2023 應該嘗試的 10 個機器學習工具

編譯／莊閔棻

了解最新的機器學習工具對於資料科學和科技領域的每個人來說非常重要。隨著人工智慧（AI）不斷進步，開發演算法和統計模型的「機器學習」正處於技術尖端，引領著AI的發展。機器學習可以讓電腦系統根據模式和推理執行任務，而不需要由人類輸入精確的指令。對於機器學習來說，其使用的工具可以說是關鍵，對其過程效率和有效性都會產生重大影響。以下，我們就將帶你看看10個機器學習工具，讓大家都能更了解這項技術。

1、KNIME

KNIME是一個可以用於資料分析、商業智慧和文字探勘的機器學習開源工具。 它在銀行、藥品和客戶關係管理方面都有用例。

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2、Weka

Weka則是一個免費的開源機器學習工具，用於資料分類、資料預處理、回歸分析、聚類分析、資料視覺化和資料探勘。 它具有用於研究、教育和應用的潛力。

3、BigML

BigML是一個基於雲端的機器學習平台，具有易於使用的介面和廣泛的演算法，可以用於開發和部署預測模型。 其應用包括資料分類、回歸分析、異常檢測、聚類分析、查找相關性和建立主題模型等。

4、Colab

Colab是一個基於 Web 的機器學習應用程式，允許使用者在筆記環境中編寫和運行 Python 程式碼。它在數據分析、視覺化、機器學習、深度學習和協作方面都有應用。

5、AWS 機器學習

透過雲端提供的機器學習服務，AWS 機器學習包括用於開發和部署預測模型的工具和引導。 它可用於解決涉及二元分類、多元分類和迴歸分析等問題。它適用於資料來源來自Amazon S3、Amazon Redshift 和 Amazon RDS 的機器學習工作。

6、Apache Mahout

Apache Mahout是一個開源機器學習包，具有可擴展的聚類分析、分類、推薦和降維等能力。 它與 Apache Hadoop、Apache Spark、Apache Flink 和其他分散式系統相容。

7、IBM Watson Studio

IBM Watson Studio是一個機器學習平台，允許客戶設計、運行和管理AI模型，並跨任何雲端大規模優化選擇。其支援 Python、R、TensorFlow、PyTorch、Keras、sci-kit-learn 和其他工具及框架。

8、Shogun

Shogun是一個免費的開源機器學習庫，包含用於分類分析、回歸分析、降維、聚類分析、異常檢測和結構化輸出的演算法。 它支援的語言包括 Python、R、Java、C#、Ruby、Lua、Octave 和 Matlab。

9、io

io開源機器學習平台提供用於創建和訓練神經網路的高級 API。 它可以與 TensorFlow、Theano 或 CNTK 一起使用，並支持卷積神經網路 （CNN）、循環神經網路 （RNN）、長短期記憶網路（LSTM）、注意力機制、生成對抗網路 （GAN） 和其他設計。

10、Rapid Miner

Rapid Miner則是一個資料科學平台，包括資料準備、機器學習、深度學習、文字探勘和預測分析功能。 它包括圖形使用者介面和程式設計環境，並具有廣泛的應用，包括客戶分析、詐欺偵測、風險管理和情緒分析等。

參考資料：Analytics Insight

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