人工智能是一種緊跟未來道路的卓越技術(shù)。在這個不斷發(fā)展的時代，它吸引了所有跨國組織的關(guān)注。谷歌、IBM、Facebook、亞馬遜、微軟等業(yè)內(nèi)知名公司不斷投資于這種新時代技術(shù)。

預測業(yè)務需求需要利用人工智能，并在另一個層面上進行研發(fā)。這項先進技術(shù)正成為提供超智能解決方案的研發(fā)組織不可或缺的一部分。它可以幫助你保持準確性并以更好的結(jié)果提高生產(chǎn)率。

AI 開源工具和技術(shù)以頻繁且準確的結(jié)果吸引了每個行業(yè)的關(guān)注。這些工具可幫助你分析績效，同時為你帶來更大的收益。

無需贅言，這里我們列出了一些最佳的開源工具，來幫助你更好地了解人工智能。

1、TensorFlow

TensorFlow 是用于人工智能的開源機器學習框架。它主要是為了進行機器學習和深度學習的研究和生產(chǎn)而開發(fā)的。TensorFlow 允許開發(fā)者創(chuàng)建數(shù)據(jù)流的圖結(jié)構(gòu)，它會在網(wǎng)絡(luò)或系統(tǒng)節(jié)點中移動，圖提供了數(shù)據(jù)的多維數(shù)組或張量。

TensorFlow 是一個出色的工具，它有無數(shù)的優(yōu)勢。

簡化數(shù)值計算

TensorFlow 在多種模型上提供了靈活性。

TensorFlow 提高了業(yè)務效率

高度可移植

自動區(qū)分能力

2、Apache SystemML

Apache SystemML 是由 IBM 創(chuàng)建的非常流行的開源機器學習平臺，它提供了使用大數(shù)據(jù)的良好平臺。它可以在 Apache Spark 上高效運行，并自動擴展數(shù)據(jù)，同時確定代碼是否可以在磁盤或 Apache Spark 集群上運行。不僅如此，它豐富的功能使其在行業(yè)產(chǎn)品中脫穎而出；

算法自定義

多種執(zhí)行模式

自動優(yōu)化

它還支持深度學習，讓開發(fā)者更有效率地實現(xiàn)機器學習代碼并優(yōu)化。

3、OpenNN

OpenNN 是用于漸進式分析的開源人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫。它可幫助你使用 C++ 和 Python 開發(fā)健壯的模型，它還包含用于處理機器學習解決方案（如預測和分類）的算法和程序。它還涵蓋了回歸和關(guān)聯(lián)，可提供業(yè)界的高性能和技術(shù)演化。

它有豐富的功能，如：

數(shù)字化協(xié)助

預測分析

快速的性能

虛擬個人協(xié)助

語音識別

高級分析

它可幫助你設(shè)計實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘的先進方案，而從取得豐碩結(jié)果。

4、Caffe

Caffe（快速特征嵌入的卷積結(jié)構(gòu)）是一個開源深度學習框架。它優(yōu)先考慮速度、模塊化和表達式。Caffe 最初由加州大學伯克利分校視覺和學習中心開發(fā)，它使用 C++ 編寫，帶有 Python 接口。能在 Linux、macOS 和 Windows 上順利運行。

Caffe 中的一些有助于 AI 技術(shù)的關(guān)鍵特性。

具有表現(xiàn)力的結(jié)構(gòu)

具有擴展性的代碼

大型社區(qū)

開發(fā)活躍

性能快速

它可以幫助你激發(fā)創(chuàng)新，同時引入刺激性增長。充分利用此工具來獲得所需的結(jié)果。

5、Torch

Torch 是一個開源機器學習庫，通過提供多種方便的功能，幫助你簡化序列化、面向?qū)ο缶幊痰葟碗s任務。它在機器學習項目中提供了最大的靈活性和速度。Torch 使用腳本語言 Lua 編寫，底層使用 C 實現(xiàn)。它用于多個組織和研究實驗室中。

Torch 有無數(shù)的優(yōu)勢，如：

快速高效的 GPU 支持

線性代數(shù)子程序

支持 iOS 和 Android 平臺

數(shù)值優(yōu)化子程序

N 維數(shù)組

6、Accord .NET

Accord .NET 是著名的自由開源 AI 開發(fā)工具之一。它有一組庫，可以用來組合使用 C# 編寫的音頻和圖像處理庫。從計算機視覺到計算機聽覺、信號處理和統(tǒng)計應用，它可以幫助你構(gòu)建用于商業(yè)用途一切需求。它附帶了一套全面的示例應用來快速運行各類庫。

你可以使用 Accord .NET 引人注意的功能開發(fā)一個高級應用，例如：

統(tǒng)計分析

數(shù)據(jù)接入

自適應

深度學習

二階神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習算法

數(shù)字協(xié)助和多語言

語音識別

7、Scikit-Learn

Scikit-Learn 是流行的輔助 AI 技術(shù)的開源工具之一。它是 Python 中用于機器學習的一個很有價值的庫。它包括機器學習和統(tǒng)計建模（包括分類、聚類、回歸和降維）等高效工具。

讓我們了解下 Scikit-Learn 的更多功能：

交叉驗證

聚類和分類

流形學習

機器學習

虛擬流程自動化

工作流自動化

從預處理到模型選擇，Scikit-learn 可幫助你處理所有問題。它簡化了從數(shù)據(jù)挖掘到數(shù)據(jù)分析的所有任務。

總結(jié)

這些是一些流行的開源 AI 工具，它們提供了全面的功能。在開發(fā)新時代應用之前，人們必須選擇其中一個工具并做相應的工作。這些工具提供先進的人工智能解決方案，并緊跟最新趨勢。

人工智能在全球范圍內(nèi)應用，無處不在。借助 Amazon Alexa、Siri 等應用，AI 為客戶提供了很好的用戶體驗。它在吸引用戶關(guān)注的行業(yè)中具有顯著優(yōu)勢。在醫(yī)療保健、銀行、金融、電子商務等所有行業(yè)中，人工智能在促進增長和生產(chǎn)力的同時節(jié)省了大量的時間和精力。

選擇這些開源工具中的任何一個，獲得更好的用戶體驗和令人難以置信的結(jié)果。它將幫助你成長，并在質(zhì)量和安全性方面獲得更好的結(jié)果。