机器学习有哪些框架

深度学习需要大量的计算。它通常包含具有许多节点的神经网络，并且每个节点都有许多需要在学习过程中必须不断更新的连接。换句话说，神经网络的每一层都有成百上千个相同的人工神经元在执行相同的计算。因此，神经网络的结构适用于GPU(图形处理单元)可以高效执行的计算类型(GPU是专门为并行计算相同指令而设计的)。

随着深度学习和人工智能在过去几年的迅速发展，我们也看到了许多深度学习框架的引入。深度学习框架的创建目标是在GPU上高效运行深度学习系统。这些深度学习框架都依赖于计算图的概念，计算图定义了需要执行的计算顺序。在这些框架中你使用的是一种可以建立计算图的语言，并且语言的执行机制与其宿主语言本身的机制有所不同。然后，计算图可以并行地在目标GPU中优化和运行。

在这篇文章中，我想向大家介绍推动深度学习发展的5个主力框架。这些框架使数据科学家和工程师更容易为复杂问题构建深度学习解决方案，并执行更复杂的任务。这只是众多开源框架中的一小部分，由不同的科技巨头支持，并相互推动更快创新。

随着人工智能技术的不断发展，机器学习在实际应用中得到了广泛的应用，其中机器学习框架是构建、训练和部署机器学习模型的重要工具。本文将介绍常见的机器学习框架，包括TensorFlow、PyTorch、Keras、Scikit-learn、MXNet、Caffe、Theano和Torch。

1、TensorFlow

TensorFlow是由Google开发的开源深度学习框架，它支持多种编程语言，包括Python、C++、Java和Go等。TensorFlow的特点是高度灵活、可扩展和可移植性强，适用于各种类型的机器学习任务，包括图像识别、自然语言处理、语音识别等。

2、PyTorch

PyTorch是由Facebook开发的深度学习框架，它具有易用性和高度灵活性，支持动态计算图和静态计算图两种方式，可以让开发者更加方便地进行模型构建和训练。与TensorFlow相比，PyTorch更适用于研究和实验性开发。

3、Keras

Keras是一个基于TensorFlow、Theano和CNTK等深度学习框架的高级神经网络API，它支持快速构建和训练神经网络模型，并且高度可定制。Keras的特点是易学易用、高效和灵活性强，适用于各种类型的机器学习任务。

4、Scikit-learn

Scikit-learn是一个用于数据挖掘和机器学习的Python库，它包括各种机器学习算法和数据预处理功能。Scikit-learn的特点是易学易用、功能丰富、稳定性强，并且有着广泛的社区支持。

5、MXNet

MXNet是由Amazon开发的深度学习框架，它支持多种编程语言，包括Python、Java和Scala等。MXNet的特点是高度灵活、可扩展性强、性能优秀，并且适用于大规模机器学习任务。

6、Caffe

Caffe是由加州大学伯克利分校开发的深度学习框架，旨在支持卷积神经网络和深度学习模型的训练和部署。Caffe的特点是易于学习、高度灵活、性能优秀，适用于各种类型的机器学习任务。

7、Theano

Theano是一个用于深度学习的Python库，它提供高效的数学库和自动微分机制，可以方便地构建各种类型的神经网络模型。Theano的特点是高度优化、易于使用、支持GPU加速，并且有着广泛的社区支持。

8、Torch

Torch是一个基于Lua语言的科学计算框架，主要用于机器学习和计算机视觉任务。Torch的特点是易于使用、高度灵活、性能优秀，并且有着广泛的社区支持。

除了上述常见的机器学习框架外，还有一些其他的框架也值得一提，比如CNTK、Chainer和PaddlePaddle等。这些框架都有其自身的特点和优缺点，可以根据具体的任务需求进行选择。

总的来说，机器学习框架在构建、训练和部署机器学习模型中起着至关重要的作用，开发者可以根据不同的需求和技术水平选择适合自己的框架。在未来，随着机器学习技术的不断发展和应用领域的不断拓展，机器学习框架也将不断更新和优化，为人工智能技术的发展做出更大的贡献。

机器学习工程师是开发产品和构建算法团队中很重要的一部分，他们和数据专家密切合作来了解理论知识和行业应用。数据专家和机器学习工程师的主要区别是：

机器学习工程师构建、开发和维护机器学习系统的产品

数据专家进行调查研究形成有关于机器学习项目的想法，然后分析来理解机器学习系统的度量影响

下面就来介绍一下目前***的15个机器学习框架：

1. Apache Singa

Apache Singa是一个用于在大型数据集上训练深度学习的通用分布式深度学习平台，它是基于分层抽象的简单开发模型设计的。它还支持各种当前流行的深度学习模型，有前馈模型(卷积神经网络，CNN)，能量模型(受限玻尔兹曼机，RBM和循环神经网络，RNN)，还为用户提供了许多内嵌层。

2. Amazon Machine Learning(AML)

Amazon Machine Learning(AML)是一种让各种级别使用机器学习技术的开发人员可轻松掌握的一个服务，提供了视觉工具和向导，可以指导您在不必学习复杂的机器学习算法和技术的情况下建立机器学习。

3. Azure ML Studio

Azure ML Studio允许微软Azure的用户创建和训练模型，随后将这些模型转化为能被其他服务使用的API。尽管您可以将自己的Azure存储链接到更大模型的服务，但是每个账户模型数据的存储容量最多不超过10GB。在Azure中有大量的算法可供使用，这要感谢微软和一些第三方。甚至都不需要注册账号，就可以匿名登录，使用Azure ML Studio服务长达8小时。

4. Caffe

Caffe是由伯克利视觉学习中心(BLVC)和社区贡献者们基于BSD-2-协议开发的一个深度学习框架，它秉承“表示、效率和模块化”的开发理念。模型和组合优化通过配置而不是硬编码实现，并且用户可根据需要在CPU处理和GPU处理之间进行切换，Caffe的高效性使其在实验研究和产业部署中的表现很***，使用单个NVIDIA K40 GPU处理器每天即可处理超过六千万张图像 。

5. H2O

H2O使人轻松地应用数学和预测分析来解决当今***挑战性的商业问题，它巧妙的结合了目前在其他机器学习平台还未被使用的独有特点：***开源技术，易于使用的WebUI和熟悉的界面，支持常见的数据库和不同文件类型。用H2O，您可以使用现有的语言和工具。此外，也还可以无缝扩展到Hadoop环境中。

6. Massive Online Analysis (MOA)

Massive Online Analysis (MOA)是目前***的数据流挖掘开源框架，拥有一个非常活跃的社区。它包含一系列的机器学习算法(分类，回归，聚类，离群检测，概念漂移检测和推荐系统)和评价工具。和WEKA项目一样，MOA 也是用Java编写，但扩展性更好。

7. MLlib (Spark)

MLlib (Spark)是Apache Spark的机器学习库，目的是让机器学习实现可伸缩性和易操作性，它由常见的学习算法和实用程序组成，包括分类、回归、聚类，协同过滤、降维，同时包括底层优化原生语言和高层管道API。

8. Mlpack

Mlpack是一个基于C++的基础学习库 ，最早于2011年推出，据库的开发者声称，它秉承“可扩展性、高效性和易用性”的理念来设计的。执行Mlpack有两种方法：通过快速处理简易的“黑盒”操作命令行执行的缓存，或者借助C++ API处理较为复杂的工作。Mlpack可提供简单的能被整合到大型的机器学习解决方案中的命令行程序和C++的类。

9. Pattern

Pattern是Python编程语言的web挖掘组件，有数据挖掘工具( Google、Twitter 、Wikipedia API，网络爬虫，HTML DOM解析器)，自然语言处理(词性标注，n-gram搜索，情感分析，WordNet接口)，机器学习(向量空间模型，聚类，支持向量机)，网络分析和可视化。

10. Scikit-Learn

Scikit-Learn为了数学和科学工作，基于现有的几个Python包(Numpy，SciPy和matplotlib)拓展了Python的使用范围。最终生成的库既可用于交互式工作台应用程序，也可嵌入到其他软件中进行复用。该工具包基于BSD协议，是完全免费开源的，可重复利用。Scikit-Learn中含有多种用于机器学习任务的工具，如聚类，分类，回归等。Scikit-Learn是由拥有众多开发者和机器学习专家的大型社区开发的，因此，Scikit-Learn中最前沿的技术往往会在很短时间内被开发出来。

11. Shogu

Shogu是最早的机器学习库之一，它创建于1999年，用C++开发，但并不局限于C++环境。借助SWIG库，Shogun适用于各种语言环境，如Java，Python，c#，Ruby，R，Lua，Octave和Mablab。Shogun 旨在面向广泛的特定类型和学习配置环境进行统一的大规模学习，如分类，回归或探索性数据分析。

12. TensorFlow

TensorFlow是一个使用数据流图进行数值运算的开源软件库，它实现了数据流图，其中，张量(“tensors”)可由一系列图形描述的算法来处理，数据在该系统中的变化被称为“流”，由此而得名。数据流可用C++或Python编码后在CPU或GPU的设备上运行。

13. Theano

Theano是一个基于BSD协议发布的可定义、可优化和可数值计算的Phython库。使用Theano也可以达到与用C实现大数据处理的速度相媲美，是支持高效机器学习的算法。

14.Torch

Torch是一种广泛支持把GPU放在首位的机器学习算法的科学计算框架。由于使用了简单快速的脚本语言LuaJIT和底层的C/CUDA来实现，使得该框架易于使用且高效。Torch目标是让您通过极其简单的过程、***的灵活性和速度建立自己的科学算法。Torch是基于Lua开发的，拥有一个庞大的生态社区驱动库包设计机器学习、计算机视觉、信号处理，并行处理，图像，视频，音频和网络等。

15. Veles

Veles是一套用C++开发的面向深层学习应用程序的分布式平台，不过它利用Python在节点间自动操作与协作任务。在相关数据集中到该集群之前，可对数据进行分析与自动标准化调整，且REST API允许将各已训练模型立即添加至生产环境当中，它侧重于性能和灵活性。Veles几乎没有硬编码，可对所有广泛认可的网络拓扑结构进行训练，如全卷积神经网络，卷积神经网络，循环神经网络等。