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【福德正神彩票官网-】10款必备机器学习开源工具

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但现在工具越来越 多,亲们该咋样选泽呢?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个须要掌握的模型。

 

 

短短的5年时间机器的算法水平又提升了3000万倍!过去或许越来越从1万人中识别出有俩个 人,时候发展到30000万、1亿、10亿甚至20亿人中识别出一种人!与此同時 ,算力方面提升了40万 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!

亲们可能深刻的体会到,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,你后能 不咋样目不暇接,不咋样问你该咋样选泽。越来越 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!

非开发者应该用哪些?

我越来越多 开发,我越来越多 编程,并能用机器学习?答案是后能 的,假若你后能 用工具。这里为初学者推荐有俩个 工具:

1.Knime

Knime是一款出色的工具,可你后能 我越来越多 编写任何代码即可完成端到端的数据科学工作流程。

它甚至配备了有俩个 拖放式界面,UI清晰,操作简单直观,后能 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收集和转换;完成后,你后能 创建有俩个 模型并将其可视化。在生产方面,你后能 部署和管理数据科学项目。

最后,你后能 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,你后能 快速测试和训练角度学习模型。用户后能 选泽启用懒人模式(拖拽界面),可能直接操作代码。

使用起来比Knime稍微复杂化你这俩点。须要先加载CSV文件来训练数据。通过使用预先训练的模型,你后能 预测输出目标。最后,你后能 使用可用的可视化选项可视化你的数据。

可能你是编程的初学者,你还后能 在Python中使用亲们扩展的API和训练模型。

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

模型部署用哪些工具?

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,这里列出了几块工具。

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。

你也后能 使用Node.js。有了它,你不仅后能 运行现有模型,还后能 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浏览器上也是越来越 。

可能你想在移动设备上进行开发,还后能 查看TensorFlow Lite。

官方地址:https://www.tensorflow.org/js/

4.MLFlow

MLFlow你后能 后能 避免端到端的机器学习生命周期间题图片。它有有俩个 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你这俩成员的可重用表单

MLflow模型 - 帮助你在不同平台中部署和管理ML库

MLFlow的前一天惊人功能是它与库无关。这是因为你后能 将其与你这俩机器学习库同時 使用而我越来越多 出現 任何兼容性间题图片。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哪些工具?

还有你这俩方便的工具可用于在机器学习中执行不同的操作。

5.Detectron

可能你正在寻找最先进的物体检测算法,越来越 你后能 使用Detectron。

它由Facebook开发,是AI Research软件系统的一次要。它利用Caffe2角度学习框架和Python。

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

6.SimpleCV

SimpleCV,有俩个 开源框架,允许你构建计算机视觉应用应用进程。它类式于OpenCV,使你后能 访问高级计算机视觉库。这是因为你我越来越多 担心复杂化化的概念。

有了它,你后能 制作计算机视觉项目,而我越来越多 在基础知识上投入越来越来越多时间。毕竟,出于一种是因为,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,可你后能 识别语言。

它支持3000多种语言,也后能 编程识别新语言。

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

强化学习用哪些工具?

可能你想训练智能代理,越来越 你须要帮助强化学习。

8.Open AI Gym

Open AI Gym你后能 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,你后能 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

数据挖掘用哪些工具?

可能你希望收集数据科学项目的数据,后能 使用以下工具。

10.Weka

Weka用于数据挖掘任务。它借促进为数据挖掘设计的机器学习算法来实现。有了它,你后能 找到你这俩你这俩东西,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

机器学习正在改变亲们与世界互动的最好的最好的办法。它使亲们的生活更轻松,并确保亲们建立有俩个 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,前一天形成交叉螺旋,我越来越多 断扩大。

 

import turtle

import time

turtle.pensize(2)

turtle.bgcolor("black")

colors = ["red","yellow","purple","blue"]#设置一种颜色,你后能 当事人修改

#turtle.tracer(False)

for x in range(300):

   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:

绘制时候现在开始前调用tracer(False)

绘制时候现在开始前一天tracer(True)

一种最好的最好的办法是直接展示给用户绘制结果,我越来越多 漫长的在等待绘制过程,一种最好的最好的办法turtle里有,turle.Turtle上方都在,效果是一样的。

你可能研究会了不妨加入当事人的想法,对应用进程做你这俩修改,看看会出現 哪些。