人工智能（AI）技術正迅速改變我們生活中幾乎每一個領域。從我們?nèi)绾谓涣鞯?，用于交通的手段，我們似乎越來越沉迷于人工智能。由于AI快速發(fā)展，大量的人才和資源致力于加速技術的發(fā)展。利用以下最好的開源AI技術，可將你的機器學習項目提升到一個新的水平。

1.TensorFlow

TensorFlow最初于2015年發(fā)布，是一款開源機器學習框架，易于在各種平臺上使用和部署。它是機器學習中維護得最好和廣泛使用的框架之一。

谷歌為支持其研究和生產(chǎn)目標而創(chuàng)建，目前TensorFlow已被多家公司廣泛使用，包括Dropbox，eBay，Intel，Twitter和Uber等。TensorFlow可用于Python，C ++，Haskell，Java，Go，Rust以及Java等。當然，還可以找到其他編程語言的第三方軟件包。該框架允許你使用流程圖開發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡，甚至是其他計算模型。

2.Keras

Keras是一個開源軟件庫，最初于2015年發(fā)布，旨在簡化深度學習模型的創(chuàng)建。它用Python編寫，可以部署在其他人工智能技術之上，如TensorFlow，微軟Cognitive Toolkit（CNTK）和Theano。

Keras以其用戶友好性，模塊化和易擴展性而聞名。如果你需要一個機器學習庫，可以實現(xiàn)簡單快速的原型設計，同時支持卷積網(wǎng)絡和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡，并且在CPU和GPU上運行達到最佳狀態(tài)，這非常合適。

3.scikit-learn

最初于2007年發(fā)布的scikit-learn是為機器學習開發(fā)的開源庫。這個傳統(tǒng)的框架是用Python編寫的，并且包含了幾種機器學習模型，包括分類，回歸，聚類和降維。

Scikit-learn是在另外三個開源項目Matplotlib，NumPy和SciPy上設計的，它專注于數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析。

4.微軟Cognitive Toolkit

最初于2016年發(fā)布的Microsoft認知工具包（以前稱為CNTK）是一種AI解決方案，可讓你將機器學習項目提升到一個新的水平。

微軟Cognitive Toolkit的一些重要功能包括高度優(yōu)化的組件，能夠處理來自Python，C ++或Brain的數(shù)據(jù)，提供高效的資源使用，輕松與微軟Azure集成以及與NumPy進行互操作。

5.Theano

Theano最初于2007年發(fā)布，它是一個開源的Python庫，允許你輕松地構建各種機器學習模型。由于它是最古老的庫之一，它被視為一種激發(fā)深度學習發(fā)展的行業(yè)標準。

它的核心是可以簡化定義，優(yōu)化和評估數(shù)學表達式的過程。Theano能夠將你的結構轉換為與NumPy，BLAS等高效本機庫以及本地代碼（C ++）集成的非常高效的代碼。

此外，它針對GPU進行了優(yōu)化，提供了高效的符號差異化，并且具有廣泛的代碼測試功能。

6.Caffe

最初于2017年發(fā)布的Caffe（用于快速特征嵌入的卷積體系結構）是一種專注于表現(xiàn)力，速度和模塊性的機器學習框架。開源框架是用C ++編寫的，并附帶一個Python接口。

Caffe的主要特點包括一個富有表現(xiàn)力的架構，它鼓勵創(chuàng)新，廣泛的代碼有助于積極的發(fā)展，加速行業(yè)部署的快速性能，以及一個充滿活力的社區(qū)來促進增長。

7.Torch

Torch最初于2002年發(fā)布，它是一個機器學習庫，提供廣泛的深度學習算法。開源框架在處理機器學習項目時為你提供了優(yōu)化的靈活性和速度，而不會在過程中造成不必要的復雜性。

它使用腳本語言Lua編寫，并附帶一個底層C實現(xiàn)。Torch的一些主要功能包括N維數(shù)組，線性代數(shù)例程，數(shù)值優(yōu)化例程，高效GPU支持以及對iOS和Android平臺的支持。

8.Accord.NET

Accord.NET最初于2010年發(fā)布，是一個完全用C＃編寫的機器學習框架。開源框架適用于生產(chǎn)級科學計算。 憑借其廣泛的庫，你可以在人工神經(jīng)網(wǎng)絡，統(tǒng)計數(shù)據(jù)處理，圖像處理等中構建各種應用。

結論

在開始構建機器學習應用之前，從眾多選項中選擇一項技術可能是一項艱巨的任務。因此，在作出最終決定之前評估幾個選項非常重要。此外，學習各種機器學習技術如何工作可以幫助你做出正確的決定。