机器学习在技术趋势中被广泛应用,以帮助企业发展。科技巨头们正在加快他们在业界的人工智能、机器学习和深度学习的应用。人工智能、大数据和混合云对商业和工业产生了重大影响。如,亚马逊、谷歌、微软、Facebook等。本文将介绍一些用于机器学习的工具,包括Amazon Machine Learning,Tensor Flow,Azure Machine Learning Studio,H20,Caffe,MLlib和Torch。

亚马逊机器学习

亚马逊机器学习计划来自于亚马逊内部数据科学家社区多年来一直使用的技术。亚马逊机器学习使用先进的算法和公式来创建机器学习模型,帮助您在现有数据中找到模式。然后这些模型被用来处理新数据并帮助生成预测。

除了快速准确地提供这些预测之外,亚马逊的机器学习还能每天产生数百万个预测。合并亚马逊机器学习的公司可以提前购买这些硬件或软件,并根据需要使用它。

机器学习教程

Tensor Flow

Tensor Flow是一个开源软件库,主要用于数据流图的数值计算。谷歌开发了张量流,帮助构建机器学习到自己的系统,并协助神经网络的研究。研究人员发现该系统可以应用于其他领域。张量流以更快、更智能和更灵活的方式而闻名,使它更容易适应不同的新旧产品和研究。张量流是一种适用于各种系统的高度可扩展的机器学习平台系统。

 

Azure机器学习工作室(AMLS)

AMLS是一个服务框架。它使公司能够适应Azure云中的机器学习解决方案。它使用协作式拖放工具,可以帮助构建、测试和部署业务数据预测分析解决方案。AMLS将模型开发为Web服务,并且可以很容易地应用于自定义应用程序。AMLS是客户可以存储和使用他们的研究、预测分析、云资源和数据的地方。

 

H2O,也叫H2O。Ai公司正在为一些世界上最有影响力的公司开发关键的任务数据产品。事实上,H2O是世界上使用最广泛的开源深度学习平台。它被全世界超过8万名数据科学家和研究人员使用,超过9000家公司和组织使用。H2O提供了一个基于web的用户界面,同时访问机器学习软件库并启动机器学习过程。

Caffe

这个广泛的平台鼓励企业利用它来创新应用。Caffe支持广泛的代码使用。超过1000名开发人员推动了他们的开发,以促进机器学习。Caffe帮助学术研究项目,发射原型,以及大型工业应用,如视觉,声音和多媒体。

MLlib

MLlib是Apache Spark的机器学习库,它包括常见的机器学习算法和实用工具,包括分类、回归、聚类、协同过滤和减少维度。MLlib很容易在现有的数据集群上部署和运行。

Torch

Torch是一个广泛使用的开源机器学习和开发框架。它允许基于神经网络的算法在GPU硬件上运行,而不需要在硬件层进行编码。TTorch易于使用和高效,并且喜欢使用简洁、快捷的脚本语言。



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