AI 工具

机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 被广泛应用于各个领域和行业。这使得能够解读海量信息，让专业人士能够更有效地利用研究成果。即使在 AI 和 ML 发展的过程中，程序员和研究人员也已经拥有了各种各样的平台和 AI 工具。

这里列出了市场上最受欢迎的人工智能技术和平台。

这里提供了最常用的 AI 工具和框架列表。这些 AI 工具可供您根据最适合您需求的选择。

1. Scikit Learn

Scikit-learn 是另一款广泛使用的 ML 库技术，支持无监督和监督计算。前者包括聚类、决策树、回归和分类等。SciPy、Python 和 NumPy 库被集成到应用程序中。数据挖掘和日常 AI 任务需要大量的计算。处理数据挖掘、特征提取等复杂任务只需几行代码即可完成。如果您想为初学者实现这些功能，Scikit-learn 是完美的工具。

2. Tensorflow

虽然您可能执行有意义的计算，但它们是否总是必需的？我猜有时不是。即使实现了，这些计算是否有价值？答案是响亮的“是”。使用 Tensorflow，用户可以创建可以在 GPU 或 CPU 上运行和组织的 Python 应用程序。因此，当我们想在 GPU 上执行某些操作时，不需要在 C 或 C++ 级别编写程序。

Tensorflow 使用多层核心，可以快速构建、开发和部署深度神经网络以及大型数据集。这使得 Google 能够识别已经以视觉格式呈现的查询。此外，它还使 Google 能够在语音识别应用程序中理解口头词语。

3. Theano

Theano 是通过 Keras 包装的库。Keras 是一个 Python 包，支持深度学习，可以与 Tensorflow 或 Theano 一起使用。Theano 被开发用于构建简单、快速的深度学习模型，这些模型可以应用于创意活动。它是基于 Python 的，因此可以同时在 GPU 和 CPU 上运行。Theano 可以使用您 PC 的 GPU。这使得它能够比仅在 CPU 上运行时显著提高计算速度。得益于 Theano 的速度，执行大多数复杂计算非常有利。

4. Keras

如果您更喜欢使用 Python 进行开发，Keras 是一个不错的选择。它是一个高级神经网络库，以 TensorFlow 或 Theano 作为其后端。

解决复杂问题通常涉及

• 选择一个适合问题的架构，
• 使用从 ImageNet 获得的参数并设计一个系统来最大化图像识别问题的结果（这是一个漫长而迭代的过程）。
• Keras 在这些方面都表现出色。此外，它还创建了一个抽象结构，必要时可以轻松地适应不同的后端（出于兼容性、性能或其他原因）。

5. Caffe

"Caffe" 是一个先进的认知系统，非常注重易用性、速度和可扩展性。它由网络贡献者和伯克利视觉与学习中心 (BVLC) 开发。Google 的 DeepDream 需要 Caffe 框架。该框架是一个 C++ 库，具有类似 Python 的界面，并获得 BSD 许可。

6. MxNet

对于非常长的序列的循环网络，通过“分布式功能”来权衡计算时间和数据可能非常有用。

• 考虑到高可扩展性，（相对易于使用的多 GPU 和多机训练支持）。
• 许多有趣的功能，例如能够使用高级语言轻松创建自定义层
• 它不像其他几乎所有主要框架那样受到某个大公司的严格控制，这对于一个开源的、社区开发的框架来说是有益的。
• 支持 TVM，这将提高分发兼容性并允许在各种新型设备上运行。

7. Google ML Kit

Google 的机器学习 Beta SDK，名为 Google ML Kit，旨在让移动开发者能够为 Android 和 iOS 手机构建定制功能。

通过在设备上或云端运行的 Android API，该套件使开发人员能够实现机器学习技术。这包括图像识别、人脸和文本识别、条形码扫描等功能。

在内置 API 不适用的情况下，程序员也可以创建自己的 TensorFlow Lite 模型。