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开发者总结了 6 个值得一试的 AI 机器学习开源项目

开源中国 2019-04-02
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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。


开发者总结了 6 个值得一试的 AI 机器学习开源项目


Tensorflow

https://www.oschina.net/p/tensorflow

请输入标题     bcdef

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。

请输入标题     abcdefg


Keras 

https://www.oschina.net/p/keras

请输入标题     bcdef

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。

请输入标题     abcdefg


Scikit-learn

https://www.oschina.net/p/scikit-learn

请输入标题     bcdef

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。

请输入标题     abcdefg


Microsoft Cognitive Toolkit

来自忠县自驾圈的投稿林芝桃花节

请输入标题     bcdef

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。

请输入标题     abcdefg


PyTorch

https://www.oschina.net/p/pytorch

请输入标题     bcdef

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。

请输入标题     abcdefg


Accord.NET

https://www.oschina.net/p/accord-net

请输入标题     bcdef

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。

请输入标题     abcdefg


开发者总结了 6 个值得一试的 AI 机器学习开源项目


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