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預(yù)測業(yè)務(wù)需求需要利用人工智能，并在另一個層面上進(jìn)行研發(fā)。這項先進(jìn)技術(shù)正成為提供超智能解決方案的研發(fā)組織不可或缺的一部分。它可以幫助你保持準(zhǔn)確性并以更好的結(jié)果提高生產(chǎn)率。
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AI 開源工具和技術(shù)以頻繁且準(zhǔn)確的結(jié)果吸引了每個行業(yè)的關(guān)注。這些工具可幫助你分析績效，同時為你帶來更大的收益。
無需贅言，這里我們列出了一些最佳的開源工具，來幫助你更好地了解人工智能。
1、TensorFlow
TensorFlow 是用于人工智能的開源機器學(xué)習(xí)框架。它主要是為了進(jìn)行機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的研究和生產(chǎn)而開發(fā)的。TensorFlow 允許開發(fā)者創(chuàng)建數(shù)據(jù)流的圖結(jié)構(gòu)，它會在網(wǎng)絡(luò)或系統(tǒng)節(jié)點中移動，圖提供了數(shù)據(jù)的多維數(shù)組或張量。
TensorFlow 是一個出色的工具，它有無數(shù)的優(yōu)勢。
- 簡化數(shù)值計算
- TensorFlow 在多種模型上提供了靈活性。
- TensorFlow 提高了業(yè)務(wù)效率
- 高度可移植
- 自動區(qū)分能力
2、Apache SystemML
Apache SystemML 是由 IBM 創(chuàng)建的非常流行的開源機器學(xué)習(xí)平臺，它提供了使用大數(shù)據(jù)的良好平臺。它可以在 Apache Spark 上高效運行，并自動擴展數(shù)據(jù)，同時確定代碼是否可以在磁盤或 Apache Spark 集群上運行。不僅如此，它豐富的功能使其在行業(yè)產(chǎn)品中脫穎而出;
- 算法自定義
- 多種執(zhí)行模式
- 自動優(yōu)化
它還支持深度學(xué)習(xí)，讓開發(fā)者更有效率地實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)代碼并優(yōu)化。
3、OpenNN
OpenNN 是用于漸進(jìn)式分析的開源人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫。它可幫助你使用 C++ 和 Python 開發(fā)健壯的模型，它還包含用于處理機器學(xué)習(xí)解決方案(如預(yù)測和分類)的算法和程序。它還涵蓋了回歸和關(guān)聯(lián)，可提供業(yè)界的高性能和技術(shù)演化。
它有豐富的功能，如：
- 數(shù)字化協(xié)助
- 預(yù)測分析
- 快速的性能
- 虛擬個人協(xié)助
- 語音識別
- 高級分析
它可幫助你設(shè)計實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘的先進(jìn)方案，而從取得豐碩結(jié)果。
4、Caffe
Caffe(快速特征嵌入的卷積結(jié)構(gòu))是一個開源深度學(xué)習(xí)框架。它優(yōu)先考慮速度、模塊化和表達(dá)式。Caffe 最初由加州大學(xué)伯克利分校視覺和學(xué)習(xí)中心開發(fā)，它使用 C++ 編寫，帶有 Python 接口。能在 Linux、macOS 和 Windows 上順利運行。
Caffe 中的一些有助于 AI 技術(shù)的關(guān)鍵特性。
- 具有表現(xiàn)力的結(jié)構(gòu)
- 具有擴展性的代碼
- 大型社區(qū)
- 開發(fā)活躍
- 性能快速
它可以幫助你激發(fā)創(chuàng)新，同時引入刺激性增長。充分利用此工具來獲得所需的結(jié)果。
5、Torch
Torch 是一個開源機器學(xué)習(xí)庫，通過提供多種方便的功能，幫助你簡化序列化、面向?qū)ο缶幊痰葟?fù)雜任務(wù)。它在機器學(xué)習(xí)項目中提供了最大的靈活性和速度。Torch 使用腳本語言 Lua 編寫，底層使用 C 實現(xiàn)。它用于多個組織和研究實驗室中。
Torch 有無數(shù)的優(yōu)勢，如：
- 快速高效的 GPU 支持
- 線性代數(shù)子程序
- 支持 iOS 和 Android 平臺
- 數(shù)值優(yōu)化子程序
- N 維數(shù)組
6、Accord .NET
Accord .NET 是著名的自由開源 AI 開發(fā)工具之一。它有一組庫，可以用來組合使用 C# 編寫的音頻和圖像處理庫。從計算機視覺到計算機聽覺、信號處理和統(tǒng)計應(yīng)用，它可以幫助你構(gòu)建用于商業(yè)用途一切需求。它附帶了一套全面的示例應(yīng)用來快速運行各類庫。
你可以使用 Accord .NET 引人注意的功能開發(fā)一個高級應(yīng)用，例如：
- 統(tǒng)計分析
- 數(shù)據(jù)接入
- 自適應(yīng)
- 深度學(xué)習(xí)
- 二階神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法
- 數(shù)字協(xié)助和多語言
- 語音識別
7、Scikit-Learn
Scikit-Learn 是流行的輔助 AI 技術(shù)的開源工具之一。它是 Python 中用于機器學(xué)習(xí)的一個很有價值的庫。它包括機器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計建模(包括分類、聚類、回歸和降維)等高效工具。
讓我們了解下 Scikit-Learn 的更多功能：
- 交叉驗證
- 聚類和分類
- 流形學(xué)習(xí)
- 機器學(xué)習(xí)
- 虛擬流程自動化
- 工作流自動化
從預(yù)處理到模型選擇，Scikit-learn 可幫助你處理所有問題。它簡化了從數(shù)據(jù)挖掘到數(shù)據(jù)分析的所有任務(wù)。
總結(jié)
這些是一些流行的開源 AI 工具，它們提供了全面的功能。在開發(fā)新時代應(yīng)用之前，人們必須選擇其中一個工具并做相應(yīng)的工作。這些工具提供先進(jìn)的人工智能解決方案，并緊跟新趨勢。
人工智能在全球范圍內(nèi)應(yīng)用，無處不在。借助 Amazon Alexa、Siri 等應(yīng)用，AI 為客戶提供了很好的用戶體驗。它在吸引用戶關(guān)注的行業(yè)中具有顯著優(yōu)勢。在醫(yī)療保健、銀行、金融、電子商務(wù)等所有行業(yè)中，人工智能在促進(jìn)增長和生產(chǎn)力的同時節(jié)省了大量的時間和精力。
選擇這些開源工具中的任何一個，獲得更好的用戶體驗和令人難以置信的結(jié)果。它將幫助你成長，并在質(zhì)量和安全性方面獲得更好的結(jié)果。
當(dāng)前文章：7個有助于AI技術(shù)的優(yōu)秀開源工具
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