隨著公司積累大量數(shù)據(jù)并尋找合適的技術(shù)進行分析和利用，人工智能（AI）逐漸成為主流。這就是為什么Gartner預(yù)測到2021年80％的新興技術(shù)將擁有AI基礎(chǔ)。
隨著預(yù)測分析，機器學(xué)習(xí)和其他數(shù)據(jù)科學(xué)的趨勢已經(jīng)開始，營銷人員需要開始關(guān)注如何利用這些技術(shù)來形成以數(shù)據(jù)為驅(qū)動力的營銷策略。考慮到這一點，我們詢問了AI行業(yè)專家，為什么營銷領(lǐng)導(dǎo)者需要開始考慮AI，以及一些最好的開源AI框架來保持關(guān)注。
這里有6個最受歡迎的創(chuàng)新開源AI框架。
TensorFlow是一個由工具，庫和資源組成的生態(tài)系統(tǒng)，許多受歡迎的公司（如Airbnb，eBay，DropBox等）都在使用它。TensorFlow旨在簡化和簡化機器學(xué)習(xí)算法的復(fù)雜性以簡化開發(fā)。使用視覺模型和流程圖，開發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家可以快速創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和其他機器學(xué)習(xí)模型來利用數(shù)據(jù)。例如，Airbnb正在使用TensorFlow對公寓列表中的照片進行分類，以確保它們準確代表特定的空間。
亞馬遜最近將其機器學(xué)習(xí)平臺的功能Amazon SageMaker Neo開源，作為服務(wù)產(chǎn)品。新發(fā)布的Neo-AI項目代碼將使AI開發(fā)人員能夠訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型并在云中的任何地方運行它們。Neo-AI項目針對需要快速和低延遲預(yù)測的邊緣計算設(shè)備和物聯(lián)網(wǎng)（IoT）傳感器進行了優(yōu)化。
例如，專門從事數(shù)字娛樂產(chǎn)品的公司先鋒公司（Pioneer Corp）使用Amazon SageMaker Neo進行實時圖像檢測和汽車內(nèi)攝像頭的分類。同樣，野村綜合研究所（NRI）正在使用Amazon SageMaker Neo來檢測便利商店，機場和其他企業(yè)中安裝的相機中的物體，以優(yōu)化運營。
3. Scikit-learn
Scikit-learn是一個基于Python的開源機器學(xué)習(xí)庫，專注于數(shù)據(jù)挖掘和分析。它建立在NumPy，SciPy和matplotlib之上，并具有精選的一組高質(zhì)量的機器學(xué)習(xí)模型，可用于最受歡迎的用例。Morgan和Evernote等知名品牌使用Scikit-learn進行預(yù)測分析，個性化推薦和其他數(shù)據(jù)驅(qū)動的任務(wù)。
Microsoft認知工具包（CNTK）是一個開源的深度學(xué)習(xí)框架。 CNTK可以以各種語言的庫形式包含在項目中，也可以通過自己的稱為BrainScript的模型描述語言用作獨立的機器學(xué)習(xí)工具。 Bing，Cortana和其他品牌的商業(yè)級工具包使用的海量數(shù)據(jù)集需要可擴展且高度優(yōu)化的機器學(xué)習(xí)平臺。
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