21个必知的机器学习开源工具,涵盖5大领域
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你肯定已经知道一些知名的开源工具,如R、Python、Jupyter笔记本等。但除此之外,还有一个世界——一个在雷达下机器学习工具存在的世界。它们虽没有那些知名的开源工具出色,但却可以帮助用户解决许多机器学习的任务。 开源机器学习工具可分为以下5类: 1. 面向非程序员的开源机器学习工具 对于没有编程背景和技术背景的人来说,机器学习似乎很复杂。这是一个广阔的领域,可以想象,初次接触机器学习有多令人害怕。一个没有编程经验的人能在机器学习领域获得成功吗? 事实证明,能获得成功!以下三种工具可以帮助非程序员跨越技术鸿沟,进入声名鹊起的机器学习世界:
还有许多更有趣、免费的开源软件可以提供很好的机器学习功能,而无需编写(大量)代码。 此外,一些付费服务也可以考虑,如Google AutoML、 Azure Studio、 Deep Cognition和 Data Robot. 2. 旨在部署模型的开源机器学习工具 部署机器学习模型是一个十分重要但最容易被忽视的任务,用户应该加以注意。它肯定会出现在面试中,所以用户需很好地了解这个话题。 以下四种工具可以使用户更易将其项目运用到现实设备上。
3. 大数据开源机器学习工具 大数据是一个研究如何进行分析、如何系统地从数据集中提取信息或以其他方式处理传统数据处理软件无法处理的太大或太复杂的数据集的领域。想象一下,每天处理数百万条推特进行情绪分析。这感觉像是一项艰巨的任务,不是吗? 放宽心!以下三种工具可以帮助用户处理大数据。
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