2023年面向开发者的十大机器学习(ML)工具

这篇文章深入探讨了开发人员正在使用的顶级机器学习开发工具——我们开始构建吧！如果你想了解更多关于机器学习的相关内容，可以阅读以下这些文章：
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在快速发展的人工智能(AI)领域，机器学习工具发挥了重要作用。人工智能已经是一个价值数十亿美元的产业，正在对生活、商业和社会的方方面面产生深远的影响。这种影响在很大程度上是由机器学习的进步推动的，机器学习是人工智能的一个关键组成部分，它为系统提供了在没有明确编程的情况下自动学习和改进经验的能力。

人工智能领域的增长伴随着旨在解决复杂问题的机器学习工具的激增。这些工具正变得越来越复杂，从而能够开发高级的应用程序。例如，如今的机器学习工具正在推动自然语言处理的发展，使人工智能能够理解复杂的模式和语言。

然而，这些机器学习工具的快速发展也给开发人员带来了挑战。有了大量可用的工具和软件，在各种应用程序中选择使用最有效的工具和软件可能是一项艰巨的任务。随着开发者努力在快节奏的竞争环境中保持领先地位，行业扩张的步伐进一步加剧了这一挑战。

为了协助这一关键的决策过程，我们整理了一份当今可用的顶级机器学习工具清单。本文以效率和技术性为中心，旨在指导开发人员了解机器学习工具的广阔前景。通过强调这些关键资源，我们的目标是提供一个有用的路线图，简化机器学习中有效编码和学习的路径。

随着行业的不断发展和机器学习工具的进步，保持最具影响力和技术强大的工具的更新是必不可少的。该列表包含了最有效的机器学习工具，为寻求增强机器学习工具包并推动人工智能革命向前发展的开发人员提供了有价值的指南。

让我们从最好的机器学习(ML)开发工具开始。

TensorFlow

TensorFlow是由Google Brain团队开发的，是业界最常用的机器学习工具之一。这个开源库以其在数值计算方面的能力而闻名（特别是在大型机器学习项目中）。TensorFlow灵活的架构允许在各种平台上无缝部署，从CPU和GPU到移动和边缘设备。其全面的工具、库和社区资源生态系统可帮助开发人员构建健壮的、可扩展的机器学习模型。TensorFlow提供了诸如用于数据可视化的TensorBoard和用于实现生产就绪的ML管道的TensorFlow Extended (TFX)等功能，作为机器学习领域初学者和经验丰富的专业人士的全面解决方案，TensorFlow脱颖而出。

Scikit Learn

Scikit Learn是一个全面的机器学习工具，专为数据挖掘和大规模非结构化数据分析而设计。它具有令人印象深刻的高效工具集合和用户友好的界面，非常适合处理复杂的分类、回归和基于集群的问题。这个多功能工具还支持降维，允许对高维数据集进行有效管理。此外，Scikit Learn拥有广泛的库，为开发人员提供了各种机器学习应用程序所需的资源。它无缝集成的功能使它与许多其他Python库高度兼容，这就是为什么Scikit Learn在解决复杂的机器学习问题方面受到许多人的青睐。

PyTorch

PyTorch是一个基于python的机器学习库，在机器学习工具生态系统中脱颖而出。这个灵活而直观的库是建立在Torch库上的，Torch库是一个基于Lua的计算框架和脚本语言。PyTorch可以轻松执行复杂的计算任务，使其对开发人员具有很高的吸引力。凭借其动态神经网络和强大的GPU加速，PyTorch不仅具有鲁棒性，而且适应各种级别的计算需求，使其成为当今使用最广泛的机器学习工具之一。此外，其广泛的库和工具生态系统，包括用于计算机视觉的TorchVision和用于自然语言处理的TorchText，增强了其实用性，满足了广泛的机器学习任务。在一个快速发展的行业中，PyTorch的用户友好界面和全面的资源加强了它在寻求创建尖端机器学习解决方案的开发人员中的受欢迎程度。

OpenNN

是一个功能强大的软件库，专门为实现神经网络而设计，神经网络是机器学习的一个核心方面。作为一个用C++编写的开源库，OpenNN提供了以最佳性能处理复杂机器学习任务的能力。此外，该库可以从可靠的来源(如GitHub)免费下载，确保广泛的开发人员可以访问它。OpenNN的健壮性扩展到它的体系结构，它支持高级数学抽象，同时仍然提供高度的灵活性。这种独特的组合允许用户根据他们特定的机器学习需求定制软件，使OpenNN成为机器学习工具包中的通用工具。随着不断的更新和充满活力的贡献者社区，OpenNN展示了机器学习工具的动态发展。

RapidMiner

RapidMiner是机器学习工具领域的知名玩家，为无数操作提供了一个全面的平台。它的功能范围从深度学习到文本挖掘、数据准备和预测分析，确保为开发人员和数据科学家提供多功能实用程序。RapidMiner采用集成方法设计，不仅促进了研究和教育，而且还是开发应用程序的有力工具。该平台的易用性，以及其可扩展性和全面的分析能力，使其成为旨在简化工作流程和提高机器学习项目效率的专业人士的首选。无论你是深入研究新研究还是开发创新应用程序，RapidMiner都是一种强大的机器学习工具，可促进无缝且高效和有影响力的数据分析过程。

XGBoost

XGBoost是一个著名的机器学习工具，代表极端梯度增强。该工具利用梯度增强框架，提供了令人印象深刻的预测准确性和计算效率的组合。XGBoost主要以其基于树的模型训练算法而闻名，它优先优化性能，在处理大型训练数据集时特别有效。它对混合数据类型同样有效，可以轻松地管理数字和分类特征的组合。此外，XGBoost管理稀疏数据的能力及其内置的正则化参数，可以防止模型过拟合，进一步增强了它在广泛的机器学习任务中的适用性。它与许多编程语言(如Python、R和Java)的兼容性，加上它的灵活性和可伸缩性，使XGBoost成为开发人员的最爱。

微软Azure机器学习

Azure机器学习是微软基于云的产品，为开发人员提供了一套全面的机器学习工具。该平台旨在快速高效地开发、培训和部署AI和ML模型。它的企业级服务针对可伸缩性和高速处理进行了优化，以满足大型组织的需求。Azure机器学习为开发人员提供了一个灵活的工作空间，可以与现有工具和服务无缝集成。其强大的功能，如自动机器学习和拖放模型训练，使开发人员能够轻松实现复杂的机器学习模型，无论他们的技能水平如何。此外，Azure的MLOps(机器学习操作)功能确保了一致的模型质量，并帮助管理整个机器学习生命周期，提高了机器学习项目的速度和效率。

Apache Mahout

Apache Mahout因其可扩展性和高效的机器学习应用程序而在机器学习工具领域脱颖而出。该工具是全面的，为开发人员提供了大量的预处理、回归、聚类、推荐系统和分布式线性代数算法，这些都是机器学习领域的重要组成部分。Mahout具有灵活的框架，使处理大型数据集成为可能，对于处理大数据的企业尤其有效。它与Apache Hadoop一起用于分布式计算的独特能力进一步增强了它的价值。开发人员通常倾向于Mahout，因为它具有卓越的处理能力、管理大量数据的能力以及广泛的有用算法，所有这些都有助于使其成为机器学习工具中的一支重要力量。

Shogun

Shogun是一个开源库，对于专注于机器学习算法开发和相关任务的开发人员来说，它是一个强大的资产。该库拥有一套全面的通用工具和数据表示，对于处理各种机器学习应用程序至关重要。它以一系列算法类为特色，能够有效地处理不同类型的数据，从而扩展了它的应用范围。

KNIME

KNIME是一个强大的工具，它将数据分析、报告和集成融合到一个平台中。基于数据管道概念，KNIME促进了机器学习和数据挖掘所需的不同组件之间的无缝协作。该平台提供了一系列模块，使用户无需编写大量代码即可构建复杂的数据处理工作流。KNIME非常强调可用性和灵活性，支持不同的数据类型和格式，从而适应广泛的机器学习应用。此外，它的开源特性允许持续更新，使其成为一个动态工具，与不断发展的机器学习领域保持同步。KNIME在功能和用户友好界面的平衡上脱颖而出，使其成为为了开发人员创建复杂而高效的数据处理流程的机器学习工具。

Vertex AI

Vertex AI是由Google开发的一套有凝聚力的机器学习工具，无缝集成了AutoML、MLOps及其强大的AI平台。它配备了基于代码和非代码的优化功能，为数据科学家提供了一个用于构建和调整数据模型的通用工具包。谷歌云人工智能平台以其全面的人工智能解决方案开发方法而脱颖而出，提供了适应广泛机器学习任务的功能，包括数据预处理、模型训练、评估和部署。该平台旨在最大限度地提高数据科学团队的生产力，简化端到端机器学习工作流程，使其成为构建先进、可扩展的AI应用程序的开发人员必不可少的机器学习工具。

H2O.ai

H2O.Ai是一个通用平台，提供了各种各样的集成操作。它有效地与许多机器学习框架协作，促进了无缝集成的开发过程。该平台不仅提供深度学习功能，还允许线性模型泛化。这使得它成为处理各种机器学习算法的强大工具。凭借其扩展的功能集，H2O.ai使开发人员能够在一系列应用程序中创建和优化模型。它处理大量数据和执行复杂计算的能力迅速提高了它在快速发展的机器学习工具领域的价值。无论你是构建预测模型还是执行复杂的数据分析，H2O.ai提供了一个全面、高效的工具集来推动你的机器学习计划向前发展。

Anaconda

Anaconda是一个强大的平台，为Python/R数据科学和机器学习任务提供了一个高度优化的环境，即使在单个机器上也是如此。作为企业开源创新的基石，它提供了一套全面的产品，专门用于解决一系列关键问题。这包括对严格的遵从性需求、严格的安全协议和复杂的治理需求的支持。此外，Anaconda因其广泛的库和包、管理多个环境的灵活性和集成开发环境(ide)而在机器学习工具中脱颖而出。这些特征使数据科学家和开发人员能够简化他们的工作流程，并有效地利用机器学习的力量。

Keras

Keras是一个精简而强大的机器学习工具，因其精通深度学习应用而得到认可。作为一个基于python的API，它优先考虑简单性和速度，使其成为机器学习驱动算法快速原型的理想工具。虽然它主要是为神经网络模型设计的，但它的灵活性允许它在其他已建立的软件工具(包括Theano, CNTK和TensorFlow)上无缝运行。Keras通过提供广泛的模块化来进一步区分自己，支持定义、优化和评估简单到复杂的计算体系结构。因此，它是机器学习工具生态系统中的关键组成部分，提供了人工智能动态领域所需的敏捷性。

Tableau

作为领先的分析平台，Tableau彻底改变了利用数据获取见解和做出明智决策的方式。Tableau主要用于商业智能和数据可视化，在将大量复杂的数据集转化为清晰、交互式的可视化表示方面发挥着引人注目的作用。通过提供一套强大的功能，如实时分析、数据混合和协作工具，它已经成为数据科学家和业务分析师非常喜欢的工具。它与各种数据源和编程语言集成的能力进一步提升了它的实用性，使其成为许多依赖数据驱动洞察力的专业人员工具包中的强大组件。

Fast.ai

Fast.ai致力于通过提供一个跨多种语言和操作系统无缝运行的平台来实现深度学习的民主化，甚至迎合小型数据集的需求。利用其多个封装器，Fast.ai方便地隐藏了底层模型架构的复杂性。此特性为开发人员提供了一种简化的方法，使他们能够主要专注于数据智能和由此产生的流程突破。此外，Fast.ai对持续改进和创新的承诺使其成为机器学习工具的有力竞争者，定期更新以增强其能力和对开发人员不断变化的需求的响应能力。无论所处理的数据集的规模或性质如何，开发人员都可以利用深度学习的力量实现Fast.ai的潜力。

Catalyst

Catalyst是机器学习库中的一个重要工具，它是一个PyTorch框架，专门为创建深度学习解决方案而设计。以其研究友好型设计而闻名，Catalyst还解决了关键的工程任务。它强调代码的可重复性，这是确保机器学习模型可以在各种平台上有效部署的重要因素，为开发人员提供了复制实验和结果的能力，这对科学有效性至关重要。此外，Catalyst加速了实验过程，这是快节奏的机器学习领域的一个关键方面。Catalyst是一款非常宝贵的机器学习工具，凭借其丰富的功能集，可以有效地支持开发人员推进人工智能创新。

Amazon Machine Learning

对于热衷于通过机器学习释放数据潜力的开发人员来说，Amazon ML是一个强大的平台。这个强大的机器学习工具使用一系列数学模型和算法来发现数据中的模式，为预测应用奠定基础。作为一种基于云的软件，Amazon ML利用了云计算固有的可伸缩性和灵活性的优势。但真正使它与众不同的是它能够无缝地集成来自不同来源的数据，使其成为处理大量不同数据集的项目的首选。此外，其直观的界面简化了开发、训练和部署机器学习模型的过程，因此既适合初学者，也适合经验丰富的开发人员。值得注意的是，它也是完全管理的，这意味着它能照顾所有的基础设施，让开发人员专注于微调他们的模型，并从他们的数据中提取最有价值的见解。

MLJAR

MLJAR是数据科学领域的一家知名公司，它提供了一套广泛的机器学习功能，可以简化原型设计、开发和实现模式识别算法的过程。作为一个Python包，它非常强调自动化机器学习，特别是表格数据，这使它成为开发人员和数据科学家的首选工具。凭借其强大、功能丰富的平台，MLJAR不仅简化了创建复杂机器学习模型的过程，而且通过生成准确、及时的见解，加快了数据驱动的决策制定。将MLJAR整合到你的技术堆栈中可以提高生产力和效率，确保你始终处于快速发展的人工智能领域的最前沿。

Spell

Spell提供了一个强大的平台，使开发人员能够简单高效地驾驭机器学习工作流程。从复杂的用例，如蛋白质折叠和语言模型，到更简单的任务，如回归分析和随机森林，Spell旨在处理广泛的机器学习任务。该平台强调易用性，提供全面的功能来训练、部署和监控机器学习模型。此外，它与各种机器学习工具无缝集成，优化开发管道。它在处理大型数据集和复杂算法，加速开发和实施过程方面特别有价值。使用Spell，开发人员可以更多地关注项目的战略和创新方面，从而节省技术复杂性上的时间和资源。

如今的机器学习不仅仅是解决日常任务的工具，它也是先进的大数据公司和科技行业巨头使用的强大创新工具。TensorFlow是顶尖的机器学习工具之一，在这种情况下脱颖而出。TensorFlow是由Google Brain团队开发的一个开源库，专为大规模数值计算而设计。它提供了灵活而全面的工具包，使其成为开发人员构建和部署机器学习应用程序的最佳选择。凭借其强大而通用的特性，TensorFlow促进了高效的项目开发，使开发人员能够节省大量的时间、精力和资源。作为我们顶级机器学习工具列表中不可或缺的组件之一，TensorFlow是开发人员的首选资源，旨在简化他们在各种特定机器学习任务中的操作。

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原文作者：Towards AI Editorial Team
翻译作者：过儿
美工编辑：过儿
校对审稿：Chuang
原文链接：https://pub.towardsai.net/top-10-machine-learning-ml-tools-for-developers-63d6c31a6c87