您是否对机器学习 (ML) 感兴趣，但不知道从哪里开始？如果是这样，您很幸运——有很多开源工具可以帮助您入门。开源工具不仅使用户可以访问来自社区的大量资源和知识，而且还允许与世界各地的其他开发人员进行协作。
Python 是 ML 最流行的语言之一，因为它在各种用例中都具有简单性和通用性。其庞大的开源网络开发了许多库，例如 TensorFlow 和 scikit-learn，这使得开始试验和开发 ML 算法比以往任何时候都更容易——即使对于初学者也是如此。
让我们探索一些最佳的 ML 开源工具，以及如何将它们与 Python 编程语言一起使用。无论您是初学者还是经验丰富的开发人员，这些工具都一定会将您的 ML 技能提升到一个新的水平。
什么是机器学习？
机器学习是人工智能 (AI) 的一个子领域，它使计算机和机器能够从数据中学习，而无需显式编程。它使系统能够通过经验自动提高其性能，通过识别所提供数据中的模式。
监督学习是 ML 最常见的类型之一。通过监督学习，算法从标记数据中学习，以便使用新数据做出更好的预测或决策。目标是找到一个函数，将输入映射到输出，并尽可能减少误差。监督学习的一些示例包括图像分类和语音识别。
无监督学习涉及在未标记数据中查找隐藏模式。该算法尝试识别输入特征之间的相似性和差异，而无需事先了解它们代表什么。聚类算法是无监督学习的一个示例，因为它们根据属性将相似的项目分组在一起。
强化学习需要代理通过试错经验与其环境交互，以最大化随时间的奖励信号。强化学习通常应用于游戏——想想在线国际象棋或围棋游戏，其中 AI 通过下棋并在合理的时间范围内考虑未来的可能性来与人类对弈。
每种类型的 ML 都有其优点和缺点，具体取决于手头的任务，但所有类型都在推进当今的 AI 技术中发挥着关键作用。
开源工具的优势
开源软件 (OSS) 通过为研究人员、开发人员和组织提供可访问且灵活的工具和平台，彻底改变了机器学习。OSS 的一个主要优势是经济性，因为与专有选项相比，它通常可以免费使用或具有较低的许可费。
此外，开源工具在根据特定需求进行定制和适应方面提供了更大的灵活性。这意味着用户可以根据需要修改现有代码或添加新功能，而无需等待供应商的更新。
通过在 ML 项目中使用开源工具，组织可以避免供应商锁定，因为他们不受任何特定供应商的专有技术堆栈的束缚。这使他们可以随着需求的不断发展，更轻松地在不同的工具和环境之间切换。
使用开源工具的另一个优势是其背后的社区的协作性。成千上万的开发人员贡献代码和分享知识，为故障排除、支持和创新提供了许多资源。
开源工具提供的优势使其成为一个有吸引力的选择，如果您希望以最小的财务投资构建强大的 ML 解决方案，同时保持最大的灵活性。
机器学习的最佳开源工具
机器学习在不断发展，并且对于企业而言，将这项技术集成到其运营中变得越来越重要。OSS 在 ML 模型的开发中发挥了重要作用，因为它有助于构建强大的 AI 系统，而无需为专有软件许可付出大量资源；相反，您可以组合开源工具来创建一个虚拟的AI 平台。
最流行的开源工具之一是 scikit-learn——一个用于预测数据分析的简单、高效的库。它提供了聚类算法、分类算法（如支持向量机 (SVM)）、回归算法（如线性回归）和决策树——所有这些都易于使用。
PyTorch 是另一个优秀的开源平台（由 Meta 的 AI 研究团队开发），使用户可以轻松创建动态计算图。PyTorch 提供跨多个 GPU 或机器的分布式训练支持，使其非常适合扩展大型项目。
另一个很棒的工具是 TensorFlow，这是一个开源框架，因其可扩展性和易用性而广受欢迎。TensorFlow 由 Google Brain 团队构建，允许开发人员用相对较少的代码构建深度神经网络。该工具支持多种编程语言，包括 Python、Java、C++ 等。
Keras 是另一个出色的开源深度学习框架，用 Python 构建，它使开发复杂的神经网络比以往任何时候都更容易。Keras 的简单性意味着您可以快速入门，同时仍然能够处理更高级的任务。
XGBoost 是一个强大的 ML 工具，近年来越来越受欢迎。它是一个开源库，提供了梯度提升算法的有效实现。XGBoost 已被证明在许多任务中优于其他 ML 解决方案，包括分类、回归和排名。它易于使用和调整，这使其成为数据科学家和 ML 工程师的绝佳工具。
statsmodels 是一个 Python 模块，它为不同统计模型的估计以及统计检验和统计数据探索的执行提供类和函数。它构建在数值库 NumPy 和 SciPy 之上，并与之无缝集成，使其易于与 Anaconda 的云端 notebook等其他科学 Python 软件结合使用。
如此多的选择——Anaconda 可以提供帮助！
这些只是机器学习可用的众多开源工具中的几个示例。有如此多的选项可供选择，可能很难决定哪一个最适合您的项目。花时间探索每个工具并了解其功能和特性将帮助您做出明智的决定，从而从长远来看节省您的时间和金钱。
Anaconda 提供在云端一站式访问开源工具的服务，并提供免费选项。我们的平台使您可以轻松开始使用这些工具——此外，无论您是初学者还是希望提升技能，都可以访问按需培训课程。立即创建您的免费帐户，开始在 Anaconda 云端进行编码。
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