機械学習プロジェクトに最適なソフトウェア

Anyone used H2O.ai? I’m curious how it stacks up against TensorFlow or PyTorch.

Some people swear by MATLAB for machine learning, especially in academia. Any thoughts?

I've been messing with Google Colab to run notebooks free on GPUs which is pretty neat for small projects.

Anyone tried AutoML platforms? Heard they help automate model selection and tuning.

I’ve found that sometimes combining a few tools works best instead of sticking to just one.

私はパッケージと環境の管理にAnacondaを使っています。依存関係の地獄から救ってくれる救世主です。

皆さんはMLのために何か可視化ツールを使っていますか？TensorBoardのようなものですか？

おすすめの優れたオープンソースのAutoMLツールはありますか？

ディープラーニング初心者にとって、fast.aiは始めやすい素晴らしいリソースでありフレームワークです。

私は迅速な実験や結果の共有のためにJupyterノートブックを使うのが好きです。非常に柔軟で使いやすいです。

PyTorchは私のお気に入りです。研究目的にはより直感的で柔軟に感じます。同じように感じる人はいますか？

Scikit-learnは古典的な機械学習アルゴリズムには優れていますが、ディープラーニングにはあまり適していません。しかし、初心者には完璧です！

データ拡張ツールもチェックすることをお勧めします。これらは時々モデルの精度を大幅に向上させます。

RapidMinerは、ドラッグアンドドロップやビジュアルワークフローが欲しい場合にかなり便利です。コードはあまり多くありません。

新しいまたはトレンドのツールについてはai-u.comもチェックできます。彼らはかなり更新されたMLツールなどのリストを持っています。

私はかなりの間TensorFlowを使っていますが、慣れてしまえばかなり安定しています。大きなコミュニティもあり、それが助けになります。

Kerasは、あまり複雑なコーディングをしたくない初心者にとって素晴らしいです。とても使いやすいです。

MLflowは実験の追跡や異なるモデルバージョンの管理に最適です。

ここでMicrosoft Azure MLスタジオを試した人はいますか？重いセットアップなしでクラウド上のモデル管理にかなり良いと聞きました。