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——有许多开源工具可供您使用，可以帮助您入门。开源工具不仅让用户可以访问社区的大量资源和知识，还可以与世界各地的其他开发人员进行协作。
Python 是最流行的 ML 语言之一，因为它简单且用途广泛，可以跨用例使用。其庞大的开源网络开发了许多库，例如 TensorFlow 和 scikit-learn，这些库使开始试验和开发 ML 算法变得前所未有的容易——即使是初学者也能做到。
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，通过识别提供的数据中的模式来实现这一点。
监督学习是最常见的 ML 类型之一。通过监督学习，算法从标记数据中学习，以便用新数据进行更好的预测或决策。目标是找到一个函数，该函数将输入映射到输出，并尽可能减少错误。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的模式。该算法尝试识别输入特征之间的相似点和差异，而没有任何关于它们代表什么的先验知识。聚类算法是无监督学习的一个示例，因为它们根据项目的属性将相似的项目分组在一起。
强化学习涉及代理通过反复试验的经验与环境交互，以随着时间的推移最大化奖励信号。强化学习通常应用于游戏——想想在线象棋或围棋游戏，其中 AI 通过在合理的时间范围内做出行动并考虑未来的可能性来与人类对抗。
每种类型的 ML 都有其优势和劣势，具体取决于手头的任务，但它们都在推动当今的 AI 技术发展中发挥着至关重要的作用。
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 的主要优势之一是经济实惠，因为它通常是免费使用的，或者与专有选项相比，其许可费用更低。
此外，开源工具在定制和适应特定需求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，而无需等待供应商发布更新。
通过在 ML 项目中使用开源工具，组织可以避免供应商锁定，因为它们没有绑定到任何特定提供商的专有技术堆栈。这使他们能够随着时间的推移更轻松地在不同的工具和环境之间切换，以满足不断变化的需求。
使用开源工具的另一个优势是支持它们的社区的协作性质。由于数千名开发人员贡献代码并分享知识，因此有许多可用于故障排除、支持和创新的资源。
开源工具提供的优势使其成为寻求构建强大的 ML 解决方案，而无需投入大量资金，同时保留最大灵活性的有吸引力的选择。
机器学习最佳开源工具
机器学习正在不断发展，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，因为它促进了强大的 AI 系统的构建，而无需花费大量资源用于专有软件许可证；相反，您可以将开源工具组合以构建虚拟的AI 平台.
最流行的开源工具之一是scikit-learn——这是一个简单高效的库，用于预测性数据分析。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 是另一个出色的开源平台（由 Meta 的 AI 研究团队开发），它使用户能够轻松地创建动态计算图。PyTorch 支持在多个 GPU 或机器上进行分布式训练，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，由于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。此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，它使用 Python 构建，使开发复杂的神经网络变得前所未有的容易。Keras 的简洁性意味着您可以快速入门，同时仍然能够在以后处理更高级的任务。
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，提供了对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，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，提供用于估计不同统计模型、进行统计检验和统计数据探索的类和函数。它建立在 NumPy 和 SciPy 之上，并与之无缝集成，使其易于与其他科学 Python 软件（如Anaconda 的云笔记本）结合使用。
如此多的选择——Anaconda 可以提供帮助！
这些只是许多可用于机器学习的开源工具中的一小部分示例。有如此多的选择可供选择，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功能将帮助您做出明智的决定，从长远来看，这将为您节省时间和金钱。
Anaconda 在云中提供了一站式访问开源工具，并提供免费选项。我们的平台使您能够轻松地开始使用这些工具——此外，无论您是初学者还是希望提升技能，您都可以访问按需培训课程。 立即创建您的免费帐户，开始使用 Anaconda 在云中进行编码。
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