2021年重要的人工智能工具和框架分享

　　1.TensorFlow

　　TensorFlow由GoogleBrain开发，是一个开源库，非常适合处理大量复杂的数值计算。

　　许多巨头公司，例如Google，SAP，Intel和Nvidia，都使用TensorFlow。

　　它是多层中心，允许开发人员使用大量数据集建立，训练和发送伪造的神经系统。

　　2.Keras

　　Keras是比较流行的基于Python的库框架之一，被认为是解决诸如网络配置，图像识别以及针对特定情况选择最佳架构之类的最佳工具。

　　它可以在TensorFlow或Theano等其他框架的顶部运行。

　　它具有独特的功能，使其能够转换为其他框架。

　　3.SciKit-Learn

　　SciKit-Learn基于Python的两个广泛使用的库-NumPy和SciPy。它是开源的，于2007年开发。

　　对于标准的AI和数据挖掘功能，它包括各种受管理的和无监督的学习计算，例如聚类，选择树，重现，顺序等。

　　对于处理数据分析，数据挖掘和AI计算，Scikit-learn被认为是一个很好的选择。

　　4.Mxnet

　　Mxnet具有可伸缩性，并具有其他许多很酷的功能，例如轻松地用高级语言编写自定义层。

　　它是一个开源的，社区开发的框架，并且不受单个公司的直接管理。

　　它具有TVM支持，可以进一步改善部署支持。

　　5.Theano

　　Theano是一个Python库，最适合使用复杂的数学表达式。

　　它使我们能够定义和评估由多维数组组成的数学表达式。

　　Theano只是折叠在与Theano库平行运行的keras上。

　　6.咖啡

　　它是由伯克利视觉与学习中心（BVLC）和社区捐助者创建的。

　　它是一个通用的ML框架，因此被认为是计算机视觉任务的首选。

　　它具有最先进，最富表现力的架构，可以鼓励创新和速度。

　　7.PyTorch

　　PyTorch旨在加快从研究原型到生产部署的过程。

　　它是Facebook创建的开源ML框架。

　　PyTorch具有各种功能，例如分布式培训，TorchScript，python-First。

　　8.AutoML

　　AutoML是供机器学习工程师使用的工具集合中最强大和最新的功能之一。

　　它专门用于优化机器学习模型。

　　它节省了很多时间，对于在机器学习领域经验较少的人来说是极其有益的。

　　9.OpenNN

　　OpenNN（开放神经网络库）使用C++++编写的，旨在用于深度学习和高级ML研究。

　　它是一个开放源代码库，带有大量的文档和单元测试功能。

　　OpenNN提供高处理速度和最佳的内存管理。

　　10.Microsoft认知工具包（CNTK）

　　MicrosoftToolkit是用于深度学习的工具包，允许开发人员组合不同的模型类型，例如卷积网络（CNN），深度前向DNN和递归网络（RNN/LSTM）。

　　它是一个开源工具包，可以通过BrainScript用作独立的ML工具，也可以用作Python/C++/C#程序中的库。

　　11.GoogleML工具包

　　GoogleMLKit允许开发人员为Android和iOS平台构建移动应用。

　　实际上，这是Google的MLSDK，专门用于移动应用程序开发，并用于构建高度自定义的功能。

　　该套件具有NLPAPI，视频和图像分析API，以及最先进的AutoML视觉边缘功能。

　　12.H2O：开源AI平台

　　H2O是用Python，R和Java编程语言编写的开源ML软件工具。

　　它由H2O.ai设计，主要由Ai开发人员和研究人员用于预测数据分析。

　　H2O支持数据驱动的决策制定，还用于分析ApacheHadoop文件系统中的云数据集。
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