5 个最受迎接的机械进修对象

Microsoft Azure 机器学习是一个基于云的平台，许可用户构建、支配和管理机器学习模型。

该平台包括预构建的机器学习模型，例如图像和文本分类以及非常检测，作为自定义模型的出发点。
它还供应了用于构建机器学习事情流程的可视化界面，利用户可以轻松地考试测验不同的模型和参数。

Azure 机器学习的关键功能之一是它能够根据须要扩展或缩小，因此用户只需为他们利用的资源付费。
对付必须大规模演习和支配机器学习模型的组织来说，这使其成为一种经济高效的办理方案。

除了基于云的平台之外，Microsoft Azure机器学习还供应一些其他做事，包括模型管理做事、自动化机器学习做事和机器学习事情室。
这些做事供应附加功能，例如自动模型选择和跨不同环境管理模型。
Microsoft Azure 机器学习是一个综合平台，供应用于构建、支配和操作机器学习模型的各种工具和做事。

2.Google TensorFlow：

Google TensorFlow 是一个机器学习库，用于开源构建和支配机器学习模型。
Google Brain 团队开拓了 Google TensorFlow，现在由 TensorFlow 社区供应。
TensorFlow供应了许多用于构建、演习和支配机器学习模型的工具，包括对深度学习、强化学习和无监督学习的支持。

TensorFlow 许可开拓职员利用各种编程措辞（包括 Python、C++ 和 Java）构建模型。
它还供应了一个名为 TensorBoard 的可视化界面，许可用户可视化和调试他们的模型。

TensorFlow 的紧张功能之一是它能够在各种平台上运行，包括桌面、做事器和移动设备。
这使得开拓职员能够构建可支配在从智好手机到高性能做事器等各种设备上的模型。
TensorFlow还供应了许多预构建的模型以及可以针对特界说务进行微调的模型，方便开拓者上手机器学习。

此外，TensorFlow 是机器学习领域的一个盛行库。
它拥有一个弘大而生动的社区，为开拓职员供应支持和资源。
它拥有基于 TensorFlow 构建的各种库和软件包，使其成为构建机器学习模型的灵巧而强大的工具。

3.OpenNN：

OpenNN（开放神经网络库）是一个开源机器学习工具包，为构建和演习神经网络供应了广泛的工具。
它是用 C++ 编写的，并有一个 Python 包装器。

OpenNN 供应了许多预构建的神经网络架构，例如循环神经网络、前馈神经网络和卷积神经网络，它们可以用作自定义模型的出发点。
该库还供应了许多优化算法，例如梯度低落和 Levenberg-Marquardt 算法，可用于演习神经网络。

OpenNN 的关键功能之一是其实行高等优化和数据绘制的能力，这对付深度学习和强化学习等繁芜任务非常有用。
OpenNN 还供应了数据可视化工具，例如姿态曲面图，可用于调试和剖析神经网络模型。

4.IBM Watson：

IBM Watson 是 IBM 开拓的人工智能做事和解决方案的凑集，包括自然措辞处理、机器学习和数据剖析。
IBM Watson 的顶尖运用程序是Watson Discovery 做事，它许可用户从大量数据中搜索、剖析和提取此外，IBM 还供应 Watson Studio，它为数据科学家和开拓职员供应了构建、测试和支配 AI 模型的协作环境。
IBM 还供应其他 Watson 做事，用于例如构建谈天机器人和虚拟助手的 Watson Assistant 、用于自然措辞翻译的 Watson Language Translator 以及用于图像和视频剖析的 Watson Visual Recognition。
全面的，

5.Amazon Machine Learning：

Amazon Machine Learning (Amazon ML) 是 Amazon Web Services (AWS) 供应的一项做事，许可开拓职员和数据科学家轻松创建和支配机器学习模型。
Amazon ML 供应许多预构建的算法和模型，以及利用 AWS 平台创建自定义模型的能力。
该做事还供应可视化工具和性能指标来帮助用户评估和优化他们的模型。

Amazon ML 是一种盛行的工具，由于它易于利用，并为构建和支配机器学习模型供应了广泛的功能。
它还与其他 AWS 做事无缝集成，例如用于 Amazon S3 的数据存储和模型支配 Amazon SageMaker，构建成为已经利用 AWS 生态系统的公司的绝佳选择。
此外，Amazon ML 供应即用即付的定价模式，许可用户只需为他们利用的资源付费，这成为各种付费模式公司规模的经济高效选择。