AI和機器學習的進步促進了每個行業。您可以考慮以下業務應用程序的以下開源AI庫。
概述
我們一直在 人工智能 類別中發表一些非常有趣且流行的博客文章。最新的文章證明了人工智能的類型和應用介紹。但是，此博客文章通常適用於AI愛好者的軟件開發人員。計算機科學分支機構的發展範圍很廣。實際上，現代絕對屬於人工智能。只是為了回顧一下，人工智能是人為機器中人類智能的模擬。因此，軟件組織正在大量投資AI，以使用高級功能豐富這項技術。因此，開源社區已經開發了一些企業級框架和庫來開發和部署AI驅動的業務應用程序。讓我們開始本指南並探索 前5個開源AI框架。
我們將介紹以下 開源AI庫:
張量
TensorFlow是用於構建機器學習（ML）算法的開源框架，以解決複雜的問題。它是簡化機器學習模型開發的頂級 開源AI庫之一。此外，TensorFlow提供了各種各樣的工具，可幫助準備數據集，構建ML模型，然後部署和實現ML模型。此外，此 開源人工智能框架**是跨平台，您可以為台式機，手機和Web平台構建ML模型。
此外，它為第三方集成提供了API，並具有自託管功能。這個**免費的ai庫，這是非常受歡迎的，並得到了一個龐大的社區的支持。開發人員和訪問者有資源和文檔。最重要的是，它的github上有171k恆星和87.7k叉。 了解有關TensorFlow
Pytorch
Pytorch是另一個具有強大生態系統的機器學習框架**。它帶有用戶友好的前端，易於設置，您可以安裝本地或在Cloud上。此外，Google Cloud Platform，Amazon Web Services和Microsoft Azure支持它。有全面的文檔和有關開發，測試和部署的資源。
此外，Pytorch還提供神經網絡開發，這是機器學習的組成部分。這個 開源ML框架 主要用C ++和Python編寫，並且在其Github上具有非常好的統計數據，並帶有62.1k星星和17.3k叉。 了解有關Pytorch的更多信息
凱拉斯
Keras是一個強大的 開源深度學習的API ，它提供豐富的機器學習工具來減輕開發人員的負擔。該ML平台在張力流的頂部運行，並為快速實驗提供簡單的工作流程。最重要的是，它非常有用，並由NASA，YouTube和其他受歡迎的巨頭使用。這個 開源AI平台 為實際和快速提供了機器學習解決方案。
此外，您可以將Keras模型導出到JavaScript中，並在Web平台上運行它們。實際上，您可以生成在iOS，Android和嵌入式設備上運行的模型的相關文件。此外，它具有大量的支持和開發人員社區。它用Python編寫，並在Github上獲得了57.2k星和19.3k叉的良好統計數據。 了解更多有關Keras
Scikit-Learn
Scikit-Learn是用Python編寫的 開源AI框架 中的另一個。它提供了預測性數據分析，並且具有高度可擴展性。這個機器學習框架一直是J.P. -Morgan，Spotify，Booking.com等許多大公司的 AI系統 的組成部分。 Booking.com使用Sckikit-Learn向客戶推薦酒店和旅行目的地。
此 開源AI框架 也用Python編寫，並且非常易於設置，因為它需要更少的依賴項，例如Numpy，Scipy，Joblib和ThreadPoolCtl。它還提供可重複使用的組件，每個人都可以使用。此外，Scikit-Learns背後還有一個巨大的社區和支持，並且在Github上擁有52.7萬星和23.9k叉的統計數據。 了解有關Scikit-Learn的更多信息
咖啡
Caffe是另一個著重於模塊化和速度的開源深度學習框架。它提供具有高級優化的富有表現力架構。這個 開源人工智能（AI）框架 對於研究行業的部署和實驗是可擴展的。此外，還有一個充滿活力的社區，他們積極進行代碼貢獻。 Caffe框架的Github回購具有33k恆星和19k叉的統計數據。此外，它主要用C ++編寫，並提供來自Python等其他語言的一些輸入。 了解更多有關Caffe
結論
這使我們進入了此博客文章的結尾。本文的關鍵要點是 前5個開源AI框架 。此外，我們對這些 開源人工智能框架 有了鳥的視線。因此，如果您正在認真希望將您的業務軟件配備人工智能，則本指南肯定會為您提供幫助。毫無疑問， 機器學習 和 自然語言處理 現在和將來取得了巨大的成功。此外，您可能會在下面的“參見”部分中找到一些非常有趣且相關的文章。 最後，Containerize.com不斷地撰寫有關進一步開源產品和主題的博客文章。此外，您可以在我們的社交媒體帳戶上關注我們Facebook，LinkedIn和Twitter。
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##常見問題解答 哪個框架用於人工智能？ TensorFlow是一個非常流行的企業級 開源AI框架 。另外，還有其他一些可用的選項，例如Pytorch，Scikit-Learn等。 TensorFlow開源？ 是的，它是開源的，並具有自託管功能。請訪問此鏈接，以進一步探索張量。