21个必知的机器学习开源工具,涵盖5大领域
发布时间:2019-08-03 18:46:56 所属栏目:Windows 来源:读芯术
导读:本文将介绍21个你可能没使用过的机器学习开源工具。 每个开源工具都为数据科学家处理数据库提供了不同角度。 本文将重点介绍五种机器学习的工具面向非程序员的工具(Ludwig、Orange、KNIME)、模型部署(CoreML、Tensorflow.js)、大数据(Hadoop、Spark)
4. 用于计算机视觉、自然语言处理和音频的开源机器学习工具
—将包含人类语言文本的字符串转换为句子和单词列表 —生成单词的基本形式、词类和形态特征 —逻辑句法结构依赖分析
5. 旨在进行强化学习的开源工具 强化学习(RL) 是机器学习的新话题,其目标是培养能够与环境互动并解决复杂任务的智能经纪人,实现机器人、自动驾驶汽车等的实际应用。 强化学习领域的快速发展得益于让智能经纪人玩一些游戏,如经典的Atari console games、传统的围棋游戏,或者让智能经纪人玩电子游戏,如Dota 2 或 Starcraft 2,所有这些游戏都为智能经纪人提供了具有挑战性的环境。在这个环境中,新的算法可以安全、可重复的方式测试想法。以下列举了4个最有利于强化学习的培养环境:
当用户进行数据科学和人工智能相关项目时,开放源码是一种可行的方法。本文只是介绍了冰山一角,仍有许多工具可用于处理各种各样的任务,使数据科学家的项目生活更为简便。数据科学家只需知道何处寻找开放源码即可。 【编辑推荐】
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