易于开发的顶级机器学习工具
让我们从一些简单的真实例子开始，我们确信大家都必须经历过。
您观看Netflix，它为您提供观看建议。
Twitter在您的时间表上显示相关的推文，而不是最近的。
Quora为您提出的所有类型的问题提供了特定的答案。
如果您使用Hubspot进行销售和营销，它会告诉最有可能购买您产品的客户，从而使您的生活更加轻松。
您问Siri一个问题，它会为您提供适当的答复。
如果所有这些事情都引起您的兴趣，激发您的创新神经，并希望尝试在您的企业中尝试新兴技术，那么本文适合您。
今天，我们使用的大多数应用程序，软件，网站，工具和设备都具有认知能力，可以在幕后学习，并以智能，个性化的结果使我们感到惊讶。机器学习使这成为可能。
您还可以利用机器学习来加快开发速度，甚至启动新的ML模型，使您的软件更智能，更智能。
了解什么是机器学习
虽然您已经多次听说过“机器学习”一词，但在使用ML工具进行开发之前，了解其实际含义很重要。
简单来说，机器学习是一门教计算机如何像人一样思考，行动和学习的科学。用更多的技术术语来说，这是使计算机根据所获取的数据进行精确预测的过程。
这些预测可能包括从Siri得到响应，从重要消息中过滤垃圾邮件到在自动驾驶汽车前发现人员并保护洗钱或欺诈检测等任何方面。您可以教机器，并赋予它们学习数据的能力。
机器学习如何影响发展
但是，机器学习不是关于人工智能的吗？那么，为什么在不久的将来不打算在机器学习中使用机器学习时，我为什么需要了解它呢？好吧，现在不再如此了。由于许多原因，CTO越来越多地将机器学习技术纳入其发展。对于那些想要增加其开发多功能性，开发更多未来派网站，应用程序和其他Web产品的用户而言，必须获得机器学习知识。
我们确信这还不足以让您熟悉机器学习。因此，让我们讨论这种新兴技术将如何影响Web开发并破坏Web开发。
改善客户体验： 机器正在变得比人类更先进，并且它们更擅长检测模式或异常以进行将来的预测。通过分析客户的行为以及他们购买或浏览的非系统性模式，机器学习以更精确的方式进行响应以进行转化。
改善和加快Web开发： 机器学习可用于分析用户体验中的抱怨或瓶颈，以了解用户面临的困难所在。机器学习工具可以检查这些缺陷，并帮助您的开发团队纠正问题以加快开发速度。
提供一种新的数据挖掘方法： 传统的数据挖掘技术不仅可以帮助人们检测用户行为的模式，而且可以使决策者做出随后采取的行动。机器学习消除了人工干预的需要，并且可以智能地检测模式并以自动方式做出响应；因此，增加了客户体验的乐趣。
消除网络安全威胁： 大多数恶意软件攻击或网络安全威胁倾向于具有一种模式，可以通过机器学习机器人和工具轻松检测到。他们还可以基于数据加密，域，安全功能等因素检测网络钓鱼攻击，以检查安全性并转移任何网络安全威胁。
个性化内容： 个性化现在是转换的核心，而机器学习可以使您做到这一点。就像Facebook使用机器学习自定义每个用户的新闻源一样，您也可以使用此技术通过为用户提供他们喜欢的内容来为其创建个性化的体验。
更快地发现产品： 通过帮助他们更快地找到相关产品，可以使您的客户拥有更愉快的网络体验。
任何公司的目标始终是拥有一个与其产品集成并满足其目标用户意图的软件。通过使用机器学习工具，您可以为软件注入认知能力并提供更智能的预测。
您可以使用的机器学习工具
在开发方面，采用最新技术始终是有利的选择。通过使用这些新兴技术，您可以做很多事情，并且机器学习当然可以充当游戏规则的改变者。机器学习工具使其变得更加容易。这里不仅列出了用于创建最先进的机器学习模型和应用程序的工具，而且还列出了由机器学习提供支持的工具，这些工具使编程和开发更加轻松。我们来看一下。
协助开发的机器学习工具
风筝
Kite是帮助所有开发人员进行编码的出色工具，可确保您在编写代码时自动完成代码。它使用机器学习从它从Python代码收集的数据中学习代码。它被正确地称为“ Python程序员的AI副驾驶”。它与您在IDE中发现的自动建议算法不同；它远不止于此。
Kite集成可用于几乎所有代码编辑器，例如Atom，Sublime Text，PyCharm / IntelliJ，Microsoft Visual Studio Code和Vim
它从Github上公开可用的Python代码中学习，并在抽象语法树上进行训练，从而赋予其上下文和意图感
能够建议带有参数和各自含义的完整函数调用
深度密码
DeepCode是另一个使开发人员能够使用Python，Java和JavaScript等语言的工具，可确保高质量的编码。它为程序员分析代码，并通过查找和修复错误来帮助改进代码。最好的部分是，它甚至可以轻松找到可能未被发现的隐藏代码错误。
根据 DeepCode的创始成员Boris Paskalev所说：“我们拥有一个独特的平台，该平台以与Grammarly理解书面语言相同的方式理解软件代码。这一独特的主张旨在通过我们的第一项服务在软件开发社区中节省数十亿美元，然后成为将整个行业转变为完全自主的代码合成的前端。”
科多塔
使用基于云的服务，机器学习模型Codota可帮助加快并简化开发。当您键入Java和Kotlin之类的语言时，它为代码完成提供了建议。使用Codota构建模型时，它不仅使用编码语言的文本，而且还使用代码的语法树进行更智能的开发。它使用“来自当前编辑文件的最小上下文信息，这使我们能够基于当前本地范围进行预测。”
该工具提供的建议是通过数百万个开源Java程序获得的知识的结果。
该插件通过不在IDE外部发送完整的代码块来保护您的代码
您的代码数据未存储在Codota服务器上
预防错误和更快的编码是您获得的好处
Codota编辑器支持IntelliJ，Android Studio和Eclipse，但也支持Linux，MacOS和Windows
用于开发ML模型的机器学习工具
阿帕奇·辛加（Apache Singa）
Apache Singa由DB System Group于2014年在新加坡国立大学发起，是一款机器学习软件，可实现自然语言处理和图像识别。该软件可以在各种硬件上运行，并适用于不同的应用程序。
通过建立计算图来优化SINGA的内存占用量和训练速度
凭借Python界面和非常易于使用的软件堆栈，众所周知SINGA可以提高可用性
它提供了增强的IO类，通过它可以编写，读取，编码和解码所有类型的数据和文件。
如果您需要构建更高级的机器学习模型，则可以使用Tensor抽象
Google ML工具包
在开发适用于Android或iOS的移动应用程序时，没有比Google ML工具包更好的机器学习工具了。借助此工具包，移动应用程序开发人员可以轻松地在其应用程序中构建和添加个性化功能。使用基于应用程序的API，您可以创建更具个性化和优化的应用程序，并具有面部检测，界标检测，文本识别，条形码扫描等功能。该工具当然可以帮助您构建移动应用程序，从而 在2020年实现数字化转型。
创建可在设备上以及在云上运行的应用
获得Google Firebase移动应用程序开发的集成平台
添加视频和图像分析以检测面部，文本，条形码等。
提供其功能，以识别和翻译多达58种语言以提供回复建议
咖啡
当您计划将机器学习添加到Java开发中时，Caffe是您应该使用的工具。Caffe是一个深度学习框架，可为您的开发提供模块化，表达和速度。它具有单一指示器配置，使开发人员可以从GPU无缝切换到CPU，然后再切换回来。该框架使用C +编写，具有python接口，使开发人员更易于使用。
富有表现力的架构使您能够发挥创新和创造力
通过可扩展的代码，Caffe为开发人员提供了一个活跃的开发环境
它是图像处理最快的框架之一，一天可以处理超过6000万张图像，因此学习速度更快
TensorFlow
TensorFlow是所有CTO和其他公司中最受欢迎的机器学习工具之一。它是由Google团队创建的，可帮助您快速有效地构建出色的机器学习模型。您可以使用API??创建模型，甚至可以根据您想要提供的数据训练模型。这提供了完整的JS库，资源和工具，可简化开发。
您可以在JavaScript，移动和IoT以及甚至用于创建大型生产环境的ML模型的更多端到端平台中找到它。  
使用数据流图进行数值计算
在浏览器中，在云上，在设备上或在perm上部署和训练ML模型
获取由Google社区构建的经过预先训练的模型
包起来
机器学习是破坏日常生活的最强大的新兴技术之一。CTO可以利用这些机器学习工具来加速其开发团队，修复错误并提高代码质量。除此之外，他们还可以使用一些机器学习工具来开发新的ML模型，并在其软件，Web应用程序，移动应用程序，网站等中添加最新的特性和功能。

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