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面向AI開發公司的幾大機器學習框架(2020年版)

[日期:2019-11-22] 來源:51CTO  作者:布加迪編譯 [字體: ]
面向AI開發公司的幾大機器學習框架(2020年版)

【51CTO.com快譯】事實上,人工智能技術正日益使我們的生活更簡單。如果我們想一下,現在每個部件或組件都附有某種機器學習工具,基本上不需要人的干預即可使用。

人工智能技術在改變我們生活的方方面面,因此機器學習也在以更快的速度發展,人工智能開發公司的創新也亦步亦趨。

2020年使用的優秀機器學習框架

各種機器學習框架數量激增證明了諸多行業有巨大的需求,需要雇用應用軟件AI開發人員。

下面是每家人工智能開發公司都應了解的一些優秀機器學習框架:

1. Keras

為了簡化深度學習模型的創建,開源軟件庫Keras于2015年開發而成。該軟件框架用Python編寫,非常適合部署在其他AI技術上,比如TensorFlow、Theano和微軟認知工具包。

Keras憑借模塊化和易擴展性吸引用戶,以提供更好的移動應用軟件開發解決方案。該框架很適合機器學習庫作為人工智能測試工具的需求,可以快速構建原型,并支持循環網絡和卷積網絡。

Keras還適合在圖形處理單元和中央處理單元上運行起來優秀的機器學習庫。Keras支持重復層、支持卷積以及兩者的結合體。

2. TensorFlow

TensorFlow于2015年發布,是一種開源機器學習框架。TensorFlow與多種平臺兼容,可以輕松地使用和部署。該框架是AI開發人員用于處理機器學習任務的最廣泛使用的框架。

它由谷歌開發,用于增強研究工作和生產任務。 Tensorflow已被Dropbox、英特爾、Twitter和優步等知名公司廣泛使用。該框架支持多種語言,比如C++、Haskell、Go、Rust、Python和JavaScript。

它還支持其他廣泛使用的編程語言的第三方程序包。每個AI開發人員都可以使用該框架結合FlowGaphs開發神經網絡及其他計算模型。

3. 微軟認知工具包

微軟認知工具包是一種AI框架解決方案,于2016年發布,為機器學習項目提供了新功能。它是一種開源解決方案,可以針對類似人腦的功能來訓練深度學習算法。換句話說,它非常有效且完美無缺。

它有好多功能,一些功能包括高度優化和豐富的組件,專注于引入人工智能技術。這些組件能夠處理來自C++、Python或BrainScript的數據,能夠讓開發人員高效使用資源、與微軟Azure輕松集成以及可與NumPy實現互操作。

4. Apache Mahout

Apache Mahout是一種機器學習框架,充分使用線性代數。它還使用Scala DSL。該框架同樣適用于大多數的現代人工智能問題。

5. Accord.NET

另一種機器學習框架Accord.NET于2010年發布。它專門用C#編寫。作為一種流行的框架,它涵蓋一大批庫,因而在統計數據處理、圖像處理、人工神經網絡及許多其他應用中可以輕松構建無數應用軟件。

6. Theano

這是2007年發布的另一種知名的開源Python機器學習框架。作為知名庫之一,它被視為基準,徹底改變了深度學習領域的眾多進步。

它使用戶可以輕松構建眾多機器學習移動應用軟件開發解決方案模型。Theano有助于簡化解釋、優化和評估數學表達式的過程。此外,它針對GPU進行了優化,還提供了高效的符號微分。

7. Scikit-learn

這是一種專門為機器學習開發的開源庫。它于2007年問世。Scikit-learn是為Matplotlib、SciPy和NumPy以及其他開源項目設計的。它適當地專注于數據分析和數據挖掘。

必須考慮的方面是它用Python編寫。它包含眾多機器學習模型。這些模型包括聚類、回歸、分類和降維。

8. 亞馬遜機器學習

AWS擁有一套廣泛的機器學習框架,全球成千上萬的公司企業在使用它。該平臺可與主要的AI框架協同使用,以提供隨時可用的人工智能解決方案而聞名。

9. Torch

這是當今可用的優先選項之一。Torch于2002年發布,這種機器學習庫提供了用于深度學習的大量算法。處理機器學習項目時,它具有經過優化的速度和靈活性。

通過降低專用過程之間不希望的復雜性,Torch可以提供有效的支持。它隨帶Lua這種面向AI開發人員的腳本語言和底層C實現。此外,它整合了豐富的功能,比如N維數組、線性代數例程以及對Android和iOS平臺的高效GPU支持等。

10. Caffe

開源AI的當前發展促進了相關方面的穩步研發。Caffe于2017年發布,是一家小巧的機器學習框架,面向專注于速度、模塊化和表現力的人工智能開發公司。快速特征嵌入的卷積架構(Caffe)引入了Python接口,用C++編寫。

除了是一種理想的框架外,Caffe還擁有許多有價值的功能。這包括促進積極開發的廣泛代碼、促進發展的充滿活力的社區、激發創新的富有表現力的架構以及加快行業部署的快速性能。

原文標題:Top Machine Learning Frameworks For AI Development Company [2020]

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