重要的AI工具和框架分享
发布时间：2021-08-22 21:43:37 所属栏目：大数据 来源：互联网
导读：1.TensorFlow TensorFlow由GoogleBrain开发，是一个开源库，非常适合处理大量复杂的数值计算。 许多巨头公司，例如Google，SAP，Intel和Nvidia，都使用TensorFlow。 它是多层中心，允许开发人员使用大量数据集建立，训练和发送伪造的神经系统。 2.Keras Kera
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1.TensorFlow
TensorFlow由GoogleBrain开发，是一个开源库，非常适合处理大量复杂的数值计算。
许多巨头公司，例如Google，SAP，Intel和Nvidia，都使用TensorFlow。
它是多层中心，允许开发人员使用大量数据集建立，训练和发送伪造的神经系统。
2.Keras
Keras是比较流行的基于Python的库框架之一，被认为是解决诸如网络配置，图像识别以及针对特定情况选择最佳架构之类的最佳工具。
它可以在TensorFlow或Theano等其他框架的顶部运行。
它具有独特的功能，使其能够转换为其他框架。
3.SciKit-Learn
SciKit-Learn基于Python的两个广泛使用的库-NumPy和SciPy。它是开源的，于2007年开发。
对于标准的AI和数据挖掘功能，它包括各种受管理的和无监督的学习计算，例如聚类，选择树，重现，顺序等。
对于处理数据分析，数据挖掘和AI计算，Scikit-learn被认为是一个很好的选择。
4.Mxnet
Mxnet具有可伸缩性，并具有其他许多很酷的功能，例如轻松地用高级语言编写自定义层。
它是一个开源的，社区开发的框架，并且不受单个公司的直接管理。
它具有TVM支持，可以进一步改善部署支持。
5.Theano
Theano是一个Python库，最适合使用复杂的数学表达式。
它使我们能够定义和评估由多维数组组成的数学表达式。
Theano只是折叠在与Theano库平行运行的keras上。
6.咖啡
它是由伯克利视觉与学习中心（BVLC）和社区捐助者创建的。
它是一个通用的ML框架，因此被认为是计算机视觉任务的首选。
它具有最先进，最富表现力的架构，可以鼓励创新和速度。
7.PyTorch
PyTorch旨在加快从研究原型到生产部署的过程。
它是Facebook创建的开源ML框架。
PyTorch具有各种功能，例如分布式培训，TorchScript，python-First。
8.AutoML
AutoML是供机器学习工程师使用的工具集合中最强大和最新的功能之一。
它专门用于优化机器学习模型。
它节省了很多时间，对于在机器学习领域经验较少的人来说是极其有益的。
9.OpenNN
OpenNN（开放神经网络库）使用C++++编写的，旨在用于深度学习和高级ML研究。
它是一个开放源代码库，带有大量的文档和单元测试功能。
OpenNN提供高处理速度和最佳的内存管理。
10.Microsoft认知工具包（CNTK）
MicrosoftToolkit是用于深度学习的工具包，允许开发人员组合不同的模型类型，例如卷积网络（CNN），深度前向DNN和递归网络（RNN/LSTM）。
它是一个开源工具包，可以通过BrainScript用作独立的ML工具，也可以用作Python/C++/C#程序中的库。
11.GoogleML工具包
GoogleMLKit允许开发人员为Android和iOS平台构建移动应用。
实际上，这是Google的MLSDK，专门用于移动应用程序开发，并用于构建高度自定义的功能。
该套件具有NLPAPI，视频和图像分析API，以及最先进的AutoML视觉边缘功能。
12.H2O：开源AI平台
H2O是用Python，R和Java编程语言编写的开源ML软件工具。
它由H2O.ai设计，主要由Ai开发人员和研究人员用于预测数据分析。
H2O支持数据驱动的决策制定，还用于分析ApacheHadoop文件系统中的云数据集。
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