2024年最新8 个最流行的机器学习工具_机器学习的实现工具(1)，程序员如何自我学习和成长

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。

需要这份系统化的资料的朋友，可以添加戳这里获取

一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！

• **处理大型数据集速度慢：**可以处理最多 100M 行 x 1000 列的数据集，但较大的数据集需要更长的处理时间。

4. TensorFlow

网站： https://www.tensorflow.org/

TensorFlow 是由 Google 的 Google Brain 团队开发的端到端开源机器学习平台。尽管 TensorFlow 主要关注深度神经网络的训练和推理，但可以连接一系列工具，例如 TensorFlow serving，使用户能够构建、训练和部署机器学习模型。这些资源还包括为自然语言处理、计算机视觉、强化学习和预测机器学习等任务实施解决方案的工具。

关键特性

• **分布式计算：**TensorFlow 支持分布式计算，使开发人员能够使用多台机器训练模型
• GPU 和 TPU 支持：可以使用 GPU 或 TPU加速来加速训练。
• **TensorBoard：**一种可视化工具，使用户能够可视化他们的模型。
• 预构建模型：为各种用例提供开箱即用的预构建模型。

优点

• **可移植性：**TensorFlow 模型可以导出并部署在各种平台上，例如移动设备和 Web 浏览器。
• **社区：**TensorFlow 得到了一个庞大而活跃的开发人员社区的支持，他们为框架的开发做出了贡献并提供支持。
• **可扩展性：**支持分布式计算。

缺点

• **陡峭的学习曲线：**由于其复杂的语法，TensorFlow 可能很难学习。

5. PyTorch

网站： PyTorch

PyTorch 是一个开源的优化张量库，旨在支持使用 CPU 和 GPU 开发深度学习模型。

关键特性

• **分布式训练：**开发人员可以通过利用 PyTorch 对集体操作异步执行和点对点通信的支持来优化研究和生产中的性能。
• TorchScript：从 PyTorch代码创建可序列化和可优化的模型，这意味着它始终可用于生产。
• **TorchServe：**简化 PyTorch 模型的大规模部署。
• **原生 ONNX 支持：**用户可以以标准 ONNX 格式导出模型，以便直接访问与 ONNX 兼容的平台、可视化工具、运行时等。

优点

• **社区：**PyTorch 除了极其详细的文档外，还拥有一个庞大而充满活力的社区
• **灵活性和可控性：**PyTorch 具有动态计算图，这意味着可以动态创建和修改模型，并快速执行。
• **Pythonic：**遵循 Python 编码风格，使其具有可读性。

缺点

• **可视化：**需要第三方工具。

6. Apache Mahout

网站：Apache Mahout

Apache Mahout 是由 Apache 软件基金会开发的开源分布式线性代数框架和数学表达的 Scala 领域特定语言 （DSL）。该框架在 Apache Hadoop 上实现，旨在使统计学家、数学家和数据科学家能够快速构建可扩展且高效的机器学习算法实现。

关键特性

• **经过验证的算法：**Mahout 利用经过验证的算法来解决各个行业遇到的常见问题。
• **可扩展到大型数据集：**该框架旨在分布在Apache Hadoop上运行的大型数据中心集群中。

优点

• **可扩展：**提供可扩展的分布式计算框架，能够处理大量数据。

缺点

• **陡峭的学习曲线：**要求用户对机器学习有深入的了解，以充分利用它。

7. Weka

网站： The Data Platform for Cloud & AI | WEKA - WEKA

Weka 由新西兰怀卡托大学开发，是用于数据挖掘任务的机器学习算法的集合。它包含用于数据准备、可视化、分类、回归、聚类和关联规则挖掘的工具。也就是说，Weka 平台帮助组织在云端和本地存储、处理和管理他们的数据。

关键特性

• 多协议支持：支持原生 NVIDIA GPUDirect 存储、POSIX、NFS、SMB 和 S3 同时访问数据。
• **云原生、数据中心就绪：**在本地运行、云中运行和位置之间的突发运行之间切换。

优点

• **可移植性：**它完全用 Java 实现，这意味着它几乎可以在任何现代计算平台上运行
• **易用性：**Weka 利用图形用户界面，使导航平台变得简单。

缺点

• **分布式计算和大数据处理：**没有对分布式计算或大数据处理的内置支持。
• **高级技术：**不包括深度学习和强化学习等最新进展。

8. Vertex AI

网站： https://cloud.google.com/vertex-ai?hl=en

Verex AI 是由 Google 开发的完全托管、全面的端到端机器学习平台。它使用户能够训练和部署机器学习模型和应用程序，并自定义用户可以在其 AI 驱动的应用程序中利用的大语言模型。该平台无缝结合了数据工程师、数据科学家和机器学习工程师的工作流程，使团队能够使用通用工具集进行协作。

关键特性

• **AutoML：**在表格、图像或视频数据上训练机器学习算法，而无需编写代码或准备数据拆分。
• 生成式AI 模型和工具：在 AI 应用程序中快速构建、自定义、集成和部署生成式 AI 模型。
• **MLOps 工具：**专为数据科学家和机器学习工程师构建的 MLOps 工具，用于自动化、标准化和管理机器学习项目。

优点

• **可扩展性和性能：**利用 Google Cloud 的基础架构提供高可扩展性和性能。
• **多框架支持：**与 TensorFlow、PyTorch 和 Scikit-learn 等流行的机器学习框架集成——还支持通过自定义容器进行训练和预测的 ML 框架。

缺点

• **定价：**定价结构相当复杂，对于预算有限的企业或初创公司来说可能很昂贵。

选择正确的机器学习工具

在选择工具时，最重要的要考虑的是您的需求，例如：

• 我想做什么？
• 有哪些限制？
• 我需要什么级别的自定义？

所有工具都不一样。例如，TensorFlow 是由 Google Brain 研究人员开发的，旨在推进机器学习的关键领域，并促进对深度学习的更好理论理解。相比之下，PyTorch 的创建是为了在深度学习模型的开发过程中提供灵活性和速度。

尽管他们试图解决相同的问题（简化构建深度学习模型的过程），但他们处理它的方式是不同的。

这是机器学习中的一个常见主题;因此，最好了解您要实现的目标，然后选择使该过程尽可能简单的机器学习工具。

结论

工具对于各种工匠来说都是必不可少的，包括机器学习从业者。机器学习从业者经常利用它们来快速构建、训练和部署机器学习模型。这些工具的主要目的是加快开发机器学习模型并将其从研究环境转移到生产环境的过程。

既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，涵盖了95%以上Go语言开发知识点，真正体系化！

由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来，全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新

如果你需要这些资料，可以戳这里获取

566119)]

既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，涵盖了95%以上Go语言开发知识点，真正体系化！

由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来，全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新

如果你需要这些资料，可以戳这里获取