机器学习开源社区很活跃。如果你了解开源的，你会发现那里有很多机器学习资源。这也包括可以在项目中使用的工具。在本文中，我们将介绍用于机器学习的10个必知的开源工具。这些工具将帮助你改善工作流程。
用于机器学习的10个必知的开源工具
一、对于非程序员
如果你不熟悉编程或机器学习，则需要使用与你的经验相匹配的工具。对于初学者，我们建议使用这两个工具。
1、Knime：
Knime是一款出色的工具，可让你无需编写一行代码即可执行端到端数据科学工作流。为了帮助新手，它带有拖放界面。界面清晰，你可以使用它进行创建和生产。
第一步是使用该工具进行数据收集和转换。完成后，你可以创建模型并对其进行可视化。当涉及生产时，你可以部署和管理数据科学项目。最后，你可以通过使用Knime产生见解来利用你的实现。
2、Uber Ludwig：
Uber Ludwig是初学者的另一个出色工具。有了它，你可以快速测试和训练深度学习模型。编写代码是可选的，你可以使用拖放界面来发挥自己的优势。
首先，你需要先通过加载CSV文件来训练数据。通过使用预先训练的模型，你可以然后预测输出目标。最后，你可以使用可用的可视化选项来可视化数据。如果你是编程的初学者，则还可以使用其广泛的API并使用Python训练模型。
二、对于模型部署
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，我们列出了以下工具。
1、TensorFlow.js
TensorFlow.js可让你直接从Web构建和部署机器学习模型。它使用JavaScript在网络上运行。
你也可以使用Node.js。使用它，你不仅可以运行现有模型，还可以重新训练现有模型。它提供了直观的API，使你可以使用JavaScript构建和训练模型，也可以在Web浏览器上进行建模。如果你想在移动设备上进行开发，也可以使用TensorFlow Lite。
2、MLFlow：
MLFlow使你能够应对端到端机器学习生命周期。它包含三个主要部分。
MLflow跟踪-通过记录并比较结果和参数来完成实验
MLflow项目-使你可以将项目打包为其他成员可重用的形式
MLflow模型-帮助你在各种平台中部署和管理ML库
MLFlow的另一个令人惊奇的功能是它与库无关。这意味着你可以将其与其他机器学习库一起使用，而不会出现任何兼容性问题。为了实现库激活行为，它利用了REST API和CLI。
三、关于NLP，计算机视觉和音频的开源工具
你还可以使用其他方便的工具来进行机器学习中的不同操作。
1、Detectron：
如果你正在寻找最新的对象检测算法，那么Detectron不会出错。它由Facebook开发，是其AI Research软件系统的一部分。它利用了Caffe2深度学习框架和Python。
2、SimpleCV：
SimpleCV是一个开放源代码框架，可让你构建计算机视觉应用程序。它类似于OpenCV，使你能够访问高级计算机视觉库。这意味着你不必担心复杂的概念。有了它，你可以进行计算机视觉项目，而无需花太多时间在基础知识上。毕竟，由于某种原因，它被命名为SimpleCV。
3、Tesseract OCR：
Tesseract OCR是功能强大的光学字符识别软件，可让你识别语言。它支持100多种语言，还可以进行编程以识别新语言。
四、强化学习
如果你想训练更加聪明的虚拟助手，那么你需要获得强化学习的帮助。
1、Open AI Gym：
Open AI Gym:可让你训练代理人执行几乎所有事情，包括步行，玩游戏等。 它借助易于使用的强化学习任务套件来实现。
2、Unity ML Agents:
Unity提供了他们的开源unity插件，即Unity ML，可让你开发可在游戏中使用的智能助手。
五、用于数据挖掘
如果希望为数据科学项目收集数据，则可以使用以下工具。
Weka：
Weka用于数据挖掘任务。 它借助于为数据挖掘而设计的机器学习算法来实现。 有了它，你可以找到很多东西，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，并获得GNU许可。
结论
机器学习正在改变我们与世界互动的方式。 它使我们的生活更加轻松，并确保我们建立一个未来世界。Python Sk-learn和Keras也是很棒的工具，可用于建立机器学习模型。那么，你喜欢哪种机器学习开源工具？
计算机视觉与语音识别的应用示例
Gravitylink推出钛灵AIX是一款集计算机视觉与智能语音交互两大核心功能为一体的人工智能硬件，Model Play是面向全球开发者的AI模型资源平台，内置多样化AI模型，与钛灵AIX结合，基于Google开源神经网络架构及算法，构建自主迁移学习功能，无需写代码，通过选择图片、定义模型和类别名称即可完成AI模型训练。
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