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。