隨著數據的產生及其使用量的不斷增加，對機器學習模型的需求也在成倍增加。由于ML系統包含了算法和豐富的ML庫，它有助于分析數據和做出決策。難怪機器學習的知名度越來越高，因為ML應用幾乎主導了現代世界的每一個方面。隨著企業對這項技術的探索和采用迅速增加，它正在為充足的就業機會奠定基礎。然而，在這個顛覆性的領域登陸，你必須裝備精良，熟悉一些最好的機器學習工具，以創建高效和實用的ML算法。

　　1.TensorFlow

　　TensorFlow是一個免費的機器學習工具，可以在Linux、MacOS和Windows等平臺上使用。它提供了一個有助于機器學習的JavaScript庫。它可以幫助用戶構建和訓練他們的模型。TensorFlow是深度學習系統和神經網絡的優秀ML工具。用戶還可以使用TensorFlow.js這個模型轉換器來運行他們現有的模型。

　　2.KNIME

　　KNIME已經被應用于醫藥研究和其他領域，如CRM客戶數據分析、商業智能、文本挖掘和財務數據分析。它是一個免費、開源的數據分析、報告和集成平臺。這個機器學習工具可以整合R、Python、Java、JavaScript、C、C++等編程語言的代碼。KNIME對于初學者來說非常有用，因為這個平臺是在基于GUI的工作流程上為強大的分析而構建的。這意味著，如果用戶不具備如何編寫代碼的知識，他們將能夠使用KNIME工作，并得出見解。

　　3.Scikit-Learn

　　Scikit-Learn是一個免費的Python機器學習庫。它有助于數據挖掘和數據分析，并為分類、回歸、聚類、維度縮小、模型選擇和預處理提供模型和算法。Scikit-Learn建立在NumPy、SciPy和Matplotlib的基礎上，涉及一系列機器學習和統計建模的高效工具。

　　4.PyTorch

　　PyTorch基于用于計算機視覺和自然語言處理等應用的Torch庫，主要由Facebook的AI研究實驗室開發。這個開源的機器學習庫通過Autograd模塊幫助構建神經網絡。它為構建神經網絡提供了多種優化算法。PyTorch可以在云平臺上使用，并且可以提供分布式訓練，擁有眾多工具和庫。

　　5.BigML

　　它是一個綜合性的機器學習平臺，提供了大量的ML算法，通過統一的集成框架來解決復雜的實際問題。BigML由一系列有用的機器學習功能組成，如分類、回歸、聚類分析、時間序列預測、異常檢測、主題建模等。由于它在一個方便的Web用戶界面中集成了廣泛的功能，它允許用戶加載他們的數據集，建立和共享他們的機器學習模型，訓練和評估他們的模型，并進行新的預測。

　　6.Weka

　　Weka是一款數據挖掘、開源的機器學習軟件。它可以通過圖形用戶界面（GUI）、標準終端應用程序或JavaAPI進行訪問。Weka包含了一系列用于數據分析和預測建模的可視化工具和算法，廣泛用于教學、研究和工業應用。它支持各種標準的數據挖掘任務，特別是，數據預處理、聚類、分類、回歸、可視化和特征選擇。

　　7.Colab

　　Colab是谷歌研究的一款機器學習任務產品。它允許開發人員通過瀏覽器編寫和執行Python代碼。Colab筆記本可以讓用戶將可執行代碼和豐富的文本結合在一個文檔中，還有圖像、HTML、LaTeX等。當用戶創建他們的Colab筆記本時，它們被存儲在他們的GoogleDrive賬戶中，可以很容易地與同行分享。

　　8.亞馬遜機器學習

　　亞馬遜提供了一批機器學習工具。亞馬遜機器學習（AML）是一款基于云計算的強大機器學習軟件應用，可供各級網絡和移動應用開發者使用。AML提供向導&可視化工具，以及支持三種類型的模型：多類分類、二元分類和回歸。

　　9.IBMWatsonStudio

　　IBMWatsonStudio允許用戶構建、運行和管理機器學習模型。它提供了通過協作數據體驗解決業務問題所需的所有工具。它將重要的開源工具（包括RStudio、Spark和Python）匯集在一個集成環境中，以及額外的工具，如管理的Spark服務和數據整形設施，在一個安全和受管理的環境中。

　　10.ApacheMahout

　　作為一個開源的分布式線性代數框架，ApacheMahout幫助數學家、統計學家和數據科學家執行他們的算法。它是Apache軟件基金會的一個項目，旨在免費實現分布式或其他可擴展的ML算法，主要集中在線性代數上。它包含了用于常見數學運算的Java庫。
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