【环球邀请码-环球彩票邀请码】10款必备机器学习开源工具

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但现在工具这麼 多,大家儿该怎样选泽呢?本文针对非开发者、模型部署、NLP、语音、视觉、强化学习、数据挖掘等多个不同人群,提供了10个时需掌握的模型。

 

 

短短的5年时间机器的算法水平又提升了1000万倍!过去或许都可不可否 了从1万人中识别出有一5个 人,你会发展到10000万、1亿、10亿甚至20亿人中识别出你这各自 !与此一起,算力方面提升了6万倍。从过去用1万量级规模的数据做训练,到百万规模的数据做训练,到现在用10亿的数据集做训练,又提升了1万倍!

大家儿肯能深刻的体会到,人工智能的飞速增长刺激了当今就业市场对机器学习技能的巨大需求。机器学习社区现在非常活跃,各种开源工具层出不穷,你会有点痛 目不暇接,有点痛 谁能谁能告诉我该怎样选泽。这麼 本篇将为你介绍10个最应该了解的机器学习开源工具,走起!

非开发者应该用哪些?

后要开发,后要编程,利于用机器学习?答案是时需的,假如你会用工具。这里为初学者推荐有一5个 工具:

1.Knime

Knime是一款出色的工具,可你会后要编写任何代码即可完成端到端的数据科学工作流程。

它甚至配备了有一5个 拖放式界面,UI清晰,操作简单直观,时需说是懒人福音了。

操作起来非常简单,首先使用该工具进行数据分类分类整理和转换;完成后,你会创建有一5个 模型并将其可视化。在生产方面,你会部署和管理数据科学项目。

最后,你会通过使用Knime生成洞察来利用你的实现。

官网:https://www.knime.com/

2.Uber Ludwig

Uber Ludwig是另一款适合初学者的优秀工具。有了它,你会快速测试和训练深度学习模型。用户时需选泽启用懒人模式(拖拽界面),肯能直接操作代码。

使用起来比Knime稍微错综复杂一点点。时需先加载CSV文件来训练数据。通过使用预先训练的模型,你会预测输出目标。最后,你会使用可用的可视化选项可视化你的数据。

肯能你是编程的初学者,你时需在Python中使用大家扩展的API和训练模型。

GitHub地址:https://uber.github.io/ludwig/user_guide/

模型部署用哪些工具?

模型部署是机器学习的关键方面之一。为了帮助你完成此过程,这里列出了十几条 工具。

3.TensorFlow.js

TensorFlow.js允许你直接从Web构建和部署机器学习模型。它使用JavaScript在Web上运行。

你也时需使用Node.js。有了它,你不仅时需运行现有模型,时需重新训练现有模型。

它提供了直观的API,允许你使用JavaScript构建和训练模型,在Web浏览器上也是这麼 。

肯能你想在移动设备上进行开发,时需查看TensorFlow Lite。

官方地址:https://www.tensorflow.org/js/

4.MLFlow

MLFlow你会时需外理端到端的机器学习生命周期问提。它有有一5个 主要组件。

MLflow跟踪 - 通过记录和比较结果和参数来外理实验

MLflow项目 - 允许你将项目打包成一点成员的可重用表单

MLflow模型 - 帮助你在不同平台中部署和管理ML库

MLFlow的有一5个惊人功能是它与库无关。这原因你会将其与一点机器学习库一起使用而后要冒出任何兼容性问提。为了实现library-agonistic行为,它使用REST API和CLI。

官方地址:https://github.com/databricks/mlflow

NLP、计算机视觉和音频用哪些工具?

还有一点方便的工具可用于在机器学习中执行不同的操作。

5.Detectron

肯能你正在寻找最先进的物体检测算法,这麼 你会使用Detectron。

它由Facebook开发,是AI Research软件系统的一部分。它利用Caffe2深度学习框架和Python。

官方地址:https://github.com/facebookresearch/Detectron

6.SimpleCV

SimpleCV,有一5个 开源框架,允许你构建计算机视觉应用应用线程。它类似于于OpenCV,使你会访问高级计算机视觉库。这原因你并非担心错综错综复杂的概念。

有了它,你会制作计算机视觉项目,而后要在基础知识上投入太多时间。毕竟,出于四种 原因,它被命名为SimpleCV。

官方地址:http://simplecv.org/

7.Tesseract OCR

Tesseract OCR是一款功能强大的光学字符识别软件,可你会识别语言。

它支持1000多种语言,也时需编程识别新语言。

官方地址:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract

强化学习用哪些工具?

肯能你想训练智能代理,这麼 你时需帮助强化学习。

8.Open AI Gym

Open AI Gym你会训练你的智能体做几乎任何事情,包括散步,玩游戏等等。它借助易于使用的强化学习任务套件来实现。

官方地址:https://gym.openai.com/

9.Unity ML Agents

Unity ML Agents是Unity提供的开源统一插件,你会开发可在游戏中使用的智能体。

官方网址:https://unity3d.com/machine-learninghttps://unity3d.com/machine-learning

数据挖掘用哪些工具?

肯能你希望分类分类整理数据科学项目的数据,时需使用以下工具。

10.Weka

Weka用于数据挖掘任务。它借利于为数据挖掘设计的机器学习算法来实现。有了它,你会找到全都东西,包括分类,准备,回归,聚类,可视化和关联规则挖掘。

该项目是开源的,使用GNU许可。

官方网址:http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/

结论

机器学习正在改变大家儿与世界互动的措施。它使大家儿的生活更轻松,并确保大家儿建立有一5个 未来世界。

Python turtle 绘制彩色螺旋线

思路:旋转画线,每次画的长度是变量x的2倍,每次逆时针旋转91度,有一5个形成交叉螺旋,并非断扩大。

 

import turtle

import time

turtle.pensize(2)

turtle.bgcolor("black")

colors = ["red","yellow","purple","blue"]#设置四种 颜色,你会各自 修改

#turtle.tracer(False)

for x in range(1000):

   turtle.forward(2*x)#每次画的长度是变量x的2倍

   turtle.color(colors[x % 4])#改变颜色

   turtle.left(91)#逆时针旋转91度形成交叉螺旋

#turtle.tracer(True)

说明:

绘制时候刚开始前调用tracer(False)

绘制时候刚开始时候tracer(True)

你這個 措施是直接展示给用户绘制结果,后要漫长的等待歌曲绘制过程,你這個 措施turtle里有,turle.Turtle上方就有,效果是一样的。

你肯能学好了不妨加入各自 的想法,对应用线程做一点修改,看看会冒出哪些。