目前市场上有很多种机器学习软件，以下是一些主要的工具和框架：

微软 Azure 机器学习

描述：Azure 机器学习是一种用于加速和管理机器学习项目生命周期的云服务。它支持训练和部署模型，以及管理 MLOps。用户可以在 Azure 机器学习中创建模型，也可以使用从开源平台（例如 Pytorch、TensorFlow 或 scikit-learn）构建的模型。MLOps 工具有助于监视、重新训练和重新部署模型。

适用场景：适用于要在其组织内实现 MLOps（以便在安全且可审核的生产环境中将机器学习模型投入生产）的个人和团队。

IBM 沃森机器学习

描述：IBM沃森机器学习是一项 IBM 云服务，支持在任何云中随处运行的机器学习模型。它帮助数据科学家和开发人员加速 AI 和机器学习部署，提供开放式可扩展的模型操作，简化跨任何云的大规模 AI 利用。

适用场景：适用于需要跨云部署和管理机器学习模型的企业和组织。

谷歌 TensorFlow

描述：TensorFlow 由 Google 开发，是一个为深度学习或人工神经网络而构建的开源软件库。它支持使用流程图创建神经网络和计算模型，并提供丰富的功能，如 TensorFlow Board 可视化工具。

适用场景：适用于大规模数值计算和深度学习项目，支持在 CPU 和 GPU 上运行。

PyTorch

描述：PyTorch 是另一个流行的深度学习框架，以其动态计算图和简洁的编程接口受到研究人员和开发者的喜爱。它在学术研究和工业界都得到了广泛的应用，特别是在自然语言处理和计算机视觉领域。

适用场景：适用于需要灵活性和动态计算图的深度学习项目。

Scikit-Learn

描述：Scikit-Learn 是一个开放源代码的机器学习包，集成在 Python 中，提供了多种机器学习算法，包括分类、回归、聚类、降维和预处理。它易于使用，并且有大量的文档和案例。

适用场景：适用于快速搭建和测试机器学习模型，特别是对于初学者和需要快速原型设计的项目。

Amazon Machine Learning （AML）

描述：AML 是一个基于云的综合性机器学习工具，支持创建和训练模型，并提供数据收集、可视化和模型管理功能。它适用于各种技术水平的开发人员。

适用场景：适用于需要构建和部署机器学习模型的企业和开发人员，支持多种数据源和模型类型。

Google ML Kit Mobile

描述：Google ML Kit Mobile 是为移动应用程序开发人员创建的机器学习工具箱，支持人脸识别、文本识别、特征点检测等任务，并且可以在设备上或云端运行。

适用场景：适用于需要在移动设备上实现机器学习功能的开发人员。

Apple Core ML

描述：Core ML 是一个平台，允许开发人员将机器学习模型集成到 iOS 应用程序中，支持多种模型类型和优化。

适用场景：适用于需要在移动应用程序中集成机器学习模型的开发人员。

这些工具和框架各有优势，选择哪个工具取决于具体的项目需求、开发团队的技能背景以及所需的计算资源。建议根据项目的具体需求选择最合适的工具。