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

根據(jù)Grand View Research所做的一項研究，“到2025年，人工智能市場規(guī)模將達到3，909億美元?！?/p>

人工智能已在各個行業(yè)中普及，并在很大程度上簡化了我們的生活。

除了這些應用程序之外，它還產(chǎn)生了許多工具框架。

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

因此，讓我們看看2021年將會發(fā)生什么。

2021年將主導的12大人工智能工具和框架

1. TensorFlow

TensorFlow由Google Brain開發(fā)，是一個開源庫，非常適合處理大量復雜的數(shù)值計算。

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

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

2.Keras

Keras是比較流行的基于Python的庫框架之一，被認為是解決諸如網(wǎng)絡配置，圖像識別以及針對特定情況選擇最佳架構(gòu)之類的最佳工具。

它可以在TensorFlow或Theano等其他框架的頂部運行。

它具有獨特的功能，使其能夠轉(zhuǎn)換為其他框架。

3. SciKit-Learn

SciKit-Learn基于Python的兩個廣泛使用的庫-NumPy和SciPy。它是開源的，于2007年開發(fā)。

對于標準的AI和數(shù)據(jù)挖掘功能，它包括各種受管理的和無監(jiān)督的學習計算，例如聚類，選擇樹，重現(xiàn)，順序等。

對于處理數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)挖掘和AI計算，Scikit-learn被認為是一個很好的選擇。

4. Mxnet

Mxnet具有可伸縮性，并具有其他許多很酷的功能，例如輕松地用高級語言編寫自定義層。

它是一個開源的，社區(qū)開發(fā)的框架，并且不受單個公司的直接管理。

它具有TVM支持，可以進一步改善部署支持。

5. Theano

Theano是一個Python庫，最適合使用復雜的數(shù)學表達式。

它使我們能夠定義和評估由多維數(shù)組組成的數(shù)學表達式。

Theano只是折疊在與Theano庫平行運行的keras上。

6.咖啡

它是由伯克利視覺與學習中心（BVLC）和社區(qū)捐助者創(chuàng)建的。

它是一個通用的ML框架，因此被認為是計算機視覺任務的首選。

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

7 .PyTorch

PyTorch旨在加快從研究原型到生產(chǎn)部署的過程。

它是Facebook創(chuàng)建的開源ML框架。

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

8.Auto ML

Auto ML是供機器學習工程師使用的工具集合中最強大和最新的功能之一。

它專門用于優(yōu)化機器學習模型。

它節(jié)省了很多時間，對于在機器學習領(lǐng)域經(jīng)驗較少的人來說是極其有益的。

9. OpenNN

OpenNN（開放神經(jīng)網(wǎng)絡庫）使用C ++編寫的，旨在用于深度學習和高級ML研究。

它是一個開放源代碼庫，帶有大量的文檔和單元測試功能。

OpenNN提供高處理速度和最佳的內(nèi)存管理。

10. Microsoft認知工具包（CNTK）

Microsoft Toolkit是用于深度學習的工具包，允許開發(fā)人員組合不同的模型類型，例如卷積網(wǎng)絡（CNN），深度前向DNN和遞歸網(wǎng)絡（RNN / LSTM）。

它是一個開源工具包，可以通過BrainScript用作獨立的ML工具，也可以用作Python / C ++ / C#程序中的庫。

11. Google ML工具包

Google ML Kit允許開發(fā)人員為Android和iOS平臺構(gòu)建移動應用。

實際上，這是Google的ML SDK，專門用于移動應用程序開發(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，以及最先進的AutoML視覺邊緣功能。

12. H2O：開源AI平臺

H2O是用Python，R和Java編程語言編寫的開源ML軟件工具。

它由H2O.ai設計，主要由Ai開發(fā)人員和研究人員用于預測數(shù)據(jù)分析。

H2O支持數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策制定，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。

開發(fā)者以更好的方式使用這些工具和框架肯定會給各個行業(yè)帶來根本性的轉(zhuǎn)變。
責編AJX