【大发1分彩网站地址】10款必备机器学习开源工具

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但现在工具非要多,我门歌词 歌词 歌词 该怎么可以 确定呢?本文针对非开发者、模型部署、NLP、语音、视觉、强化学习、数据挖掘等多个不同人群,提供了10个需用掌握的模型。

 

 

短短的5年时间机器的算法水平又提升了60 万倍!过去或许非要从1万人中识别出另两个 多多人,然后发展到60 0万、1亿、10亿甚至20亿人中识别出你这一 人!与此一起,算力方面提升了5万倍。从过去用1万量级规模的数据做训练,到百万规模的数据做训练,到现在用10亿的数据集做训练,又提升了1万倍!

我门歌词 歌词 歌词 将会深刻的体会到,人工智能的飞速增长刺激了当今就业市场对机器学习技能的巨大需求。机器学习社区现在非常活跃,各种开源工具层出不穷,你会特别目不暇接,特别不知道该怎么可以 确定。非要本篇将为你介绍10个最应该了解的机器学习开源工具,走起!

非开发者应该用你这一 ?

不用开发,不用编程,才能用机器学习?答案是可不才能的,我希望你会用工具。这里为初学者推荐另两个 多多工具:

1.Knime

Knime是一款出色的工具,可你会不用编写任何代码即可完成端到端的数据科学工作流程。

它甚至配备了另两个 多多拖放式界面,UI清晰,操作简单直观,可不才能说是懒人福音了。

操作起来非常简单,首先使用该工具进行数据埋点和转换;完成后,你会创建另两个 多多模型并将其可视化。在生产方面,你会部署和管理数据科学项目。

最后,你会通过使用Knime生成洞察来利用你的实现。

官网:https://www.knime.com/

2.Uber Ludwig

Uber Ludwig是另一款适合初学者的优秀工具。有了它,你会快速测试和训练深度图学习模型。用户可不才能确定启用懒人模式(拖拽界面),将会直接操作代码。

使用起来比Knime稍微繁杂许多点。需用先加载CSV文件来训练数据。通过使用预先训练的模型,你会预测输出目标。最后,你会使用可用的可视化选项可视化你的数据。

将会你是编程的初学者,你还可不才能在Python中使用我门歌词 歌词 歌词 扩展的API和训练模型。

GitHub地址:https://uber.github.io/ludwig/user_guide/

模型部署用你这一 工具?

模型部署是机器学习的关键方面之一。为了帮助你完成此过程,这里列出了有十几个 工具。

3.TensorFlow.js

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

你也可不才能使用Node.js。有了它,你不仅可不才能运行现有模型,还可不才能重新训练现有模型。

它提供了直观的API,允许你使用JavaScript构建和训练模型,在Web浏览器上也是非要。

将会你想在移动设备上进行开发,还可不才能查看TensorFlow Lite。

官方地址:https://www.tensorflow.org/js/

4.MLFlow

MLFlow你会可不才能避免端到端的机器学习生命周期问提。它有另两个 多多主要组件。

MLflow跟踪 - 通过记录和比较结果和参数来避免实验

MLflow项目 - 允许你将项目打包成许多成员的可重用表单

MLflow模型 - 帮助你在不同平台中部署和管理ML库

MLFlow的另两个 多多惊人功能是它与库无关。这导致 分析你会将其与许多机器学习库一起使用而不用出显任何兼容性问提。为了实现library-agonistic行为,它使用REST API和CLI。

官方地址:https://github.com/databricks/mlflow

NLP、计算机视觉和音频用你这一 工具?

还有许多方便的工具可用于在机器学习中执行不同的操作。

5.Detectron

将会你正在寻找最先进的物体检测算法,非要你会使用Detectron。

它由Facebook开发,是AI Research软件系统的一累积。它利用Caffe2深度图学习框架和Python。

官方地址:https://github.com/facebookresearch/Detectron

6.SimpleCV

SimpleCV,另两个 多多开源框架,允许你构建计算机视觉应用系统程序。它相似于OpenCV,使你会访问高级计算机视觉库。这导致 分析你何必 担心错综繁杂的概念。

有了它,你会制作计算机视觉项目,而不用在基础知识上投入太久时间。毕竟,出于并全部都导致 分析,它被命名为SimpleCV。

官方地址:http://simplecv.org/

7.Tesseract OCR

Tesseract OCR是一款功能强大的光学字符识别软件,可你会识别语言。

它支持60 多种语言,也可不才能编程识别新语言。

官方地址:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract

强化学习用你这一 工具?

将会你想训练智能代理,非要你需用帮助强化学习。

8.Open AI Gym

Open AI Gym你会训练你的智能体做几乎任何事情,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。

官方地址:https://gym.openai.com/

9.Unity ML Agents

Unity ML Agents是Unity提供的开源统一插件,你会开发可在游戏中使用的智能体。

官方网址:https://unity3d.com/machine-learninghttps://unity3d.com/machine-learning

数据挖掘用你这一 工具?

将会你希望埋点数据科学项目的数据,可不才能使用以下工具。

10.Weka

Weka用于数据挖掘任务。它借有助为数据挖掘设计的机器学习算法来实现。有了它,你会找到许多东西,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,使用GNU许可。

官方网址:http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/

结论

机器学习正在改变我门歌词 歌词 歌词 与世界互动的方式。它使我门歌词 歌词 歌词 的生活更轻松,并确保我门歌词 歌词 歌词 建立另两个 多多未来世界。

Python turtle 绘制彩色螺旋线

思路:旋转画线,每次画的长度是变量x的2倍,每次逆时针旋转91度,另两个 多多形成交叉螺旋,何必 断扩大。

 

import turtle

import time

turtle.pensize(2)

turtle.bgcolor("black")

colors = ["red","yellow","purple","blue"]#设置并全部都是颜色,你会每每本人修改

#turtle.tracer(False)

for x in range(60 ):

   turtle.forward(2*x)#每次画的长度是变量x的2倍

   turtle.color(colors[x % 4])#改变颜色

   turtle.left(91)#逆时针旋转91度形成交叉螺旋

#turtle.tracer(True)

说明:

绘制然后开使前调用tracer(False)

绘制然后开使然后tracer(True)

你这一 方式是直接展示给用户绘制结果,不用漫长的等候绘制过程,你这一 方式turtle里有,turle.Turtle上面全部都是,效果是一样的。

你将会法学会了不妨加入每每本人的想法,对系统程序做许多修改,看看会出显你这一 。