在本文中，我們將研究用于機器學習的優秀軟件。這些軟件非常適合運行您的ML代碼。行業中有無數的軟件和工具。我們將在學習者和專業技術人員中尋找比較受歡迎的。它將為您提供有關機器學習軟件和工具的所有信息。

機器學習軟件

這些是十大機器學習軟件：

• Apache Mahout
• TensorFlow
• Apache Singa
• Amazon Machine Learning (AML)
• Accord.NET
• Shogun
• Google Cloud ML Engine
• PyTorch
• Keras
• H2O.ai

現在，讓我們詳細討論每個機器學習軟件。

1. TensorFlow

Tensorflow是機器學習的免費開源工具。它是一個基于云的平臺，允許用戶創建和運行ML算法或模型。基本上，Tensorflow是Google的產品。它也是一個計算框架，有助于構建大規模ML模型。它使用python作為前端API，以在框架中創建應用程序。這些應用程序在高級C ++中執行。

它用于圖像識別，手寫分類，遞歸神經網絡等。Tensorflow可以在CPU和GPU上平穩運行。它提供了良好的庫來防止長時間編碼。

2. Apache Mahout

Mahout是一個在后臺使用Hadoop的數據挖掘框架。它可以使用Hadoop處理和管理大量數據。Mahout是Apache的框架。它主要包括矩陣和向量庫，有助于執行復雜的計算。

它通過提供可擴展的Scala DSL執行深度學習計算。Apache Mahout還提供了分布式線性代數框架。有很多著名的公司都在使用Apache Mahout。Twitter中的用戶興趣選擇使用Mahout。它是全球機器學習項目中使用最廣泛的機器學習軟件之一。Apache Mahout將大數據轉化為有用的信息。這是一種快速而有效地提高業務能力的方法。

3. Apache Singa

Apache Singa是新加坡國立大學開發的。Apache Singa是一個ML庫，也是Apache的一個項目。創建它是為了在一個機器集群上訓練大型ML模型。該機器學習軟件廣泛應用于神經語言處理和圖像識別。它在硬件設備上運行時提供設備抽象。它為訓練模型提供了一個非常靈活的體系結構。

還有很多像Singa-lite和Singa-easy這樣的附加項目。Singa-lite將在5G設備上實現深度學習。Singa-easy是讓具有較弱AI知識的領域專家更容易使用AI。

它包含特殊工具。他們可以對數據和文件執行讀，寫，編碼和解碼操作。它包含三個組件：

• IO
• 核心
• 模型

4.AML(亞馬遜機器學習)

AML是Amazon的基于云的平臺。它提供了各種向導和可視化工具。Amazon Machine Learning在預測中被廣泛使用。它允許用戶從MySQL，Amazon Redshift等創建和使用數據。Amazon SageMaker是Amazon提供的服務。此外，Amazon還提供數據安全性和存儲。Amazon Glacier S3提供了存儲空間和出色的耐用性。Amazon Redshift用于提供非常快速的分析。

Amazon ML服務還提供學習工具。其中兩個是DeepRacer和DeepLens。DeepRacer有助于實際學習強化學習。DeepLens是一款用于深度學習的攝像機。它可用于創建，訓練和部署任意規模的ML模型。AML通常支持三種模型：

• 多層次分類
• 二元分類
• 回歸

5. Accord.NET

Accord.NET是一個.NET機器學習框架。它是AForge.NET的擴展。它提供了以C#語言編寫的有關圖像和音頻處理的庫。Accord.Net可以用于圖像拼接，全景圖像創建等。

它可以通過特征提取來融合兩張圖片。該機器學習軟件需要熟練的技術人員來進行操作。它可以在Windows，Xamarin，Unity3D等平臺上運行。

6.Shogun

Shogun是一個很好的平臺，為ML問題提供了出色的庫和算法。它是用C ++語言編寫的。Shogun是一種機器學習軟件，提供R，Python，JAVA，Ruby等接口，這在專業技術人員中并不是很流行。它為易于管理的算法提供了API。該機器學習軟件還有助于連接其他庫，例如LibLinear，SVMLight等。其主要目標是回歸和分類。Shogun能夠處理大量數據。

7. Google Cloud ML Engine

Google Cloud ML Engine這個平臺有助于處理復雜的算法和大數據。Google為ML應用開發人員和數據科學家提供了基于云的平臺，以訓練和運行他們的模型。公司和企業通常使用它來更快地響應客戶的電子郵件，該機器學習軟件有助于訓練復雜的模型，您也可以使用GCP控制臺，它為您的ML項目提供合適的用戶界面。

Google Cloud ML Engine幾乎支持深度學習和ML中使用的所有工具。因此，這對學生和專業技術人員都非常有幫助。

8. PyTorch

Pytorch是Facebook開發的平臺，它為深度學習和神經網絡提供了一個很好的框架，這對于構建，測試和運行自己的研究原型非常有用，PyTorch還促進分布式訓練，這意味著您可以進行并行工作，Pytorch一次可以訪問多個GPU，這使得它可以在更短的時間內獲得大量輸入。

有很多PyTorch的例子，比較著名的是Uber的概率編程語言，它完全基于PyTorch構建。其他示例是時間序列預測器，圖像分類器，最好的部分是它還提供了動態計算圖，這意味著它將告訴您神經網絡模型需要多少內存，它提供可以在代碼中使用的庫。PyTorch可以執行像NumPy這樣的數學操作。

9.Keras

Keras是一個開源的神經網絡庫。它是用python編寫的，并且可以在TensorFlow，CNTK和Theano等其他高級軟件之上運行，該機器學習軟件有助于快速試驗各種模型和算法，它還為CNN(卷積神經網絡)和循環網絡提供支持，Keras模型主要基于順序模型和功能性API，人們相信這是制造神經網絡的未來，Keras允許您在不同的后端上運行相同的代碼，這就是為什么Keras如此被愛的原因。

Keras是為人類設計的API，它從用戶體驗中學習，Keras在后端處理所有底層API，例如計算圖，張量等。高級API處理我們創建模型的方式，它定義層，它設置各種I / O模型。Keras的核心工作是使事情變得簡單，同時讓用戶對其進行完全控制。

10. H2O.ai

H2O.ai是一家旨在使ML對每個人來說都更容易的公司，他們提供各種ML產品，例如H2O，sparkling water，Deepwater，steam和driverless AI，H2O允許用戶在Python，R和其他工具之間切換，這樣就可以為項目使用優秀工具。H2O還提供了稱為flow的前端工具。Flow可幫助您處理數據集并對其進行處理。H2O具有H2O-3，H2O4GPU等平臺和版本。它們為卷積神經網絡和遞歸網絡提供支持。

總結

在本文中我們了解了機器學習軟件中一些比較常用的軟件、平臺還有庫，我們還學習了支持各種模型的軟件，我們還研究了幫助建模和快速原型的軟件。我希望本文對您有所幫助。