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機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)不是未來(lái)的潮流, 而是現(xiàn)在正在發(fā)生了。開(kāi)發(fā)人員需要知道如何以及何時(shí)利用他們的能力。在ML環(huán)境中工作，同時(shí)使用正確的工具(如Filestack)，可以使開(kāi)發(fā)人員更容易創(chuàng)建利用其強(qiáng)大功能的高效算法。下面列出的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)和工具(沒(méi)有特定的順序)現(xiàn)在可以作為資源來(lái)無(wú)縫地將ML的強(qiáng)大功能集成到日常任務(wù)中。

1. H2O

H2O是由H2O.ai為Python、R和Java編程語(yǔ)言設(shè)計(jì)的。通過(guò)使用這些熟悉的語(yǔ)言，這個(gè)開(kāi)源軟件使開(kāi)發(fā)人員能夠輕松地將預(yù)測(cè)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于各種情況。H2O可以在Mac、Windows和Linux操作系統(tǒng)上使用，它為開(kāi)發(fā)人員提供了分析Apache Hadoop文件系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)集和云中的數(shù)據(jù)集所需的工具。

2. Apache PredictionIO

開(kāi)發(fā)人員正在尋找一種開(kāi)放源碼的堆棧，這種堆棧上也有一個(gè)用于機(jī)器學(xué)習(xí)的開(kāi)放源碼服務(wù)器，他們應(yīng)該將Apache PredictionIO作為一種構(gòu)建預(yù)測(cè)引擎的方法，這種預(yù)測(cè)引擎可以滿足任何人工智能任務(wù)。除了事件服務(wù)器和平臺(tái)本身之外，Apache PredictionIO還包括一個(gè)模板庫(kù)。

3.Eclipse Deeplearning4j

Eclipse Deeplearning4j是為Java虛擬機(jī)構(gòu)建的開(kāi)源庫(kù)。以深度學(xué)習(xí)為核心，該工具針對(duì)的是那些需要在分布式cpu和gpu上工作的業(yè)務(wù)環(huán)境中構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的開(kāi)發(fā)人員。Scala、Clojure和Java程序員如果使用Hadoop這樣的文件系統(tǒng)并具有DIY愛(ài)好，就會(huì)喜歡Eclipse Deeplearning4j。這個(gè)工具是舊金山Skymind公司的一個(gè)項(xiàng)目，可以獲得付費(fèi)支持和企業(yè)分發(fā)。

4.Accord.NET Framework

圖像和音頻處理庫(kù)是用c#編程語(yǔ)言編寫(xiě)的，然后與Accord結(jié)合。凈框架。在它里面，開(kāi)發(fā)人員可以創(chuàng)建一系列的應(yīng)用程序，用于商業(yè)用途，這些應(yīng)用程序依賴于機(jī)器學(xué)習(xí)，如計(jì)算機(jī)視覺(jué)、信號(hào)處理、模式識(shí)別和機(jī)器聽(tīng)力(也稱為計(jì)算機(jī)聽(tīng)覺(jué))。有了多種選擇，開(kāi)發(fā)人員可以利用圖像和信號(hào)處理、科學(xué)計(jì)算和支持庫(kù)。實(shí)時(shí)人臉檢測(cè)、自然學(xué)習(xí)算法等健壯特性為該框架的通用性增加了更多內(nèi)容。

5. 微軟

在2017年9月的Ignite會(huì)議上，微軟發(fā)布了3款A(yù)zure機(jī)器學(xué)習(xí)工具——學(xué)習(xí)工作臺(tái)、學(xué)習(xí)模型管理服務(wù)和學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)服務(wù)——允許開(kāi)發(fā)人員構(gòu)建自己的人工智能模型。微軟還推出了三款人工智能工具:Content Moderator、定制語(yǔ)音服務(wù)(Custom Speech Service)和必應(yīng)(Bing)語(yǔ)音api，以增加其擁有25個(gè)開(kāi)發(fā)人員工具的庫(kù)，這些工具旨在提高人工智能的可訪問(wèn)性。

6. ai-one

開(kāi)發(fā)人員可以使用ai- 1創(chuàng)建幾乎適用于任何軟件應(yīng)用程序的智能助手。該工具的資源列表包括開(kāi)發(fā)人員api、文檔庫(kù)和構(gòu)建代理，這些構(gòu)建代理可用于將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為支持ML和AI結(jié)構(gòu)的規(guī)則集。

7. IBM

IBM的沃森平臺(tái)是企業(yè)用戶和開(kāi)發(fā)人員都可以找到一系列人工智能工具的平臺(tái)。該平臺(tái)的用戶可以使用starter工具包、樣例代碼和其他可通過(guò)開(kāi)放api訪問(wèn)的工具來(lái)構(gòu)建虛擬代理、認(rèn)知搜索引擎和聊天機(jī)器人。

8. Torch

以Lua編程語(yǔ)言為基礎(chǔ)，Torch包括腳本語(yǔ)言、科學(xué)計(jì)算框架和開(kāi)源ML庫(kù)。Torch通過(guò)一系列算法支持深度機(jī)器學(xué)習(xí)，并已被DeepMind和Facebook人工智能研究小組使用。

9. Protege

乍一看，Protege對(duì)企業(yè)的關(guān)注似乎沒(méi)有給其他業(yè)務(wù)留下多少空間。但是，開(kāi)發(fā)人員可以利用Protege的開(kāi)源工具套件，該套件為專家和知識(shí)淵博的初學(xué)者提供了健壯的應(yīng)用程序工具。兩組開(kāi)發(fā)人員都可以修改、創(chuàng)建、共享和上傳應(yīng)用程序，并利用一個(gè)支持他們的社區(qū)。

10. TensorFlow

TensorFlow是專門為依賴機(jī)器學(xué)習(xí)的項(xiàng)目而設(shè)計(jì)的，它的另一個(gè)好處是它是一個(gè)使用開(kāi)源軟件設(shè)計(jì)的平臺(tái)。借助大量的在線資源、文檔和教程，TensorFlow提供了一個(gè)包含數(shù)值計(jì)算形式的數(shù)據(jù)流圖的庫(kù)。這種方法的目的是允許開(kāi)發(fā)人員跨多個(gè)設(shè)備(包括移動(dòng)設(shè)備、平板電腦和臺(tái)式機(jī))啟動(dòng)深度學(xué)習(xí)框架。

11. DiffBlue

DiffBlue是一種非常罕見(jiàn)的開(kāi)發(fā)工具，它是一種非常有用而又簡(jiǎn)單的用于代碼自動(dòng)化的平臺(tái)。DiffBlue有幾個(gè)核心目的——測(cè)試編寫(xiě)、bug定位、重構(gòu)代碼以及發(fā)現(xiàn)和替換弱點(diǎn)的能力——這些都是通過(guò)使用自動(dòng)化實(shí)現(xiàn)的。

12. Neon

Neon是Intel和Nervana的結(jié)晶，它是一個(gè)基于Python的ML庫(kù)，并且是開(kāi)源的。利用其工具的開(kāi)發(fā)人員可以利用技術(shù)先進(jìn)的應(yīng)用程序和智能代理。Neon位于云端，支持開(kāi)發(fā)人員啟動(dòng)、構(gòu)建和培訓(xùn)深度學(xué)習(xí)技術(shù)。

13. Apache Spark MLlib

作為一個(gè)包含內(nèi)存數(shù)據(jù)處理的框架，Apache Spark MLlib提供了一個(gè)算法數(shù)據(jù)庫(kù)，重點(diǎn)關(guān)注集群、協(xié)作過(guò)濾、分類和回歸。開(kāi)發(fā)人員還可以找到Singa，這是一個(gè)開(kāi)源框架，其中包含一個(gè)編程工具，可以跨許多機(jī)器及其深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)使用。

14. OpenNN

OpenNN是一個(gè)c++編程庫(kù)，目標(biāo)用戶是那些想要實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有經(jīng)驗(yàn)的開(kāi)發(fā)人員。OpenNN包括神經(jīng)設(shè)計(jì)器，這是一種工具，旨在通過(guò)創(chuàng)建表、圖和其他可視化內(nèi)容來(lái)解釋和簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)條目。盡管OpenNN為用戶提供了大量的教程和文檔庫(kù)，但它主要針對(duì)的是那些已經(jīng)擁有豐富人工智能經(jīng)驗(yàn)的開(kāi)發(fā)人員。

15. Amazon Web Services

開(kāi)發(fā)人員可以利用Amazon Web Services (AWS)提供的許多AI工具包，其中包括Amazon Lex、Amazon Rekognition Image和Amazon Polly。開(kāi)發(fā)人員以不同的方式使用每種工具來(lái)創(chuàng)建ML工具。例如，Amazon Polly利用人工智能將語(yǔ)音翻譯成書(shū)面文本的過(guò)程自動(dòng)化。亞馬遜Lex構(gòu)成了該品牌與其個(gè)人助理Alexa一起使用的聊天機(jī)器人的基礎(chǔ)。

16. Mahout

對(duì)于需要?jiǎng)?chuàng)建依賴于ML以實(shí)現(xiàn)可伸縮性的應(yīng)用程序的開(kāi)發(fā)人員，可以使用Mahout。除了教程等資源之外，Mahout還為初級(jí)開(kāi)發(fā)人員提供了使用預(yù)先設(shè)計(jì)的算法的能力，這些算法可以與Apache Flink、Apaches Spark和H2O一起使用。

17. Veles

使用c++編寫(xiě)并使用Python進(jìn)行節(jié)點(diǎn)協(xié)調(diào)，Veles是三星對(duì)ML領(lǐng)域的貢獻(xiàn)。那些已經(jīng)需要可以立即用于數(shù)據(jù)分析并且由經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的模型組成的API的開(kāi)發(fā)人員將在Veles中找到價(jià)值。

18.Caffe

Caffe是由Berkeley Vision and Learning Center (BVLC)與開(kāi)發(fā)人員社區(qū)合作開(kāi)發(fā)的。它的設(shè)計(jì)目的是為開(kāi)發(fā)人員提供一個(gè)基于圖像的自動(dòng)檢查工具。Caffe被一些世界上最大的品牌使用，包括Pinterest和Facebook。

開(kāi)始使用這些機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)

剛剛開(kāi)始他們職業(yè)生涯的開(kāi)發(fā)人員，以及那些專家，將會(huì)發(fā)現(xiàn)一個(gè)寶貴的資源寶庫(kù)，因?yàn)樗麄兊墓ぷ鞣绞酵ㄟ^(guò)上面的列表。雖然有些依賴于特定的編程語(yǔ)言，但是其他的可以在各種實(shí)例中使用，包括在云中。軟件和基于云的產(chǎn)品都允許開(kāi)發(fā)人員利用各自的優(yōu)勢(shì)。