流行并且其使用变得更加广泛软件提供商正在扩大机器学习平台和工具的供应每次都提供更先进和更易于使用的可能性。机器学习工具示例正如我们在文章机器学习它是什么它如何工作以及它的用途是什么中提到的那样。机器学习将自己定位为商业领域的尖端技术。然而使用机器学习算法很复杂通常需要专门的专家。正因为如此越来越多的软件提供商正在扩展专门为企业设计的机器学习工具平台和系统的产品。此类软件意味着即使没有数据科学经验的用户也可以使用机器学习算法。您想利用机器学习和人工智能的优势但不知道从哪里。
开始下面 突尼斯电子邮件列表 我们回顾了一些适合非数据科学专家的公司和用户的最佳机器学习平台。这些工具自动化了整个机器学习工作流程从数据集准备到模型训练测试和生产部署。机器学习机器学习是大数据工具综合架构的一部分支持经典的监督和无监督机器学习算法以及深度学习算法。是一个非常完整的机器学习平台根据用户的专业水平提供不同的可用性选项。它专为企业通过机器学习创造价值而设计是创建和实施机器学习模型最灵活最快的选项之一。该工具允许您使用或进行编码使用使用其他编程语言的机器学习模型甚至使用无需代码或编写。
少量代码。此外该工具环境鼓励协作工作易于集成并允许用户轻松构建训练和跟踪机器学习和深度学习模型。机器学习与或等其他框架集成因此在这些框架中开发的模型可以导入到中而无需修改代码。学习因其简单性和多种使用可能性而成为最受欢迎的机器学习包。它支持最常见的机器学习算法例如决策树线性回归随机森林最近邻支持向量机和随机梯度下降。提供模型分析工具包括混淆矩阵来评估每个模型的性能。是开始进入机器学习领域并开始处理简单任务以及随后尝试更完整的选项例如机器学习的理想环境。沃森的机器学习产。