为机器学习开发者指明道路的八种开源AI技术！

随着 AI 技术快速发展，各种理论与实践层出不穷，它正在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。作为开发者或者学习者，在开始构建机器学习应用程序之前，从众多开源项目中选择一项应该是一个艰巨的任务，日前，有网友在博客总结了 8 种最好的开源 AI 技术，为机器学习开发者指明道路。

1、Tensorflow

TensorFlow 是谷歌为支持其研究和生产目标创建的项目，于 2015 年发布，它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，目前已被多家公司广泛使用，包括 Dropbox、eBay、Intel、Twitter 和 Uber。

TensorFlow 可用于 Python、C++、Haskell、Java、Go、Rust 以及 JavaScript，同时还有其它编程语言的第三方软件包可使用。该框架允许开发者使用流图开发神经网络等计算模型。

2、Keras

Keras 是一个开源机器学习库，最初于 2015 年发布，旨在简化深度学习模型的创建。它使用 Python 编写而成，可以部署在其它人工智能技术之上，如 TensorFlow、Microsoft Cognitive Toolkit（CNTK）和Theano。

Keras 以其对用户友好、模块化和易扩展性而闻名。它可以实现简单快速的原型设计，同时支持卷积网络和循环网络，并且能够在 CPU 和 GPU 上运行达到最佳状态。

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，它基于另外三个开源项目 Matplotlib、NumPy 和 SciPy 设计而成，专注于数据挖掘和数据分析，包含了几种机器学习模型，包括分类、回归、聚类和降维。

4、Microsoft Cognitive Toolkit

最初于 2016 年发布的 Microsoft Cognitive Toolkit ，之前称为 CNTK，它是一种 AI 解决方案，可让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，以便像人脑一样工作”。

Microsoft 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 BrainScript 的数据，提供高效的资源利用，轻松与 Microsoft 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，允许开发者轻松地构建各种机器学习模型。由于它是最早的 AI 库之一，被视为推动深度学习发展的行业标准。

Theano 的特征是可以简化定义、优化和评估数学表达式的过程，它能够将您的数据结构转换为与 NumPy、BLAS 等本地库以及本地代码集成的非常高效的代码。此外，它针对 GPU 进行了优化，并且具有广泛的代码测试功能。

6、Caffe

最初于 2017 年发布的 Caffe（Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding，用于快速特征嵌入的卷积结构）是一种专注于表现力、速度和模块性的机器学习框架。该框架采用 C++ 编写的，并附带一个 Python 界面。

Caffe 的主要特点包括激发创新的表现力架构、促进积极开发的广泛代码、加速行业部署的快速性能以及刺激增长的充满活力的社区。

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。该框架在处理机器学习项目时为开发者提供了优化的灵活性和速度。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。该框架适用于生产级科学计算，凭借其广泛的库，开发者可以在人工神经网络、统计数据处理与图像处理等领域中构建各种应用程序。