开发人员必备:这18个机器学习平台你值得一用

点击上方关注,AllinAI中国机器学习平台并不是未来的潮流,它已经真真切切的发生在我们的身边。开发人员需要知道如何以及何时利用其权力。在使用像Filestack这样的正确工具的同时,在ML环境中工作可以使开发人员更容易创建一个高效的算法,以充分发挥其功能。以下是小编为大家精心总结的机器学习平台和工具,现在已经可作为资源将ML的强大功能无缝集成到日常任务中。

1.H2Ohttps://www.h2o.ai

H2O是由H2O.ai为Python、R和Java编程语言设计的。通过使用这些熟悉的语言,这款开源软件使开发人员能够轻松地将预测分析和机器学习应用于各种情况。H2O可在Mac、Windows和Linux操作系统上使用,为开发人员提供分析ApacheHadoop文件系统中的数据集以及云中的数据集所需的工具。

开发人员可以使用ai-one创建几乎适用于任何软件应用程序的智能助理。该工具的资源列表包括开发人员API、文档库和可用于将数据转换为支持ML和AI结构的规则集的构建代理。7.IBMhttps://www.ibm.com/watson/IBM的Watson平台是商业用户和开发人员可以找到一系列AI工具的地方。

以Lua编程语言为基础,Torch包含脚本语言、科学计算框架和开源ML库。Torch通过一系列算法支持深度机器学习,并已被DeepMind和FacebookAIResearchGroup使用。9.Protegehttps://protege.stanford.edu/products.php乍一看,看起来似乎是Protege对企业的关注没有其他任何空间。

TensorFlow专为在依赖机器学习的项目中使用而设计,它具有作为使用开源软件设计的平台的附加优势。在大量的在线资源、文档和教程的帮助下,TensorFlow提供了一个包含数值计算形式的数据流图的库。这种方法的目的是让开发人员能够跨多种设备(包括移动设备、平板电脑和台式机)启动深度学习框架。

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