每年都會出現一批新的機器學習工具，以幫助簡化這個過程並推動該領域的發展。為了保持在該領域的領先地位，您至少要了解這些工具是什麼、它們如何提供幫助、它們的主要功能、優點和缺點以及一些理想的用例，這一點至關重要。
在本文中，我們將介紹這些主題，然後比較每個工具，以便您知道如何為您的專案選擇最好的工具。
機器學習工具的重要性
想像這樣一個世界：每次想要使用機器學習 貝寧電話號碼列表 演算法時，您都必須完全從頭開始編寫程式碼。這是另一個：想像一個世界，每當您完成實驗時，您都必須將結果寫在一張紙上，而當您部署模型時，購買新伺服器是擴展應用程式的唯一方法。
坦白說，對於那些已經生活了足夠長的人來說，其中許多並不難相信，因為這就是他們的現實。許多人無法進入這個領域，因為他們無法將數學公式轉化為程式碼——也許數學不是他們的背景。各種工具的引入降低了進入障礙。
如今，無需完全了解機器演算法的內部工作原理或控制它們的數學公式，就可以實現機器演算法。請注意，這並不意味著您不需要知道（您確實需要知道）；這只是意味著您不需要知道來實現該演算法。
機器學習中的工具很重要的另一個原因是它們可以加快流程。例如，由於不再需要從頭開始編寫整個演算法，因此可以在更短的時間內執行許多實驗，這意味著您可能會更快找到冠軍模型並投入生產。
最終，機器學習工具簡化了複雜的任務，並加快了模型從研究環境到生產的過程。
必須了解的機器學習工具
1.微軟Azure機器學習
網址： https ://azure.microsoft.com/en-gb/products/machine-learning#overview
Microsoft Azure 機器學習是一項完全託管的雲端服務，旨在幫助資料科學家和開發人員更快、更有信心地建置、部署和管理機器學習專案的生命週期。也就是說，該平台旨在透過其機器學習操作 (MLOps)、開源互通性和整合工具來加快實現價值的時間。它還在設計時考慮到了負責任的人工智慧，並高度強調安全性。
主要特點
資料準備：使開發人員能夠在 Apache Spark 叢集上大規模快速迭代資料準備，並且可與 Azure Databricks 互通。
筆記本：開發人員可以使用 Jupyter Notebook 或 Visual Studio Code 進行協作
拖放式機器學習：使用者可以使用Designer（拖放式使用者介面）來建立機器學習管道。
負責任的人工智慧：借助負責任的人工智慧，開發人員可以對其模型進行深入調查並在生產中對其進行監控，以確保始終向最終用戶提供最佳結果。
託管端點：使開發人員能夠將其生產工作負載的介面與為其提供服務的實作解耦。
優點
內建治理：機器學習工作負載可以在內建治理、安全性和合規性的任何地方執行。
多框架支援：為XGBoost、Scikit-learn、PyTorch、TensorFlow、ONNX等知名機器學習框架提供高度抽象介面。
缺點
資源限制：存在可能影響機器學習工作負載的資源限制（例如，端點數量、部署、運算執行個體等）。請注意，這些限制因地區而異。
控制較少：機器學習的許多細節和複雜性都被抽象化出來，這意味著您必須遵循 Microsoft 提供的流程。
了解有關 Microsoft Azure 機器學習的更多資訊：
Azure 簡介
