机器学习开源社区很活跃。如果你了解开源的,你会发现那里有很多机器学习资源。这也包括可以在项目中使用的工具。在本文中,我们将介绍用于机器学习的10个必知的开源工具。这些工具将帮助你改善工作流程。
用于机器学习的10个必知的开源工具
一、对于非程序员
如果你不熟悉编程或机器学习,则需要使用与你的经验相匹配的工具。对于初学者,我们建议使用这两个工具。
1、Knime:
Knime是一款出色的工具,可让你无需编写一行代码即可执行端到端数据科学工作流。为了帮助新手,它带有拖放界面。界面清晰,你可以使用它进行创建和生产。
第一步是使用该工具进行数据收集和转换。完成后,你可以创建模型并对其进行可视化。当涉及生产时,你可以部署和管理数据科学项目。最后,你可以通过使用Knime产生见解来利用你的实现。
2、Uber Ludwig:
Uber Ludwig是初学者的另一个出色工具。有了它,你可以快速测试和训练深度学习模型。编写代码是可选的,你可以使用拖放界面来发挥自己的优势。
首先,你需要先通过加载CSV文件来训练数据。通过使用预先训练的模型,你可以然后预测输出目标。最后,你可以使用可用的可视化选项来可视化数据。如果你是编程的初学者,则还可以使用其广泛的API并使用Python训练模型。
二、对于模型部署
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,我们列出了以下工具。
1、TensorFlow.js
TensorFlow.js可让你直接从Web构建和部署机器学习模型。它使用JavaScript在网络上运行。
你也可以使用Node.js。使用它,你不仅可以运行现有模型,还可以重新训练现有模型。它提供了直观的API,使你可以使用JavaScript构建和训练模型,也可以在Web浏览器上进行建模。如果你想在移动设备上进行开发,也可以使用TensorFlow Lite。
2、MLFlow:
MLFlow使你能够应对端到端机器学习生命周期。它包含三个主要部分。
MLflow跟踪-通过记录并比较结果和参数来完成实验
MLflow项目-使你可以将项目打包为其他成员可重用的形式
MLflow模型-帮助你在各种平台中部署和管理ML库
MLFlow的另一个令人惊奇的功能是它与库无关。这意味着你可以将其与其他机器学习库一起使用,而不会出现任何兼容性问题。为了实现库激活行为,它利用了REST API和CLI。
三、关于NLP,计算机视觉和音频的开源工具
你还可以使用其他方便的工具来进行机器学习中的不同操作。
1、Detectron:
如果你正在寻找最新的对象检测算法,那么Detectron不会出错。它由Facebook开发,是其AI Research软件系统的一部分。它利用了Caffe2深度学习框架和Python。
2、SimpleCV:
SimpleCV是一个开放源代码框架,可让你构建计算机视觉应用程序。它类似于OpenCV,使你能够访问高级计算机视觉库。这意味着你不必担心复杂的概念。有了它,你可以进行计算机视觉项目,而无需花太多时间在基础知识上。毕竟,由于某种原因,它被命名为SimpleCV。
3、Tesseract OCR:
Tesseract OCR是功能强大的光学字符识别软件,可让你识别语言。它支持100多种语言,还可以进行编程以识别新语言。
四、强化学习
如果你想训练更加聪明的虚拟助手,那么你需要获得强化学习的帮助。
1、Open AI Gym:
Open AI Gym:可让你训练代理人执行几乎所有事情,包括步行,玩游戏等。 它借助易于使用的强化学习任务套件来实现。
2、Unity ML Agents:
Unity提供了他们的开源unity插件,即Unity ML,可让你开发可在游戏中使用的智能助手。
五、用于数据挖掘
如果希望为数据科学项目收集数据,则可以使用以下工具。
Weka:
Weka用于数据挖掘任务。 它借助于为数据挖掘而设计的机器学习算法来实现。 有了它,你可以找到很多东西,包括分类,准备,回归,聚类,可视化和关联规则挖掘。该项目是开源的,并获得GNU许可。
结论
机器学习正在改变我们与世界互动的方式。 它使我们的生活更加轻松,并确保我们建立一个未来世界。Python Sk-learn和Keras也是很棒的工具,可用于建立机器学习模型。那么,你喜欢哪种机器学习开源工具?
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