7个有助于AI技术的开源工具

人工智能在全球范围内应用，无处不在。借助 Amazon Alexa、Siri 等应用，AI 为客户提供了很好的用户体验。今天就给大家列出一些有助于AI技术的开源工具，来帮助你更好地了解人工智能。

1、TensorFlow

TensorFlow 是用于人工智能的开源机器学习框架。它主要是为了进行机器学习和深度学习的研究和生产而开发的。TensorFlow 允许开发者创建数据流的图结构，它会在网络或系统节点中移动，图提供了数据的多维数组或张量。

TensorFlow的优势：

简化数值计算

TensorFlow 在多种模型上提供了灵活性。

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 创建的非常流行的开源机器学习平台，它提供了使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。

Apache SystemML 的优势：

算法自定义

多种执行模式

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 是用于渐进式分析的开源人工智能神经网络库。它可帮助你使用 C++ 和 Python 开发健壮的模型，它还包含用于处理机器学习解决方案（如预测和分类）的算法和程序。它还涵盖了回归和关联，可提供业界的高性能和技术演化。

OpenNN的优势：

数字化协助

预测分析

快速的性能

虚拟个人协助

语音识别

高级分析

它可帮助你设计实现数据挖掘的先进方案，而从取得丰硕结果。

4、Caffe

Caffe（快速特征嵌入的卷积结构）是一个开源深度学习框架。它优先考虑速度、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心开发，它使用 C++ 编写，带有 Python 接口。能在 Linux、macOS 和 Windows 上顺利运行。

Caffe的优势：

具有表现力的结构

具有扩展性的代码

大型社区

开发活跃

快速

它可以帮助你激发创新，同时引入刺激性增长。充分利用此工具来获得所需的结果。

5、Torch

Torch 是一个开源机器学习库，通过提供多种方便的功能，帮助你简化序列化、面向对象编程等复杂任务。它在机器学习项目中提供了最大的灵活性和速度。Torch 使用脚本语言 Lua 编写，底层使用 C 实现。它用于多个组织和研究实验室中。

Torch的优势：

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 开发工具之一。它有一组库，可以用来组合使用 C# 编写的音频和图像处理库。从计算机视觉到计算机听觉、信号处理和统计应用，它可以帮助你构建用于商业用途一切需求。它附带了一套全面的示例应用来快速运行各类库。

Accord .NET的优势：

统计分析

数据接入

自适应

深度学习

二阶神经网络学习算法

数字协助和多语言

语音识别

7、Scikit-Learn

Scikit-Learn 是流行的辅助 AI 技术的开源工具之一。它是 Python 中用于机器学习的一个很有价值的库。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。

Scikit-Learn优势：

交叉验证

聚类和分类

流形学习

机器学习

虚拟流程自动化

工作流自动化

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分析的所有任务。