作者：布加迪編譯來源：51CTO

事實(shí)上，人工智能技術(shù)正日益使我們的生活更簡單。如果我們想一下，現(xiàn)在每個(gè)部件或組件都附有某種機(jī)器學(xué)習(xí)工具，基本上不需要人的干預(yù)即可使用。

人工智能技術(shù)在改變我們生活的方方面面，因此機(jī)器學(xué)習(xí)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(jī)器學(xué)習(xí)框架

各種機(jī)器學(xué)習(xí)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(yīng)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(yīng)了解的一些優(yōu)秀機(jī)器學(xué)習(xí)框架：

1. Keras

為了簡化深度學(xué)習(xí)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(shù)上，比如TensorFlow、Theano和微軟認(rèn)知工具包。

Keras憑借模塊化和易擴(kuò)展性吸引用戶，以提供更好的移動(dòng)應(yīng)用軟件開發(fā)解決方案。該框架很適合機(jī)器學(xué)習(xí)庫作為人工智能測(cè)試工具的需求，可以快速構(gòu)建原型，并支持循環(huán)網(wǎng)絡(luò)和卷積網(wǎng)絡(luò)。

Keras還適合在圖形處理單元和中央處理單元上運(yùn)行起來優(yōu)秀的機(jī)器學(xué)習(xí)庫。Keras支持重復(fù)層、支持卷積以及兩者的結(jié)合體。

2. TensorFlow

TensorFlow于2015年發(fā)布，是一種開源機(jī)器學(xué)習(xí)框架。TensorFlow與多種平臺(tái)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(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)的最廣泛使用的框架。

它由谷歌開發(fā)，用于增強(qiáng)研究工作和生產(chǎn)任務(wù)。 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(gè)AI開發(fā)人員都可以使用該框架結(jié)合FlowGaphs開發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其他計(jì)算模型。

3. 微軟認(rèn)知工具包

微軟認(rèn)知工具包是一種AI框架解決方案，于2016年發(fā)布，為機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目提供了新功能。它是一種開源解決方案，可以針對(duì)類似人腦的功能來訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)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(shù)。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(shí)現(xiàn)互操作。

4. Apache Mahout

Apache Mahout是一種機(jī)器學(xué)習(xí)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(jī)器學(xué)習(xí)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(jì)數(shù)據(jù)處理、圖像處理、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及許多其他應(yīng)用中可以輕松構(gòu)建無數(shù)應(yīng)用軟件。

6. Theano

這是2007年發(fā)布的另一種知名的開源Python機(jī)器學(xué)習(xí)框架。作為知名庫之一，它被視為基準(zhǔn)，徹底改變了深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的眾多進(jìn)步。

它使用戶可以輕松構(gòu)建眾多機(jī)器學(xué)習(xí)移動(dòng)應(yīng)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(píng)估數(shù)學(xué)表達(dá)式的過程。此外，它針對(duì)GPU進(jìn)行了優(yōu)化，還提供了高效的符號(hào)微分。

7. Scikit-learn

這是一種專門為機(jī)器學(xué)習(xí)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(xiàng)目設(shè)計(jì)的。它適當(dāng)?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(jī)器學(xué)習(xí)模型。這些模型包括聚類、回歸、分類和降維。

8. 亞馬遜機(jī)器學(xué)習(xí)

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

9. Torch

這是當(dāng)今可用的優(yōu)先選項(xiàng)之一。Torch于2002年發(fā)布，這種機(jī)器學(xué)習(xí)庫提供了用于深度學(xué)習(xí)的大量算法。處理機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目時(shí)，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(fù)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(shí)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(duì)Android和iOS平臺(tái)的高效GPU支持等。

10. Caffe

開源AI的當(dāng)前發(fā)展促進(jìn)了相關(guān)方面的穩(wěn)步研發(fā)。Caffe于2017年發(fā)布，是一家小巧的機(jī)器學(xué)習(xí)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(gòu)(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(jià)值的功能。這包括促進(jìn)積極開發(fā)的廣泛代碼、促進(jìn)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(gòu)以及加快行業(yè)部署的快速性能。

原文標(biāo)題：Top Machine Learning Frameworks For AI Development Company [2020]

標(biāo)簽： 機(jī)器學(xué)習(xí) 蚣

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