构建、测试和部署 ML 模型。 ML 生命周期可以得到简化，用户可以利用 Azure DevOps 或 GitHub Actions 来调度、管理和自动化 ML 管道，并执行数据漂移分析以提高模型的性能。
以下是 Azure 机器学习的一些主要功能：
- 预训练模型
- 免费产品附加组件
- 适用于编码背景有限的人员
- 简化远程工作
3. IBM 机器学习
IBM 机器学习套件是各种产品的组合，例如 IBM Watson Studio、IBM Watson Machine Learning、IBM Cloud Pak for Data 和 IBM Watson Openscale。 通过机器学习软件，您可以使用开源工具构建 AI 模型、监控模型并将其部署到您的应用程序中。
IBM Watson Machine Learning Accelerator 是 IBM Cloud Pak for Data 上的 IBM Watson Studio 中的一项深度学习功能。 它可以帮助企业执行广泛的任务，例如跨任何云动态扩展计算、人员和应用程序。 您还可以以透明和可见的方式管理和统一大型数据集和模型。
以下是 IBM 机器学习套件的一些主要功能：
- 拖放数据准备、混合和建模
- 非结构化数据的文本分析
- 易于使用的API
- 无限建模
4. 亚马逊机器学习
亚马逊机器学习已经建立了良好的声誉，用户依靠该平台通过 AWS 在云中构建、部署和运行机器学习应用程序。它包括持续训练和完全管理的自然语言处理 (NLP)、图像识别等。
Amazon 机器学习可以实现准确的预测、从数据中获得深入的洞察、减少运营开销并改善客户体验。 该平台可在 ML 采用流程的每个阶段为您提供帮助，提供一整套 AI 和 ML 服务、基础设施和实施资源。
以下是亚马逊机器学习的一些主要功能：
- 解决任何行业的现实业务问题
- 根据业务需求定制 ML
- 行业特定解决方案
- 使用多个服务器处理大型数据集
5. 神经设计师
机器学习软件的另一个首选是 Neural Designer，这是一个高性能 ML 平台，使用一系列拖放、点击工具。 该软件对于那些希望在工程、银行、保险、医疗保健、零售和消费行业部署神经网络模型的人特别有用。
这个易于使用的平台依赖于构建神经网络模型的明确定义的协议，使您无需编程或构建框图即可开发人工智能驱动的应用程序。 它还包含用于数据准备、模型训练、测试分析、特征选择、响应优化和模型部署的最先进算法。
以下是神经设计器的一些主要功能：
- 处理参数优化问题
- 大数据集的良好内存管理
- CPU 和 GPU 优化计算
- 操作界面简洁直观
6. 蟒蛇
Anaconda 是一款适合小型企业或自由职业者的出色机器学习软件，AT&T 和丰田等大公司都在使用它。 它包括各种功能，例如 Conda 包管理器、镜像或基于云的存储库、环境管理器以及无限的商业包和带宽。
机器学习软件简化了包管理和部署，它由大量工具组成，可帮助您使用机器学习和人工智能轻松地从源收集数据。 这些功能正是 Anaconda 成为数据科学家和 IT 专业人员首选的原因。
以下是 Anaconda 的一些主要功能：
- 免费和开源
- 超过 1500 个 Python/R 数据科学包
- 简化包管理和部署
- 使用机器学习和人工智能轻松从来源收集数据的工具
7. H2O.ai
H2O.ai 是一个用户友好的平台，被 Gartner 评为 2020 年数据科学和机器学习平台魔力象限中的远见者。 该人工智能平台提供欺诈防护、价格优化、异常检测等功能。
H2O.ai 是开源的，它可以通过多种方式让企业受益。 该平台加速了数据到预测的转换，利用数据湖和数据孤岛，并允许人工智能工作负载在本地和云端无缝部署。
H2O.ai 的另一个最大卖点是它提供了 ML 算法的规模以及与每种主要编程语言（例如 Python 和 Java）的兼容性。
以下是 H2O.ai 的一些主要功能：
- 大数据支持
- 灵活建模
- 开源透明度
- 加速数据到预测的转换
8. TensorFlow
TensorFlow 是一个非常流行的开源平台，它提供了广泛的功能来简化机器和深度学习计算。 其图形方法对于可视化数据非常有用，并且允许使用 TensorBoard 轻松调试节点。
TensorFlow 还与 Keras 兼容，使用户能够在其中编写高级功能部分。 除此之外，该平台具有高度可扩展性，几乎所有操作都可以执行。 由于 TensorFlow 可部署在每台机器上以及模型的图形表示的特性，用户可以使用 TensorFlow 开发任何类型的系统。
这导致 TensorFlow 被用来开发 Airbnb 和 Dropbox 等系统。
以下是 TensorFlow 的一些主要功能：
- 用户友好的培训和调试过程
- 免费使用
- 用于文本、图像、视频等任务的海量函数库
- 多GPU支持
9. 拼写
接近我们列表的最后的是 Spell，这是一款对于协作特别有用的机器学习软件。 该平台专门用于在不断发展的环境中构建和管理机器学习项目。 它使用户能够轻松分发代码以并行运行项目、访问协作 Jupyter 工作区以及在基于 Kubernetes 的基础设施中部署模型。
Spell 还提供简单的设置和入门功能以支持扩展团队，以及直观的 Web 控制台工具和命令行工具。
以下是 Spell 的一些主要功能：
- 简单命令
- 命令行界面和可用性
- 入职功能
- 适用于高影响力、不断变化的环境
10. Microsoft认知工具包（CNTK）
最后列出的 10 款最佳机器学习软件是 Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)，它是 Microsoft 的 AI 解决方案，可使用深度学习算法训练机器。 它可以处理来自 Python、C++ 等的数据。
CNTK 是一个用于商业级分布式深度学习的开源工具包，它允许用户轻松组合流行的模型类型，例如前馈 DNN、卷积神经网络 (CNN) 和循环神经网络 (RNN/LSTms)。
机器学习工具可以作为库包含在 Python、C# 或 C++ 程序中，也可以通过其自己的模型描述语言用作独立的机器学习软件。
以下是 CNTK 的一些主要功能：
- 开源
- 商业级分布式深度学习
- 轻松组合流行的模型类型
- 作为库或独立工具包含在内
