作者：布加迪編譯來源：51CTO

事實上，人工智能技術正日益使我們的生活更簡單。如果我們想一下，現(xiàn)在每個部件或組件都附有某種機器學習工具，基本上不需要人的干預即可使用。

人工智能技術在改變我們生活的方方面面，因此機器學習也在以更快的速度發(fā)展，人工智能開發(fā)公司的創(chuàng)新也亦步亦趨。

2020年使用的優(yōu)秀機器學習框架

各種機器學習框架數(shù)量激增證明了諸多行業(yè)有巨大的需求，需要雇用應用軟件AI開發(fā)人員。

下面是每家人工智能開發(fā)公司都應了解的一些優(yōu)秀機器學習框架：

1. Keras

為了簡化深度學習模型的創(chuàng)建，開源軟件庫Keras于2015年開發(fā)而成。該軟件框架用Python編寫，非常適合部署在其他AI技術上，比如TensorFlow、Theano和微軟認知工具包。

Keras憑借模塊化和易擴展性吸引用戶，以提供更好的移動應用軟件開發(fā)解決方案。該框架很適合機器學習庫作為人工智能測試工具的需求，可以快速構建原型，并支持循環(huán)網(wǎng)絡和卷積網(wǎng)絡。

Keras還適合在圖形處理單元和中央處理單元上運行起來優(yōu)秀的機器學習庫。Keras支持重復層、支持卷積以及兩者的結合體。

2. TensorFlow

TensorFlow于2015年發(fā)布，是一種開源機器學習框架。TensorFlow與多種平臺兼容，可以輕松地使用和部署。該框架是AI開發(fā)人員用于處理機器學習任務的最廣泛使用的框架。

它由谷歌開發(fā)，用于增強研究工作和生產(chǎn)任務。 Tensorflow已被Dropbox、英特爾、Twitter和優(yōu)步等知名公司廣泛使用。該框架支持多種語言，比如C++、Haskell、Go、Rust、Python和JavaScript。

它還支持其他廣泛使用的編程語言的第三方程序包。每個AI開發(fā)人員都可以使用該框架結合FlowGaphs開發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡及其他計算模型。

3. 微軟認知工具包

微軟認知工具包是一種AI框架解決方案，于2016年發(fā)布，為機器學習項目提供了新功能。它是一種開源解決方案，可以針對類似人腦的功能來訓練深度學習算法。換句話說，它非常有效且完美無缺。

它有好多功能，一些功能包括高度優(yōu)化和豐富的組件，專注于引入人工智能技術。這些組件能夠處理來自C++、Python或BrainScript的數(shù)據(jù)，能夠讓開發(fā)人員高效使用資源、與微軟Azure輕松集成以及可與NumPy實現(xiàn)互操作。

4. Apache Mahout

Apache Mahout是一種機器學習框架，充分使用線性代數(shù)。它還使用Scala DSL。該框架同樣適用于大多數(shù)的現(xiàn)代人工智能問題。

5. Accord.NET

另一種機器學習框架Accord.NET于2010年發(fā)布。它專門用C#編寫。作為一種流行的框架，它涵蓋一大批庫，因而在統(tǒng)計數(shù)據(jù)處理、圖像處理、人工神經(jīng)網(wǎng)絡及許多其他應用中可以輕松構建無數(shù)應用軟件。

6. Theano

這是2007年發(fā)布的另一種知名的開源Python機器學習框架。作為知名庫之一，它被視為基準，徹底改變了深度學習領域的眾多進步。

它使用戶可以輕松構建眾多機器學習移動應用軟件開發(fā)解決方案模型。Theano有助于簡化解釋、優(yōu)化和評估數(shù)學表達式的過程。此外，它針對GPU進行了優(yōu)化，還提供了高效的符號微分。

7. Scikit-learn

這是一種專門為機器學習開發(fā)的開源庫。它于2007年問世。Scikit-learn是為Matplotlib、SciPy和NumPy以及其他開源項目設計的。它適當?shù)貙Ｗ⒂跀?shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘。

必須考慮的方面是它用Python編寫。它包含眾多機器學習模型。這些模型包括聚類、回歸、分類和降維。

8. 亞馬遜機器學習

AWS擁有一套廣泛的機器學習框架，全球成千上萬的公司企業(yè)在使用它。該平臺可與主要的AI框架協(xié)同使用，以提供隨時可用的人工智能解決方案而聞名。

9. Torch

這是當今可用的優(yōu)先選項之一。Torch于2002年發(fā)布，這種機器學習庫提供了用于深度學習的大量算法。處理機器學習項目時，它具有經(jīng)過優(yōu)化的速度和靈活性。

通過降低專用過程之間不希望的復雜性，Torch可以提供有效的支持。它隨帶Lua這種面向AI開發(fā)人員的腳本語言和底層C實現(xiàn)。此外，它整合了豐富的功能，比如N維數(shù)組、線性代數(shù)例程以及對Android和iOS平臺的高效GPU支持等。

10. Caffe

開源AI的當前發(fā)展促進了相關方面的穩(wěn)步研發(fā)。Caffe于2017年發(fā)布，是一家小巧的機器學習框架，面向?qū)Ｗ⒂谒俣�、模塊化和表現(xiàn)力的人工智能開發(fā)公司。快速特征嵌入的卷積架構(Caffe)引入了Python接口，用C++編寫。

除了是一種理想的框架外，Caffe還擁有許多有價值的功能。這包括促進積極開發(fā)的廣泛代碼、促進發(fā)展的充滿活力的社區(qū)、激發(fā)創(chuàng)新的富有表現(xiàn)力的架構以及加快行業(yè)部署的快速性能。

原文標題：Top Machine Learning Frameworks For AI Development Company [2020]

標簽： 機器學習 蚣

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