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机器学习是我们在学习大数据和人工智能技术的时候会逐渐接触到的内容之一，下面我们就一起来了解一下，实现机器学习都有哪些常用工具。
Neo4j:在处理大数据相关问题方面，Hadoop可能不是绝佳的选择。例如，用户需要处理大量的网络数据或图形相关问题(如社交网络或人口统计模式等)时。而图形数据库(Neo4j)则是佳选择。
TensorFlowLite:TensorFlowLite是一套帮助开发人员在移动设备(Android和iOS)和物联网设备上运行TensorFlow模型的工具，旨在方便开发人员在网络“边缘”的设备上进行机器学习，而不是从服务器来回发送数据。
TensorFlow.js：TensorFlow.js是用户在网上部署机器学习模型的选。这是一个开放源码库，供用户在浏览器中构建和处理机器学习模型。它可为GPU加速，还自动支持WebGL。用户可以导入现有的预培训模型，也可以在浏览器上重新处理整个现有机器学习模型!
MLFlow:MLFlow旨在与机器学习库或算法配合使用，并管理包括实验、再验和机器学习模型部署在内的整个生命周期。目前，MLFlow在Alpha中有3个部分——跟踪、项目和模型。
Hadoop:Hadoop是处理大数据杰出也是相关的工具之一。Hadoop允许用户使用简单的编程模型在计算机集群之间对大型数据集进行分布式处理。它旨在对单个服务器到数千台机器，每台机器都提供本地计算和存储。
Apple’sCoreML:CoreMLl是一个十分受欢迎的工具，它可将机器学习模型内置到用户的iOS/AppleWatch/AppleTV/MacOS的应用程序中。CoreML的闪光点在于用户无需对神经网络或机器学习有广泛的了解，终达到双赢的结果!
Spark:Apachespark被认为在大数据应用程序方面是Hadoop的进阶版。Apachespark的关键在于填补了ApacheHadoop在数据处理方面的空白。有趣的是，Spark可以同时处理批量数据和实时数据。
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