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  • 八个最好的开源机器学习框架和库

    人工智能(AI)技术正迅速改变我们生活中几乎每一个领域。从我们如何交流到,用于交通的手段,我们似乎越来越沉迷于人工智能。由于AI快速发展,大量的人才和资源致力于加速技术的发展。利用以下最好的开源AI技术,可将你的机器学习项目提升到一个新的水平。

    1.TensorFlow

    TensorFlow最初于2015年发布,是一款开源机器学习框架,易于在各种平台上使用和部署。它是机器学习中维护得最好和广泛使用的框架之一。

    谷歌为支持其研究和生产目标而创建,目前TensorFlow已被多家公司广泛使用,包括Dropbox,eBay,Intel,Twitter和Uber等。TensorFlow可用于Python,C ++,Haskell,Java,Go,Rust以及Java等。当然,还可以找到其他编程语言的第三方软件包。该框架允许你使用流程图开发神经网络,甚至是其他计算模型。

    2.Keras

    Keras是一个开源软件库,最初于2015年发布,旨在简化深度学习模型的创建。它用Python编写,可以部署在其他人工智能技术之上,如TensorFlow,微软Cognitive Toolkit(CNTK)和Theano。

    Keras以其用户友好性,模块化和易扩展性而闻名。如果你需要一个机器学习库,可以实现简单快速的原型设计,同时支持卷积网络和循环神经网络,并且在CPU和GPU上运行达到最佳状态,这非常合适。

    3.scikit-learn

    最初于2007年发布的scikit-learn是为机器学习开发的开源库。这个传统的框架是用Python编写的,并且包含了几种机器学习模型,包括分类,回归,聚类和降维。

    Scikit-learn是在另外三个开源项目Matplotlib,NumPy和SciPy上设计的,它专注于数据挖掘和数据分析。

    4.微软Cognitive Toolkit

    最初于2016年发布的Microsoft认知工具包(以前称为CNTK)是一种AI解决方案,可让你将机器学习项目提升到一个新的水平。

    微软Cognitive Toolkit的一些重要功能包括高度优化的组件,能够处理来自Python,C ++或Brain的数据,提供高效的资源使用,轻松与微软Azure集成以及与NumPy进行互操作。

    5.Theano

    Theano最初于2007年发布,它是一个开源的Python库,允许你轻松地构建各种机器学习模型。由于它是最古老的库之一,它被视为一种激发深度学习发展的行业标准。

    它的核心是可以简化定义,优化和评估数学表达式的过程。Theano能够将你的结构转换为与NumPy,BLAS等高效本机库以及本地代码(C ++)集成的非常高效的代码。

    此外,它针对GPU进行了优化,提供了高效的符号差异化,并且具有广泛的代码测试功能。

    6.Caffe

    最初于2017年发布的Caffe(用于快速特征嵌入的卷积体系结构)是一种专注于表现力,速度和模块性的机器学习框架。开源框架是用C ++编写的,并附带一个Python接口。

    Caffe的主要特点包括一个富有表现力的架构,它鼓励创新,广泛的代码有助于积极的发展,加速行业部署的快速性能,以及一个充满活力的社区来促进增长。

    7.Torch

    Torch最初于2002年发布,它是一个机器学习库,提供广泛的深度学习算法。开源框架在处理机器学习项目时为你提供了优化的灵活性和速度,而不会在过程中造成不必要的复杂性。

    它使用脚本语言Lua编写,并附带一个底层C实现。Torch的一些主要功能包括N维数组,线性代数例程,数值优化例程,高效GPU支持以及对iOS和Android平台的支持。

    8.Accord.NET

    Accord.NET最初于2010年发布,是一个完全用C#编写的机器学习框架。开源框架适用于生产级科学计算。 凭借其广泛的库,你可以在人工神经网络,统计数据处理,图像处理等中构建各种应用。

    结论

    在开始构建机器学习应用之前,从众多选项中选择一项技术可能是一项艰巨的任务。因此,在作出最终决定之前评估几个选项非常重要。此外,学习各种机器学习技术如何工作可以帮助你做出正确的决定。

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