7 个有助于 AI 技能的最佳开源对象

人工智能是一种紧跟未来道路的卓越技能。
在这个不断发展的时期，它吸引了所有跨国组织的关注。
谷歌、IBM、Facebook、亚马逊、微软等业内有名公司不断投资于这种新时期技能。
-- Nitin Garg（作者）

预测业务需求须要利用人工智能，并在另一个层面上进行研发。
这项前辈技能正成为供应超智能办理方案的研发组织不可或缺的一部分。
它可以帮助你保持准确性并以更好的结果提高生产率。

AI 开源工具和技能以频繁且准确的结果吸引了每个行业的关注。
这些工具可帮助你剖析绩效，同时为你带来更大的收益。

无需赘言，这里我们列出了一些最佳的开源工具，来帮助你更好地理解人工智能。

1、TensorFlow

TensorFlow 是用于人工智能的开源机器学习框架。
它紧张是为了进行机器学习和深度学习的研究和生产而开拓的。
TensorFlow 许可开拓者创建数据流的图构造，它会在网络或系统节点中移动，图供应了数据的多维数组或张量。

TensorFlow 是一个出色的工具，它有无数的上风。

简化数值打算TensorFlow 在多种模型上供应了灵巧性。
TensorFlow 提高了业务效率高度可移植自动区分能力2、Apache SystemML

Apache SystemML 是由 IBM 创建的非常盛行的开源机器学习平台，它供应了利用大数据的良好平台。
它可以在 Apache Spark 上高效运行，并自动扩展数据，同时确定代码是否可以在磁盘或 Apache Spark 集群上运行。
不仅如此，它丰富的功能使其在行业产品中脱颖而出；

算法自定义多种实行模式自动优化

它还支持深度学习，让开发者更有效率地实现机器学习代码并优化。

3、OpenNN

OpenNN 是用于渐进式剖析的开源人工智能神经网络库。
它可帮助你利用 C++ 和 Python 开拓健壮的模型，它还包含用于处理机器学习办理方案（如预测和分类）的算法和程序。
它还涵盖了回归和关联，可供应业界的高性能和技能蜕变。

它有丰富的功能，如：

数字化帮忙预测剖析快速的性能虚拟个人帮忙语音识别高等剖析

它可帮助你设计实现数据挖掘的前辈方案，而从取得丰硕结果。

4、Caffe

Caffe（快速特色嵌入的卷积构造）是一个开源深度学习框架。
它优先考虑速率、模块化和表达式。
Caffe 最初由加州大学伯克利分校视觉和学习中央开拓，它利用 C++ 编写，带有 Python 接口。
能在 Linux、macOS 和 Windows 上顺利运行。

Caffe 中的一些有助于 AI 技能的关键特性。

具有表现力的构造具有扩展性的代码大型社区开拓生动性能快速

它可以帮助你引发创新，同时引入刺激性增长。
充分利用此工具来得到所需的结果。

5、Torch

Torch 是一个开源机器学习库，通过供应多种方便的功能，帮助你简化序列化、面向工具编程等繁芜任务。
它在机器学习项目中供应了最大的灵巧性和速率。
Torch 利用脚本措辞 Lua 编写，底层利用 C 实现。
它用于多个组织和研究实验室中。

Torch 有无数的上风，如：

快速高效的 GPU 支持线性代数子程序支持 iOS 和 Android 平台数值优化子程序N 维数组6、Accord .NET

Accord .NET 是著名的自由开源 AI 开拓工具之一。
它有一组库，可以用来组合利用 C# 编写的音频和图像处理库。
从打算机视觉到打算机听觉、旗子暗记处理和统计运用，它可以帮助你构建用于商业用场统统需求。
它附带了一套全面的示例运用来快速运行各种库。

你可以利用 Accord .NET 引人把稳的功能开拓一个高等运用，例如：

统计剖析数据接入自适应深度学习二阶神经网络学习算法数字帮忙和多措辞语音识别7、Scikit-Learn

Scikit-Learn 是盛行的赞助 AI 技能的开源工具之一。
它是 Python 中用于机器学习的一个很有代价的库。
它包括机器学习和统计建模（包括分类、聚类、回归和降维）等高效工具。

让我们理解下 Scikit-Learn 的更多功能：

交叉验证聚类和分类流形学习机器学习虚拟流程自动化事情流自动化

从预处理到模型选择，Scikit-learn 可帮助你处理所有问题。
它简化了从数据挖掘到数据剖析的所有任务。

总结

这些是一些盛行的开源 AI 工具，它们供应了全面的功能。
在开拓新时期运用之前，人们必须选择个中一个工具并做相应的事情。
这些工具供应前辈的人工智能办理方案，并紧跟最新趋势。

人工智能在环球范围内运用，无处不在。
借助 Amazon Alexa、Siri 等运用，AI 为客户供应了很好的用户体验。
它在吸引用户关注的行业中具有显著上风。
在医疗保健、银行、金融、电子商务等所有行业中，人工智能在促进增长和生产力的同时节省了大量的韶光和精力。

选择这些开源工具中的任何一个，得到更好的用户体验和令人难以置信的结果。
它将帮助你发展，并在质量和安全性方面得到更好的结果。

via: https://opensourceforu.com/2019/11/7-best-open-source-tools-that-will-help-in-ai-technology/

作者： Nitin Garg 选题： lujun9972 译者： geekpi 校正： wxy

本文由 LCTT 原创编译， Linux中国 名誉推出

点击“理解更多”可访问文内链接