十大最佳机器学习软件

机器学习 (ML) 已成为当今世界企业成功的关键驱动力。该技术通过分析数据和识别模式，使机器能够执行复杂任务，而无需明确的人工编程。随着 ML 的采用不断增长，出现了专门的软件工具来支持机器学习生命周期的各个方面。

这些 ML 软件平台包括全面的端到端解决方案以及针对特定行业或任务的专用工具。它们使组织能够实现机器学习功能，无论是用于一般数据分析还是会计或招聘等定制应用。

本文研究了领先的机器学习软件选项，重点介绍了它们的主要功能和优势。

1. Azure机器学习
   什么是 Azure 机器学习？| 一个开发问题
   Microsoft Azure 提供了一个名为 Azure 机器学习的综合机器学习平台。它为机器学习生命周期提供了端到端解决方案，使数据科学家、机器学习工程师和开发人员能够大规模构建、训练、部署和管理机器学习模型。Azure 机器学习与其他 Azure 服务集成并支持流行的开源框架，使其成为机器学习项目的多功能且强大的工具。

借助 Azure 机器学习，用户可以访问一系列功能和特性来简化他们的工作流程。它为团队提供了一个协作环境，让他们可以共同开展 ML 项目，并提供共享笔记本和实验跟踪等工具。该平台还提供自动化机器学习功能以快速创建准确的模型，提供用于模型管理和部署的 MLOps 功能，以及负责任的 AI 功能以确保模型公平透明。

Azure 机器学习的主要功能包括：

广泛支持 PyTorch、TensorFlow 和 scikit-learn 等开源框架
自动化机器学习，无需大量数据科学专业知识即可快速构建高质量模型
用于协作、可重复性以及高效模型部署和监控的 MLOps 工具
与 Azure 安全功能（如虚拟网络、Azure Key Vault 和容器注册表）集成，实现企业级安全性
灵活的计算选项，包括 CPU 和 GPU 集群，适用于训练和推理工作负载
访问微软 Azure →

1. 谷歌云顶点人工智能
   Vertex AI Studio 简介
   Google Cloud Vertex AI 是一个用于构建和部署机器学习模型的综合平台。它将 Google 的 AI 产品统一到一个简化的端到端环境中，从而简化了机器学习工作流程。Vertex AI 利用了 Google 的尖端技术，例如 TPU 和 Transformer 架构，这些技术对于开发 Gemini 等大型语言模型至关重要。

Vertex AI 的主要优势之一是其原生的多模态能力，Gemini 模型就是一个典型例子。Gemini 可以同时处理和推理文本、图像、音频和视频，从而实现高级功能，例如根据文本提示识别视频中的特定时刻，或理解结合文本和图像的复杂多模态提示。这种多模态方法开辟了广泛的实际应用，从客户服务聊天机器人到体育亮点识别，甚至代码转换和财务文档分析等复杂任务。

Google Cloud Vertex AI 的主要功能包括：

Gemini 是一种最先进的多模式模型，能够处理文本、图像、音频和视频
面向初学者的 AutoML，让用户以最少的编码经验生成高质量的模型
为专家提供定制模型训练，支持 PyTorch、TensorFlow 和 XGBoost 等流行框架
将经过训练的模型无缝部署为实时 API 或用于批量预测
与 Google Cloud 服务集成，例如用于数据管理的 Cloud Storage 和用于资源密集型训练的 Compute Engine
访问 Cloud Vertex →

1. 亚马逊SageMaker
   Amazon SageMaker Studio 简介 | Amazon Web Services
   Amazon SageMaker 是一个完全托管的机器学习平台，可帮助数据科学家和开发人员快速轻松地构建、训练和部署任何规模的机器学习模型。它提供了一个集成的 Jupyter 创作笔记本实例，可轻松访问您的数据源进行探索和分析，因此您可以使用 PyTorch、TensorFlow 和 scikit-learn 等热门框架构建机器学习模型。

SageMaker 的主要优势之一是它能够支持整个机器学习工作流程，从数据准备到模型构建、训练、调整和部署。它为每个步骤提供了专用工具，例如用于数据准备的 SageMaker Data Wrangler、用于跟踪模型迭代的 SageMaker Experiments、用于识别训练问题的 SageMaker Debugger 和用于检测概念漂移的 SageMaker Model Monitor。SageMaker 还提供高级功能，例如用于自动模型构建的 Autopilot 和用于模型可解释性和偏差检测的 SageMaker Clarify。

Amazon SageMaker 的主要功能包括：

广泛的 ML 工具集涵盖整个 ML 工作流程，从数据标记和准备到模型构建、训练、调整、部署和监控
完全托管的基础设施，可无缝扩展以处理任何规模的训练和推理工作负载
支持流行的开源框架，如 PyTorch、TensorFlow、scikit-learn 等
使用 SageMaker Autopilot 进行自动化机器学习，无需大量数据科学专业知识即可快速构建高质量模型
与 Amazon DataZone 集成，简化跨基础设施、数据资产和 ML 项目的 ML 治理
访问 SageMaker →

1. PyTorch
   PyTorch 官方纪录片：推动人工智能革命
   PyTorch 是由 Facebook 的 AI 研究实验室（现为 Meta）开发的开源机器学习框架。它以动态计算图而闻名，可以灵活高效地开发神经网络和其他机器学习模型。PyTorch 提供了一个用于构建和训练模型的高级接口，重点是可用性和速度。

PyTorch 的主要优势之一是其命令式编程风格，这使开发人员能够以更自然、更直观的方式编写代码。与使用静态计算图的框架相比，这使得调试、修改和试验模型变得更加容易。PyTorch 还为 GPU 加速、分布式训练和移动部署提供了强大的支持。

PyTorch 的主要功能包括：

动态计算图，实现灵活高效的模型开发
命令式编程风格，易于调试和实验
针对常见神经网络层和操作的大量预构建模块和函数库
反向传播过程中梯度计算的自动微分
使用 torch.distributed 模块支持跨多个 GPU 和机器进行分布式训练
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1. Dataiku
   Dataiku 用于人工智能和机器学习
   Dataiku 是一个领先的人工智能和机器学习平台，可帮助组织大规模构建和交付数据科学和人工智能项目。它为数据专业人员提供了一个协作的端到端环境，用于设计、部署、治理和管理人工智能和分析应用程序。

Dataiku 的主要优势之一是它能够在整个组织内普及人工智能。它提供了一个用户友好的界面，允许具有不同技术水平的人员参与数据项目。业务分析师可以利用可视化工具和预构建的组件来准备数据、构建模型和创造见解，而高级数据科学家可以使用代码并与他们最喜欢的库和框架集成。

Dataiku 的主要功能包括：

从数据准备到模型部署和监控的整个数据管道的协作、集中平台
具有拖放组件和预建配方的可视化界面，用于数据准备、模型构建和分析
为高级用户和复杂用例提供 SQL、Python、R 和 Scala 编码支持
AutoML 功能可加速模型构建和优化
MLOps 功能可简化生产环境中的模型部署、监控和管理
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1. 神经设计师
   机器学习中的训练、验证和测试样本
   Neural Designer 是一款全面的机器学习软件工具，它利用神经网络的强大功能执行高级数据分析任务。Neural Designer 由 Artelnics 开发，提供用户友好的图形界面，简化了数据输入、模型构建和结果解释的过程。它旨在处理各种应用，包括函数回归、模式识别、时间序列预测和自动编码。

Neural Designer 的主要优势之一是它能够实现具有多个非线性层的深度架构，从而能够发现数据中的复杂模式和关系。该软件将数据集作为输入，并生成预测模型作为输出，该模型可以表示为明确的数学表达式。然后可以轻松将此模型导出到各种计算机语言或系统，以集成到其他应用程序中。

Neural Designer 的主要特点包括：

直观的图形用户界面，简化数据输入和结果解释
支持具有无限层数和各种激活函数的深度神经网络架构
针对不同大小的数据集训练模型的多种优化算法
自动模型选择工具，例如用于寻找最佳网络架构的增量顺序和用于特征重要性的输入选择算法
全面的测试和分析功能，包括混淆矩阵、ROC 曲线、累积增益和提升图等
访问神经设计师 →

1. 蟒蛇
   利用 Anaconda 释放您的创新能力
   Anaconda 是一款流行的 Python 和 R 编程语言开源发行版，适用于数据科学、机器学习和大规模数据处理。它旨在通过提供超过 7,500 个软件包的综合集合来简化软件包管理和部署，其中包括 NumPy、pandas、scikit-learn 和 TensorFlow 等流行库。

Anaconda 的主要优势之一是它能够为不同的项目创建独立的环境，从而确保每个项目都有自己的一组依赖项和包。此功能有助于避免不同版本的库之间发生冲突，并有助于实现可重复性。Anaconda 还包括一个用户友好的图形界面，称为 Anaconda Navigator，它允许用户启动应用程序并管理包和环境，而无需使用命令行命令。

Anaconda 的主要特点包括：

全面收集超过 7,500 个用于数据科学、机器学习和数据可视化的开源软件包
Conda 包和环境管理器，可轻松安装、管理和部署包和依赖项
能够为不同的项目创建隔离的环境，以避免包冲突并确保可重复性
Anaconda Navigator 图形用户界面，用于管理包和环境，无需命令行交互
支持多种平台，包括 Windows、macOS 和 Linux
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1. H2O
   利用 H2O AI Cloud 实现人工智能民主化
   H2O.ai 提供了一个用于自动化关键机器学习工作流程的综合平台，使用户无需丰富的数据科学专业知识即可快速构建世界一流的 AI 模型和应用程序。

H2O AI Cloud 将公司的数据科学和 AI 产品统一为一个统一的平台。它包括用于分布式机器学习的 H2O-3、用于自动化机器学习的 H2O Driverless AI、用于无代码深度学习的 H2O Hydrogen Torch、用于智能文档处理的 H2O Document AI、用于低代码 AI 应用开发的 H2O Wave，以及用于功能存储和 MLOps 的其他功能。

H2O.ai 的主要功能包括：

水-2： 一个开源分布式机器学习平台，提供各种分类、回归、聚类等算法
H2O无人驾驶AI： 屡获殊荣的 AutoML 平台，可自动执行特征工程、模型调整和模型选择等关键机器学习任务，以快速构建高度准确的模型
H2O波： 用于快速开发丰富的 AI 应用程序和交互式仪表板的低代码框架
与 Snowflake 集成，简化数据访问和处理，利用 Snowflake 原生应用和 Snowpark 容器服务
灵活的部署选项，包括完全托管的云和混合云环境
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1. TensorFlow
   为什么选择TensorFlow？
   TensorFlow 是 Google 开发的一个开源软件库，用于跨一系列任务的数据流和可微分编程。它是一个符号数学库，广泛用于神经网络等机器学习应用。TensorFlow 提供了一个灵活的工具、库和社区资源生态系统，让研究人员能够推动机器学习的最新进展，让开发人员能够构建和部署由机器学习驱动的应用程序。

TensorFlow 的主要优势之一是它能够在多个 CPU、GPU 或 TPU 上进行分布式训练，从而可以开发大规模机器学习模型。它还提供了一套丰富的工具用于模型可视化、调试和优化。2.0 年发布的 TensorFlow 2019 默认引入了 Eager Execution，简化了模型开发过程并使其更加直观，尤其是对于初学者而言。

TensorFlow 的主要功能包括：

Keras 集成高级神经网络 API，可实现快速原型设计和轻松模型构建
急切执行，实现立即迭代和直观调试
跨多个 CPU、GPU 或 TPU 的分布式训练支持
TensorBoard 通过交互式可视化实现视觉模型检查和理解
TensorFlow Lite 用于在移动和嵌入式设备上部署模型
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1. 阿帕奇驯象师

Apache Mahout 是由 Apache 软件基金会开发的开源机器学习库。它提供了各种各样的机器学习算法，这些算法旨在可扩展并能够使用 Apache Hadoop 和 Apache Spark 等分布式计算框架在大型数据集上运行。

Mahout 最初是 Apache Lucene 的一个子项目，专注于机器学习任务，例如聚类、分类和协同过滤。随着时间的推移，它已发展为支持更广泛的算法，并将其重点从 Hadoop MapReduce 转移到 Spark 等更高效的分布式计算引擎。

Apache Mahout 的主要功能包括：

分布式线性代数框架和数学表达能力强的 Scala DSL，用于编写高效、可扩展的机器学习算法
与 Apache Spark、Apache Flink 和 H2O 集成，实现大型数据集的分布式处理
用于构建推荐系统的协同过滤算法，包括基于用户和基于项目的方法、矩阵分解等
聚类算法，例如 k-Means、模糊 k-Means、流式 k-Means 和谱聚类
分类算法，如逻辑回归、朴素贝叶斯、随机森林和隐马尔可夫模型
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为什么你应该考虑使用 ML 软件
的演变 机器学习 软件彻底改变了组织处理几乎所有业务方面的方式。这些工具使数据科学家和开发人员能够创建复杂的机器学习模型，以解决自然语言处理、计算机视觉和许多其他领域的复杂问题。从监督学习到无监督机器学习，这些平台提供的算法和技术范围非常广泛，并且不断扩展。

机器学习工具使人们能够轻松访问神经网络和深度学习等先进技术。它们简化了数据流图的创建、简化了机器学习项目的开发，并为训练和部署机器学习模型提供了强大的环境。无论组织是实施单一机器学习算法还是构建整个机器学习系统，这些软件解决方案都能提供推动创新所需的灵活性和强大功能。

随着机器学习技术的不断发展，我们可以预期这些工具将变得更加复杂和用户友好。它们可能会包含更多自动化功能，以帮助数据科学家选择和优化机器学习算法，从而进一步降低希望利用机器学习能力的组织的进入门槛。商业智能和数据驱动决策的未来与这些强大的机器学习软件平台的持续开发和采用有着内在联系。