在人工智能领域，一切变化日新月异，选择机器学习工具就如同选择未来的发展方向，需要在 “经验之谈” 与 “前沿创新” 间找到平衡。本文将为大家介绍18种流行的机器学习工具，涵盖平台、框架以及库等方面。

机器学习平台

1. 谷歌云AI平台与数据集
   任何机器学习模型的基础都是要有合适的数据集进行训练，而构建数据集既昂贵又耗时。谷歌云公共数据集由谷歌精心策划且定期更新，格式多样，从图像到音频、视频和文本都有，适用于不同研究场景的众多研究人员。此外，谷歌还提供诸如训练和管理机器学习模型的AI平台、自然语言处理服务、视觉AI（计算机视觉模型）、30多种语言的语音合成软件等实用服务。凭借在AI领域的专业知识，使用谷歌的解决方案开展项目会让人信心十足。
   例如，一家从事图像识别研究的公司，利用谷歌云的图像数据集，配合其AI平台进行模型训练，大大缩短了项目周期。
2. 亚马逊网络服务（AWS）
   AWS为开发者提供人工智能和机器学习服务。可选择预训练的AI服务用于计算机视觉、语言识别、语音生成、构建推荐系统和预测模型等。借助亚马逊SageMaker，能快速创建、训练和部署可扩展的机器学习模型，也能创建支持所有流行开源ML平台的自定义模型。同时，AWS的服务可集成到不同软件中，为现有业务解决方案增添新功能。比如，一家电商公司通过AWS的推荐系统服务，优化了商品推荐功能，提高了客户购买率。
3. 微软Azure
   Azure机器学习工作室让没有机器学习经验的开发者也能使用拖放功能，可直接在 “云端” 构建解决方案并轻松创建BI应用程序，不受数据质量影响。微软还提供Cortana Intelligence，用于全面管理大数据和分析，将数据转化为有意义的信息和后续行动。Azure适用于团队和大型组织在云端共同开展ML解决方案的工作，因其拥有大量不同用途的工具，深受国际企业喜爱。
4. RapidMiner
   这是一个数据科学和机器学习平台，具有便捷的图形界面，能处理多种格式的数据，如.csv、.txt、.xls、.pdf等。因其易用性和对隐私的尊重，被全球数千家企业使用。该工具适合快速构建自动化模型，能自动分析数据并识别常见的数据质量问题，如相关性、缺失值和稳定性等。但对于更复杂的研究问题，可能需要使用其他工具。例如，在简单的数据清洗和初步建模任务中，RapidMiner能快速完成工作。
5. IBM Watson
   这是一个功能齐全的平台，为研究团队和企业提供了许多工具。它是一个开源API套件，用户可访问示例代码、入门工具包，并创建认知搜索引擎和虚拟代理。开发者可利用其工具在云端创建自己的软件，价格亲民，适合中小企业。此外，Watson还有一个聊天机器人创建平台，方便机器学习初学者更快地训练聊天机器人。
6. Anaconda
   这是一个用于数据分析的开源ML平台，可与Python和R配合使用，能在任何受支持的操作系统上运行。开发者可使用1500多个Python和R数据科学包，管理库和环境（包括Dask、NumPy和pandas）。Anaconda在报告和建模方面具有出色的可视化功能，因其一次安装就能整合众多工具而受到欢迎。比如，数据分析师在进行数据处理和可视化时，使用Anaconda能高效完成工作。

流行的机器学习语言及相关工具

Python是最受欢迎的机器学习语言之一，灵活且易于学习，拥有丰富且定期更新的库和框架，借助预编程元素可更快开发机器学习解决方案。R语言专为统计分析而创建，具有强大的可视化功能，使用R需特定的包。下面主要介绍一些基于Python的重要机器学习库和工具。

1. TensorFlow
   这是谷歌的一套开源深度学习软件库。借助TensorFlow工具，ML专家能创建高精度、功能丰富的机器学习模型。它简化了构建和部署复杂神经网络的过程，提供Python和C/C ++语言的API，便于用于研究。全球企业也能用它在廉价的云环境中处理自己的数据。例如在语音识别、计算机视觉或自然语言处理等复杂问题的应用中，TensorFlow库极大简化了自学习元素的集成。
2. Scikit-learn
   该库简化了分类、回归、降维算法的创建过程，助力预测数据分析。它是开源的，可用于研究和商业目的，基于NumPy、SciPy、pandas和matplotlib构建，这些都是Python中ML编程不可或缺的工具。比如在构建简单的客户分类模型时，Scikit-learn能快速实现。
3. Jupyter Notebook
   这是一个用于交互式计算的命令 shell，不仅可与Python配合，还能与Julia、R、Haskell和Ruby等其他编程语言一起使用。常用于数据分析、统计建模和机器学习领域，有助于数据科学项目的交互式展示，能创建精美的分析报告，并存储和共享代码、可视化内容及注释。例如，数据科学家在进行项目演示时，可利用Jupyter Notebook展示代码和分析结果。
4. Colab
   如果使用Python，Colab是个便捷工具。它允许在浏览器中编写和执行Python代码，无需配置，可使用GPU计算能力，结果易于分享。
5. PyTorch
   这是一个基于Python的开源深度学习框架，基于Torch构建，像NumPy一样支持GPU加速的张量计算，还提供大量用于编程神经网络应用的API。与TensorFlow或Caffe2不同，PyTorch使用动态图，这使它对一些人来说更容易使用，即使是初学者也能在项目中应用深度学习。比如在一些需要灵活调整模型结构的研究项目中，PyTorch就很适用。
6. Keras
   这是一个神经网络API，为Python提供深度学习库。在Kaggle竞赛的获胜团队中，Keras是最常选用的深度学习框架，非常适合初入机器学习领域的人。与其他库相比，Keras更容易理解，层次更高，便于从整体上把握项目。像TensorFlow、CNTK或Theano等流行的Python框架也能与它配合使用。

其他框架

1. Knime
   用于数据分析和生成报告，这个开源机器学习工具通过模块化数据管道概念集成了众多机器学习和数据挖掘组件，定期发布更新且支持良好。它的一大优势是能集成多种编程语言的代码，如C、C++、R、Python、Java和JavaScript，适合不同编程技能的团队使用。
2. Apache Spark MLlib
   这是一个数据处理框架，拥有庞大的算法数据库。MlLib是使用Spark（集群计算框架）的库，它能在计算机之间分配计算任务，主要用于解决分类、聚类和协同过滤等问题。在Apache生态系统中，还有一个名为Singa的开源框架，用于深度神经网络的可扩展分布式训练。比如在处理大规模数据的聚类分析时，Apache Spark MLlib就能发挥其分布式计算的优势。
3. Apache Mahout
   这是一个开源跨平台框架，供想开发可扩展机器学习应用的专业人士使用。开发者可使用其为Apache Spark、H20和Apache Flink预构建的算法，目前主要用于构建推荐系统（协同过滤）、聚类和分类任务，理论上可解决任何对可扩展性和性能要求较高的ML相关问题。
4. Caffe
   这是一个著名的用于实现深度学习算法的C ++库，开源且由第三方开发者持续开发，注重保持代码的高可读性、处理速度和数据清洁度，支持Python并可与MATLAB集成。
5. Accord.NET
   这是一个基于.NET的机器学习框架，用C#编写，由多个库组成，涵盖静态数据处理、机器学习和模式识别等广泛任务，可实现和测试多种机器学习算法，文档完善。
6. Shogun
   这是一个开源机器学习解决方案，专注于支持向量机（SVM），用C++编写，基于可靠易懂的算法提供了广泛统一的机器学习方法。普通程序员可用它完成各种标准和前沿任务，科学家可用于快速原型设计和灵活嵌入工作流程。该工具支持多种语言（Python、R、Java/Scala、C#、Ruby）和平台（Linux/Unix、macOS和Windows），并能轻松与科学计算环境集成。

总之，智能的机器学习工具能加快模型开发，提供强大的研究、分析和报告能力。