AI和机器学习的进步促进了每个行业。您可以考虑以下业务应用程序的以下开源AI库。
概述
我们一直在 人工智能 类别中发表一些非常有趣且流行的博客文章。最新的文章证明了人工智能的类型和应用介绍。但是，此博客文章通常适用于AI爱好者的软件开发人员。计算机科学分支机构的发展范围很广。实际上，现代绝对属于人工智能。只是为了回顾一下，人工智能是人为机器中人类智能的模拟。因此，软件组织正在大量投资AI，以使用高级功能丰富这项技术。因此，开源社区已经开发了一些企业级框架和库来开发和部署AI驱动的业务应用程序。让我们开始本指南并探索 前5个开源AI框架。
我们将介绍以下 开源AI库:
张量
TensorFlow是用于构建机器学习（ML）算法的开源框架，以解决复杂的问题。它是简化机器学习模型开发的顶级 开源AI库之一。此外，TensorFlow提供了各种各样的工具，可帮助准备数据集，构建ML模型，然后部署和实现ML模型。此外，此 开源人工智能框架**是跨平台，您可以为台式机，手机和Web平台构建ML模型。
此外，它为第三方集成提供了API，并具有自托管功能。这个**免费的ai库，这是非常受欢迎的，并得到了一个庞大的社区的支持。开发人员和访问者有资源和文档。最重要的是，它的github上有171k恒星和87.7k叉。 了解有关TensorFlow
Pytorch
Pytorch是另一个具有强大生态系统的机器学习框架**。它带有用户友好的前端，易于设置，您可以安装本地或在Cloud上。此外，Google Cloud Platform，Amazon Web Services和Microsoft Azure支持它。有全面的文档和有关开发，测试和部署的资源。
此外，Pytorch还提供神经网络开发，这是机器学习的组成部分。这个 开源ML框架 主要用C ++和Python编写，并且在其Github上具有非常好的统计数据，并带有62.1k星星和17.3k叉。 了解有关Pytorch的更多信息
凯拉斯
Keras是一个强大的 开源深度学习的API ，它提供丰富的机器学习工具来减轻开发人员的负担。该ML平台在张力流的顶部运行，并为快速实验提供简单的工作流程。最重要的是，它非常有用，并由NASA，YouTube和其他受欢迎的巨头使用。这个 开源AI平台 为实际和快速提供了机器学习解决方案。
此外，您可以将Keras模型导出到JavaScript中，并在Web平台上运行它们。实际上，您可以生成在iOS，Android和嵌入式设备上运行的模型的相关文件。此外，它具有大量的支持和开发人员社区。它用Python编写，并在Github上获得了57.2k星和19.3k叉的良好统计数据。 了解更多有关Keras
Scikit-Learn
Scikit-Learn是用Python编写的 开源AI框架 中的另一个。它提供了预测性数据分析，并且具有高度可扩展性。这个机器学习框架一直是J.P. -Morgan，Spotify，Booking.com等许多大公司的 AI Systems 的组成部分。 Booking.com使用Sckikit-Learn向客户推荐酒店和旅行目的地。
此 开源AI框架 也用Python编写，并且非常易于设置，因为它需要更少的依赖项，例如Numpy，Scipy，Joblib和ThreadPoolCtl。它还提供可重复使用的组件，每个人都可以使用。此外，Scikit-Learns背后还有一个巨大的社区和支持，并且在Github上拥有52.7万星和23.9k叉的统计数据。 了解有关Scikit-Learn的更多信息
咖啡
Caffe是另一个着重于模块化和速度的开源深度学习框架。它提供具有高级优化的富有表现力架构。这个 开源人工智能（AI）框架 对于研究行业的部署和实验是可扩展的。此外，还有一个充满活力的社区，他们积极进行代码贡献。 Caffe框架的Github回购具有33k恒星和19k叉的统计数据。此外，它主要用C ++编写，并提供来自Python等其他语言的一些输入。 了解更多有关Caffe
结论
这使我们进入了此博客文章的结尾。本文的关键要点是 前5个开源AI框架 。此外，我们对这些 开源人工智能框架 有了鸟的视线。因此，如果您正在认真希望将您的业务软件配备人工智能，则本指南肯定会为您提供帮助。毫无疑问， 机器学习 和 自然语言处理 现在和将来取得了巨大的成功。此外，您可能会在下面的“参见”部分中找到一些非常有趣且相关的文章。 最后，Containerize.com不断地撰写有关进一步开源产品和主题的博客文章。此外，您可以在我们的社交媒体帐户上关注我们Facebook，LinkedIn和Twitter。
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常见问题解答
哪个框架用于人工智能？ TensorFlow是一个非常流行的企业级 开源AI框架 。另外，还有其他一些可用的选项，例如Pytorch，Scikit-Learn等。 TensorFlow开源？ 是的，它是开源的，并具有自托管功能。请访问此链接，以进一步探索张量。