() 12月15日 消息:機器學習工具正廣泛應用在各行各業(yè)，以進行高速和準確的預測分析而受到高度關注。如果你認為它變得越來越難，不必感到焦慮。本文將帶大家更深入地了解機器學習及其應用。

機器學習 （ML） 有助于軟件應用程序更準確地預測行為。最先進的算法使用現(xiàn)有數(shù)據(jù)（也稱為歷史數(shù)據(jù)）來預測未來的結果值。根據(jù)SEMrush 報告，到2025年將需要大約9700萬機器學習和人工智能專家和數(shù)據(jù)分析師。本文將幫助你選擇最適合自身業(yè)務的機器學習工具。

以下是市場上口碑比較好的5種最佳機器學習工具和應用程序的示例。

一、微軟Azure上的機器學習

在每個領域，人工智能 （AI） 都在迅速普及。業(yè)務分析師、開發(fā)人員、數(shù)據(jù)科學家和機器學習專家等正在當今的企業(yè)中迅速采用 AI。你的整個數(shù)據(jù)分析團隊可能會受益于 Azure 機器學習（Azure Machine Learning）設計器直觀的拖放界面，它可以加快機器學習模型的創(chuàng)建和部署。這是一個專門的工具，它適用于:

比起看代碼，數(shù)據(jù)科學領域的研究人員更喜歡可視化工具。

沒有機器學習經(jīng)驗的用戶尋求更簡化的主題介紹。

對快速原型制作也充滿好奇的機器學習專家。

從事機器學習的工程師需要一個圖形化的過程來控制模型的訓練和部署。

您可以在Azure機器學習設計器中使用尖端的機器學習和深度學習技術開發(fā)和訓練機器學習模型，例如用于經(jīng)典機器學習、計算機視覺、文本分析、推薦和異常檢測的技術。你也可以使用定制的Python和R代碼來創(chuàng)建您的模型。

可以自定義每個模塊以在多帶帶的 Azure 機器學習上運行，也可以計算集群。此外，數(shù)據(jù)科學家可以專注于培訓而不是可擴展性問題。

二、IBM Watson

自然語言<愛尬聊_創(chuàng)建詞條>處理（NLP） 是一種解讀人類語言的含義和語法的技術;IBM Watson 是一種采用 NLP 的數(shù)據(jù)分析處理器。

IBM Watson 分析大量數(shù)據(jù)集并對其進行解釋，從而在幾秒鐘內(nèi)為人類提出的問題提供答案。此外，IBM Watson 是一臺認知超級計算機。它可以理解自然語言并做出反應，還可以分析海量數(shù)據(jù)并應對業(yè)務挑戰(zhàn)。

Watson 系統(tǒng)由企業(yè)內(nèi)部運營。這就需要比較高的成本，因為您需要超過一百萬美元的預算。幸運的是，多個行業(yè)都可以通過 IBM 云服務訪問 Watson，這使其成為許多中小型企業(yè)的實用選擇。

三、Amazon ML

亞馬遜機器學習（Amazon Machine Learning ）是一項托管服務，用于開發(fā)機器學習模型和生成預測分析。亞馬遜機器學習通過其自動化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換工具為用戶簡化了機器學習過程。AWS 將云安全放在首位。作為 AWS 客戶，您可以訪問數(shù)據(jù)中心和網(wǎng)絡架構，以滿足最注重安全的企業(yè)的需求。

此外，Amazon SageMaker 是一個強大的基于云的解決方案，使所有技能水平的開發(fā)人員都可以使用機器學習。SageMaker 使數(shù)據(jù)科學家和開發(fā)人員能夠創(chuàng)建、快速訓練機器學習模型并將其部署到托管的生產(chǎn)就緒環(huán)境中。借助 AWS 上的 Kubeflow，Amazon Web Services （AWS） 通過提供其 Kubeflow 發(fā)行版為開源 Kubeflow 社區(qū)做出貢獻，這有助于像醫(yī)療技術公司Athenahealth這樣的公司構建高度可靠、安全、可移植和可擴展的 ML 工作流，同時由于與AWS的托管服務無縫集成，只需最少的運營開銷。

四、TensorFlow

Google 的 TensorFlow 使獲取數(shù)據(jù)、訓練模型、獲得預測和提煉未來結果變得更加簡單。

TensorFlow 是谷歌大腦團隊開發(fā)的免費開源庫，用于數(shù)值計算和高吞吐量的機器學習。

TensorFlow 通過熟悉的編程隱喻，提供對各種機器學習和深度學習模型和算法的輕松訪問。應用程序是用 Python 或 JavaScript 編寫的，以獲得用戶友好的前端 API，然后在快速、高效的C++中運行

TensorFlow 是 PyTorch 和 Apache MXNet 等其他框架的流行替方案，它可用于訓練和運行深度神經(jīng)網(wǎng)絡，以完成手寫數(shù)字分類、NLP 和基于 PDE 的模擬等任務。最好的部分是相同的模型可用于 TensorFlow 中的訓練和生產(chǎn)預測。

TensorFlow 還包含大量預訓練模型，供用戶在計劃中使用。如果你在 TensorFlow 中訓練模型，則可以使用 TensorFlow Model Garden 中提供的代碼示例作為指南。

五、PyTorch

使用PyTorch使機器學習（ML）變得更容易，py Torch是一個用Python編寫的免費開源框架，并使用了Torch庫。

Torch 是一種使用腳本語言 Lua 創(chuàng)建的機器學習 （ML） 庫，用于開發(fā)深度神經(jīng)網(wǎng)絡。PyTorch 框架內(nèi)提供了200多種不同的數(shù)學運算。由于 PyTorch 使得為人工神經(jīng)網(wǎng)絡創(chuàng)建模型變得更加容易，因此它越來越受歡迎。PyTorch 用于許多領域，例如計算機視覺，以開發(fā)圖像分類、對象檢測等。它還可以用于制作聊天機器人和語言建模。

上手簡單，實踐起來更簡單。

一套完整而強大的 API，用于擴展 PyTorch 庫。

它提供運行時計算圖支持。

它適應性強、速度快，并且具有優(yōu)化功能。

Pytorch 支持 GPU 和 CPU 處理。

Python 的集成開發(fā)環(huán)境 （IDE） 和調(diào)試工具簡化了修復bug。