开发者总结了 6 个值得一试的 AI 机器学习开源项目

Posted 2021-04-30 OSC开源社区

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 6 种值得一试的开源 AI 技术，为机器学习开发者指明道路。

Tensorflow

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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。

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Keras 

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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。

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Scikit-learn

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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。

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Microsoft Cognitive Toolkit

来自忠县自驾圈的投稿《林芝桃花节》

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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。

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PyTorch

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PyTorch 是一个 Torch7 团队开源的 Python 优先的深度学习框架，提供两个高级功能：

强大的 GPU 加速 Tensor 计算（类似 numpy）

构建基于 tape 的自动升级系统上的深度神经网络

前不久，Caffe2 开源代码已宣布正式并入 PyTorch，至此，Facebook 主力支持的两大深度学习框架已合二为一。这两大框架，在整个深度学习框架格局中都极受关注。

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Accord.NET

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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。

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