种最受欢迎的机器学习工具（种最受欢迎的机器学习工具）

哈喽，大家好。这里是在线培训课程专家圣普伦。人工智能、机器学习最近几年非常火爆，而且已经应用到日常生活中，让我们的生活变得更加美好了。

随着人工智能技术的成熟，以及技术的不断落地，现在不论国内、国外都在争抢人工智能、机器学习领域的高级人才。这些高级人才如何炼成的呢，他们平时都在使用哪些机器学习工具？

今天，圣普伦和大家分享目前市场上最受欢迎的5种机器学习工具。

Azure 机器学习是一种用于加速和管理机器学习项目生命周期的云服务。 机器学习专业人员、数据科学家和工程师可以在日常工作流程中使用它：训练和部署模型，以及管理 MLOps。

可以在 Azure 机器学习中创建模型，也可以使用从开源平台构建的模型，例如 Pytorch、TensorFlow 或 scikit-learn。 MLOps 工具有助于监视、重新训练和重新部署模型。

Azure 机器学习适用于要在其组织内实现 MLOps（以便在安全且可审核的生产环境中将机器学习模型投入生产）的个人和团队。

IBM机器学习是一项 IBM 云服务，在任何云中随处运行的机器学习模型。IBM沃森机器学习平台帮助数据科学家和开发人员加速 AI 和机器学习部署。利用其开放式可扩展的模型操作，帮助企业跨任何云大规模地简化和利用 AI。Watson Machine Learning 提供丰富的功能来帮助用户：

• 部署使用 IBM Watson Studio 和开源工具构建的模型。
• 动态重复训练模型
• 自动生成 API 以构建 AI 支持的应用
• 通过与 IBM Watson Openscale 集成管理模型
• 通过易于使用的界面，简化模型管理和端到端部署

TensorFlow自发布以来 ，就成为了GitHub上排名第一的机器学习开源库 。它是一个端到端的开源机器学习平台。它拥有一个全面而灵活的生态系统，其中包含各种工具、库和社区资源，可助力研究人员推动先进机器学习技术的发展，并使开发者能够轻松地构建和部署由机器学习提供支持的应用。

TensorFlow 对神经网络的简单可视化可能是对开发人员最有吸引力的功能。另外，TensorFlow能够让你直接解决各种机器学习任务。目标就是在一般情况下，无论你遇到什么问题，TensorFlow都可以在一定程度上提供API的支持。

总的来说TensorFlow就是为了快而设计的，所以它针对你实际使用的硬件和平台做了优化。其中在机器学习框架方面，TensorFlow的真正独特之处在于，能够在5行或者10行代码中构建模型。然后应用这个模型，进行扩展做出产品。

亚马逊提供大量机器学习工具。根据 AWS 网站，亚马逊机器学习是一种用于构建机器学习模型和生成预测的托管服务。Amazon Machine Learning 包括一个自动数据转换工具，为用户进一步简化了机器学习工具。此外，亚马逊还提供其他机器学习工具，例如 Amazon SageMaker，这是一个完全托管的平台，可让开发人员和数据科学家轻松利用机器学习模型，你可以从预先训练的计算机视觉、语言、推荐和预测AI服务中进行选择；Amazon SageMaker能够大规模快速构建、训练和部署机器学习模型；或者构建支持所有常用开源框架的自定义模型。

OpenNN的全称为“Open Neural Networks Library”，即开源神经网络库，其核心代码由C 编写，从名字就可以看出，其主要面向深度学习领域，助力于用户构建各种不同的神经网络模型。据官方描述，OpenNN可用于实现监督学习场景中任何层次的非线性模型，同时还支持各种具有通用近似属性的神经网络设计。OpenNN还给用户提供从 GitHub 或 SourceForge 免费下载其整个库的特权。

如果你计划在机器学习领域深耕，可以参加simplilearn圣普伦的机器学习训练营，课程包括58小时的应用学习、互动实验室、4个实践项目和指导，通过圣普伦机器学习认证培训，你将会掌握机器学习认证考试所需的机器学习知识，比如数据预处理、异常监测、监督学习和无监督学习、时间序列建模、回归以及文本挖掘等。

在Simplilearn圣普伦学「机器学习」，是一种怎样的体验？