人工智能（ai）技术正迅速改变我们生活中几乎每一个领域。从我们如何交流到，用于交通的手段，我们似乎越来越沉迷于人工智能。由于ai快速发展，大量的人才和资源致力于加速技术的发展。利用以下最好的开源ai技术，可将你的机器学习项目提升到一个新的水平。

1.tensorflow

tensorflow最初于2015年发布，是一款开源机器学习框架，易于在各种平台上使用和部署。它是机器学习中维护得最好和广泛使用的框架之一。

谷歌为支持其研究和生产目标而创建，目前tensorflow已被多家公司广泛使用，包括dropbox，ebay，intel，twitter和uber等。tensorflow可用于python，c ++，haskell，java，go，rust以及java等。当然，还可以找到其他编程语言的第三方软件包。该框架允许你使用流程图开发神经网络，甚至是其他计算模型。

2.keras

keras是一个开源软件库，最初于2015年发布，旨在简化深度学习模型的创建。它用python编写，可以部署在其他人工智能技术之上，如tensorflow，微软cognitive toolkit（cntk）和theano。

keras以其用户友好性，模块化和易扩展性而闻名。如果你需要一个机器学习库，可以实现简单快速的原型设计，同时支持卷积网络和循环神经网络，并且在cpu和gpu上运行达到最佳状态，这非常合适。

3.scikit-learn

最初于2007年发布的scikit-learn是为机器学习开发的开源库。这个传统的框架是用python编写的，并且包含了几种机器学习模型，包括分类，回归，聚类和降维。

scikit-learn是在另外三个开源项目matplotlib，numpy和scipy上设计的，它专注于数据挖掘和数据分析。

4.微软cognitive toolkit

最初于2016年发布的microsoft认知工具包（以前称为cntk）是一种ai解决方案，可让你将机器学习项目提升到一个新的水平。

微软cognitive toolkit的一些重要功能包括高度优化的组件，能够处理来自python，c ++或brain的数据，提供高效的资源使用，轻松与微软azure集成以及与numpy进行互操作。

5.theano

theano最初于2007年发布，它是一个开源的python库，允许你轻松地构建各种机器学习模型。由于它是最古老的库之一，它被视为一种激发深度学习发展的行业标准。

它的核心是可以简化定义，优化和评估数学表达式的过程。theano能够将你的结构转换为与numpy，blas等高效本机库以及本地代码（c ++）集成的非常高效的代码。

此外，它针对gpu进行了优化，提供了高效的符号差异化，并且具有广泛的代码测试功能。

6.caffe

最初于2017年发布的caffe（用于快速特征嵌入的卷积体系结构）是一种专注于表现力，速度和模块性的机器学习框架。开源框架是用c ++编写的，并附带一个python接口。

caffe的主要特点包括一个富有表现力的架构，它鼓励创新，广泛的代码有助于积极的发展，加速行业部署的快速性能，以及一个充满活力的社区来促进增长。

7.torch

torch最初于2002年发布，它是一个机器学习库，提供广泛的深度学习算法。开源框架在处理机器学习项目时为你提供了优化的灵活性和速度，而不会在过程中造成不必要的复杂性。

它使用脚本语言lua编写，并附带一个底层c实现。torch的一些主要功能包括n维数组，线性代数例程，数值优化例程，高效gpu支持以及对ios和android平台的支持。

8.accord.net

accord.net最初于2010年发布，是一个完全用c＃编写的机器学习框架。开源框架适用于生产级科学计算。 凭借其广泛的库，你可以在人工神经网络，统计数据处理，图像处理等中构建各种应用。

结论

在开始构建机器学习应用之前，从众多选项中选择一项技术可能是一项艰巨的任务。因此，在作出最终决定之前评估几个选项非常重要。此外，学习各种机器学习技术如何工作可以帮助你做出正确的决定。

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