ai语音机器人 开源_机器学习中的8大开源AI技术

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人工智能（AI）技术正在Swift改变我们生活的几乎每个领域。 从我们的沟通方式到运输手段，我们似乎越来越对它们上瘾。

由于这些快速的进步，大量的人才和资源致力于加速技术的发展。

以下是8种最佳开源AI技术的列表，您可以使用这些技术将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，是一个开源的机器学习框架，易于在各种平台上使用和部署。 它是机器学习中维护最完善且使用最广泛的框架之一。

由Google创建以支持其研究和生产目标的TensorFlow现在已被多家公司广泛使用，包括Dropbox，eBay，Intel，Twitter和Uber。

TensorFlow在Python，C ++，Haskell，Java，Go，Rust和最近JavaScript中可用。 您还可以找到其他编程语言的第三方程序包。

该框架允许您使用流程图来开发神经网络（甚至其他计算模型）。

2.凯拉斯

Keras最初于2015年发布，是一个开放源代码软件库，旨在简化深度学习模型的创建。 它是用Python编写的，可以部署在TensorFlow，Microsoft Cognitive Toolkit（CNTK）和Theano等其他AI技术之上。

Keras以其用户友好性，模块化和易扩展性而闻名。 如果您需要一个机器学习库，可以轻松快速地进行原型制作，同时支持卷积和循环网络，并且可以在CPU（中央处理单元）和GPU（图形处理单元）上最佳运行，则它非常适合。

3. Scikit学习

scikit-learn是为机器学习而开发的开源库。 这个传统的框架是用Python编写的，具有多种机器学习模型，包括分类，回归，聚类和降维。

Scikit-learn是在其他三个开源项目（Matplotlib，NumPy和SciPy）上设计的，并且专注于数据挖掘和数据分析。

4. Microsoft认知工具包

最初于2016年发布的Microsoft Cognitive Toolkit （以前称为CNTK）是一种AI解决方案，可以使您将机器学习项目提升到一个新的水平。

微软表示，开源框架能够“训练深度学习算法，使其像人脑一样发挥作用”。

Microsoft Cognitive Toolkit的一些重要功能包括经过高度优化的组件，这些组件能够处理来自Python，C ++或BrainScript的数据，能够提供有效的资源使用，易于与Microsoft Azure集成以及与NumPy互操作。

5. Theano

Theano最初于2007年发布，是一个开源Python库，可让您轻松构建各种机器学习模型。 由于它是最古老的图书馆之一，因此被认为是启发了深度学习发展的行业标准。

从本质上讲，它使您可以简化定义，优化和评估数学表达式的过程。

Theano能够处理您的结构并将其转换为非常高效的代码，该代码与NumPy，高效的本机库（例如BLAS ）和本机代码（C ++）集成在一起。

此外，它针对GPU进行了优化，可提供有效的符号区分，并具有广泛的代码测试功能。

6.咖啡

Caffe （快速特征嵌入的卷积架构）最初于2017年发布，是一个专注于表现力，速度和模块化的机器学习框架。 开源框架是用C ++编写的，并带有Python接口。

Caffe的主要功能包括激发创新的表达性架构，促进主动开发的广泛代码，促进行业部署的快速性能以及充满活力的社区，促进增长。

7.火炬

Torch最初于2002年发布，是一个机器学习库，提供了用于深度学习的多种算法。 开源框架在处理机器学习项目时为您提供了优化的灵活性和速度，而不会导致流程中不必要的复杂性。

它是使用脚本语言Lua编写的，并带有底层的C实现。 Torch的一些关键功能包括N维数组，线性代数例程，数值优化例程，高效的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，您可以在人工神经网络，统计数据处理，图像处理以及许多其他应用程序中构建各种应用程序。

结论

在开始构建机器学习应用程序之前，从众多选择中选择一种技术可能是一项艰巨的任务。 因此，在做出最终决定之前评估几个选项很重要。

此外，了解各种机器学习技术的工作方式可以帮助您做出明智的决定。

除了上面列出的机器学习AI技术之外，您还在项目中使用哪些技术？ 是否还有其他未讨论的框架，库或工具包？ 请在下面的评论部分中告诉我们。

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有关机器学习项目的教程，例如机器学习模型：Python Sklearn＆Kera ，请访问Liveedu.tv 。

翻译自: https://opensource.com/article/18/5/top-8-open-source-ai-technologies-machine-learning

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