8个机器学习的开源工具

1、Knime
https://www.knime.com/
Knime有清晰的界面,可拖放,方便进行收集和转换数据、创建模型以及实现数据可视化。适合不熟悉编程的人员。

2、Uber Ludwig
https://uber.github.io/ludwig/
既可以加载CSV文件来训练数据和深度模型,又可以进行数据可视化。另外,还可以使用工具提供的API进行Python编程。适合不熟悉编程的人员。

3、TensorFlow.js
https://www.tensorflow.org/js/
使用TensorFlow.js可以直接从Web构建和部署机器学习模型。

4、MLFlow
https://github.com/databricks/mlflow
MLFlow使用REST API和CLI,无需依赖库,与其他机器学习库一起使用而不会出现有任何兼容性问题。MLFlow适合于了解机器学习生命周期。

5、Detectron
https://github.com/facebookresearch/Detectron
Detectron是由Facebook开发的一个先进的物体检测算法,它是AI Research软件系统的一部分,采用了Caffe2深度学习框架和Python语言。

6、SimpleCV
http://simplecv.org/
一个简单的计算机视觉开源框架,可以访问高级计算机视觉库。简单版的OpenCV。

7、Tesseract OCR
https://github.com/tesseract-ocr/tesseract
Tesseract OCR是一款功能强大的光学字符识别软件,可以识别100多种语言,也可以编程进行新语言的识别。

8、Weka
http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/
一个用于数据挖掘的机器学习算法,适合分类、准备、回归、聚类、可视化和关联规则挖掘。

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