機器學習是未來。但機器會滅絕人類嗎？

這應該是一個牽強附會的想法。

作為機器學習開發人員，您一定希望成功實現目標。這就是用於機器學習的開源工具的用武之地。 機器學習開源社群是活躍的。如果你是開源的，你會發現有很多機器學習資源。這還包括您可以在專案中使用的工具。

在本文中，我們將介紹十種必備的開源工具，用於機器學習。這些工具將幫助您改善工作流程。

10個必備的機器學習開源工具

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對於非程式設計師

如果您不熟悉程式設計或機器學習，則需要使用符合您經驗的工具。對於初學者，我們建議使用這兩個工具。

1、Knime：

Knime是一款出色的工具，可讓您無需編寫任何程式碼即可完成端到端的資料科學工作流程。 為了幫助新手，它配備了一個拖放式介面。介面清晰，您可以使用它建立和生成。

第一步是使用該工具進行資料收集和轉換。

完成後，您可以建立一個模型並將其視覺化。在生產方面，您可以部署和管理資料科學專案。 最後，您可以通過使用Knime生成見解來利用您的實現。

2、Uber Ludwig：

Uber Ludwig是另一款適合初學者的優秀工具。有了它，您可以快速測試和訓練深度學習模型。編寫程式碼是可選的，您可以使用拖放介面。

要開始使用，您需要先載入CSV檔案來訓練資料。通過使用預先訓練的模型，您可以預測輸出目標。最後，您可以使用可用的視覺化選項視覺化您的資料。

如果您是程式設計的初學者，您還可以在Python中使用他們廣泛的API和訓練模型。

以下是使用API的訓練模型的程式碼。

著迷？在這裡【https://uber.github.io/ludwig/user_guide/】檢視使用者指南。

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適用於模型部署

模型部署是機器學習的關鍵方面之一。為了幫助您完成此過程，我們列出了以下工具。

3、TensorFlow.js

TensorFlow.js允許您直接從Web構建和部署機器學習模型。它使用JavaScript在Web上執行。

您也可以使用Node.js。有了它，您不僅可以執行現有模型，還可以重新訓練現有模型。

它提供了直觀的API，允許您使用JavaScript構建和訓練模型，在Web瀏覽器上也是如此。

如果您想在移動裝置上進行開發，還可以檢視TensorFlow Lite。

4、MLFlow：

MLFlow讓您可以解決端到端的機器學習生命週期問題。它有三個主要元件。

• MLflow跟蹤 - 通過記錄和比較結果和引數來處理實驗
• MLflow專案 - 允許您將專案打包成其他成員的可重用表單
• MLflow模型 - 幫助您在不同平臺中部署和管理ML庫

MLFlow的另一個驚人功能是它與庫無關。這意味著您可以將其與其他機器學習庫一起使用而不會出現任何相容性問題。為了實現庫激動行為，它使用REST API和CLI。

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適用於NLP，計算機視覺和音訊

還有其他方便的工具可用於在機器學習中執行不同的操作。

5、Detectron：

如果您正在尋找最先進的物體檢測演算法，那麼您可以使用Detectron。

它由Facebook開發，是AI Research軟體系統的一部分。它利用Caffe2深度學習框架和Python。

6、SimpleCV：

SimpleCV，一個開源框架，允許您構建計算機視覺應用程式。它類似於OpenCV，使您可以訪問高階計算機視覺庫。這意味著您不必擔心錯綜複雜的概念。

有了它，您可以製作計算機視覺專案，而無需在基礎知識上投入太多時間。畢竟，出於某種原因，它被命名為SimpleCV。

7、Tesseract OCR：

Tesseract OCR是一款功能強大的光學字元識別軟體，可讓您識別語言。

它支援100多種語言，也可以程式設計識別新語言。

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用於強化學習

如果你想訓練智慧代理，那麼你需要幫助強化學習。

8、Open AI Gym

Open AI Gym讓您訓練您的經紀人做幾乎任何事情，包括散步，玩遊戲等等。它藉助易於使用的強化學習任務套件來實現。

9、Unity ML Agents：

Unity提供他們的開源統一外掛，Unity ML代理，讓您開發可在遊戲中使用的智慧代理。

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用於資料探勘

如果您希望收集資料科學專案的資料，可以使用以下工具。

10、Weka：

Weka用於資料探勘任務。 它藉助於為資料探勘設計的機器學習演算法來實現。 有了它，您可以找到很多東西，包括分類，準備，迴歸，聚類，視覺化和關聯規則挖掘。

該專案是開源的，GNU許可。

結論

機器學習正在改變我們與世界互動的方式。 它使我們的生活更輕鬆，並確保我們建立一個未來世界。

Python Sklearn和Keras也是很好的工具，可以用來做機器學習模型。

那麼，您喜歡哪種機器學習開源工具？

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