7 个有助于 AI 技术的优秀开源工具

预测商业需求需要人工智能和在另一个层面上的研发。这种先进的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。它可以帮助您保持准确性并提高生产率，从而获得更好的结果。

人工智能开源工具和技术以频繁和准确的结果吸引了每个行业的注意。这些工具可以帮助您分析性能，并为您带来更大的好处。

不用说，这里我们列出了一些最好的开源工具来帮助你更好地理解人工智能。

1、TensorFlow

TensorFlow是一个面向人工智能的开源机器学习框架。它主要是为机器学习和深入学习的研究和生产而开发的。TensorFlow允许开发人员创建流经网络或系统节点的数据流的图形结构。图形提供多维数组或张量数据。

TensorFlow是一款具有众多优势的优秀工具。

2、Apache SystemML

Apache SystemML是一个非常受欢迎的开源机器学习平台，由IBM创建，它为使用大数据提供了一个很好的平台。它可以在Apache Spark上高效运行，并自动扩展数据，同时确定代码是可以在磁盘上运行还是在Apache Spark集群上运行。不仅如此，其丰富的功能使其在行业中脱颖而出。

它还支持深度学习，允许开发人员更有效地学习代码和优化代码。

3、OpenNN

OpenNN是一个用于渐进分析的开源人工智能神经网络库。它可以帮助您使用C和Python开发健壮的模型，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。它还涵盖回归和相关，提供行业内的高性能和技术发展。

它具有丰富的功能，例如:

它可以帮助您设计和实现高级数据挖掘方案，并从。

4、Caffe

Caffe(具有快速特征嵌入的卷积结构)是一个开源的深度学习框架。它优先考虑速度、模块化和表达。卡夫最初是由加州大学伯克利分校视觉与学习中心开发的。它是用带有Python接口的C语言编写的。可以在Linux、苹果机和视窗系统上顺利运行。一些

Caffe有助于人工智能技术的关键特性。

它可以帮助你在刺激增长的同时刺激创新。充分利用这个工具来获得预期的结果。

5、Torch

Torch是一个开源机器学习库，通过提供各种方便的功能，帮助您简化复杂的任务，如序列化和面向对象编程。它在机器学习程序中提供了最大的灵活性和速度。火炬是用脚本语言Lua编写的，底层是用c语言实现的，它被许多组织和研究实验室使用。

火炬有许多优点，例如:

快速高效的GPU支持线性代数子程序支持iOS和安卓平台数值优化子程序多维数组@

6、Accord .NET

Accord。NET是著名的自由开源人工智能开发工具之一。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，它可以帮助您建立商业用途的所有要求。它附带了一套全面的示例应用程序，可以快速运行各种库。

您可以使用雅阁的显著特性开发高级应用程序。NET，例如:

7、Scikit-Learn

Scikit-Learn是帮助人工智能技术的流行开源工具之一。对于Python中的机器学习，这是一个有价值的库。它包括高效的工具，如机器学习和统计建模(包括分类、聚类、回归和降维)。

让我们了解更多关于Scikit-Learn:

Scikit-learn可以帮助您处理从预处理到模型选择的所有问题。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人工智能工具，提供全面的功能。在开发新时代的应用程序之前，人们必须选择一种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，并跟上新的趋势。

人工智能在世界各地都有使用。借助亚马逊Alexa、Siri等应用程序，人工智能为客户提供了良好的用户体验。它在吸引用户注意力的行业中具有显著优势。在医疗保健、银行、金融和电子商务等所有行业，人工智能在促进增长和生产率的同时节省了大量时间和精力。

选择这些开源工具中的任何一个来获得更好的用户体验和难以置信的结果。它将帮助你成长，并在质量和安全方面取得更好的结果。