21个必须知道的机器学习开源工具!
本文将介绍21种用于机器学习的开源工具。
以下为译文:
你肯定已经了解流行的开源工具,如R、Python、Jupyter笔记本等。但是,除了这些流行的工具之外还有一个世界——一个隐藏在机器学习工具下的地方。这些并不像他们的同行那样出色,但可以成为许多机器学习任务的救星。
在本文中,我们将介绍21种用于机器学习的开源工具。我强烈建议你花一些时间浏览我提到的每个类别。除了我们通常在课程和视频中学到的东西之外,还有很多需要学习的地方。
面向非程序员的开源机器学习工具
对于来自非编程和非技术背景的人来说,机器学习看起来很复杂。这是一个广阔的领域,我可以想象第一步可能会多么令人生畏。没有编程经验的人能否在机器学习中取得成功?
事实证明,你可以!这里有一些工具可以帮助你跨越鸿沟并进入著名的机器学习世界:
- 优步路德维希:路德维希允许我们训练和测试深度学习模型,而无需编写代码。您需要提供的只是一个包含数据的CSV文件,一个用作输入的列的列表,以及一个用作输出的列的列表——Ludwig将完成剩下的工作。
- KNIME:KNIME允许您使用拖放界面创建整个数据科学工作流程。这种可视化实现整个模型工作流的方法非常直观,在处理复杂的问题陈述时非常有用。
- Orange:您不必知道如何编码以便能够使用Orange挖掘数据,处理数据并获得洞察力。
- MLFlow:MLFlow被设计用于使用任何机器学习库或算法,并管理整个生命周期,包括实验、重现性和机器学习模型的部署。
- Apple的CoreML:CoreML是一个流行的框架,它可用于将机器学习模型集成到你的iOS / Apple Watch / Apple TV / MacOS应用程序中。关于CoreML的最好的部分是你不需要有关神经网络或机器学习的广泛知识,双赢!
- TensorFlow Lite:TensorFlow Lite是一组工具,可帮助开发人员在移动设备(Android和iOS),嵌入式和物联网设备上运行TensorFlow模型。
- TensorFlow.JS - TensorFlow.JS可以成为你在网络上部署机器学习模型的首选。它是一个开源库,可让你在浏览器中构建和训练机器学习模型。
- Hadoop:使用大数据最重要和最相关的工具之一是Hadoop项目。Hadoop是一个框架,它允许使用简单的编程模型跨计算机集群分布式处理大型数据集。
- Spark:Apache Spark被认为是Hadoop用于大数据应用程序的自然继承者。这个开源大数据工具的关键点在于它填补了Apache Hadoop在数据处理方面的空白。有趣的是,Spark可以处理批量数据和实时数据。
- Neo4j:对于所有与数据相关的大问题,Hadoop可能不是明智的选择。例如,当你需要处理大量网络数据或图形相关问题(如社交网络或人口统计模式)时,图形数据库可能是最佳选择。
- SimpleCV:如果你从事任何计算机视觉项目,必须使用OpenCV。但你有遇到过SimpleCV吗?SimpleCV可以访问几个高性能的计算机视觉库,如OpenCV——无需首先了解位深度、文件格式、色彩空间、缓冲区管理、特征值或矩阵与位图存储,这使计算机视觉变得简单。
- Tesseract OCR:你是否使用过创意应用程序,通过使用智能手机的相机扫描文档或购物账单,或者仅仅通过给支票拍照就可以把钱存入银行账户?所有这些应用程序都称之为OCR或光学字符识别软件。Tesseract就是这样一种OCR引擎,能够识别100多种语言,也可以训练识别其他语言。
- Detectron:Detectron是Facebook AI Research的软件系统,它实现了最先进的物体检测算法,包括Mask R-CNN。它是用Python编写的,由Caffe2深度学习框架提供支持。
- StanfordNLP:StanfordNLP是一个Python自然语言分析包,关于这个库的最好的部分就是它支持超过70种人类语言!
- BERT即服务:你们所有的NLP爱好者都会听说过BERT这一来自谷歌的突破性NLP架构,但你可能还没有遇到过这个非常有用的项目。Bert-as-a-service使用BERT作为句子编码器,并通过ZeroMQ将其作为服务托管,允许你仅用两行代码将句子映射到固定长度的表示形式。
- Google Magenta:此库提供了用于处理源数据(主要是音乐和图像)的实用程序,使用此数据来训练机器学习模型,最后从这些模型生成新内容。
- LibROSA:LibROSA是一个用于音乐和音频分析的Python包。它提供了创建音乐信息检索系统所需的构建块。当我们使用深度学习等语音到文本的应用程序时,它在音频信号预处理中被大量使用。
- 谷歌研究足球:谷歌研究足球环境是一个新颖的RL环境,代理商的目标是掌握世界上最受欢迎的运动——足球。这种环境为你提供了大量的控制来训练RL代理。
- OpenAI Gym:Gym是一个用于开发和比较强化学习算法的工具包。它支持教学代理从步行到玩乒乓球或弹球戏等游戏。在下面的gif图片中,你可以看到一个正在学习走路的机器人。
- Unity ML代理:Unity机器学习代理工具包(ML-Agents)是一个开放源码Unity插件,可以将游戏和模拟作为培训智能代理的环境。通过一个简单易用的Python API,可以使用强化学习、模仿学习、神经进化或其他机器学习方法来训练agent。
- Malmo项目:Malmo平台是一个基于Minecraft构建的复杂AI实验平台,旨在支持人工智能的基础研究,由Microsoft开发。
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