面向开拓者的18个呆板进修平台

呆板进修平台不是将来的潮水, 而是此刻正在产生了。开拓职员必要知道怎样故及何时操作他们的手段。在ML情形中事变，同时行使正确的器材(如Filestack)，可以使开拓职员更轻易建设操作其强盛成果的高效算法。下面列出的呆板进修平台和器材(没有特定的次序)此刻可以作为资源来无缝地将ML的强盛成果集成到一般使命中。

1. H2O

H2O是由H2O.ai为Python、R和Java编程说话计划的。通过行使这些认识的说话，这个开源软件使开拓职员可以或许轻松地将猜测说明和呆板进修应用于各类环境。H2O可以在Mac、Windows和Linux操纵体系上行使，它为开拓职员提供了说明Apache Hadoop文件体系中的数据集和云中的数据集所需的器材。

2. Apache PredictionIO

开拓职员正在探求一种开放源码的仓库，这种仓库上也有一个用于呆板进修的开放源码处事器，他们应该将Apache PredictionIO作为一种构建猜测引擎的要领，这种猜测引擎可以满意任何人工智能使命。除了变乱处事器僻静台自己之外，Apache PredictionIO还包罗一个模板库。

3.Eclipse Deeplearning4j

Eclipse Deeplearning4j是为Java假造机构建的开源库。以深度进修为焦点，该器材针对的是那些必要在漫衍式cpu和gpu上事变的营业情形中构建深度神经收集的开拓职员。Scala、Clojure和Java措施员假如行使Hadoop这样的文件体系并具有DIY喜爱，就会喜好Eclipse Deeplearning4j。这个器材是旧金山Skymind公司的一个项目，可以得到付费支持和企业分发。

4.Accord.NET Framework

图像和音频处理赏罚库是用c#编程说话编写的，然后与Accord团结。净框架。在它内里，开拓职员可以建设一系列的应用措施，用于贸易用途，这些应用措施依靠于呆板进修，如计较机视觉、信号处理赏罚、模式辨认和呆板听力(也称为计较机听觉)。有了多种选择，开拓职员可以操作图像和信号处理赏罚、科学计较和支持库。及时人脸检测、天然进修算法等结实特征为该框架的通用性增进了更多内容。

5. 微软

在2017年9月的Ignite集会会议上，微软宣布了3款Azure呆板进修器材——进修事变台、进修模子打点处事和进修尝试处事——应承开拓职员构建本身的人工智能模子。微软还推出了三款人工智能器材:Content Moderator、定制语音处事(Custom Speech Service)和必应(Bing)语音api，以增进其拥有25个开拓职员器材的库，这些器材旨在进步人工智能的可会见性。

6. ai-one

开拓职员可以行使ai- 1建设险些合用于任何软件应用措施的智能助手。该器材的资源列表包罗开拓职员api、文档库和构建署理，这些构建署理可用于将数据转换为支持ML和AI布局的法则集。

7. IBM

IBM的沃森平台是企业用户和开拓职员都可以找到一系列人工智能器材的平台。该平台的用户可以行使starter器材包、样例代码和其他可通过开放api会见的器材来构建假造署理、认知搜刮引擎和谈天呆板人。

8. Torch

以Lua编程说话为基本，Torch包罗剧本说话、科学计较框架和开源ML库。Torch通过一系列算法支持深度呆板进修，并已被DeepMind和Facebook人工智能研究小组行使。

9. Protege

乍一看，Protege对企业的存眷好像没有给其他营业留下几多空间。可是，开拓职员可以操作Protege的开源器材套件，该套件为专家和常识广博的初学者提供告终实的应用措施器材。两组开拓职员都可以修改、建设、共享和上传应用措施，并操作一个支持他们的社区。

10. TensorFlow

TensorFlow是专门为依靠呆板进修的项目而计划的，它的另一个甜头是它是一个行使开源软件计划的平台。借助大量的在线资源、文档和教程，TensorFlow提供了一个包括数值计较情势的数据流图的库。这种要领的目标是应承开拓职员跨多个装备(包罗移动装备、平板电脑和台式机)启动深度进修框架。

11. DiffBlue

DiffBlue是一种很是有数的开拓器材，它是一种很是有效而又简朴的用于代码自动化的平台。DiffBlue有几个焦点目标——测试编写、bug定位、重构代码以及发明和替代瑕玷的手段——这些都是通过行使自动化实现的。

12. Neon

Neon是Intel和Nervana的结晶，它是一个基于Python的ML库，而且是开源的。操作其器材的开拓职员可以操作技能先辈的应用措施和智能署理。Neon位于云端，支持开拓职员启动、构建和培训深度进修技能。

13. Apache Spark MLlib

作为一个包括内存数据处理赏罚的框架，Apache Spark MLlib提供了一个算法数据库，重点存眷集群、协作过滤、分类和回归。开拓职员还可以找到Singa，这是一个开源框架，个中包括一个编程器材，可以跨很多呆板及其深度进修收集行使。

14. OpenNN

OpenNN是一个c++编程库，方针用户是那些想要实现神经收集的有履历的开拓职员。OpenNN包罗神经计划器，这是一种器材，旨在通过建设表、图和其他可视化内容来表明和简化数据条目。尽量OpenNN为用户提供了大量的教程和文档库，但它首要针对的是那些已经拥有富厚人工智能履历的开拓职员。

15. Amazon Web Services

开拓职员可以操作Amazon Web Services (AWS)提供的很多AI器材包，个中包罗Amazon Lex、Amazon Rekognition Image和Amazon Polly。开拓职员以差异的方法行使每种器材来建设ML器材。譬喻，Amazon Polly操作人工智能将语音翻译成书面文本的进程自动化。亚马逊Lex组成了该品牌与其小我私人助理Alexa一路行使的谈天呆板人的基本。

16. Mahout

对付必要建设依靠于ML以实现可伸缩性的应用措施的开拓职员，可以行使Mahout。除了教程等资源之外，Mahout还为低级开拓职员提供了行使预先计划的算法的手段，这些算法可以与Apache Flink、Apaches Spark和H2O一路行使。

17. Veles

行使c++编写并行使Python举办节点和谐，Veles是三星对ML规模的孝顺。那些已经必要可以当即用于数据说明而且由颠末实习的模子构成的API的开拓职员将在Veles中找到代价。

18.Caffe

Caffe是由Berkeley Vision and Learning Center (BVLC)与开拓职员社区相助开拓的。它的计划目标是为开拓职员提供一个基于图像的自动搜查器材。Caffe被一些天下上最大的品牌行使，包罗Pinterest和Facebook。

开始行使这些呆板进修平台

（编辑：河北网）

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