機器學習開源社區很活躍。若是你瞭解開源的，你會發現那裏有不少機器學習資源。這也包括能夠在項目中使用的工具。在本文中，咱們將介紹用於機器學習的10個必知的開源工具。這些工具將幫助你改善工做流程。程序員
用於機器學習的10個必知開源工具。算法
1、對於非程序員編程
若是你不熟悉編程或機器學習，則須要使用與你的經驗相匹配的工具。對於初學者，咱們建議使用這兩個工具。瀏覽器
一、Knime：網絡
Knime是一款出色的工具，可以讓你無需編寫一行代碼便可執行端到端數據科學工做流。爲了幫助新手，它帶有拖放界面。界面清晰，你可使用它進行建立和生產。架構
第一步是使用該工具進行數據收集和轉換。完成後，你能夠建立模型並對其進行可視化。當涉及生產時，你能夠部署和管理數據科學項目。最後，你能夠經過使用Knime產生看法來利用你的實現。框架
二、Uber Ludwig：機器學習
Uber Ludwig是初學者的另外一個出色工具。有了它，你能夠快速測試和訓練深度學習模型。編寫代碼是可選的，你可使用拖放界面來發揮本身的優點。工具
首先，你須要先經過加載CSV文件來訓練數據。經過使用預先訓練的模型，你能夠而後預測輸出目標。最後，你可使用可用的可視化選項來可視化數據。若是你是編程的初學者，則還可使用其普遍的API並使用Python訓練模型。學習
2、對於模型部署
模型部署是機器學習的關鍵方面之一。爲了幫助你完成此過程，咱們列出瞭如下工具。
一、TensorFlow.js
TensorFlow.js可以讓你直接從Web構建和部署機器學習模型。它使用JavaScript在網絡上運行。
你也可使用Node.js。使用它，你不只能夠運行現有模型，還能夠從新訓練現有模型。它提供了直觀的API，使你可使用JavaScript構建和訓練模型，也能夠在Web瀏覽器上進行建模。若是你想在移動設備上進行開發，也可使用TensorFlow Lite。
二、MLFlow：
MLFlow使你可以應對端到端機器學習生命週期。它包含三個主要部分。
MLflow跟蹤-經過記錄並比較結果和參數來完成實驗
MLflow項目-使你能夠將項目打包爲其餘成員可重用的形式
MLflow模型-幫助你在各類平臺中部署和管理ML庫
MLFlow的另外一個使人驚奇的功能是它與庫無關。這意味着你能夠將其與其餘機器學習庫一塊兒使用，而不會出現任何兼容性問題。爲了實現庫激活行爲，它利用了REST API和CLI。
3、關於NLP，計算機視覺和音頻的開源工具
你還可使用其餘方便的工具來進行機器學習中的不一樣操做。
一、Detectron：
若是你正在尋找最新的對象檢測算法，那麼Detectron不會出錯。它由Facebook開發，是其AI Research軟件系統的一部分。它利用了Caffe2深度學習框架和Python。
二、SimpleCV：
SimpleCV是一個開放源代碼框架，可以讓你構建計算機視覺應用程序。它相似於OpenCV，使你可以訪問高級計算機視覺庫。這意味着你沒必要擔憂複雜的概念。有了它，你能夠進行計算機視覺項目，而無需花太多時間在基礎知識上。畢竟，因爲某種緣由，它被命名爲SimpleCV。
三、Tesseract OCR：
Tesseract OCR是功能強大的光學字符識別軟件，可以讓你識別語言。它支持100多種語言，還能夠進行編程以識別新語言。
4、強化學習
若是你想訓練更加聰明的虛擬助手，那麼你須要得到強化學習的幫助。
一、Open AI Gym：
Open AI Gym:可以讓你訓練代理人執行幾乎全部事情，包括步行，玩遊戲等。 它藉助易於使用的強化學習任務套件來實現。
二、Unity ML Agents:
Unity提供了他們的開源unity插件，即Unity ML，可以讓你開發可在遊戲中使用的智能助手。
5、用於數據挖掘
若是但願爲數據科學項目收集數據，則可使用如下工具。
Weka：
Weka用於數據挖掘任務。 它藉助於爲數據挖掘而設計的機器學習算法來實現。 有了它，你能夠找到不少東西，包括分類，準備，迴歸，聚類，可視化和關聯規則挖掘。該項目是開源的，並得到GNU許可。
結論
機器學習正在改變咱們與世界互動的方式。 它使咱們的生活更加輕鬆，並確保咱們創建一個將來世界。Python Sk-learn和Keras也是很棒的工具，可用於創建機器學習模型。那麼，你喜歡哪一種機器學習開源工具？
計算機視覺與語音識別的應用示例
Gravitylink推出鈦靈AIX是一款集計算機視覺與智能語音交互兩大核心功能爲一體的人工智能硬件，Model Play是面向全球開發者的AI模型資源平臺，內置多樣化AI模型，與鈦靈AIX結合，基於Google開源神經網絡架構及算法，構建自主遷移學習功能，無需寫代碼，經過選擇圖片、定義模型和類別名稱便可完成AI模型訓練。