12个好用的人工智能工具和框架

您准备好在随处可见的人工智能趋势下欢迎2021年吗？这是2021年优秀AI工具和框架的汇编。

根据Grand View Research所做的一项研究，“到2025年，人工智能市场规模将达到3，909亿美元。”

人工智能已在各个行业中普及，并在很大程度上简化了我们的生活。

除了这些应用程序之外，它还产生了许多工具框架。

这些工具和框架的帮助使开发人员的工作变得更加轻松，就像AI使我们的个人生活和职业生活变得一样。

因此，让我们看看2021年将会发生什么。

2021年将主导的12大人工智能工具和框架

1. TensorFlow

TensorFlow由Google Brain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.Auto ML

Auto ML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）

Microsoft Toolkit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. Google ML工具包

Google ML Kit允许开发人员为Android和iOS平台构建移动应用。

实际上，这是Google的ML SDK，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。

该套件具有NLP API，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Apache Hadoop文件系统中的云数据集。

结论

这些是2021年最需要的最重要的人工智能工具和框架。

开发者以更好的方式使用这些工具和框架肯定会给各个行业带来根本性的转变。
责编AJX