7 个有助于 AI 技术的优秀开源工具
预测业务需求需要利用人工智能，并在另一个层面上进行研发。这项先进技术正成为提供超智能解决方案的研发组织不可或缺的一部分。它可以帮助你保持准确性并以更好的结果提高生产率。
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。