您準(zhǔn)備好在隨處可見(jiàn)的人工智能趨勢(shì)下歡迎2021年嗎?這是2021年優(yōu)秀AI工具和框架的匯編。

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根據(jù)Grand View Research所做的一項(xiàng)研究，“到2025年，人工智能市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到3,909億美元。”

人工智能已在各個(gè)行業(yè)中普及，并在很大程度上簡(jiǎn)化了我們的生活。

除了這些應(yīng)用程序之外，它還產(chǎn)生了許多工具框架。

這些工具和框架的幫助使開(kāi)發(fā)人員的工作變得更加輕松，就像AI使我們的個(gè)人生活和職業(yè)生活變得一樣。

因此，讓我們看看2021年將會(huì)發(fā)生什么。

2021年將主導(dǎo)的12大人工智能工具和框架

1. TensorFlow

TensorFlow由Google Brain開(kāi)發(fā)，是一個(gè)開(kāi)源庫(kù)，非常適合處理大量復(fù)雜的數(shù)值計(jì)算。

許多巨頭公司，例如Google，SAP，Intel和Nvidia，都使用TensorFlow。

它是多層中心，允許開(kāi)發(fā)人員使用大量數(shù)據(jù)集建立，訓(xùn)練和發(fā)送偽造的神經(jīng)系統(tǒng)。

2.Keras

Keras是比較流行的基于Python的庫(kù)框架之一，被認(rèn)為是解決諸如網(wǎng)絡(luò)配置，圖像識(shí)別以及針對(duì)特定情況選擇最佳架構(gòu)之類(lèi)的最佳工具。

它可以在TensorFlow或Theano等其他框架的頂部運(yùn)行。

它具有獨(dú)特的功能，使其能夠轉(zhuǎn)換為其他框架。

3. SciKit-Learn

SciKit-Learn基于Python的兩個(gè)廣泛使用的庫(kù)-NumPy和SciPy。它是開(kāi)源的，于2007年開(kāi)發(fā)。

對(duì)于標(biāo)準(zhǔn)的AI和數(shù)據(jù)挖掘功能，它包括各種受管理的和無(wú)監(jiān)督的學(xué)習(xí)計(jì)算，例如聚類(lèi)，選擇樹(shù)，重現(xiàn)，順序等。

對(duì)于處理數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)挖掘和AI計(jì)算，Scikit-learn被認(rèn)為是一個(gè)很好的選擇。

4. Mxnet

Mxnet具有可伸縮性，并具有其他許多很酷的功能，例如輕松地用高級(jí)語(yǔ)言編寫(xiě)自定義層。

它是一個(gè)開(kāi)源的，社區(qū)開(kāi)發(fā)的框架，并且不受單個(gè)公司的直接管理。

它具有TVM支持，可以進(jìn)一步改善部署支持。

5. Theano

Theano是一個(gè)Python庫(kù)，最適合使用復(fù)雜的數(shù)學(xué)表達(dá)式。

它使我們能夠定義和評(píng)估由多維數(shù)組組成的數(shù)學(xué)表達(dá)式。

Theano只是折疊在與Theano庫(kù)平行運(yùn)行的keras上。

6.咖啡

它是由伯克利視覺(jué)與學(xué)習(xí)中心(BVLC)和社區(qū)捐助者創(chuàng)建的。

它是一個(gè)通用的ML框架，因此被認(rèn)為是計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)的首選。

它具有最先進(jìn)，最富表現(xiàn)力的架構(gòu)，可以鼓勵(lì)創(chuàng)新和速度。

7 .PyTorch

PyTorch旨在加快從研究原型到生產(chǎn)部署的過(guò)程。

它是Facebook創(chuàng)建的開(kāi)源ML框架。

PyTorch具有各種功能，例如分布式培訓(xùn)，TorchScript，python-First。

8.Auto ML

Auto ML是供機(jī)器學(xué)習(xí)工程師使用的工具集合中最強(qiáng)大和最新的功能之一。

它專(zhuān)門(mén)用于優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

它節(jié)省了很多時(shí)間，對(duì)于在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)較少的人來(lái)說(shuō)是極其有益的。

9. OpenNN

OpenNN(開(kāi)放神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫(kù))使用C ++編寫(xiě)的，旨在用于深度學(xué)習(xí)和高級(jí)ML研究。

它是一個(gè)開(kāi)放源代碼庫(kù)，帶有大量的文檔和單元測(cè)試功能。

OpenNN提供高處理速度和最佳的內(nèi)存管理。

10. Microsoft認(rèn)知工具包(CNTK)

Microsoft Toolkit是用于深度學(xué)習(xí)的工具包，允許開(kāi)發(fā)人員組合不同的模型類(lèi)型，例如卷積網(wǎng)絡(luò)(CNN)，深度前向DNN和遞歸網(wǎng)絡(luò)(RNN / LSTM)。

它是一個(gè)開(kāi)源工具包，可以通過(guò)BrainScript用作獨(dú)立的ML工具，也可以用作Python / C ++ / C#程序中的庫(kù)。

11. Google ML工具包

Google ML Kit允許開(kāi)發(fā)人員為Android和iOS平臺(tái)構(gòu)建移動(dòng)應(yīng)用。

實(shí)際上，這是Google的ML SDK，專(zhuān)門(mén)用于移動(dòng)應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)，并用于構(gòu)建高度自定義的功能。

該套件具有NLP API，視頻和圖像分析API，以及最先進(jìn)的AutoML視覺(jué)邊緣功能。

12. H2O：開(kāi)源AI平臺(tái)

H2O是用Python，R和Java編程語(yǔ)言編寫(xiě)的開(kāi)源ML軟件工具。

它由H2O.ai設(shè)計(jì)，主要由Ai開(kāi)發(fā)人員和研究人員用于預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)分析。

H2O支持?jǐn)?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策制定，還用于分析Apache Hadoop文件系統(tǒng)中的云數(shù)據(jù)集。

結(jié)論

這些是2021年最需要的最重要的人工智能工具和框架。

開(kāi)發(fā)者以更好的方式使用這些工具和框架肯定會(huì)給各個(gè)行業(yè)帶來(lái)根本性的轉(zhuǎn)變。