用於Web開發的TOP5機器學習框架盤點
在本文中，我們將討論一些用於Web開發的主要機器學習框架，例如TensorFlow和Caffe。
目前，機器學習是軟體開發中最熱門的趨勢之一。許多分析師甚至認為，機器學習將徹底改變幾個程式的Web開發過程，包括Web和移動應用程式。
以下幾點清楚地表明瞭機器學習對Web開發的強大影響：
- 傳統資料探勘的良好替代品
- 消除安全威脅
- 機器學習API的庫存
- 加速產品發現
- 製作定製的內容和資訊
- 瞭解客戶行為
機器學習使用一些演算法使計算機無需明確程式設計即可學習。它是最好的資料分析方法，可自動建立分析模型。這就是機器學習框架在Web開發中發揮重要作用的原因。
在本文中，我們將討論一些用於Web開發的主要機器學習框架。清單如下：
五大機器學習框架
1. Microsoft Cognitive Toolkit
用：Python和C ++編寫
這是Microsoft開源的深度學習工具包，用於訓練演算法以像人腦一樣學習。通過使用此工具，您可以使用各種機器學習模型，如卷積神經網路、前饋DNN和迴圈神經網路。
毫無疑問，該工具旨在使用神經網路來瀏覽大型非結構化資料集。通過更快的訓練時間和易於使用的架構，它可高度自定義，允許您選擇自己的引數、網路和演算法。特別感謝它對多機多GPU後端的支援，它可以輕鬆超越許多競爭對手。
點選試：https://docs.microsoft.com/en-us/cognitive-toolkit/Setup-CNTK-on-your-machine
2. TensorFlow
用：Python、Java和Go編寫
它是Java開發中最流行的機器學習框架之一。它是一個開源庫，使用資料流圖進行數值計算。毫無疑問，TensorFlow是GitHub上分岔最多的機器學習專案，也是納稅人蔘與人數最多的專案。
TensorFlow的靈活架構使使用者可以輕鬆地使用單個API在一個或多個GPU或CPU上實現計算，無論是臺式計算機、伺服器還是行動電話。
圖中的節點表示數學運算，而圖的邊表示在它們之間傳遞的多維資料集(張量)。
在這裡試試：https://www.tensorflow.org
3. Apache Mahout
用：Java和Scala編寫
它是Apache提供的另一個最受歡迎的開源產品，主要面向統計學家、資料科學家和數學家，因此他們可以快速執行自己的演算法。此外，它是一個分散式線性代數框架，用於建立具有可擴充套件效能的機器學習應用程式。 Mahout主要關注協作分組、過濾和分類。
此外，它使您能夠在實際在大資料平臺上執行的互動式環境中開發自己的數學計算，然後將完全相同的程式碼移動到您的應用程式中並實現。
Mahout Samsara還提供分散式線性代數和統計引擎，它們正在執行，並與互動式shell和庫一起分發，以連結到生產中的應用程式。它通常使用map / reduce範例爬上Apache Hadoop平臺，但這並不限制對基於Hadoop的其他實現的貢獻。
在這裡試試：https://github.com/apache/mahout
4. Caffe
用：C ++和Python編寫
它是Java開發的深度學習框架，尤其適用於速度、表示式和模組化。它由Berkley AI研究團隊開發。富有表現力的架構鼓勵個性化應用和創新。
此外，配置選項允許使用者通過配置單個指示器在GPU和CPU之間切換。Caffe的可擴充套件程式碼幫助推動了它的早期發展，使其成為另一個非常成功的GitHub機器學習專案。
Caffe的速度使其對研究機構和工業實施具有價值。它是利用卷積神經網路為影象分類/計算機視覺開發的。它還提供了Model Zoo，它是一組預先訓練的模型，不需要任何編碼即可實現。
無論如何，應該指出的是，Caffe最適合用於應用程式的構建，而不是專門用於除人工視覺之外的任何其他應用。
試試吧：http://caffe.berkeleyvision.org
5. Apache Singa
用：C ++，Python和Java編寫
Apache Singa是一個可擴充套件且靈活的深度學習平臺，用於大資料分析。它由新加坡國立大學的團隊開發。該機器學習框架為大量資料中的可擴充套件分散式訓練提供了靈活的架構。
可擴充套件以在各種硬體上執行。主要應用是自然語言處理(NLP)和影象識別。
目前，Apache孵化器專案提供了一種可以在一組節點中工作的簡單程式設計模型。深度分散式學習在訓練過程中使用模型共享和並行化。
但是，Singa支援傳統的機器學習模型，如邏輯迴歸。
在這裡試試：
Docker(https://hub.docker.com/r/nusdbsystem/singa/)或AWS(https://aws.amazon.com/marketplace/pp/B01NAUAWZW)
結論
所以我們已經看到了一些用於Java開發的頂級機器學習框架。實際上，使用機器學習進行Web開發將使IT世界發生革命性變化。但是，各種流行的機器學習框架和庫都是由Python編寫或主要支援的，包括Keras、Theano、TensorFlow和較小的專案，如Microsoft Azure Studio、sci-kit learn、Veles、Chainer和Neon。
如果您想要使用其中一個機器學習框架開發下一個專案，那麼現在是時候開始了。您還可以從可靠的Web開發公司僱用熟練的ML Web開發人員。