值班员爱家(ChinaZ.com) 12月15日 消息:机器自学机器学习及其应用领域。
机器自学 （ML） 有利于应用领域软件流程更精确地预估行为。最一流的演算法采用原有统计数据（也称为历史统计数据）来预估未来的结果值。根据SEMrush 报告，到2025年将须要约9700万机器自学和人工智能研究者和统计数据策略师。责任编辑将协助你选择最适宜另一方面销售业务的机器自学辅助工具。
以下是市场上美誉度比较好的5种最差机器自学辅助工具和插件的实例。
一、谷歌Azure上的机器自学
在每一应用领域领域，人工智慧 （AI） 都在迅速普及化。销售业务策略师、开发者、统计数据生物学家和机器自学研究者等正在现今的企业中加速采用 AI。你的整个统计数据挖掘项目组可能会受惠于 Azure 机器自学（Azure Machine Learning）结构设计器简单的分页介面，它能大力推进机器自学数学模型的建立和布署。这是两个专门针对的辅助工具，它适用于于:
较之看标识符，统计数据自然科学应用领域领域的研究相关人员更喜欢建模辅助工具。
没有机器自学实战经验的使用者谋求更精简的主轴介绍。
对加速蓝本制做也充满著疑惑的机器自学研究者。
专门从事机器自学的技师须要两个GUI的过程来控制数学模型的体能训练和布署。
您能在Azure机器自学结构设计器中采用前端的机器自学和广度自学工程技术和体能训练机器自学数学模型，比如用于经典之作机器自学、排序机系统听觉、文档分析、推荐和极度检验的技术。你也能采用订制的Python和R标识符来建立您的数学模型。
能自订每一组件以在原则上的 Azure 机器自学上运转，也能排序软件产业。此外，统计数据生物学家能著眼于专业培训而不是可扩展性问题。
二、IBM Watson
自然语言处理（NLP） 是一种解读人类语言的含义和语法的技术;IBM Watson 是一种采用 NLP 的统计数据挖掘处理器。
IBM Watson 分析大量统计数据集并对其进行解释，从而在几秒钟内为人类提出的问题提供答案。此外，IBM Watson 是一台认知超级排序机系统。它能理解自然语言并做出反应，还能分析海量统计数据并应对销售业务挑战。
Watson 系统由企业内部运营。这就须要比较高的成本，因为您须要超过一百万美元的预算。幸运的是，多个行业都能通过 IBM 云服务访问 Watson，这使其成为许多中小型企业的实用选择。
三、Amazon ML
亚马逊机器自学（Amazon Machine Learning ）是一项托管服务，用于开发机器自学数学模型和生成预估分析。亚马逊机器自学通过其自动化统计数据转换辅助工具为使用者精简了机器自学过程。AWS 将云安全放在首位。作为 AWS 客户，您能访问统计数据中心和网络架构，以满足最注重安全的企业的需求。
此外，Amazon SageMaker 是两个强大的基于云的解决方案，使所有技能水平的开发者都能采用机器自学。SageMaker 使数据生物学家和开发者能够建立、加速体能训练机器自学数学模型并将其布署到托管的生产就绪环境中。借助 AWS 上的 Kubeflow，Amazon Web Services （AWS） 通过提供其 Kubeflow 发行版为开源 Kubeflow 社区做出贡献，这有利于像医疗技术公司Athenahealth这样的公司构建高度可靠、安全、可移植和可扩展的 ML 工作流，同时由于与AWS的托管服务无缝集成，只需最少的运营开销。
四、TensorFlow
TensorFlow 是谷歌大脑项目组开发的免费开源库，用于数值排序和高吞吐量的机器自学。
TensorFlow 通过熟悉的编程隐喻，提供对各种机器自学和广度自学数学模型和演算法的轻松访问。插件是用 Python 或 JavaScript 编写的，以获得使用者友好的前端 API，然后在加速、高效的C++中运转
TensorFlow 是 PyTorch 和 Apache MXNet 等其他架构的流行替方案，它可用于体能训练和运转广度神经网络，以完成手写数字分类、NLP 和基于 PDE 的模拟等任务。最好的部分是相同的数学模型可用于 TensorFlow 中的体能训练和生产预估。
TensorFlow 还包含大量预体能训练数学模型，供使用者在计划中采用。如果你在 TensorFlow 中体能训练数学模型，则能采用 TensorFlow Model Garden 中提供的标识符实例作为指南。
五、PyTorch
采用PyTorch使机器自学（ML）变得更容易，py Torch是两个用Python编写的免费开源架构，并采用了Torch库。
Torch 是一种采用脚本语言 Lua 建立的机器自学 （ML） 库，用于开发广度神经网络。PyTorch 架构内提供了200多种不同的数学运算。由于 PyTorch 使得为人工神经网络建立数学模型变得更加容易，因此它越来越受热烈欢迎。PyTorch 用于许多应用领域领域，比如排序机系统听觉，以开发图像分类、对象检验等。它还能用于制做聊天机器人和语言建模。
上手简单，实践起来更简单。
一套完整而强大的 API，用于扩展 PyTorch 库。
它提供运转时排序图支持。
它适应性强、速度快，并且具有优化功能。
Pytorch 支持 GPU 和 CPU 处理。
Python 的集成开发环境 （IDE） 和调试辅助工具精简了修复bug。
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