原创 21个必知的机器学习开源东西,包
栏目:w66利来手机登录 发布时间:2019-08-10 11:05

原标题:21个必知的机器学习开源东西,包括5大范畴

全文共3744字,估计学习时长7分钟

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· 本文将介绍21个你或许没运用过的机器学习开源东西。

· 每个开源东西都为数据科学家处理数据库供给了不同视点。

· 本文将要点介绍五种机器学习的东西——面向非程序员的东西(Ludwig、Orange、KNIME)、模型布置(CoreML、Tensorflow.js)、大数据(Hadoop、Spark)、核算机视觉(SimpleCV)、NLP(StanfordNLP)、音频和强化学习(OpenAI Gym)。

你必定现已知道一些闻名的开源东西,如R、Python、Jupyter笔记本等。但除此之外,还有一个国际——一个在雷达下机器学习东西存在的国际。它们虽没有那些闻名的开源东西超卓,但却能够协助用户处理许多机器学习的使命。

开源机器学习东西可分为以下5类:

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1. 面向非程序员的开源机器学习东西

关于没有编程布景和技能布景的人来说,机器学习好像很杂乱。这是一个宽广的范畴,能够幻想,初度触摸机器学习有多令人惧怕。一个没有编程经历的人能在机器学习范畴获得成功吗?

事实证明,能获得成功!以下三种东西能够协助非程序员跨过技能距离,进入声名鹊起的机器学习国际:

· Uber Ludwig:Uber’s Ludwig是一个建立在TensorFlow上的东西箱。Ludwig答运用户练习和测验深度学习模型,而不需求编写代码。用户需求供给的仅仅一个包括数据的CSV文件,一个用作输入的列表,以及一个用作输出的列表——而剩余作业将由Ludwig来完结。它对试验非常有用,因为用户只需消耗很少的时刻和精力,就能构建杂乱的模型。而且用户能够对其进行调整和处理之后再决议是否要将其运用在代码中。

· KNIME:KNIME可供用户运用拖放界面创立整个数据科学作业流。用户能够根本完成从功用工程到功用挑选的一切功用,乃至能够经过这种办法将猜测机器学习模型归入作业流程中。这种可视化履行整个模型作业流的办法非常直观,而且在处理杂乱的问题时非常有用。

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