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工具是机器学习的一个重要部分,选择合适的工具和选择最佳算法一样的重要。
在这篇博文里,你会近距离观察机器学习工具,发现为什么它们是重要的以及你能选择的工具种类。
机器学习工具能更快、更容易以及更加有趣的应用机器学习。
你不想学习以及使用机器学习工具为了工具本身的目的,它们必须具有强烈的目的性。
机器学习工具提供了一些功能,你能使用这些功能在机器学习项目中展示结果,当你决定是否学习一个新工具时,你能使用这个作为一个滤波器,你能问这样的问题:
在机器学习的项目中,这个工具给我展示怎样的结果?
机器学习工具不只是实现了机器学习算法,他们也提供了某些功能,这些功能可以出现在机器学习过程中任何步骤中。
你想使用最好的工具来解决你手头上的问题,怎样区分好的机器学习工具以及极好的机器学习工具?
机器学习工具节省你的时间并稳定地帮助你呈现出好的结果,什么时候你可以从机器学习工具中得到最大的利益,下面是一些例子:
有许多机器学习工具,google搜索一下足够让你感觉手足无措。
思考机器学习工具的一个有用的方法是,把机器学习工具分成Platforms和Libraries两类。platforms提供你机器学习过程中所需要的一切,然而libraries只是提供离散的一些功能,或者说你所需要完成项目的部分功能。
这不是完美的区分,因为一些机器学习平台也提供图像化用户接口的库,然而这提供了一个好的点,帮助比较指定目标工具与大类目标工具的不同。
机器学习平台提供给我们完成机器学习项目从开始到结束所有的功能,即一些数据分析、数据预处理、建模、算法评估以及选择。
机器学习平台的特点:
机器学习平台有:
机器学习库提供了机器学习项目部分的功能,例如,一个库可以提供建模算法的集合。
机器学习库的特点:
机器学习库有:
思考机器学习工具另一个方法是它们所提供的接口。
这个可能产生迷惑,因为一些工具提供多种接口,然而,它提供了一个开启点,这个不同点帮助你选择一个机器学习工具。
下面是一些普遍的接口。
机器学习工具提供一个图像化的用户接口,包括窗口、点、点击以及聚焦可视化。图形化用户结果的好处:
图形化的机器学习工具接口有:
机器学习工具提供一个命令行接口,包括命令行程序、命令行参数以及聚焦输入输出,命令行用户接口的好处:
命令行接口的机器学习工具有:
如果你喜欢使用命令行工作,下面这本书是极好的,“”.
机器学习工具提供一个应用编程接口,让你灵活决定在你的程序里使用什么元素,怎样使用它们,应用编程接口的好处:
应用编程接口的机器学习工具有:
最后一个比较机器学习工具的方法是考虑是否这个工具是本地的还是远程的。
本地工具是你能下载、安装并且在本地使用,而远程工具是在第三方服务器上运行。
这个区别也是模糊的,因为一些工具能运行在本地也能运行在远程的方式,如果你是个好的工程师,你能在服务器上配置几乎任何工具。
然而,这是一个有用的区别,帮助你理解和选择一个机器学习工具。
本地工具是要被下载、安装并且运行在你的本地环境中。
本地工具有:
远程工具被托管在一个服务器上,并被本地环境所调用,这些工具常被称为as Machine Learning as a Service(MLaaS)。
远程工具有:
有一些工具,你可以使用安装自己的远程解决方案,并作为一个服务集成到你的自己的环境中:
在这篇博客中,你发现了为什么工具在机器学习中是那么的重要。
你学到,如果没有好的机器学习工具,你不得不从头实现所有技术,这需要你在这个领域有专业知识以及有效的工程训练。
你学到思考机器学习工具的3个结构化方法:
你使用什么机器学习工具?
留下评论并分享你所使用的机器学习工具。原文链接: