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別過(guò)時(shí)了,機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)才是未來(lái)

人工智能 機(jī)器學(xué)習(xí)
隨著機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的迅猛發(fā)展,業(yè)界出現(xiàn)了許多開(kāi)源的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)。由于機(jī)器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)天然的緊密結(jié)合,基于 Hadoop Yarn 的分布式任務(wù)調(diào)度仍是業(yè)界主流,但是隨著容器化的發(fā)展,Docker + Kubernetes 的云原生組合,也展現(xiàn)出了很強(qiáng)的生命力。

 隨著機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的迅猛發(fā)展,業(yè)界出現(xiàn)了許多開(kāi)源的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)。由于機(jī)器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)天然的緊密結(jié)合,基于 Hadoop Yarn 的分布式任務(wù)調(diào)度仍是業(yè)界主流,但是隨著容器化的發(fā)展,Docker + Kubernetes 的云原生組合,也展現(xiàn)出了很強(qiáng)的生命力。以下是為大家精心總結(jié)的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)和工具,現(xiàn)在已經(jīng)可作為資源將ML的強(qiáng)大功能無(wú)縫集成到日常任務(wù)中。

 

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1. Eclipse Deeplearning4j

Eclipse Deeplearning4j是一個(gè)為Java虛擬機(jī)構(gòu)建的開(kāi)源庫(kù)。適合有DIY傾向的人,以深度學(xué)習(xí)為核心,本工具針對(duì)那些需要在分布式CPU和GPU工作的商業(yè)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程序員可以使用像Hadoop這樣的文件系統(tǒng)。

2. Accord.NET Framework

圖像和音頻處理庫(kù)以C#編程語(yǔ)言編寫(xiě),然后與Accord.NET框架相結(jié)合。功能強(qiáng)大,在里面開(kāi)發(fā)人員可以創(chuàng)建一系列商業(yè)用途的應(yīng)用程序,這些應(yīng)用程序依賴機(jī)器學(xué)習(xí),比如計(jì)算機(jī)視覺(jué)、信號(hào)處理、模式識(shí)別和計(jì)算機(jī)視覺(jué)。這樣有多種可供選擇,開(kāi)發(fā)人員可以利用圖像和信號(hào)處理、科學(xué)計(jì)算等。

3.微軟Azure ML

Microsoft Azure ML是一個(gè)MLaaS平臺(tái),提供了一個(gè)帶有兩個(gè)模型創(chuàng)作環(huán)境的工作室:自動(dòng)化ML和設(shè)計(jì)器。它還可以將模型轉(zhuǎn)換為可自動(dòng)伸縮的預(yù)測(cè)api。允許用戶查看和可視化地編輯模型訓(xùn)練管道,即獲取數(shù)據(jù)、準(zhǔn)備數(shù)據(jù)和應(yīng)用ML算法生成預(yù)測(cè)模型的操作序列。通過(guò)避免接口捕獲的缺少數(shù)據(jù)操作的輸入或禁止的連接,設(shè)計(jì)器使理解、創(chuàng)建管道變得更容易。

4.Lobe

Lobe是微軟于2018年收購(gòu)的一項(xiàng)服務(wù),它也提供交互式畫(huà)布和自動(dòng)功能,但也允許用戶處理圖像功能。它提供了一個(gè)易于使用的環(huán)境來(lái)自動(dòng)建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,通過(guò)一個(gè)可視化的界面。模型是由可以完全控制的構(gòu)件組成的(波瓣建立在TensorFlow和Keras之上),培訓(xùn)可以通過(guò)實(shí)時(shí)的交互式圖表進(jìn)行監(jiān)控。訓(xùn)練好的模型可以通過(guò)開(kāi)發(fā)人API提供,或者導(dǎo)出到Core ML和TensorFlow文件,在iOS和Android設(shè)備上運(yùn)行。

5. TensorFlow

TensorFlow專(zhuān)為在依賴機(jī)器學(xué)習(xí)的項(xiàng)目中使用而設(shè)計(jì),它具有作為使用開(kāi)源軟件設(shè)計(jì)的平臺(tái)的附加優(yōu)勢(shì)。在大量的在線資源、文檔和教程的幫助下,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)。目的是讓開(kāi)發(fā)人員能夠跨多種設(shè)備啟動(dòng)深度學(xué)習(xí)框架。

6. DiffBlue

DiffBlue是比較罕見(jiàn)的開(kāi)發(fā)工具,它是一個(gè)非常有用但簡(jiǎn)單的平臺(tái),致力于代碼自動(dòng)化。 DiffBlue有幾個(gè)核心目的:測(cè)試編寫(xiě)、錯(cuò)誤定位、重構(gòu)代碼以及發(fā)現(xiàn)和替換弱點(diǎn)的能力,這些都是使用自動(dòng)化完成的。

7. Neon

它是由Intel和Nervana開(kāi)發(fā)的,Neon是一個(gè)基于Python的ML庫(kù),并且是開(kāi)源的。使用其工具的開(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。在云環(huán)境中,它支持云計(jì)算,支持開(kāi)發(fā)人員開(kāi)發(fā)、構(gòu)建和訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)技術(shù)。

8. OpenNN

一個(gè)C ++編程庫(kù),OpenNN主要針對(duì)那些想要實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)驗(yàn)豐富的開(kāi)發(fā)人員。 工具旨在通過(guò)創(chuàng)建表格、圖表和其他可視內(nèi)容來(lái)解釋和簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)條目。

責(zé)任編輯:華軒 來(lái)源: 今日頭條
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