人工智能 (AI) 技术正在迅速改变我们生活的几乎每个领域。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，大量人才和资源致力于加速这些技术的发展。
以下是 8 种最佳开源 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 最初于 2015 年发布，TensorFlow 是一个易于使用且可跨各种平台部署的开源机器学习框架。它是维护最完善、使用最广泛的机器学习框架之一。
TensorFlow 由 Google 创建，用于支持其研究和生产目标，现在已被包括 Dropbox、eBay、Intel、Twitter 和 Uber 在内的多家公司广泛使用。
TensorFlow 提供 Python、C++、Haskell、Java、Go、Rust 以及最近的 JavaScript 版本。您还可以找到其他编程语言的第三方软件包。
该框架允许您使用流图开发神经网络（甚至其他计算模型）。
2. Keras
Keras 最初于 2015 年发布，Keras 是一个开源软件库，旨在简化深度学习模型的创建。 它使用 Python 编写，可以部署在 TensorFlow、Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) 和 Theano 等其他 AI 技术之上。
Keras 以其用户友好性、模块化和易于扩展性而闻名。 如果您需要一个允许轻松快速原型设计、支持卷积网络和循环网络，并在 CPU（中央处理单元）和 GPU（图形处理单元）上都能最佳运行的机器学习库，那么它非常适合。
3. Scikit-learn
scikit-learn 最初于 2007 年发布，scikit-learn 是一个为机器学习开发的开源库。 这个传统框架用 Python 编写，包含多种机器学习模型，包括分类、回归、聚类和降维。
Scikit-learn 基于另外三个开源项目 - Matplotlib、NumPy 和 SciPy - 并且专注于数据挖掘和数据分析。
4. Microsoft Cognitive Toolkit
Microsoft Cognitive Toolkit 最初于 2016 年发布（以前称为 CNTK），Microsoft Cognitive Toolkit 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，该开源框架能够“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：高度优化的组件，能够处理来自 Python、C++ 或 BrainScript 的数据； 能够提供高效的资源利用率； 易于与 Microsoft Azure 集成； 以及与 NumPy 的互操作性。
5. Theano
Theano 最初于 2007 年发布，Theano 是一个开源 Python 库，允许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，激发了深度学习的发展。
它的核心是，使您可以简化定义、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、高效的本地库（例如 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 最初于 2017 年发布，Caffe（用于快速特征嵌入的卷积架构）是一个机器学习框架，专注于表达性、速度和模块化。 该开源框架用 C++ 编写，并带有 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 最初于 2002 年发布，Torch 是一个机器学习库，为深度学习提供各种算法。 当处理机器学习项目时，该开源框架为您提供优化的灵活性和速度 - 而不会在此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 最初于 2010 年发布，Accord.NET 是一个完全用 C# 编写的机器学习框架。
该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、图像处理等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种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多个选项非常重要。
此外，了解各种 机器学习技术 的工作原理可以帮助您做出正确的决定。
除了上面列出的机器学习中的 AI 技术之外，您还在您的项目中使用哪些技术？ 是否有任何其他未讨论的框架、库或工具包？ 请在下面的评论区告诉我们。
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