10款必备神器:机器学习开源工具助你从新手到高手(附链接)

来源:新智元

本文约1900字,建议阅读10分钟。

本文针对非开发者、模型部署、NLP、语音、视觉、强化学习、数据挖掘等多个不同人群,提供了10个必须掌握的模型。

[ 导读 ]从事机器学习方面的工作,不会用工具将极大地阻碍工作效率。但现在工具红黑大战那么多,我们该如何选择呢?本文针对非开发者、模型部署、NLP、语音、视觉、强化学习、数据挖掘等多个不同人群,提供了10个必须掌握的模型。

在厦门人工智能峰会上,依图科技联合创始人、CEO朱珑介绍到短短的5年时间机器的算法水平又提升了100万倍!过去或许只能从1万人中识别出1个人,后来发展到1000万、1亿、10亿甚至20亿人中识别出这个人!与此同时,算力方面提升了10万倍。从过去用1万量级规模的数据做训练,到百万规模的数据做训练,到现在用10亿的数据集做训练,又提升了1万倍!

我们已经深刻地体会到,人工智能的飞速增长刺激了当今就业市场对机器学习技能的巨大需求。机器学习社区现在非常活跃,各种开源工具层出不穷,让人有点目不暇接,有点不知道该如何选择。那么本篇将为你介绍10个最应该了解的机器学习开源工具,走起!

非开发者应该用什么?

不会开发,不会编程,也能用机器学习?答案是可以的,只要你会用工具。这里为初学者推荐两个工具:

Knime

Knime是一款出色的工具,可让你无需编写任何代码即可完成端到端的数据科学工作流程。

它甚至配备了一个拖放式界面,UI清晰,操作简单直观,可以说是懒人福音了。

操作起来非常简单,首先使用该工具进行数据收集和转换;完成后,你可以创建一个模型并将其可视化。在生产方面,你可以部署和管理数据科学项目。

最后,你可以通过使用Knime生成洞察来利用你的实现。

官网:

https://www.knime.com/

Uber Ludwig

Uber Ludwig是另一款适合初学者的优秀工具。有了它,你可以快速测试和训练深度学习模型。用户可以选择启用懒人模式(拖拽界面),或者直接操作代码。

使用起来比Knime稍微复杂一点点。需要先加载CSV文件来训练数据。通过使用预先训练的模型,你可以预测输出目标。最后,你可以使用可用的可视化选项可视化你的数据。

如果你是编程的初学者,你还可以在Python中使用他们扩展的API和训练模型。

GitHub地址:

https://uber.github.io/ludwig/user_guide/

模型部署用什么工具?

模型部署是机器学习的关键方面之一。为了帮助你完成此过程,这里列出了几个工具。

(责任编辑:红黑大战)

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