人工智能

2022 年 5 款最佳机器学习工具和框架

发布于 2022年12月13日

更新于 2026年5月23日

作者

Haziqa Sajid

机器学习工具因其在各个行业中被广泛应用于高速度和准确的预测分析而受到极大的关注。如果您觉得这很困难，不要担心；本文将消除您所有的疑惑，帮助您更好地了解机器学习和其应用。机器学习（ML）使软件应用能够预测行为并提高准确性。

最先进的机器学习工具

最先进的机器学习算法使用现有数据（也称为历史数据）来预测未来结果值。根据 SEMrush 报告，到 2025 年，约 9700 万机器学习和人工智能专家以及数据分析师将被需要。本文将帮助您为您的业务选择最佳工具。

以下是 5 款最佳机器学习工具和应用的例子，它们可以在市场上找到。

Microsoft Azure 机器学习

在每个领域，人工智能（AI）都在迅速发展。业务分析师、开发人员、数据科学家和机器学习专家等都在快速采用人工智能。在今天的企业中，Azure 机器学习设计器的直观拖拽界面可以使您的整个数据科学团队受益，它可以加快机器学习模型的创建和部署。这个工具专门用于：

数据科学领域的研究人员更喜欢使用可视化工具而不是代码。
没有机器学习经验的用户需要一个更简化的介绍。
对快速原型开发感兴趣的机器学习专家。
需要图形化过程来控制模型训练和部署的机器学习工程师。

您可以使用 Azure 机器学习设计器开发和训练机器学习模型，使用最先进的机器学习和深度学习技术，例如经典机器学习、计算机视觉、文本分析、推荐和异常检测。您还可以使用自定义的 Python 和 R 代码创建模型。

每个模块都可以自定义以在单独的 Azure 机器学习计算集群上运行。此外，数据科学家可以专注于训练而不是可扩展性问题。

IBM 的 Watson

自然语言处理（NLP）是一种技术，用于解释人类语言的含义和语法；IBM Watson 是一种使用 NLP 的数据分析处理器。

IBM Watson 分析大量数据集并在几秒钟内为人类提出的问题提供答案。另外，IBM Watson 是一种认知超级计算机。它可以理解和响应自然语言，并分析大量数据以回答商业挑战。

Watson 系统由公司内部运营，费用很高，您需要超过一百万美元的预算。幸运的是，Watson 可以通过 IBM 云访问，这使得它成为许多中小企业的实用选择。

Amazon ML

Amazon 机器学习是一种用于开发机器学习模型和生成预测分析的托管服务。Amazon 机器学习通过其自动数据转换工具简化了机器学习过程。AWS 将云安全放在首位，作为 AWS 客户，您可以访问一个满足最安全企业需求的数据中心和网络架构。

此外，Amazon SageMaker 是一个强大的基于云的解决方案，使机器学习对所有技能水平的开发人员都可用。SageMaker 允许数据科学家和开发人员创建、快速训练和部署机器学习模型到托管的生产就绪环境中。使用 AWS 的 Kubeflow，Amazon Web Services（AWS）为 Kubeflow 社区做出了贡献，提供了 Kubeflow 分布，这有助于像 athenahealth 这样的公司构建高可靠性、安全、可移植和可扩展的 ML 工作流，同时由于与 AWS 的托管服务的无缝集成，需要最少的运营开销。

TensorFlow

Google 的 TensorFlow 使得获取数据、训练模型、获取预测和改进未来结果变得更加简单。

TensorFlow 是 Google Brain 团队开发的用于数值计算和高吞吐量机器学习的免费开源库。

TensorFlow 通过熟悉的编程隐喻提供了对各种机器学习和深度学习模型和算法的简单访问。应用程序使用 Python 或 JavaScript 编写，具有用户友好的前端 API，然后使用快速高效的 C++ 运行。

TensorFlow 是其他框架（如 PyTorch 和 Apache MXNet）的流行替代品，可以用于训练和运行深度神经网络以执行诸如手写数字分类、NLP 和 PDE 基础模拟等任务。最好的部分是，可以在 TensorFlow 中使用相同的模型进行训练和生产预测。

TensorFlow 还包括一个用于您项目的预训练模型的大集合。如果您在 TensorFlow 中训练模型，可以使用 TensorFlow 模型花园中提供的代码示例作为指南。

PyTorch

PyTorch 是一个免费开源框架，使用 Python 和 Torch 库，使机器学习更加简单。

Torch 是一种使用 Lua 脚本语言创建的机器学习库，用于开发深度神经网络。PyTorch 框架内有超过 200 个不同的数学运算。由于 PyTorch 使创建人工神经网络模型更加容易，因此它越来越受欢迎。PyTorch 在许多领域中被使用，例如计算机视觉，用于开发图像分类、对象检测等。它还可以用于创建聊天机器人和语言建模。