人工智能6大免费开源工具！机器学习3分钟入门！

在开源中，不管你自己的想法有多原创，看看其他人是否已经执行了这个概念总是明智的。 对于有兴趣利用人工智能（AI）不断增长的力量的组织和个人来说，许多最好的工具不仅是免费的和开源的，而且在许多情况下，已经经过了强化和测试。

在领先的公司和非营利组织中，人工智能是一个重中之重，其中许多公司和组织都是开源的有价值的工具。 以下是任何人都可以使用的免费开源AI工具示例。

Acumos。 Acumos AI是一个平台和开源框架，可以轻松构建，共享和部署AI应用程序。 它标准化了运行开箱即用的通用AI环境所需的基础架构堆栈和组件。 这使数据科学家和模型培训师能够专注于他们的核心竞争力，而不是无休止地定制，建模和培训AI实施。

Acumos 是LF深度学习基金会的一部分，该基金会是Linux基金会内部的一个组织，支持人工智能，机器学习和深度学习方面的开源创新。 目标是使开发人员和数据科学家可以使用这些关键的新技术，包括那些可能在深度学习和人工智能方面经验有限的人。 LF深度学习基金会最近刚刚批准了项目生命周期和贡献流程，现在正在接受项目贡献的提案。

Facebook的框架。 Facebook开放了其中央机器学习系统，该系统专为大规模人工智能任务而设计，还有一系列其他人工智能技术。 这些工具是公司使用的经过验证的平台的一部分。 Facebook也开放了深度学习和人工智能框架Caffe2。

说到Caffe。 雅虎还在开源许可下发布了其关键的AI软件。 CaffeOnSpark工具基于深度学习，这是人工智能的一个分支，特别适用于帮助机器识别人类语音或照片或视频内容。 同样，IBM的机器学习程序SystemML可以通过Apache Software Foundation免费共享和修改。

谷歌的工具。 Google花了数年时间开发其TensorFlow软件框架，以支持其AI软件和其他预测和分析程序。 TensorFlow是您可能已经使用的几种Google工具的引擎，包括Google相册和Google应用中的语音识别功能。

由Google开源的两款AIY套件让个人可以轻松获得人工智能。 这两个套件专注于计算机视觉和语音助理，是一个小型自组装纸板箱，配有所需的所有组件。 这些工具包目前在美国的Target上可用，并且基于开源的Raspberry Pi平台 - 更多的证据表明在开源和AI的交叉点上发生了多少事情。

H2O.ai. 我之前介绍过H2O.ai，它在机器学习和人工智能领域占据了一席之地，因为它的主要工具是免费和开源的。 只需下载它们，您就可以获得主要的H2O平台和Sparkling Water，它与Apache Spark一起使用。 这些工具在Apache 2.0许可证下运行，这是最灵活的开源许可证之一，您甚至可以在由Amazon Web Services（AWS）和其他人支持的集群上运行它们，只需几百美元。

微软的Onboard。“我们的目标是让AI民主化，使每个人和每个组织都能获得更多，”微软首席执行官Satya Nadella说。 考虑到这一点，Microsoft将继续迭代其Microsoft Cognitive Toolkit。 它是一个开源软件框架，与TensorFlow和Caffe等工具竞争。 Cognitive Toolkit适用于64位平台上的Windows和Linux。

认知工具包通过允许用户创建，训练和评估他们自己的神经网络，然后可以跨大型数据集在多个GPU和多台机器上高效扩展，从而实现企业就绪的生产级AI，“Cognitive Toolkit团队报道。

【编辑推荐】

1. 人工智能给女性求职者打低分 亚马逊被迫解散研究团队
2. 我们在调研了500强上市公司后，总结出人工智能的七大趋势
3. 程序员和产品经理的宿命之战，从“买包中华烟”说起_技术栈微信半月刊第27期
4. 刚刚Gartner发布了2019年十大战略性技术趋势：自主设备、增强分析、AI驱动的开发等
5. Java后端技术栈，到底如何深入学习？

【责任编辑：张燕妮 TEL：（010）68476606】

点赞 0