你应该了解的 15 个机器学习框架

拼图纸篓 · 发表于 2023-5-23 10:30:54

随着数字化在生活的几乎每个方面的重要性都在增长，企业以加速的速度对其进行投资也就层见迭出了。出格是，组织在日常工作中更频繁地使用机器学习 (ML) 和人工智能 (AI)。
找到最适合你公司或产物的机器学习框架可能需要花费大量时间和精力。
我们但愿在结束本文时，你将对目前使用最广泛的一些机器学习框架有深入的了解。

什么是机器学习框架？
人工智能 (AI)包罗一个称为机器学习 (ML) 的子集，它使机器能够自动从数据和先前的经验中学习，同时发现模式并在最少的人工干与干与下进行预测。
机器学习是一种技术，它可以通过采用可以发现模式并从迭代过程中的经验中学习的算法，从大量数据中收集可用信息。在机器学习中，算法使用计算方式直接从数据中学习，而不是依赖于任何可以作为模型的预定方程。这与传统上使用的方式分歧。
在学习的过程中，机器学习算法的性能会随着它们接触到的样本总数的增加而自适应地提高。这是因为机器学习算法旨在从错误中学习。例如，属于更广泛的机器学习类此外子范围之一是“深度学习”。它训练计算机重现自然的人类行为，例如从示例和其他认知过程中学习。它提供优于传统机器学习算法的性能参数。
借助机器学习技术，计算机可以独立于人类输入运行。为了让 ML 应用法式独立学习、成长、开发和适应，它们不竭地被赋予新数据。
这是一个让机器通过不雅察看和实践学习新技能的想法，所有这些都不需要手动编码。我们此刻可以访谒许多可以促进这一点的最佳机器学习框架。机器学习中使用的算法是从传统算法成长而来的。它们通过让法式自动从您提供的信息中学习来提高法式的智能。

什么是机器学习框架？

机器学习框架是一个库、接口或东西，使开发人员能够更轻松、更快速地构建 ML 模型。它是在不需要开发人员深入研究幕后使用的算法的细节的情况下完成的。它提供了一种简单明了的方式，通过使用预构建和优化组件库来定义机器学习模型。它通过防止法式员在创建特定的 ML 应用法式时从头开始，使开发过程更加高效。许多已经在机器学习框架内使用的类似库使得机器学习模型的创建更容易访谒。
在机器学习中，可以通过应用许多尖端东西来取得成功。机器学习框架是东西和算法的调集，可促进作为机器学习生命周期一部门的操作。
机器学习生命周期中涉及的活动包罗

数据工程
模型开发
超参数调整
测试
记录
监控
部署。

机器学习框架的挑战是什么？

以下是机器学习框架为满足业务需求而必需克服的一些主要障碍：

技术无关：为了跟上技术生态系统不竭变化的本质，机器学习框架必需灵活、模块化和可扩展。
技能无关：统计学、分布式系统、可视化、分析、开发、云计算、数据工程和容器化只是机器学习框架需要撑持的分歧人才的几个例子。
机器学习生命周期：即使机器学习的开发可以与任何其他应用法式的开发相提并论，它必需更加动态地监控数据质量和模型漂移。有必要成立允许再培训和从头部署的系统。

哪种框架最适合机器学习？

没有所谓的“最佳 ML 框架”。你选择的框架将取决于你测验考试创建的应用法式类型和你使用的数据。将考虑可扩展性、数据措置和部署需求等。了解各种 ML 框架后，你会更好地回答这个问题。

TensorFlow 是机器学习框架吗？

是的，来自 Google 的 TensorFlow 是一个机器学习框架。该公司负责其创建。它拥有复杂的用户群，并具有各种有用的特性和优势，例如广泛且适应性强的功能、用于回归模型、分类、编程和神经网络的综合库，以及一组可用于用于编写软件算法。此外，它拥有复杂的用户群。有些人可能需要一些时间才能正确理解它。
15 个顶级机器学习框架

机器学习框架专注于数学和统计建模（机器学习），而不是训练神经网络（深度学习）。尽管如此，你想要的工作将决定你应该使用哪个框架。下面将详细讨论一些有助于打点机器学习项目的最风行的机器学习框架。

TensorFlow
Keras
MXNet
Caffe
H2O
Theano
Shogun
WEKA
Spark MLLib
Scikit Learn
ML Pack
Apache Singa
PyTorch
Amazon Machine Learning
Azure ML Studio.

一些最广泛使用的 ML 框架的简单概述：
1. TensorFlow
在深度学习和机器学习方面，TensorFlow 是法式员和学术界都使用的重要框架。Google Brain 团队在 2007 年推出了 TensorFlow，从那时起，它已经成长成为一个成熟的机器学习生态系统。它还有助于数据预措置、特征工程和模型处事，将其用途扩展到简单的训练之外。
TensorFlow 的主库作为 Python 模块导入后在 ARM 和 AMD 系统上使用。借助 TensorFlow.js JavaScript 库，在浏览器和Node.js上训练和部署模型。TensorFlow 版本是原始 TensorFlow 软件的简化变体，用于移动、IoT 和边缘设备上的模型推理。
2、Keras
Keras是另一个高效的库，它只将注意力集中在解决与深度学习相关的问题的过程中。考虑到我们一直在讨论深度学习及其复杂性，提及 Keras 是得当的。此外，Keras 辅佐工程师充实操作可用于其应用法式的可扩展性和跨平台功能。开放式神经电子智能机器人操作系统 (ONEIROS) 项目于 2015 年初度向公众展示。
Keras 是用于机器学习和深度神经网络的风行 Python 接口。如今，Uber、Netflix 等主要 IT 公司都使用 Keras 来提高其可扩展性。
3、Apache MXNet
Apache MXNet 是深度学习生态系统的最新成员之一，于 2017 年初度发布。它与多种编程语言的兼容性使其在其他类似应用法式中脱颖而出。此中包罗Python、C++、Julia、Java、JavaScript、Matlab、R、Go、Perl、Scala和 Wolfram。
Apache MXNet 是由 Carlos Guestrin 带领的卡内基梅隆大学和华盛顿大学的学者共同努力创建的。亚马逊选择它作为公司 AWS 打点的机器学习平台解决方案和商品开发的主要深度学习框架。Apache MXNet 用于实施目前可通过 Amazon SageMaker 访谒的大大都预构建模型和算法。
MXNet 为 Python 开发人员提供了一个强大且通用的应用法式编程接口 (API)。此 API 专为具有分歧程度经验和广泛需求的开发人员而设计。Apache MXNet 公开了 Gluon API，它为深度学习提供了一个简洁易用的 API。它类似于 Keras 如何提供 TensorFlow 的用户友好和高级应用法式编程接口 (API)。Gluon 配备了用于计算机视觉、自然语言措置和时间序列分析的各种应用法式编程接口 (API)。

4、Caffe
Caffe 被开发为一个灵活、快速且富有表示力的深度学习框架。伯克利视觉与学习中心 (BVLC) 和公众共同努力创建它。在伯克利攻读博士学位期间，贾扬清提出了这个想法。
Caffe 通过 BSD 2-Clause 许可证向公众开放。用户可以在图形措置单元 (GPU) 和中央措置单元 (CPU) 之间切换，并以最少的编码工作进行建模和优化。Caffe 快速的措置时间使其成为科学研究和广泛商业用途的抱负选择。Caffe 使用单个 NVIDIA K40 GPU 每天措置大约 6000 万张照片。
5、 H2O
另一种免费的开源 ML 库是 H2O。它面向企业使用，并采用预测分析和数学来促进数据和洞察力驱动的决策制定。这种人工智能应用法式结合了尖端的开源 Breed 技术和其他优势，包罗熟悉且直不雅观的基于 Web 的用户界面 (GUI) 以及与所有尺度数据库和文件格式的兼容性。
Python、JavaScript、Java、R、Scala、JSON 和 Web 界面只是 H2O 中包含的部门模型。H2O 的所有基本功能都是用 Java 编写的，REST API 使脚本或任何外部法式都可以访谒它。现有的 AI 东西和编程语言无需改削即可在 Hadoop 系统中运行。H2O 在保险分析、医疗保健、广告技术、欺诈分析和消费者谍报等多个范围都有应用。
6、Theano

Theano 是一个ML Python编程语言库，允许用户编写、优化和评估数学表达式，尤其是那些使用多维数组 (NumPy.ndarray) 的表达式。
在措置包含大量数据的问题时，可以使用 Theano 实现与手工制作的 C 实现相当的速度。它是在 LISA 尝试室开发的，旨在促进实用机器学习算法的快速创建。希腊数学家 Theano（有人认为她是毕达哥拉斯的妻子）是这艘船名称的灵感来源。Theano 使用基于 BSD 尺度的许可证分发。
7、Shogun
Shogun 是最受尊敬和最古老的机器学习库之一。Shogun 于 1999 年开发，使用 C++ 编写。但是，它的功能并不仅限于在 C++ 中运行。
Shogun 可以在各种语言和环境中透明地使用，包罗 Python、Java、Ruby、C#、R、Octave、Lua 和 Matlab。它是通过 SWIG 库实现的。Shogun 旨在跨各种特征类型和学习场景（例如探索性数据分析、回归或分类）进行统一的大规模学习。
8、WEKA

使用 WEKA 时，用户可以访谒许多机器学习技术。机器学习专家可以使用 ML 框架方式从海量数据中提取有用信息。在这种情况下，专业人员可以成立一个环境来开发新的机器学习技术，并使用实际数据将这些策略付诸实践。
机器学习和应用科学学科的研究人员操作 WEKA 来实现他们在学习方面的方针。它是一种有价值的东西，可用于许大都据挖掘任务和责任。
9、Spark MLLib

Spark MLlib 是 Spark Core 上的一个插件，为机器学习原语提供应用法式编程接口 (API)。对于模型训练，机器学习凡是会措置大量数据。
Spark 提供的基础计算框架是一项不成思议的资产。除此之外，MLlib 还是大大都最广泛使用的机器学习和统计方式的来源。它极大地简化了措置大型机器学习项目的过程。

10、Scikit Learn

SciKit Learn 免费且易于使用，即使对于需要了解更多机器学习常识的人也是如此。它还附带了很多文档。它允许开发人员在使用该方式时或运行时更改算法的预定义参数，从而简化了调整和调试模型的过程。
凭借其丰硕的 Python 库，SciKit-Learn 使构建机器学习应用法式成为可能。在数据挖掘和分析方面，它是目前市场上最有效的技术之一。Sci-Kit Learn 的预措置能力非常强大，该软件还可以构建用于聚类、分类、回归、降维和模型选择的算法和模型。
11、ML Pack

mlpack 是一个用 C++ 编写的机器学习库，于 2011 年初度发布。据该库的开发人员称，该包在开发时考虑到了“可扩展性、速度和易用性”。按照手头工作的复杂性，开发人员可以选择使用 C++ API 或命令行可执行文件的缓存来实现 mlpack。
mlpack 将这些算法呈现为简单的命令行脚本和 C++ 类，它们稍后可能会集成到更大规模的机器学习解决方案中。
12、Apache Singa

Apache Singa 是一个广泛的分布式深度学习框架，它使用大型数据集来训练大型深度学习模型。它是使用基于层抽象的简单编程模型设计的。
撑持广泛的知名深度学习模型，包罗前馈模型，例如受限玻尔兹曼机 (RBM)、卷积神经网络 (CNN) 和递归神经网络 (RNN) 等能量模型。用户可以从各种内置图层中进行选择。
13、PyTorch

Facebook 负责开发名为 PyTorch 的开源深度学习框架。它以 Torch 库为基础，创建时有一个基本方针：加快从研究原型设计到出产部署的整个过程。其最值得注意的功能之一是 PyTorch 除了 Python 接口外还包罗 C++ 前端。
“torch.distributed”后端鼓励在研究和出产中进行可扩展的分布式训练和性能优化，前端充任模型创建的主要基础。关于深度学习框架，没有比这更好的了。
14、Amazon Machine Learning

Amazon Machine Learning，也称为 Amazon ML，是一项托管在云中的强大处事，可让分歧经验程度的软件开发人员轻松实施机器学习技术。
Amazon ML 让用户可以访谒可视化东西和向导，引导他们完成机器学习 (ML) 模型的开发过程，而无需他们掌握该过程中涉及的复杂 ML 方式和技术。模型完成后，Amazon ML 可以使用简单的 API 轻松接收对您的应用法式的预测。您无需创建自定义预测生成代码或打点任何基础设施，因为 Amazon ML 会为您完成一切。
15、Azure ML Studio

Microsoft Azure客户可以使用 Azure ML Studio 构建和训练模型，然后将它们发布为 API 以供其他应用法式使用。该处事为每个用户提供高达 10 GB 的模型数据存储空间，而用户可以将他们的 Azure 存储链接到该处事以存储更大的模型。
来自 Microsoft 和外部开发人员的算法很容易获得。在决定是否注册帐户之前，您可以在不提供任何个人信息的情况下测试 Azure ML Studio 长达八个小时。

机器学习框架常见问题解答

1）什么是机器学习框架？

ML 框架是一组东西，可让开发人员更快速、更轻松地构建和部署机器学习模型。企业可以使用这项技术安全地扩大他们的机器学习工作，同时保持他们的 ML 生命周期处于良好状态。
2) PyTorch 比 TensorFlow 好吗？

TensorFlow 提供了改良的可见性，使开发人员能够更有效地排除故障和跟踪训练过程。然而，PyTorch 仅提供有限的可视化。由于 TensorFlow Serving 框架，TensorFlow 在将学习模型部署到出产中时也优于 PyTorch。
3) 哪个 ML 框架最好？

TensorFlow 是最著名的机器学习框架之一，它带有一个已经预训练模型的库。该框架协助工程师和深度神经科学家开发深度学习算法和模型。
4) 哪个框架最适合人工智能？

Theano 附带了一个算法库，当应用于数据帧时，这些算法会发生神经网络操作。它此刻是使用 Tensorflow 或 Theano 的开发人员最常用的 AI 框架，而且可以与 C++、Python、Julia、Java 和 Scala 一起使用。此外，它还适用于 TensorFlow。
5) TensorFlow 是一个框架吗？

是的，TensorFlow 是一个可用于执行机器学习、深度学习以及其他统计和预测分析任务的框架。该框架由谷歌研究人员开发，并以开源形式提供。
结论

本文中提到的机器学习框架和东西可加快并使开发算法的过程更易于访谒。除了开源社区中可用的 ML 框架之外，当今许多最著名的企业还开发了 ML 框架以在其运营中使用。
你们在用哪些 AI 学习框架呢？

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