利用以下八個(gè)開(kāi)源AI技術(shù)，你的機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目可提升到新水平

人工智能（AI）技術(shù)正迅速改變我們生活中幾乎每一個(gè)領(lǐng)域。從我們?nèi)绾谓涣鞯?，用于交通的手段，我們似乎越?lái)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(shù)的發(fā)展。利用以下最好的開(kāi)源AI技術(shù)，可將你的機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目提升到一個(gè)新的水平。

1.TensorFlow

TensorFlow最初于2015年發(fā)布，是一款開(kāi)源機(jī)器學(xué)習(xí)框架，易于在各種平臺(tái)上使用和部署。它是機(jī)器學(xué)習(xí)中維護(hù)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(biāo)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(dāng)然，還可以找到其他編程語(yǔ)言的第三方軟件包。該框架允許你使用流程圖開(kāi)發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，甚至是其他計(jì)算模型。

2.Keras

Keras是一個(gè)開(kāi)源軟件庫(kù)，最初于2015年發(fā)布，旨在簡(jiǎn)化深度學(xué)習(xí)模型的創(chuàng)建。它用Python編寫，可以部署在其他人工智能技術(shù)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(kuò)展性而聞名。如果你需要一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，可以實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單快速的原型設(shè)計(jì)，同時(shí)支持卷積網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并且在CPU和GPU上運(yùn)行達(dá)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(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)的開(kāi)源庫(kù)。這個(gè)傳統(tǒng)的框架是用Python編寫的，并且包含了幾種機(jī)器學(xué)習(xí)模型，包括分類，回歸，聚類和降維。

Scikit-learn是在另外三個(gè)開(kāi)源項(xiàng)目Matplotlib，NumPy和SciPy上設(shè)計(jì)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(rèn)知工具包（以前稱為CNTK）是一種AI解決方案，可讓你將機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目提升到一個(gè)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(lái)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(jìn)行互操作。

5.Theano

Theano最初于2007年發(fā)布，它是一個(gè)開(kāi)源的Python庫(kù)，允許你輕松地構(gòu)建各種機(jī)器學(xué)習(xí)模型。由于它是最古老的庫(kù)之一，它被視為一種激發(fā)深度學(xué)習(xí)發(fā)展的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。

它的核心是可以簡(jiǎn)化定義，優(yōu)化和評(píng)估數(shù)學(xué)表達(dá)式的過(guò)程。Theano能夠?qū)⒛愕慕Y(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換為與NumPy，BLAS等高效本機(jī)庫(kù)以及本地代碼（C ++）集成的非常高效的代碼。

此外，它針對(duì)GPU進(jìn)行了優(yōu)化，提供了高效的符號(hào)差異化，并且具有廣泛的代碼測(cè)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(jié)構(gòu)）是一種專注于表現(xiàn)力，速度和模塊性的機(jī)器學(xué)習(xí)框架。開(kāi)源框架是用C ++編寫的，并附帶一個(gè)Python接口。
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Caffe的主要特點(diǎn)包括一個(gè)富有表現(xiàn)力的架構(gòu)，它鼓勵(lì)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(gè)充滿活力的社區(qū)來(lái)促進(jìn)增長(zhǎng)。

7.Torch

Torch最初于2002年發(fā)布，它是一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，提供廣泛的深度學(xué)習(xí)算法。開(kāi)源框架在處理機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目時(shí)為你提供了優(yōu)化的靈活性和速度，而不會(huì)在過(guò)程中造成不必要的復(fù)雜性。

它使用腳本語(yǔ)言Lua編寫，并附帶一個(gè)底層C實(shí)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(duì)iOS和Android平臺(tái)的支持。

8.Accord.NET

Accord.NET最初于2010年發(fā)布，是一個(gè)完全用C＃編寫的機(jī)器學(xué)習(xí)框架。開(kāi)源框架適用于生產(chǎn)級(jí)科學(xué)計(jì)算。 憑借其廣泛的庫(kù)，你可以在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)處理，圖像處理等中構(gòu)建各種應(yīng)用。

結(jié)論

在開(kāi)始構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用之前，從眾多選項(xiàng)中選擇一項(xiàng)技術(shù)可能是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。因此，在作出最終決定之前評(píng)估幾個(gè)選項(xiàng)非常重要。此外，學(xué)習(xí)各種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)如何工作可以幫助你做出正確的決定。