8 种最受欢迎​​的机器学习工具

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每年都会有一批新的机器学习工具出现，帮助简化这一过程并推进该领域的发展。为了保持在该领域的最前沿，至少了解这些工具是什么、它们如何提供帮助、它们的关键特性、优势和劣势，以及一些理想的用例至关重要。

在本文中，我们将涵盖这些主题，然后比较每种工具，以便您知道如何选择最适合您项目的工具。

机器学习工具的重要性

想象一下，每次您想使用机器学习算法时，都必须从头开始编写它。再想象一下，每当您完成一个实验，都必须将结果写在一张纸上，当您部署模型时，购买新服务器是扩展应用程序的唯一方式。

坦白地说，对于那些已经在这个领域足够久的人来说，这些并不难相信，因为这是他们的现实。许多人因为无法将数学公式转化为代码——也许数学不是他们的背景——而无法进入这个领域。各种工具的引入降低了这个入门门槛。

现在，您可以在不完全了解它们背后的工作原理或管理它们的数学公式的情况下实现机器算法。这并不意味着您不需要知道（您需要）；只是意味着您不需要知道就可以实现算法。

机器学习工具之所以重要的另一个原因是它们加快了流程。例如，由于不再需要从头开始编写整个算法，您可以在更短的时间内进行更多的实验，这意味着您可能会更快地找到要投入生产的冠军模型。

最终，机器学习工具简化了复杂任务，并加快了将模型从研究环境转移到生产环境的过程。

必须了解的机器学习工具

微软 Azure 机器学习

网站: Azure Machine Learning

微软 Azure 机器学习是一个完全托管的云服务，旨在赋予数据科学家和开发者更快、更有信心地构建、部署和管理他们的机器学习项目生命周期的能力。该平台特别寻求通过其机器学习操作（MLOps）、开源互操作性和集成工具来加速价值实现时间。它还以负责任的 AI 设计，高度重视安全性。

关键特性

数据准备：使开发者能够在 Apache Spark 集群上快速迭代大规模数据准备，并且与 Azure Databricks 互操作。笔记本：开发者可以使用 Jupyter Notebooks 或 Visual Studio Code 进行协作。拖放式机器学习：用户可以使用 Designer，这是一个拖放式用户界面，来构建机器学习管道。负责任的 AI：通过负责任的 AI，开发者可以深入调查他们的模型并在生产中监控它们，以确保始终向最终用户展示最佳模型。托管端点：使开发者能够将他们的生产工作负载的接口与提供服务的实现解耦。

优点

内置治理：机器学习工作负载可以自带治理、安全性和合规性从任何地方执行。多框架支持：为知名的机器学习框架提供高抽象接口，如 XGBoost、Scikit-learn、PyTorch、TensorFlow 和 ONNX。

缺点

资源限制：可能会影响机器学习工作负载的资源限制（例如，端点、部署、计算实例的数量等）。请注意，这些限制因地区而异。控制较少：许多机器学习的细节和复杂性都被抽象化了，这意味着您必须按照微软给出的流程进行。

亚马逊 SageMaker

网站: Amazon SageMaker

亚马逊 SageMaker 是一个完全托管的服务，旨在为任何用例构建、训练和部署机器学习（ML）模型。开发者可以利用该平台，在单一集成开发环境（IDE）中使用笔记本、调试器、分析器、管道、MLOps 等广泛工具集来大规模构建、训练和部署他们的机器学习模型。SageMaker 还通过简化的访问控制和对您的机器学习项目的透明度来支持治理要求。

关键特性

Canvas：用户可以利用无代码界面创建机器学习模型。根据功能页面，用户不需要机器学习或编程经验即可使用 Canvas 构建他们的模型。数据整理：使用户能够快速聚合和准备表格或图像数据进行机器学习。Clarify：用户可以利用 Clarify 深入了解他们的机器学习模型和数据，基于准确度、鲁棒性、毒性和偏见等指标。目的是减少机器学习模型中的偏见，提高其质量，同时支持负责任的 AI 发起。实验：一个托管服务，使用户能够大规模跟踪和分析他们的机器学习实验。

优点

选择 ML 工具：用户可以在 IDE 之间进行选择，这对于数据科学家来说是理想的，以及一个无代码界面，这对于编程技能较少的人来说是理想的。多框架支持：可以部署使用第三方框架（如 TensorFlow、PyTorch、XGBoost、Scikit-learn、ONNX 等）训练的模型。

缺点

价格：成本可能会迅速上升——特别是如果使用多个模型并且流量相当大的话。

BigML

网站: BigML

BigML 是一个基于云的、可消费的、可编程的、可扩展的机器学习平台。它创建于 2011/12 年，旨在简化开发、部署和管理机器学习任务，如分类、回归、时间序列预测、聚类分析、主题建模等。该平台提供了从数据准备到数据可视化、模型创建等各种服务，共同使用户和组织能够在不需要广泛的技术专业知识的情况下构建和部署机器学习模型。

关键特性

全面的机器学习平台：可以解决从监督到无监督学习的各种问题。可解释性：所有预测模型都具有交互式可视化和可解释性功能，使其可解释。可导出模型：所有模型都可以导出，并用于在任何边缘设备上提供本地、离线预测，或者可以作为分布式实时生产应用程序的一部分立即部署。

优点

易用性：可以自动化复杂的机器学习程序，并通过连接到 BigML 的 REST API 节省成本；使用 BigML 自动化流程只需要一行代码。

缺点

处理大型数据集较慢：可以处理高达 1 亿行 x 1000 列的数据集，但更大的数据集处理时间更长。

TensorFlow

网站: TensorFlow

TensorFlow 是由 Google 的 Google Brain 团队开发的端到端开源机器学习平台。尽管 TensorFlow 主要关注深度神经网络的训练和推理，但有一系列工具和库（如 TensorFlow serving）可以连接使用，使用户能够构建、训练和部署机器学习模型。这些资源还包括用于实现自然语言处理、计算机视觉、强化学习以及预测性机器学习等任务的解决方案的工具。

关键特性

分布式计算：TensorFlow 支持分布式计算，使开发者能够使用多台机器训练模型。GPU 和 TPU 支持：使用 GPU 或 TPU 加速可以加快训练速度。TensorBoard：一种可视化工具，使用户能够可视化他们的模型。预构建模型：为各种用例提供了预构建的模型。

优点

可移植性：TensorFlow 模型可以导出并部署在各种平台上，如移动设备和网络浏览器。社区：TensorFlow 得到了一个庞大且活跃的开发者社区的支持，他们为框架的发展做出贡献并提供支持。可扩展性：支持分布式计算。

缺点

陡峭的学习曲线：由于其复杂的语法，TensorFlow 可能很难学习。

PyTorch

网站: PyTorch

PyTorch 是一个开源的、优化的张量库，旨在使用 CPU 和 GPU 支持深度学习模型的开发。

关键特性

分布式训练：开发者可以利用 PyTorch 对异步执行集体操作和点对点通信的支持，在研究和生产中优化性能。TorchScript：从 PyTorch 代码中创建可序列化和可优化的模型，这意味着它始终准备好生产。TorchServe：简化了大规模部署 PyTorch 模型的过程。原生 ONNX 支持：用户可以以标准 ONNX 格式导出模型，直接访问与 ONNX 兼容的平台、可视化器、运行时等。

优点

社区：PyTorch 拥有一个庞大且充满活力的社区，以及非常详细的文档。灵活性和控制：PyTorch 具有动态计算图，这意味着模型可以即时创建和修改，并立即执行。Pythonic：遵循 Python 编码风格，使其易于阅读。

缺点

可视化：需要第三方工具。

Apache Mahout

网站: Apache Mahout

Apache Mahout 是由 Apache 软件基金会开发的开源分布式线性代数框架和数学表达性强的 Scala 领域特定语言（DSL）。该框架在 Apache Hadoop 上实现，旨在使统计学家、数学家和数据科学家能够快速构建可扩展和高效的机器学习算法实现。

关键特性

经过验证的算法：Mahout 利用经过验证的算法解决各行业遇到的常见问题。可扩展至大型数据集：该框架旨在跨大型数据中心集群分布式运行，运行在 Apache Hadoop 上。

优点

可扩展性：提供了一个可扩展和分布式计算框架，能够处理大量数据。

缺点

陡峭的学习曲线：需要用户对机器学习有深入的了解，以充分利用它。

Weka

网站: Weka

由新西兰怀卡托大学开发，Weka 是一系列用于数据挖掘任务的机器学习算法集合。它包含用于数据准备、可视化、分类、回归、聚类和关联规则挖掘的工具。Weka 平台协助组织在云端和内部存储、处理和管理他们的数据。

关键特性

多协议支持：同时支持原生 NVIDIA GPUDirect 存储、POSIX、NFS、SMB 和 S3 数据访问。

优点

可移植性：它完全用 Java 实现，这意味着它可以在几乎所有现代计算平台上运行。易用性：Weka 使用图形用户界面，使导航平台变得简单。

缺点

分布式计算和大数据处理：没有内置的分布式计算或大数据处理支持。先进技术：不包括更近期的进步，如深度学习和强化学习。

Vertex AI

网站: Vertex AI

Vertex AI 是由 Google 开发的全面、端到端的完全托管机器学习平台。它使用户能够训练和部署机器学习模型和应用程序，并定制大型语言模型，用户可以在其 AI 驱动的应用程序中利用这些模型。该平台无缝结合了数据工程师、数据科学家和机器学习工程师的工作流程，使用户能够使用一套共同的工具进行协作。

关键特性

AutoML：在不编写代码或准备数据拆分的情况下，在表格、图像或视频数据上训练机器学习算法。生成式 AI 模型和工具：在您的 AI 应用程序中快速原型设计、定制、集成和部署生成式 AI 模型。MLOps 工具：为数据科学家和机器学习工程师提供专门构建的 MLOps 工具，以自动化、标准化和管理机器学习项目。

优点

可扩展性和性能：利用 Google Cloud 的基础设施提供高可扩展性和性能。多框架支持：与流行的机器学习框架（如 TensorFlow、PyTorch 和 Scikit-learn）集成——还支持通过自定义容器进行训练和预测的 ML 框架。

缺点

定价：定价结构相当复杂，对于预算有限的企业或初创公司可能很昂贵。

选择正确的机器学习工具

像技术中的大多数事情一样，“我应该为[插入某种情况]使用哪种机器学习工具？”的答案是，“这取决于。”

在选择工具时，最重要的事情是考虑您的需求，例如：

我正在尝试做什么？有哪些限制？我需要多大程度的定制？

并非所有工具都是一样的。例如，TensorFlow 是由 Google Brain 研究人员开发的，旨在推进机器学习的关键领域，并促进对深度学习更好理论的理解。相比之下，PyTorch 的创建是为了在开发深度学习模型时提供灵活性和速度。

尽管它们旨在解决相同的问题（简化构建深度学习模型的过程），但它们的方法不同。

这是机器学习中的一个常见主题；因此，最好了解您试图实现什么，然后选择使过程尽可能简单的机器学习工具。

结论

工具对于每种工匠来说都是必需的，包括机器学习从业者。ML从业者经常利用它们来快速构建、训练和部署机器学习模型。在本文中，我向您介绍了 8 种最受欢迎的机器学习工具。

它们是：

微软 Azure 机器学习亚马逊 SageMakerBigMLTensorFlowPyTorchApache MahoutWekaVertex AI

这些工具的主要目的是加快开发机器学习模型的过程，并将它们从研究环境转移到生产环境。

网址：8 种最受欢迎​​的机器学习工具 https://www.yuejiaxmz.com/news/view/393452

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