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2021年重要的人工智能工具和框架分享

1.TensorFlowTensorFlow由GoogleBrain开发,是一个开源库,非常适合处理大量复杂的数值计算。

1.TensorFlow

TensorFlow由GoogleBrain开发,是一个开源库,非常适合处理大量复杂的数值计算。

许多巨头公司,例如Google,SAP,Intel和Nvidia,都使用TensorFlow。

它是多层中心,允许开发人员使用大量数据集建立,训练和发送伪造的神经系统。

2.Keras

Keras是比较流行的基于Python的库框架之一,被认为是解决诸如网络配置,图像识别以及针对特定情况选择最佳架构之类的最佳工具。

它可以在TensorFlow或Theano等其他框架的顶部运行。

它具有独特的功能,使其能够转换为其他框架。

3.SciKit-Learn

SciKit-Learn基于Python的两个广泛使用的库-NumPy和SciPy。它是开源的,于2007年开发。

对于标准的AI和数据挖掘功能,它包括各种受管理的和无监督的学习计算,例如聚类,选择树,重现,顺序等。

对于处理数据分析,数据挖掘和AI计算,Scikit-learn被认为是一个很好的选择。

4.Mxnet

Mxnet具有可伸缩性,并具有其他许多很酷的功能,例如轻松地用高级语言编写自定义层。

它是一个开源的,社区开发的框架,并且不受单个公司的直接管理。

它具有TVM支持,可以进一步改善部署支持。

5.Theano

Theano是一个Python库,最适合使用复杂的数学表达式。

它使我们能够定义和评估由多维数组组成的数学表达式。

Theano只是折叠在与Theano库平行运行的keras上。

6.咖啡

它是由伯克利视觉与学习中心(BVLC)和社区捐助者创建的。

它是一个通用的ML框架,因此被认为是计算机视觉任务的首选。

它具有最先进,最富表现力的架构,可以鼓励创新和速度。

7.PyTorch

PyTorch旨在加快从研究原型到生产部署的过程。

它是Facebook创建的开源ML框架。

PyTorch具有各种功能,例如分布式培训,TorchScript,python-First。

8.AutoML

AutoML是供机器学习工程师使用的工具集合中最强大和最新的功能之一。

它专门用于优化机器学习模型。

它节省了很多时间,对于在机器学习领域经验较少的人来说是极其有益的。

9.OpenNN

OpenNN(开放神经网络库)使用C++++编写的,旨在用于深度学习和高级ML研究。

它是一个开放源代码库,带有大量的文档和单元测试功能。

OpenNN提供高处理速度和最佳的内存管理。

10.Microsoft认知工具包(CNTK)

MicrosoftToolkit是用于深度学习的工具包,允许开发人员组合不同的模型类型,例如卷积网络(CNN),深度前向DNN和递归网络(RNN/LSTM)。

它是一个开源工具包,可以通过BrainScript用作独立的ML工具,也可以用作Python/C++/C#程序中的库。

11.GoogleML工具包

GoogleMLKit允许开发人员为AndroidiOS平台构建移动应用。

实际上,这是Google的MLSDK,专门用于移动应用程序开发,并用于构建高度自定义的功能。

套件具有NLPAPI,视频和图像分析API,以及最先进的AutoML视觉边缘功能。

12.H2O:开源AI平台

H2O是用Python,R和Java编程语言编写的开源ML软件工具。

它由H2O.ai设计,主要由Ai开发人员和研究人员用于预测数据分析。

H2O支持数据驱动的决策制定,还用于分析ApacheHadoop文件系统中的云数据集。
责任编辑人:CC

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