Frameworks 机器学习人工智能框架的设计

这是一个旨在为机器学习/人工智能框架（ML/AI框架）提供良好设计的社区wiki

请参与语言无关框架的设计，该框架允许将多个ML/AI算法插入单个框架，该框架：

• 使用用户指定的数据集运行算法
• 促进学习、资格认证和分类
• 允许用户轻松插入新算法
• 可以聚合或创建现有算法的集合
• 可以保存/加载算法的进度（即保存神经网络的网络和权重，保存决策树的树等）

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对于这种类型的ML/AI框架，什么是好的设计？

也许可以先看看现有开源ML/AI框架的设计。举几个例子：Weka、RapidMiner、KNIME、Orange等等

这里是我为PHP制作的一个网站：

所以它不是一个讨论网站。它的存在是为了提出具体的问题并给出具体的答案。不是真的。对我来说，它似乎仍然太开放了（改变最后一句话很难改变本质）。但是，无论如何，试图说服我是没有意义的，因为我已经投票决定结束，而且这是不可收回的。你应该集中精力说服其他人：-）请记住这是我的观点-我不经营这个网站，我在这里和其他人有同样的权力。让我们假设这个问题以前已经被提出过，也许它更符合s.O.的性质，要求适当的外部参考来解决方案、讨论，以及就这一主题进行进一步讨论的场所。这样更有可能得到有用的答案。还有很多愚蠢的问题。至少这是一个有趣的问题，即使它不是一个“问题”。同意本尼的观点：所以现在有足够多的uber详细API问题。。。让我们来了解一些更深刻的内容。将其他ML/AL算法添加到您的框架中有多容易？它只适用于神经网络吗？目前只适用于神经网络。它是开源的，所以希望在未来会有更多的算法可用。+1对于你的框架来说是一个好工作。。。看起来真的很好。很好的网站！您是否使用960.gs？+1对现有项目进行了一些很好的引用，尤其是Weka！