AI 开源工具和技术以频繁且准确的结果吸引了每个行业的关注。这些工具可帮助你分析绩效，同时为你带来更大的收益。
无需赘言，这里我们列出了一些最佳的开源工具，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 是一个出色的工具，它有无数的优势。
-- 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。不仅如此，它丰富的功能使其在行业产品中脱颖而出；
-- 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。
它有丰富的功能，如：
-- 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 中的一些有助于 AI 技术的关键特性。
-- 具有表现力的结构
-- 具有扩展性的代码
-- 大型社区
-- 开发活跃
-- 性能快速
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 有无数的优势，如：
-- 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。
你可以使用 Accord .NET 引人注意的功能开发一个高级应用，例如：
-- 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。
让我们了解下 Scikit-Learn 的更多功能：
-- 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。
总结
这些是一些流行的开源 AI 工具，它们提供了全面的功能。在开发新时代应用之前，人们必须选择其中一个工具并做相应的工作。这些工具提供先进的人工智能解决方案，并紧跟新趋势。
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。它在吸引用户关注的行业中具有显著优势。在医疗保健、银行、金融、电子商务等所有行业中，人工智能在促进增长和生产力的同时节省了大量的时间和精力。
选择这些开源工具中的任何一个，获得更好的用户体验和令人难以置信的结果。它将帮助你成长，并在质量和安全性方面获得更好的结果。
本文转自：51CTO.COM，转载此文目的在于传递更多信息，版权归原作者所有。
