开源机器学习
了解什么是开源机器学习，并探索开源机器学习项目、平台和工具。
开源机器学习无处不在
从聊天机器人和图像识别到预测性医疗保健和自动驾驶汽车，机器学习无处不在，并且在我们的个人和职业生活中变得如此根深蒂固，以至于大多数时候，我们甚至都没有注意到它。
但在幕后，是开源机器学习使机器学习框架和库得以快速增长和演变，从而使技术变得更加智能，并可以为人们和企业解决日益复杂的难题。
什么是开源机器学习？
随着越来越多的公司找到了利用 AI 解决业务难题的方法，机器学习在过去几年里变得越来越受欢迎。随着机器学习变得越来越普遍，其开发和实现也变得更加容易，这在很大程度上要归功于免费的开源机器学习软件。
越来越多的科技公司开始免费向开发人员提供机器学习算法和软件库，从而使这些开发人员能够尝试使用机器学习开源项目。
对于闭源软件，只有一个人或组织拥有它并可以更改它，而且用户通常必须签署一份专有协议，即他们不会对软件执行任何所有者未明确允许的操作。相反，任何人都可以查看、修改和共享开源软件，因此用户可以更改源代码并将其引入自己的项目中。
你可能想知道为什么公司会愿意免费提供其软件，尤其是在商业软件仍有市场的情况下。但这种做法有很多好处，即使对于大型科技公司也是如此。
首先，开源机器学习平台有助于激发创新。使用特定工具的开发人员越多，就越有可能有人提出使用或改进该工具的巧妙想法。开发人员越多，他们就越有可能捕捉到任何可能出现的 bug 或问题，从而使这些问题更快得到解决。
此外，由于开源软件可供很多人使用，因此强大的社区往往围绕不同的开源软件项目发展，这些社区也促进了开源框架和库的不断发展、普及并提高其可用性。
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开源机器学习的优势
开源机器学习工具可帮助公司解决各种技术难题，并提供以下优势：
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更快修复
开源机器学习软件是免费的，并且可供所有人使用，因此自然会吸引大量用户。因此，如果软件存在 bug 或某些内容无法正常运行，该问题可能很快会被发现并得到解决
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庞大的支持社区
由于开源机器学习平台吸引了很多开发人员，因此庞大的在线社区围绕着它们发展。这些社区为开发人员提供了在遇到障碍或想要众包意见时可以求助的论坛。在线论坛通常可解答大多数潜在问题，而且随着机器学习越来越受欢迎，社区的知识也将不断增长。
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帮助加速接受机器学习的机会
虽然机器学习具有强大的功能和无数个可能的用例，但如果某些程序员没有丰富的经验，他们可能会觉得它令人生畏。但是开发人员更有可能尝试使用开源机器学习，因为免费软件意味着他们在尝试使用时几乎不会有任何损失。开源软件可供拥有广泛技能集的开发人员使用，这也可增加用户数量。
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项目连续性
开发人员可能在同一个项目上工作多年。当他们使用开源机器学习工具时，他们可以放心，他们的技能和经验是可移植的。这使得这些工具更具吸引力，因为他们可以放心地使用和改进它们，如果他们的情况发生变化，他们也不会失去所做的所有贡献。
开源机器学习项目
Style2paints
作为 GitHub 上最受欢迎的项目之一，Style2paints 让用户可以使用 AI 轻松为简图上色。
深度语音转换
通过使用语音识别和语音合成来模仿名人或所选人员的声音，深度神经网络使你能够将任何语音转换为目标语音。
ONNX Runtime
ONNX Runtime 可帮助加速各种框架、操作系统和硬件平台上的机器学习。
负责任的 AI 工具包
Fairlearn、 InterpretML 和 Error Analysis 等工具包使你能够更深入地了解机器学习模型的行为，检测不公平和错误，并找到构建更负责任的机器学习程序的方法。
DeepSpeed
DeepSpeed 是一个深度学习优化库，可为所有人（从在大型超级计算机上训练的数据科学家到在低端群集甚至单个 GPU 上训练的数据科学家）提供超大规模模型训练。
OpenAI
OpenAI 提供了用于开发、训练和比较强化学习算法的工具。
MLFlow
MLFlow 可帮助管理机器学习生命周期的所有部分——从试验到部署的整个过程。
PyTorch
PyTorch 提供了训练、工具和库来帮助构建深度学习项目。
开源机器学习如何让公司保持竞争力
在机器学习方面，开源软件不仅可以让你更轻松地进行访问，而且有助于培养公司的创新、成长和社区意识。当开源机器学习平台允许企业使用并参与改进时，他们会创建一个反馈循环，这是一个分享想法、解决业务难题以及让产品更好、更方便使用的开放空间。
此外，通过让机器学习更易于访问，开源机器学习平台还可以帮助加快开发人员和企业对 AI 的采用和接受，进而使 AI 变得更好、更智能，造福所有人。
开源机器学习工具还可以帮助初创企业提高意识。如果较新的组织向公众提供开源代码，这样会产生知名度，并培养信任，最终可能会带来新用户。
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选择开源机器学习平台
在评估开源机器学习平台时，应考虑哪些条件？ 考虑以下因素：
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速度
如果项目有时间限制，则需要考虑平台的延迟。从开始项目到看到初步结果需要多长时间？ 如果项目需要实时结果，请查看流式处理平台。
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易于使用
该平台的安装、配置和使用难度如何？ 编程难吗？ 它是否有灵活的图形用户界面？
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适合开发人员
在这里，你需要考虑团队的编程经验。如果编码不在你的技能范围内，请查看不需要太多（或不需要）代码编写的平台。一些开源机器学习平台是为经验丰富的开发人员设计的，但也提供了许多较简单的替代方案。
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社区
该平台是否已拥有庞大且活跃的参与者社区？ 用户越多，未来就越有可能开发更多资源来支持该平台。
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互操作性
该平台是作为一个独立的工具，还是与组织的其他应用程序一起使用？ 请考虑你希望如何使用该平台，以及它是否会与你希望使用的应用程序或框架进行互操作。例如，Azure 支持的一个框架是 PyTorch，这是一个 Python 优先的深度学习框架。Azure 还支持 TensorFlow 和 Scikit-Learn 等许多其他应用程序，但其他平台可能不支持你需要的框架。
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