在这篇文章中，我们将讨论一些用于Web开发的主要机器学习框架，例如TensorFlow和Caffe。机器学习是目前软件开发中最热门的趋势之一。许多分析师甚至认为，机器学习将彻底改变多个程序的Web开发过程，包括Web和移动应用程序。以下几点清楚地展示了机器学习对Web开发的强大影响：传统数据挖掘的良好替代方案消除安全威胁机器学习API清单加速产品发现生成定制的内容和信息了解客户行为机器学习使用算法让计算机在不被理解的情况下学习明确编程。它是自动创建分析模型的最佳数据分析方法。这就是机器学习框架在Web开发中发挥重要作用的原因。在本文中，我们将讨论一些用于Web开发的主要机器学习框架。榜单如下：Top5MachineLearningFrameworks1.MicrosoftCognitiveToolkit编写语言：Python和C++这是微软的开源深度学习工具包，用于训练算法像人脑一样学习。通过使用此工具，您可以使用各种机器学习模型，例如卷积神经网络、前馈DNN和递归神经网络。毫无疑问，该工具旨在使用神经网络浏览大型非结构化数据集。凭借更快的训练时间和易于使用的架构，它具有高度可定制性，允许您选择自己的参数、网络和算法。尤其得益于其对多机多GPU后端的支持，可以轻松超越众多竞争对手。点击试用：https://docs.microsoft.com/en-us/cognitive-toolkit/Setup-CNTK-on-your-machine2.TensorFlow编写语言：Python,JavaandGo是最流行的机器学习Java开发中的框架之一。它是一个使用数据流图进行数值计算的开源库。毫无疑问，TensorFlow是GitHub上分支最多的机器学习项目，也是纳税人参与最多的项目。TensorFlow灵活的架构使用户可以轻松地使用单一API在一个或多个GPU或CPU上实现计算，无论是台式电脑、服务器还是手机。图中的节点表示数学运算，而图的边表示在它们之间传递的立方体（张量）。在这里试试：https://www.tensorflow.org3.ApacheMahout是用：Java和Scala编写的它是Apache提供的另一种最流行的开源产品，主要面向统计学家、数据科学家和数学家，因此他们可以执行他们的自己的算法很快。此外，它还是一个分布式线性代数框架，用于创建具有可扩展性能的机器学习应用程序。Mahout主要侧重于协作分组、过滤和分类。此外，它使您能够在实际运行在大数据平台上的交互式环境中开发您自己的数学计算，然后将完全相同的代码移动到您的应用程序中并实现它。MahoutSamsara还提供分布式线性代数和统计引擎，这些引擎与交互式shell和库一起运行和分发，以链接到生产中的应用程序。它通常使用map/reduce范式攀登ApacheHadoop平台，但这并不限制对其他基于Hadoop的实现的贡献。在这里试试：https://github.com/apache/mahout4。Caffe是用C++和Python编写的。它是一个用Java开发的深度学习框架，特别是在速度、表达和模块化方面。它是由伯克利人工智能研究团队开发的。富有表现力的建筑鼓励个人应用和创新。此外，配置选项允许用户通过配置单个指示器在GPU和CPU之间切换。Caffe的可扩展代码帮助推动了其早期开发，使其成为另一个非常成功的GitHub机器学习项目。Caffe的速度使其对研究机构和工业实施很有价值。它是为使用卷积神经网络的图像分类/计算机视觉而开发的。它还提供了ModelZoo，它是一组不需要任何编码即可实现的预训练模型。无论如何，应该注意的是，Caffe最适合构建应用程序，而不是专门用于人工视觉以外的任何东西。试试看：http://caffe.berkeleyvision.org5.ApacheSinga编写语言：C++、Python和JavaApacheSinga是一个可扩展且灵活的大数据分析深度学习平台。它是由新加坡国立大学的一个团队开发的。该机器学习框架为大量数据的可扩展分布式训练提供了灵活的架构。可扩展以在各种硬件上运行。主要应用是自然语言处理（NLP）和图像识别。目前，Apache孵化器项目提供了一个跨一组节点工作的简单编程模型。深度分布式学习在训练期间使用模型共享和并行化。但是，Singa支持逻辑回归等传统机器学习模型。在此处尝试：Docker(https://hub.docker.com/r/nusdbsystem/singa/)或AWS(https://aws.amazon.com/marketplace/pp/B01NAUAWZW)用于Java开发的机器学习框架。事实上，将机器学习用于Web开发将彻底改变IT世界。然而，各种流行的机器学习框架和库都是用Python编写的或主要由Python支持，包括Keras、Theano、TensorFlow和较小的项目，例如MicrosoftAzureStudio、sci-kitlearn、Veles、Chainer和Neon。如果您想使用这些机器学习框架之一开发您的下一个项目，现在是时候开始了。您还可以从可靠的Web开发公司聘请熟练的MLWeb开发人员。
