7个有助于AI技术的开源工具
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人工智能是一种紧跟未来道路的卓越技术。在这个不断发展的时代，它吸引了所有跨国组织的关注。谷歌、IBM、Facebook、亚马逊、微软等业内知名公司不断投资于这种新时代技术。
预测业务需求需要利用人工智能，并在另一个层面上进行研发。这项先进技术正成为提供超智能解决方案的研发组织不可或缺的一部分。它可以帮助你保持准确性并以更好的结果提高生产率。
AI开源工具和技术以频繁且准确的结果吸引了每个行业的关注。这些工具可帮助你分析绩效，同时为你带来更大的收益。
无需赘言，这里我们列出了一些最佳的开源工具，来帮助你更好地了解人工智能。
1、TensorFlowTensorFlow是用于人工智能的开源机器学习框架。它主要是为了进行机器学习和深度学习的研究和生产而开发的。TensorFlow允许开发者创建数据流的图结构，它会在网络或系统节点中移动，图提供了数据的多维数组或张量。
TensorFlow是一个出色的工具，它有无数的优势。
简化数值计算TensorFlow在多种模型上提供了灵活性。TensorFlow提高了业务效率高度可移植自动区分能力2、ApacheSystemMLApacheSystemML是由IBM创建的非常流行的开源机器学习平台，它提供了使用大数据的良好平台。它可以在ApacheSpark上高效运行，并自动扩展数据，同时确定代码是否可以在磁盘或ApacheSpark集群上运行。不仅如此，它丰富的功能使其在行业产品中脱颖而出；
算法自定义多种执行模式自动优化它还支持深度学习，让开发者更有效率地实现机器学习代码并优化。
3、OpenNNOpenNN是用于渐进式分析的开源人工智能神经网络库。它可帮助你使用C++和Python开发健壮的模型，它还包含用于处理机器学习解决方案（如预测和分类）的算法和程序。它还涵盖了回归和关联，可提供业界的高性能和技术演化。
它有丰富的功能，如：
数字化协助预测分析快速的性能虚拟个人协助语音识别高级分析它可帮助你设计实现数据挖掘的先进方案，而从取得丰硕结果。
4、CaffeCaffe（快速特征嵌入的卷积结构）是一个开源深度学习框架。它优先考虑速度、模块化和表达式。Caffe最初由加州大学伯克利分校视觉和学习中心开发，它使用C++编写，带有Python接口。能在Linux、macOS和Windows上顺利运行。
Caffe中的一些有助于AI技术的关键特性。
具有表现力的结构具有扩展性的代码大型社区开发活跃性能快速它可以帮助你激发创新，同时引入刺激性增长。充分利用此工具来获得所需的结果。
5、TorchTorch是一个开源机器学习库，通过提供多种方便的功能，帮助你简化序列化、面向对象编程等复杂任务。它在机器学习项目中提供了最大的灵活性和速度。Torch使用脚本语言Lua编写，底层使用C实现。它用于多个组织和研究实验室中。
Torch有无数的优势，如：
快速高效的GPU支持线性代数子程序支持iOS和Android平台数值优化子程序N维数组6、Accord.NETAccord.NET是著名的自由开源AI开发工具之一。它有一组库，可以用来组合使用C#编写的音频和图像处理库。从计算机视觉到计算机听觉、信号处理和统计应用，它可以帮助你构建用于商业用途一切需求。它附带了一套全面的示例应用来快速运行各类库。
你可以使用Accord.NET引人注意的功能开发一个高级应用，例如：
统计分析数据接入自适应深度学习二阶神经网络学习算法数字协助和多语言语音识别7、Scikit-LearnScikit-Learn是流行的辅助AI技术的开源工具之一。它是Python中用于机器学习的一个很有价值的库。它包括机器学习和统计建模（包括分类、聚类、回归和降维）等高效工具。
让我们了解下Scikit-Learn的更多功能：
交叉验证聚类和分类流形学习机器学习虚拟流程自动化工作流自动化从预处理到模型选择，Scikit-learn可帮助你处理所有问题。它简化了从数据挖掘到数据分析的所有任务。
总结这些是一些流行的开源AI工具，它们提供了全面的功能。在开发新时代应用之前，人们必须选择其中一个工具并做相应的工作。这些工具提供先进的人工智能解决方案，并紧跟最新趋势。
人工智能在全球范围内应用，无处不在。借助AmazonAlexa、Siri等应用，AI为客户提供了很好的用户体验。它在吸引用户关注的行业中具有显著优势。在医疗保健、银行、金融、电子商务等所有行业中，人工智能在促进增长和生产力的同时节省了大量的时间和精力。
选择这些开源工具中的任何一个，获得更好的用户体验和令人难以置信的结果。它将帮助你成长，并在质量和安全性方面获得更好的结果。