开源机器学习平台？1. Auto-Sklearn：基于scikit-learn，适用于中小型数据集，自动寻找最佳模型和超参数，包括特征工程如编码和归一化。2. TPOT：利用遗传编程优化机器学习流程，处理数据科学家需预先清理的数字格式数据。3. Auto-ViML：针对TPOT的局限性，自动进行数据清理和编码，处理缺失值，速度更快，那么，开源机器学习平台？一起来了解一下吧。

ai软件有哪些?

OpenAI（开友带放人工智能）是美国一个人工智能研究实验室，由营利组织OpenAI LP与母公司非营利组织OpenAI Inc所组成，目的是促进和发展友好的人工智能，使人类整体受益。

OpenAI成立于2015年底，总部位于加好蠢芦利福尼亚州旧金山，组织目标是通过与其他机构和研究者的“自由合作”，向公众开放专利和研究成果。创始人山姆·柯曼以及伊隆·马斯克的动机是出于对强人工智慧潜在风险的担忧。至2018年，OpenAI的总部坐档镇落于旧金山的米慎区，与伊隆·马斯克的另一座公司Neuralink在同一办公室大楼。

OpenAI于2019年转型为营利性人工智能研究实验室组织。公司由两个实体组织组成：OpenAI Inc，由非营利组织OpenAI和营利性组织OpenAI LP控制。OpenAI LP由OpenAI Inc（基金会）的董事会管理，作为普通合伙人。同时，有限合伙人包括LP的员工、部分董事会成员以及Reid Hoffman的慈善基金会、Khosla Ventures和微软LP的主要投资者。

OpenAI开发的开源工具和平台

1、Gym：是一个开源的强化学习平台，提供了各种强化学习环境和算法，供研究人员和开发者使用。

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作者：临在、岑鸣、熊兮

随着 BERT、Megatron、早旁GPT-3 等预训练模型在NLP领域取得瞩目的成果，越来越多团队投身到超大规模训练中，这使得训练模型的规模从亿级别发展到了千亿甚至万亿的规模。然而，这类超大规模的模型运用于实际场景中仍然有一些挑战。首先，模型参数量过大使得训练和推理速度过慢且部署成本极高；其次在很多实际场景中数据量不足的问题仍然制约着大模型在小样本场景中的应用，提高预训练模型在小样本场景的泛化性依然存在挑战。为了应对以上问题，PAI 团队推出了 EasyNLP 中文 NLP 算法框架，助力大模型快速且高效的落地。

EasyNLP 背后的技术框架如何设计？未来有哪些规划？今天一起来深入了解。

EasyNLP 是 PAI 算法团队基于 PyTorch 开发的易用且丰富的中文NLP算法框架，支持常用的中文预训练模型和大模型落地技术，并且提供了从训练到部署的一站式 NLP 开发体验。EasyNLP 提供了简洁的接口供用户开发 NLP 模型，包括NLP应用 AppZoo 和预训练 ModelZoo，同时提供技术帮助用户高效的落地超大预训练模型到业务。

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在探索数据挖掘的世界中，一款名为WEKA的工具犹如导师般亲切，它以简单易用的特性引领我们入门。WEKA全称为怀卡托智能分析环境，作为一款免费的JAVA开源机器学习软件，它就像新西兰特有的秧鸡WEKA，集成了丰富的数据挖掘算法，包括预处理、分类、回归、聚类等，并提供了直观的交互界面。这里，我们将通棚贺散过一个实例来演示WEKA的使用，旨在说明数据挖掘并非遥不可及，有经验的大牛已为我们创造出了方便的工具。

首先，了解WEKA的数据格式至关重要。它的文件通常采用ARFF格式，例如weather.numeric文件，每行代表一个实例，包含了诸如天气情况、温度、湿度等属性。打开WEKA，选择安装目录下的data文件夹中的weather.numeric，直观地开始你的数据探索。

预处理数据是挖掘拍让过程中的重要步骤。例如，课程中通过糖尿病链氏检测数据的例子，你可以通过Random Tree等分类算法在WEKA的Classify选项中对数据进行预处理和分析。整个过程简洁高效，让数据处理变得不再复杂。

总结来说，WEKA是一个实用且易操作的数据挖掘工具，它降低了入门门槛，使得数据挖掘不再是遥不可及的概念。希望这个简单介绍能帮助你踏上数据探索的旅程。

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Python Orange3，一个在数据科学和机器学习领域备受推崇的开源工具，凭借其强州敏燃大功能和用户友好的特性，已成为众多数据科学家和分析师的首选平台。它集数据可视化、数据分析和机器学习于一体，为高效工作提供了全面支持。

要开始使用，首先在桌面环境中通过pip安装，然后通过图形用户界面（GUI）启动，轻松导入CSV、Excel或SQL数据。无论是通过GUI还是Python脚本，Orange3都支持灵活的数据导入操作。

Orange3提供了拿橡丰富的数据可视化工具，无论是散点图、直方图还是箱线图，都能帮助用户深入理解数据。同时，它支持Python脚本创建定制化的可视化图表，满足复杂需求。

对于机器学习建模，Orange3内置了多种算法，用户可在图形界面构建模型，也可通过Python脚本实现高级定制。高级用户可以利用其数据预处理功能进行特征工程和清洗，并通过自定义插件扩展其功能。

部署模型方面册虚，Python Orange3允许用户将训练好的模型无缝集成到生产环境，助力实时预测和决策。无论是初学者还是专业人士，Orange3都能简化数据科学和机器学习的实践。

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AI软件包括但不限于：TensorFlow、PyTorch、Keras、Scikit-learn、OpenAI GPT系列等。

首先，TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google大脑开发和维护。它被广泛用于深度学习和其他机器学习应用，支持分布式训练，能够在不同硬件上高效运行，从智能手机到大型分布式系统。TensorFlow提供了丰富的API，方便用户构建和训练各种神经网络模型。

其次，PyTorch是另一个流行的深度学习框架，由Facebook的AI研究实验室开发。与TensorFlow相比，PyTorch以其动态计算图和直观的接口而受到许多研究人员的喜爱。它隐伍丛允许用户以更接近自然语言的方式编写神经网络，并且可以更轻松地进行调试和优化。

再者，Keras是一个高层神经网络API，能够以TensorFlow, CNTK, 或者 Theano作为后端运行。Keras的设计原则是用户友好、模块化和可扩展性，它使得构建和训练深度学习模型变得更加简单快捷。即使是初学者也能迅速上手，搭建出性能出色的神经网络。

此外，Scikit-learn是一个基于Python的机器学习库，提供了大量用于数据挖掘和数据分析的工具。

以上就是开源机器学习平台的全部内容，如何更好地掌握机器学习 Colorado是伯克利大学的在读博士，同时也是Metacademy的创始人。Metacademy是一个优秀的开源平台，许多专业人员共同在这个平台上编写wiki文章。目前，这些文章主要围绕着机器学习和人工智能这两个主题。在Colorado的建议中，更好地学习机器学习的方法就是不断的通过书本学习。内容来源于互联网，信息真伪需自行辨别。如有侵权请联系删除。