如何选择开源的机器学习框架？

开源是创新和科技快速发展的核心。在此，我们将讨论如何针对不同的用例选取开源的机器学习工具。尽管机器学习还处于早期发展阶段，但从医疗、安全到个性化营销，这种潜在的价值使得公司将机器学习作为一种机会。

为什么要选择机器学习框架呢？

使用开源工具的好处不仅仅在于其可用性。通常来说，如此级别的项目均有大量的数据工程师和数据科学家愿意去分享数据集和前期训练模型。比如，你可以使用分类模型训练来自于ImageNet的数据，而非利用scratch建立图形感知。开源的机器学习工具还能够让你进行迁移学习，这意味着可以通过运用其他方面的知识解决机器学习的问题。所以，你可以把一些能力形成一种模型，这些模型可以学会识别汽车或者能够帮助我们完成其他的任务。

根据你所需要处理的问题，预先训练的模型和开放的数据集可能并不会像定制的那样准确，但开源框架不需要你收集数据集