7個你應該知道機器學習平台、框架和庫

人工智能，大數據和混合雲對商業、行業產生了重大影響。而機器學習正廣泛被用於這些技術趨勢領域，從而為企業的業務發展提供助力。科技巨頭正在加緊布局人工智能、機器學習、深度學習在全行業的應用。如，亞馬遜、穀歌、微軟、Facebook等。本文將介紹一些用於機器學習的工具，包括Amazon Machine Learning，Tensor Flow，Azure Machine Learning Studio，H20，Caffe，MLlib和Torch。

Amazon Machine Learning

Amazon Machine Learning計劃源於亞馬遜內部數據科學家社區多年來使用的技術。Amazon Machine Learning使用先進的算法和公式創建機器學習模型，幫助你查找現有數據中的模式。然後，這些模型用於處理新數據並幫助生成預測。

除了快速準確地提供這些預測之外，亞馬遜機器學習還能夠每天產生數百萬的預測。納入亞馬遜機器學習的企業可以預先購買此硬件或軟件，並按需使用。

Tensor Flow

Tensor Flow是一個開源軟件庫，主要用於使用數據流圖的數值計算。Google開發了Tensor Flow，以幫助將機器學習建立到自己的係統中，並輔助神經網絡研究。研究人員發現，該係統可以適用於各種其他領域。Tensor Flow以更快，更智能，更靈活的方式而聞名，使其更容易適應不同的新舊產品和研究。Tensor Flow是一種高度可擴展的機器學習係統，適用於各種係統。

Azure Machine Learning Studio(AMLS)

AMLS是一個服務框架。它能夠使企業能夠適應Azure雲中的機器學習解決方案。它用協同的拖放工具，可幫助構建，測試和部署業務數據的預測分析解決方案。AMLS將模型作為Web服務開發，可以輕鬆應用於自定義應用程序。AMLS是客戶可以存儲和使用他們的研究，預測分析，雲資源和數據的地方。

H20

H2O，也稱為H2O.ai，正在為全球最具影響力的一些公司開發關鍵任務數據產品。事實上，H2O是世界上使用最廣泛的開源深度學習平台。它被全球超過8萬名數據科學家和研究人員以及超過9000家企業和組織所利用。H2O提供基於Web的用戶界麵，同時可訪問機器學習軟件庫，並開啟機器學習的過程。

Caffe

這個廣泛的平台鼓勵使用它的企業對應用進行創新。Caffe支持廣泛的代碼使用。1000多名開發人員推動其發展，為機器學習做貢獻。Caffe幫助學術研究項目，啟動原型，以及視覺，語音和多媒體等大型工業應用。

MLlib

MLlib是Apache Spark的機器學習庫，它包含常見的學習算法和實用程序，包括分類，回歸，聚類，協同過濾，維數降低等。MLlib易於部署和運行在現有的數據集群上。

Torch

Torch是一種廣泛使用的開源機器學習開發框架。它允許基於神經網絡的算法在GPU硬件上運行，而不需要在硬件級別進行編碼。Torch易於使用，而且高效，因簡單、快速的腳本語言而受到青睞。Torch的目標是在構建科學算法時具有最大的靈活性和速度，而不會使過程變得困難。