随着数据生成和使用的不断增长，对机器学习模型的需求也在成倍增长。由于机器学习系统包含算法和丰富的机器学习库，它有助于分析数据和做出决策。毫无疑问，机器学习越来越受关注，因为机器学习应用几乎占据了现代世界的方方面面。随着这项技术在企业中的迅速开发和应用，它为大量就业机会奠定了基础。然而，要想在这个颠覆性的领域找到一份工作，必须装备精良，熟悉一些最好的机器学习工具，以创建高效且功能强大的ML算法。以下是2021年要寻找的10种最好的机器学习工具。

1.TensorFlow

       TensorFlow是一个免费的机器学习工具，可以在Linux、MacOS和Windows等平台上使用。它提供了一个有助于机器学习的javascript库。它帮助用户建立和训练他们的模型。TensorFlow是用于深度学习系统和神经网络的优秀ML工具。用户还可以使用TensorFlow.js公司，一个模型转换器。

2.KNIME

       KNIME已被用于制药研究和其他领域，如CRM客户数据分析、商业智能、文本挖掘和财务数据分析。它是一个免费的、开源的数据分析、报告和集成平台。这种机器学习工具可以集成诸如R、Python、java、javascript、C++、C++等编程语言代码。KNIME对于初学者是有用的，因为该平台是基于基于GUI的工作流的强大分析而构建的。这意味着，如果用户不知道如何编码，他们将能够使用KNIME工作并获得见解。

3.ScikitLearn

      ScikitLearn是一个免费的Python机器学习库。它有助于数据挖掘和数据分析，并为分类、回归、聚类、降维、模型选择和预处理提供模型和算法。基于NumPy、SciPy和Matplotlib构建的sciketlearn包含一系列用于机器学习和统计建模的高效工具。

4.PyTorch

       PyTorch基于Torch库，用于计算机视觉和自然语言处理等应用，主要由Facebook的人工智能研究实验室开发。这个开源的机器学习库有助于通过Autograd模块构建神经网络。它为构建神经网络提供了多种优化算法。PyTorch可以在云平台上使用，并且可以提供分布式培训，有许多工具和库。

5.BigML

      它是一个综合性的机器学习平台，通过一个统一的、集成的框架，提供了大量的ML算法来解决复杂的、真实的问题。BigML由一系列有用的机器学习功能组成，如分类、回归、聚类分析、时间序列预测、异常检测、主题建模等。由于BigML在方便的WebUI中集成了广泛的功能，因此允许用户加载其数据集，建立和分享他们的机器学习模型，训练和评估他们的模型，并做出新的预测。

6.Weka

       Weka是一个数据挖掘、开源的机器学习软件。它可以通过图形用户界面（GUI）、标准终端应用程序或javaapi进行访问。Weka包含一系列用于数据分析和预测建模的可视化工具和算法，广泛用于教学、研究和工业应用。它支持各种标准的数据挖掘任务，特别是数据预处理、聚类、分类、回归、可视化和特征选择。

7.Colab

       Colab是Google针对机器学习任务的研究产品。它允许开发人员通过浏览器编写和执行Python代码。Colab笔记本允许用户在一个文档中结合可执行代码和富文本，以及图像、HTML、LaTeX等等。当用户创建他们的Colab笔记本时，它们存储在他们的googledrive帐户中，可以很容易地与他们的同龄人共享。

8.Amazon Machine Learning

       亚马逊提供了一系列的机器学习工具。Amazon Machine Learning（AML）是一个基于云的、健壮的机器学习软件应用程序，可供所有级别的web和移动应用程序开发人员使用。AML提供向导和可视化工具，并支持三种类型的模型：多类分类、二进制分类和回归。

9.IBM Watson Studio

       IBM Watson Studio允许用户构建、运行和管理机器学习模型。它提供了通过协作数据体验解决业务问题所需的所有工具。它将重要的开源工具（包括RStudio、Spark和Python）整合到一个集成环境中，并将其他工具（如托管Spark服务和数据成形工具）整合到一个安全和受管理的环境中。

10.Apache Mahout

       作为一个开源的分布式线性代数框架，Apache Mahout帮助数学家、统计学家和数据科学家执行他们的算法。它是Apache软件基金会的一个项目，旨在免费实现主要关注线性代数的分布式或其他可伸缩的ML算法。它包含用于普通数学运算的Java库。

来源：贤集网