机器学习是未来。但机器会灭绝人类吗？

这应该是一个牵强附会的想法。

作为机器学习开发人员，您一定希望成功实现目标。这就是用于机器学习的开源工具的用武之地。 机器学习开源社区是活跃的。如果你是开源的，你会发现有很多机器学习资源。这还包括您可以在项目中使用的工具。

在本文中，我们将介绍十种必备的开源工具，用于机器学习。这些工具将帮助您改善工作流程。

10个必备的机器学习开源工具

对于非程序员

如果您不熟悉编程或机器学习，则需要使用符合您经验的工具。对于初学者，我们建议使用这两个工具。

1、Knime：

Knime是一款出色的工具，可让您无需编写任何代码即可完成端到端的数据科学工作流程。 为了帮助新手，它配备了一个拖放式界面。界面清晰，您可以使用它创建和生成。

第一步是使用该工具进行数据收集和转换。

完成后，您可以创建一个模型并将其可视化。在生产方面，您可以部署和管理数据科学项目。 最后，您可以通过使用Knime生成见解来利用您的实现。

2、Uber Ludwig：

Uber Ludwig是另一款适合初学者的优秀工具。有了它，您可以快速测试和训练深度学习模型。编写代码是可选的，您可以使用拖放界面。

要开始使用，您需要先加载CSV文件来训练数据。通过使用预先训练的模型，您可以预测输出目标。最后，您可以使用可用的可视化选项可视化您的数据。

如果您是编程的初学者，您还可以在Python中使用他们广泛的API和训练模型。

以下是使用API​​的训练模型的代码。

着迷？在这里【https://uber.github.io/ludwig/user_guide/】查看用户指南。

适用于模型部署

模型部署是机器学习的关键方面之一。为了帮助您完成此过程，我们列出了以下工具。

3、TensorFlow.js

TensorFlow.js允许您直接从Web构建和部署机器学习模型。它使用JavaScript在Web上运行。

您也可以使用Node.js。有了它，您不仅可以运行现有模型，还可以重新训练现有模型。

它提供了直观的API，允许您使用JavaScript构建和训练模型，在Web浏览器上也是如此。

如果您想在移动设备上进行开发，还可以查看TensorFlow Lite。

4、MLFlow：

MLFlow让您可以解决端到端的机器学习生命周期问题。它有三个主要组件。

• MLflow跟踪 – 通过记录和比较结果和参数来处理实验
• MLflow项目 – 允许您将项目打包成其他成员的可重用表单
• MLflow模型 – 帮助您在不同平台中部署和管理ML库

MLFlow的另一个惊人功能是它与库无关。这意味着您可以将其与其他机器学习库一起使用而不会出现任何兼容性问题。为了实现库激动行为，它使用REST API和CLI。

适用于NLP，计算机视觉和音频

还有其他方便的工具可用于在机器学习中执行不同的操作。

5、Detectron：

如果您正在寻找最先进的物体检测算法，那么您可以使用Detectron。

它由Facebook开发，是AI Research软件系统的一部分。它利用Caffe2深度学习框架和Python。

6、SimpleCV：

SimpleCV，一个开源框架，允许您构建计算机视觉应用程序。它类似于OpenCV，使您可以访问高级计算机视觉库。这意味着您不必担心错综复杂的概念。

有了它，您可以制作计算机视觉项目，而无需在基础知识上投入太多时间。毕竟，出于某种原因，它被命名为SimpleCV。

7、Tesseract OCR：

Tesseract OCR是一款功能强大的光学字符识别软件，可让您识别语言。

它支持100多种语言，也可以编程识别新语言。

用于强化学习

如果你想训练智能代理，那么你需要帮助强化学习。

8、Open AI Gym

Open AI Gym让您训练您的经纪人做几乎任何事情，包括散步，玩游戏等等。它借助易于使用的强化学习任务套件来实现。

9、Unity ML Agents：

Unity提供他们的开源统一插件，Unity ML代理，让您开发可在游戏中使用的智能代理。

用于数据挖掘

如果您希望收集数据科学项目的数据，可以使用以下工具。

10、Weka：

Weka用于数据挖掘任务。 它借助于为数据挖掘设计的机器学习算法来实现。 有了它，您可以找到很多东西，包括分类，准备，回归，聚类，可视化和关联规则挖掘。

该项目是开源的，GNU许可。

结论

机器学习正在改变我们与世界互动的方式。 它使我们的生活更轻松，并确保我们建立一个未来世界。

Python Sklearn和Keras也是很好的工具，可以用来做机器学习模型。

那么，您喜欢哪种机器学习开源工具？