人工智能 (AI) 技术正在迅速改变我们生活的几乎每一个领域。从我们沟通的方式到我们使用的交通工具，我们似乎越来越沉迷于它们。
由于这些快速进步，大量的人才和资源被投入到加速技术发展中。
以下是 8 项最佳开源 AI 技术列表，您可以使用它们将您的机器学习项目提升到新的水平。
1. TensorFlow
TensorFlow 于 2015 年首次发布，是一个开源机器学习框架，易于使用，并可跨各种平台部署。它是维护最完善和使用最广泛的机器学习框架之一。
TensorFlow 由 Google 创建，旨在支持其研究和生产目标，现在已被多家公司广泛使用，包括 Dropbox、eBay、Intel、Twitter 和 Uber。
TensorFlow 提供 Python、C++、Haskell、Java、Go、Rust 以及最近的 JavaScript 版本。您还可以找到用于其他编程语言的第三方软件包。
该框架允许您使用流程图开发神经网络（甚至其他计算模型）。
2. Keras
Keras 于 2015 年首次发布，是一个开源软件库，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 AI 技术之上，例如 TensorFlow、Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) 和 Theano。
Keras 以其用户友好性、模块化和易于扩展而闻名。如果您需要一个机器学习库，该库允许轻松快速的原型设计，支持卷积网络和循环网络，并在 CPU（中央处理器）和 GPU（图形处理器）上都能最佳运行，那么它非常适合。
3. Scikit-learn
scikit-learn 于 2007 年首次发布，是一个为机器学习开发的开源库。这个传统框架用 Python 编写，具有多种机器学习模型，包括分类、回归、聚类和降维。
Scikit-learn 基于其他三个开源项目——Matplotlib、NumPy 和 SciPy——设计，专注于数据挖掘和数据分析。
4. Microsoft Cognitive Toolkit
Microsoft Cognitive Toolkit（以前称为 CNTK）于 2016 年首次发布，是一种 AI 解决方案，可以帮助您将机器学习项目提升到新的水平。
微软表示，这个开源框架能够“训练深度学习算法，使其像人脑一样运作”。
Microsoft Cognitive Toolkit 的一些重要功能包括能够处理来自 Python、C++ 或 BrainScript 数据的经过高度优化的组件、提供高效资源利用率的能力、易于与 Microsoft Azure 集成以及与 NumPy 的互操作性。
5. Theano
Theano 于 2007 年首次发布，是一个开源 Python 库，可让您轻松构建各种机器学习模型。由于它是最古老的库之一，因此被认为是行业标准，启发了深度学习的发展。
它的核心功能是让您简化定义、优化和评估数学表达式的过程。
Theano 能够获取您的结构，并将其转换为非常高效的代码，该代码与 NumPy、高效的本机库（如 BLAS）和本机代码 (C++) 集成。
此外，它针对 GPU 进行了优化，提供高效的符号微分，并具有广泛的代码测试功能。
6. Caffe
Caffe（卷积架构快速特征嵌入）于 2017 年首次发布，是一个机器学习框架，专注于表达性、速度和模块化。这个开源框架用 C++ 编写，并带有一个 Python 接口。
Caffe 的主要功能包括激发创新的富有表现力的架构、促进积极开发的广泛代码、加速行业部署的快速性能以及刺激增长的充满活力的社区。
7. Torch
Torch 于 2002 年首次发布，是一个机器学习库，为深度学习提供广泛的算法。这个开源框架在处理机器学习项目时为您提供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，并带有底层的 C 实现。Torch 的一些关键功能包括 N 维数组、线性代数例程、数值优化例程、高效的 GPU 支持以及对 iOS 和 Android 平台的支持。
8. Accord.NET
Accord.NET 于 2010 年首次发布，是一个完全用 C# 编写的机器学习框架。
这个开源框架适用于生产级科学计算。凭借其广泛的库，您可以在人工神经网络、统计数据处理、图像处理和许多其他领域构建各种应用程序。
结论
在开始构建机器学习应用程序之前，从众多选项中选择一项技术可能是一项艰巨的任务。因此，在做出最终决定之前评估几个选项非常重要。
此外，了解各种机器学习技术的工作原理可以帮助您做出明智的决定。
除了上面列出的机器学习 AI 技术外，您还在您的项目中使用哪些技术？是否还有其他未讨论的框架、库或工具包？请在下面的评论区告诉我们。
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