本篇內(nèi)容介紹了“開發(fā)者怎么挑選最合適的機器學(xué)習(xí)框架”的有關(guān)知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細(xì)閱讀，能夠?qū)W有所成！

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選擇機器學(xué)習(xí)框架之前需要考慮的三個問題！

根據(jù)Forrester Research 的AI方向副總裁兼首席分析師Mike Gualtieri的說法，研發(fā)人員在選擇機器學(xué)習(xí)框架時需要思考如下三個問題：

1、該框架用于深度學(xué)習(xí)還是經(jīng)典的機器學(xué)習(xí)？

2、在開發(fā)AI模型時，選的編程語言是什么？

3、開發(fā)過程使用哪些硬件、軟件和云服務(wù)進(jìn)行擴展？

選擇深度學(xué)習(xí)還是經(jīng)典的機器學(xué)習(xí)？

深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)中的一個分支，在算法層面，經(jīng)典的機器學(xué)習(xí)算法未必不能實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的功能，很多機器學(xué)習(xí)算法在應(yīng)用程序中都可以完美的完成各項深度學(xué)習(xí)任務(wù)，雖然有些框架在某種程度上支持這兩種算法，但機器學(xué)習(xí)框架往往表現(xiàn)更好。

從差異性的角度來說，深度學(xué)習(xí)框架更加偏重神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方向，尤以TensorFlow最為知名，其他在深度學(xué)習(xí)中表現(xiàn)良好的機器學(xué)習(xí)框架還有MXNet和Caffe，這些框架支持編寫用于圖像標(biāo)記和高級自然語言處理的算法以及其他應(yīng)用程序。

深度學(xué)習(xí)和機器學(xué)習(xí)框架大的不同在于所處理的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有所差異，深度學(xué)習(xí)框架可以被訓(xùn)練用于處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，但是機器學(xué)習(xí)框架不適用于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。在選擇框架前，你一定要了解企業(yè)的數(shù)據(jù)類型以及要構(gòu)建的應(yīng)用程序類型。

經(jīng)典的機器學(xué)習(xí)算法適用于各種優(yōu)化和統(tǒng)計分析，最受歡迎的機器學(xué)習(xí)框架是Scikit-learn。Scikit-learn適合在Python中編寫，但Comprehensive R Archive Network（也稱為CRAN）可能更適合在R中編寫應(yīng)用程序。其他流行的軟件包有Apache Spark MLlib和H2O.ai等，H2O.ai有一套開源機器學(xué)習(xí)算法并且運行良好。

開發(fā)AI模型，選的編程語言是什么？

就編程語言而言，Python和R是機器學(xué)習(xí)開發(fā)者普遍的選擇。當(dāng)然，你可以使用其他語言，比如C、Java和Scala。Gualtieri表示，目前的大多數(shù)機器學(xué)習(xí)應(yīng)用都是用Python編寫的，因為R語言是由統(tǒng)計學(xué)家設(shè)計的，并不是最優(yōu)雅的編程語言。相比較而言，Python是一種更加現(xiàn)代化的編程語言，并且Caffe和TensorFlow也是開發(fā)機器學(xué)習(xí)模型的Python編碼器的主流選擇。

測試環(huán)境與實際生產(chǎn)環(huán)境的差異

在開發(fā)的早期階段，數(shù)據(jù)科學(xué)家可能會針對不同的數(shù)據(jù)集選擇模型或算法，但是，如果你決定對生產(chǎn)環(huán)境中的所有數(shù)據(jù)集運行同一個模型，那么你可以查看一些支持分布式體系結(jié)構(gòu)的框架，比如Apache Spark的MLlib或H20，因為可擴展性是一個很實際且很重要的問題。

在深度學(xué)習(xí)中有很多類似的場景，比如，AI開發(fā)人員想要對圖像進(jìn)行標(biāo)注，他們可以下載TensorFlow并在桌面運行以訓(xùn)練算法和試驗不同的模型，一旦他們整理出了一個可行的模型，往往會迫不及待得丟到整個生產(chǎn)環(huán)境，但這個模型不一定適合整個生產(chǎn)開發(fā)環(huán)境，因為測試環(huán)境與其有著很大差異，并且也需要考慮硬件條件和云服務(wù)支持。

在AI算法的訓(xùn)練階段，可擴展性是指可以分析的數(shù)據(jù)量以及數(shù)據(jù)分析速度，使用分布式算法和分布式處理可以顯著提高性能。在實際部署階段，可擴展性更多得與可立即命中模型的并發(fā)用戶或應(yīng)用程序的數(shù)量有關(guān)。很多AI項目出現(xiàn)問題的原因在于訓(xùn)練環(huán)境和生產(chǎn)環(huán)境千差萬別，數(shù)據(jù)科學(xué)家卻只使用一套工具。

參數(shù)優(yōu)化

選擇機器學(xué)習(xí)框架的另一個關(guān)鍵因素是參數(shù)優(yōu)化，每種算法都采用不同的方法來分析訓(xùn)練數(shù)據(jù)并將其學(xué)習(xí)的內(nèi)容應(yīng)用于新的示例。每個參數(shù)都可以通過旋鈕和刻度盤的不同組合來調(diào)節(jié)，通過調(diào)整不同變量的權(quán)重和異常值以列舉一些可能的組合。在選擇機器學(xué)習(xí)框架時，重要的是考慮這些參數(shù)是希望自動調(diào)整還是手動調(diào)整，需要調(diào)整的旋鈕和表盤越多，找到合適的組合就越困難。

機器學(xué)習(xí)框架是否是解決特定問題的最佳選擇，這是企業(yè)要考慮的最后一個問題，我們可以將機器學(xué)習(xí)開發(fā)工具分為三類：notebook-based, multi-modal和automated。

• notebook-based - 使用基于Python的Jupyter等工具，提供對機器學(xué)習(xí)模型定制的所有方面的復(fù)雜控制，機器學(xué)習(xí)框架使用此概念來減少自定義的繁重工作。

• multi-modal（多模式）本質(zhì)上是一種將數(shù)據(jù)科學(xué)與專用工具（如Salesforce Einstein）相結(jié)合的低質(zhì)量代碼編寫方式，使開發(fā)人員能夠?qū)⒑诵腁I模型擴展到特定用例。

• Automated（自動化方法）使用工具自動為給定的輸入數(shù)據(jù)集嘗試各種可能的算法，直到確定特定用例的最佳備選者。這些工具包括Google AutoML，DataRobot和H20.ai等產(chǎn)品。

自動化確實很有吸引力，因為數(shù)據(jù)科學(xué)家的技術(shù)水平未必很高，尤其是現(xiàn)在社會整體人才稀缺的情況下，并且通過自動化工具的支持，統(tǒng)計學(xué)家有時也可以完成一些數(shù)據(jù)科學(xué)家的工作，當(dāng)然，不要期待這些自動化工具完全替代人工。

開源機器學(xué)習(xí)框架提供了豐富的社區(qū)支持

Teradata營銷副總裁Chad Meley表示，盡管供應(yīng)商正在努力開發(fā)機器學(xué)習(xí)工具和框架，但開源框架將繼續(xù)在該領(lǐng)域占據(jù)主導(dǎo)地位，因為這些框架集合了世界各地相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜业闹腔邸?/p>

很多比較大的云供應(yīng)商也在積極提供自己的框架，比如谷歌、亞馬遜等，根據(jù)企業(yè)IT戰(zhàn)略展示，CIO可能更希望與特定的云供應(yīng)商保持一致，或者強調(diào)跨多個云和本地部署的可移植性。目前，谷歌支持的TensorFlow框架在市場中擁有最高份額，緊隨其后的是Caffe、Keras、MXNet、CNTK和PyTorch。

此外，Spark提供的MLlib也是一個不錯的選擇，它還提供了SQL、圖形處理和流處理等功能。Spark本身易于使用且擁有龐大的用戶群體，這確保了技術(shù)的穩(wěn)步提升，并且生命力十分頑強，可以確保在未來的很長一段時間內(nèi)依舊存活。

“開發(fā)者怎么挑選最合適的機器學(xué)習(xí)框架”的內(nèi)容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識可以關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)-成都網(wǎng)站建設(shè)公司網(wǎng)站，小編將為大家輸出更多高質(zhì)量的實用文章！

新聞名稱：開發(fā)者怎么挑選最合適的機器學(xué)習(xí)框架-創(chuàng)新互聯(lián)
本文網(wǎng)址：http://chinadenli.net/article34/dhcipe.html

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