機器學習工程師是開發(fā)產(chǎn)品和構建算法團隊中的一部分，并確保其可靠、快速和成規(guī)模地工作。他們和數(shù)據(jù)科學家密切合作來了解理論知識和行業(yè)應用。數(shù)據(jù)專家和機器學習工程師的主要區(qū)別是： ·機器學習工程師構建、開發(fā)和維護機器學習系統(tǒng)的產(chǎn)品。 ·數(shù)據(jù)專家進行調(diào)查研究形成有關于機器學習項目的想法，然后分析來理解機器學習系統(tǒng)的度量影響。 下面是機器學習的框架介紹： 1.Apache Singa 是一個用于在大型數(shù)據(jù)集上訓練深度學習的通用分布式深度學習平臺，它是基于分層抽象的簡單開發(fā)模型設計的。它還支持各種當前流行的深度學習模型，有前饋模型（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，CNN），能量模型（受限玻爾茲曼機，RBM和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡，RNN），還為用戶提供了許多內(nèi)嵌層。 2.Amazon Machine Learning（AML）是一種讓各種級別使用機器學習技術的開發(fā)人員可輕松掌握的一個服務，提供了視覺工具和向?qū)?，可以指導您在不必學習復雜的機器學習算法和技術的情況下建立機器學習。 3.Azure ML Studio允許微軟Azure的用戶創(chuàng)建和訓練模型，隨后將這些模型轉(zhuǎn)化為能被其他服務使用的API。盡管您可以將自己的Azure存儲鏈接到更大模型的服務，但是每個賬戶模型數(shù)據(jù)的存儲容量最多不超過10GB。在Azure中有大量的算法可供使用，這要感謝微軟和一些第三方。甚至你都不需要注冊賬號，就可以匿名登錄，使用Azure ML Studio服務長達8小時。 4.Caffe是由伯克利視覺學習中心(BLVC)和社區(qū)貢獻者們基于BSD-2-協(xié)議開發(fā)的一個深度學習框架，它秉承“表示、效率和模塊化”的開發(fā)理念。模型和組合優(yōu)化通過配置而不是硬編碼實現(xiàn)，并且用戶可根據(jù)需要在CPU處理和GPU處理之間進行切換，Caffe的高效性使其在實驗研究和產(chǎn)業(yè)部署中的表現(xiàn)很完美，使用單個NVIDIA K40 GPU處理器每天即可處理超過六千萬張圖像 。 5.H2O使人輕松地應用數(shù)學和預測分析來解決當今極具挑戰(zhàn)性的商業(yè)問題，它巧妙的結合了目前在其他機器學習平臺還未被使用的獨有特點：最佳開源技術，易于使用的WebUI和熟悉的界面，支持常見的數(shù)據(jù)庫和不同文件類型。用H2O，你可以使用現(xiàn)有的語言和工具。此外，也還可以無縫擴展到Hadoop環(huán)境中。 6.Massive Online Analysis (MOA)是目前最受歡迎的數(shù)據(jù)流挖掘開源框架，擁有一個非?；钴S的社區(qū)。它包含一系列的機器學習算法（分類，回歸，聚類，離群檢測，概念漂移檢測和推薦系統(tǒng)）和評價工具。和WEKA項目一樣，MOA 也是用Java編寫，但擴展性更好。 7.MLlib (Spark)是Apache Spark的機器學習庫，目的是讓機器學習實現(xiàn)可伸縮性和易操作性，它由常見的學習算法和實用程序組成，包括分類、回歸、聚類，協(xié)同過濾、降維，同時包括底層優(yōu)化原生語言和高層管道API。 8.Mlpack是一個基于C++的基礎學習庫 ，最早于2011年推出，據(jù)庫的開發(fā)者聲稱，它秉承“可擴展性、高效性和易用性”的理念來設計的。執(zhí)行Mlpack有兩種方法：通過快速處理簡易的“黑盒”操作命令行執(zhí)行的緩存，或者借助C++ API處理較為復雜的工作。Mlpack可提供簡單的能被整合到大型的機器學習解決方案中的命令行程序和C++的類。 9.Pattern是Python編程語言的web挖掘組件，有數(shù)據(jù)挖掘工具（ Google、Twitter 、Wikipedia API，網(wǎng)絡爬蟲，HTML DOM解析器），自然語言處理（詞性標注，n-gram搜索，情感分析，WordNet接口），機器學習（向量空間模型，聚類，支持向量機），網(wǎng)絡分析和<canvas>可視化。 10.Scikit-Learn為了數(shù)學和科學工作，基于現(xiàn)有的幾個Python包（Numpy，SciPy和matplotlib）拓展了Python的使用范圍。最終生成的庫既可用于交互式工作臺應用程序，也可嵌入到其他軟件中進行復用。該工具包基于BSD協(xié)議，是完全免費開源的，可重復利用。Scikit-Learn中含有多種用于機器學習任務的工具，如聚類，分類，回歸等。Scikit-Learn是由擁有眾多開發(fā)者和機器學習專家的大型社區(qū)開發(fā)的，因此，Scikit-Learn中最前沿的技術往往會在很短時間內(nèi)被開發(fā)出來。 11.Shogu是最早的機器學習庫之一，它創(chuàng)建于1999年，用C++開發(fā)，但并不局限于C++環(huán)境。借助SWIG庫，Shogun適用于各種語言環(huán)境，如Java，Python，c#，Ruby，R，Lua，Octave和Mablab。Shogun旨在面向廣泛的特定類型和學習配置環(huán)境進行統(tǒng)一的大規(guī)模學習，如分類，回歸或探索性數(shù)據(jù)分析。 12.TensorFlow是一個使用數(shù)據(jù)流圖進行數(shù)值運算的開源軟件庫，它實現(xiàn)了數(shù)據(jù)流圖，其中，張量（“tensors”）可由一系列圖形描述的算法來處理，數(shù)據(jù)在該系統(tǒng)中的變化被稱為“流”，由此而得名。數(shù)據(jù)流可用C++或Python編碼后在CPU或GPU的設備上運行。 13.Theano是一個基于BSD協(xié)議發(fā)布的可定義、可優(yōu)化和可數(shù)值計算的Phython庫。使用Theano也可以達到與用C實現(xiàn)大數(shù)據(jù)處理的速度相媲美，是支持高效機器學習的算法。 14.Torch是一種廣泛支持把GPU放在首位的機器學習算法的科學計算框架。由于使用了簡單快速的腳本語言LuaJIT和底層的C/CUDA來實現(xiàn)，使得該框架易于使用且高效。Torch目標是讓你通過極其簡單的過程、最大的靈活性和速度建立自己的科學算法。Torch是基于Lua開發(fā)的，擁有一個龐大的生態(tài)社區(qū)驅(qū)動庫包設計機器學習、計算機視覺、信號處理，并行處理，圖像，視頻，音頻和網(wǎng)絡等。 15.Veles是一套用C++開發(fā)的面向深層學習應用程序的分布式平臺，不過它利用Python在節(jié)點間自動操作與協(xié)作任務。在相關數(shù)據(jù)集中到該集群之前，可對數(shù)據(jù)進行分析與自動標準化調(diào)整，且REST API允許將各已訓練模型立即添加至生產(chǎn)環(huán)境當中，它側(cè)重于性能和靈活性。Veles幾乎沒有硬編碼，可對所有廣泛認可的網(wǎng)絡拓撲結構進行訓練，如全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡等。 在評論中告訴我們更多關于你喜歡的機器學習框架。 作者介紹：Devendra Desale(@DevendraDesale)是一位目前從事文本挖掘和大數(shù)據(jù)技術的數(shù)據(jù)科學研究生，也對企業(yè)架構和數(shù)據(jù)驅(qū)動感興趣。業(yè)余時間，喜歡參加聚會和未知的冒險。 |
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