在本文中，我们将介绍出色的机器学习软件。这些软件非常适合运行您的ML代码。业界有无数的软件和工具。我们将寻找受学习者和专业人士欢迎的课程。它将为您提供有关机器学习软件和工具的所有信息。机器学习软件以下是十大机器学习软件：ApacheMahoutTensorFlowApacheSingaAmazonMachineLearning(AML)Accord.NETShogunGoogleCloudMLEnginePyTorchKerasH2O.ai现在，让我们详细讨论每个机器学习软件。1.TensorFlowTensorflow是一个免费的开源机器学习工具。它是一个基于云的平台，允许用户创建和运行ML算法或模型。基本上，Tensorflow是谷歌的产品。它也是一个有助于构建大规模ML模型的计算框架。它使用python作为前端API在框架中创建应用程序。这些应用程序在高级C++中执行。它被用于图像识别、手写分类、循环神经网络等。Tensorflow可以在CPU和GPU上流畅运行。它提供了很好的库来防止长时间的编码。2、ApacheMahoutMahout是一个后台使用Hadoop的数据挖掘框架。它可以使用Hadoop处理和管理大量数据。Mahout是Apache的框架。它主要包括有助于执行复杂计算的矩阵和向量库。它通过提供可扩展的ScalaDSL来执行深度学习计算。ApacheMahout还提供分布式线性代数框架。有许多著名的公司都在使用ApacheMahout。使用Mahout在Twitter中选择用户兴趣。它是全球机器学习项目中使用最广泛的机器学习软件之一。ApacheMahout将大数据转化为有用的信息。这是提高业务能力的一种快速有效的方法。3.ApacheSingaApacheSinga由新加坡国立大学开发。ApacheSinga是一个ML库和一个Apache项目。它的创建是为了在机器集群上训练大型ML模型。该机器学习软件广泛应用于神经语言处理和图像识别。它在硬件设备上运行时提供设备抽象。它为训练模型提供了一个非常灵活的架构。还有许多附加组件，如Singa-lite和Singa-easy。Singa-lite将在5G设备上实现深度学习。Singa-easy是为了让AI知识薄弱的领域专家更容易使用AI。它包含特殊工具。它们可以对数据和文件执行读取、写入、编码和解码操作。它由三个部分组成：IO核心模型4.AML（亚马逊机器学习）AML是亚马逊的基于云的平台。它提供了各种向导和可视化工具。亚马逊机器学习广泛用于预测。它允许用户创建和使用来自MySQL、AmazonRedshift等的数据。AmazonSageMaker是亚马逊提供的一项服务。此外，亚马逊还提供数据安全和存储。AmazonGlacierS3提供存储空间和出色的耐用性。AmazonRedshift用于提供非常快速的分析。AmazonML服务还提供学习工具。其中两个是DeepRacer和DeepLens。DeepRacer有助于实际学习强化学习。DeepLens是一款用于深度学习的相机。它可用于创建、训练和部署任何规模的ML模型。AML一般支持三种模型：多级分类二分类回归5.Accord.NETAccord.NET是一个.NET机器学习框架。它是AForge.NET的扩展。它提供了用C#语言编写的与图像和音频处理相关的库。Accord.Net可用于图像拼接、全景图像创建等。它可以通过特征提取来融合两幅图像。该机器学习软件需要熟练的技术人员才能操作。可以运行在Windows、Xamarin、Unity3D等平台上。6.ShogunShogun是一个很棒的平台，拥有用于ML问题的优秀库和算法。它是用C++语言编写的。Shogun是一款机器学习软件，提供R、Python、JAVA、Ruby等接口，在专业技术人员中不是很流行。它为易于管理的算法提供了一个API。该机器学习软件还有助于与其他库（如LibLinear、SVMLight等）进行交互。其主要目标是回归和分类。Shogun能够处理大量数据。7.GoogleCloudMLEngineGoogleCloudMLEngine是一个帮助处理复杂算法和大数据的平台。Google为ML应用程序开发人员和数据科学家提供了一个基于云的平台来训练和运行他们的模型。公司和企业经常使用它来更快地响应客户电子邮件，该机器学习软件有助于训练复杂模型，您还可以使用GCP控制台，它为您的ML项目提供合适的用户界面。GoogleCloudMLEngine支持深度学习和ML中使用的几乎所有工具。因此，无论是对于学生还是专业技术人员，都有很大的帮助。8.PyTorchPytorch是Facebook开发的一个平台，它为深度学习和神经网络提供了一个很好的框架，这对于构建、测试和运行你自己的研究原型非常有用，PyTorch还促进了分布式训练，这意味着你可以做并行工作，Pytorch可以同时访问多个GPU，这让它可以在更短的时间内获得大量的输入。PyTorch的例子有很多，比较出名的是Uber的概率编程语言，它完全建立在PyTorch之上。其他示例包括时间序列预测器、图像分类器，最好的部分是它还提供动态计算图，这意味着它会告诉您神经网络模型需要多少内存，并且它提供了您可以在代码中使用的库。PyTorch可以像NumPy一样执行数学运算。9.KerasKeras是一个开源的神经网络库。它是用python编写的，可以运行在TensorFlow、CNTK和Theano等其他高级软件之上，这款机器学习软件有助于快速试验各种模型和算法，它还支持CNN（卷积神经网络）和Recurrent网络提供支持，Keras模型主要基于顺序模型和函数式API，人们认为这是制作神经网络的未来，Keras允许您在不同的后端运行相同的代码，这就是Keras如此受欢迎的原因。Keras是为人类设计的API，它从用户体验中学习，Keras在后端处理所有低级API，如计算图、张量等。高级API处理我们创建模型的方式，它定义层，它设置各种I/O模型。Keras的核心是让事情变得简单，同时让用户完全控制它。10.H2O.aiH2O.ai是一家旨在让每个人都更容易学习机器学习的公司，他们提供各种机器学习产品，例如H2O、苏打水、Deepwater、蒸汽和无人驾驶AI，H2O允许用户在Python中构建，在R之间切换和其他工具，以便您可以使用最适合您的项目的工具。H2O还提供了一个叫做flow的前端工具。Flow可帮助您处理数据集并对其进行处理。H2O有H2O-3、H2O4GPU等平台和版本，它们提供对卷积神经网络和递归网络的支持。总结在本文中，我们了解了机器学习软件中一些比较常用的软件、平台和库。我们还了解了支持各种模型的软件。我们还研究了有助于建模和快速原型制作的软件。我希望这篇文章对你有所帮助。
