在本文中，我們將研究用於機器學習的頂級軟件。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最受歡迎的。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。它是一個基於雲的平臺，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，有助於構建大規模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。
它用於圖像識別，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是一個在後臺使用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，有助於執行復雜的計算。
它通過提供可擴展的Scala DSL執行深度學習計算。Apache Mahout還提供了分佈式線性代數框架。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於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的基於雲的平臺。它提供了各種嚮導和可視化工具。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用於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有助於實際學習強化學習。DeepLens是一款用於深度學習的攝像機。它可用於創建，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
迴歸
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可以用於圖像拼接，全景圖像創建等。
它可以通過特徵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並不是很流行。它為易於管理的算法提供了API。該機器學習軟件還有助於連接其他庫，例如LibLinear，SVMLight等。其主要目標是迴歸和分類。Shogun能夠處理大量數據。
7. Google Cloud ML Engine
Google Cloud ML Engine這個平臺有助於處理複雜的算法和大數據。Google為ML應用開發人員和數據科學家提供了基於雲的平臺，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於訓練複雜的模型，您也可以使用GCP控制檯，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，這對於構建，測試和運行自己的研究原型非常有用，PyTorch還促進分佈式訓練，這意味著您可以進行並行工作，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，最著名的是Uber的概率編程語言，它完全基於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，並且可以在
TensorFlow，CNTK和Theano等其他高級軟件之上運行，該機器學習軟件有助於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模型主要基於順序模型和功能性API，人們相信這是製造神經網絡的未來，Keras允許您在不同的後端上運行相同的代碼，這就是為什麼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在後端處理所有底層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最佳工具。H2O還提供了稱為flow的前端工具。Flow可幫助您處理數據集並對其進行處理。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
在本文中我們瞭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。
