9 大 AI 框架和工具 [支持者 + 挑戰]

在這些時代，當進步佔據首位時，人工智能正在充分利用機會。

縱觀全球人工智能市場，從2022年到2030年，其市場規模以38.1%的複合年增長率增長。

根據 2021 年的調查，全球人工智能市場價值 870.4 億美元，BFSI、汽車、醫療保健等不同行業的需求將不斷增加。

人工智能數據中心越來越多地使用並行計算、更大的數據流量以及對跨多個應用行業的雲機器學習平台的接受度不斷提高，是近年來和未來幾年人工智能需求激增的主要驅動因素。

此外，全球硬件成本的降低正在推動整個行業的發展。 推動市場擴張的其他基本要素之一是各主要公司之間越來越多的伙伴關係和合作。 此外，對開發具有人類感知能力的人工智能係統的日益重視預計將在未來幾年為人工智能基礎設施行業帶來盈利潛力。

機器學習 (ML) 和人工智能 (AI) 的需求量很大。 結果，社區不斷壯大，從而發明了各種簡化學習 AI 的 AI 框架。 這篇文章將介紹一些最偉大的框架，以幫助您開始 AI 編程並幫助提高業務效率。

值得關注的最佳 AI 框架和工具

現在讓我們詳細討論所有這些 AI 框架和工具，以更多地了解它們並找到這些框架和工具最好的原因。

為您推薦：人工智能 (AI) 在網絡安全中的作用是什麼？

1.張量流

TensorFlow 是一個可擴展的多編程接口，具有強大的增長驅動力，可實現簡單的編程。 它擁有龐大的開源生態系統，並提供廣泛而詳細的文檔。

被視為開發統計程序的絕佳方法，它還允許進行分佈式培訓。 在此，可以根據用戶的需要以有效的格式在任何抽象層次上教授機器模型。

支持者：

Tensor Flow 使用流行的 Python 編程語言，具有強大的處理能力。 因此，它可以與任何 CPU 或 GPU 一起使用。 此外，計算圖抽象可以與 TensorFlow 一起使用來開發不同的機器模型。

挑戰：

該框架通過眾多節點路由傳入數據以生成判斷或預測，這可能會消耗一些時間。 它還缺乏 AI 預訓練模型。

2.微軟CNTK

Microsoft CNTK 是一種適應性更強、速度更快的開源神經網絡框架，可實現文本、消息和語音改革。 其高效的擴展環境可以更快地對機器模型進行整體評估，同時保持數據完整性。

這個動態框架具有與主要數據集集成的特點，使其成為 Skype、Cortana 等重要公司採用的最佳選擇，並且具有高度表現力和用戶友好的設計。

它是一個高度優化的框架，具有生產力、可擴展性、性能和高級集成。 Microsoft CNTK 有自己的網絡，可以有效地表示，例如綜合 API，包括高級和低級。

此外，它還具有內置組件，包括 RNN、超參數調優、監督學習模型、強化、CNN 等，以及促進最大效率的資源。

支持者：

因為它支持 Python 和 C++，Microsoft CNTK 可以同時與多個服務器一起工作以加快學習過程。 Microsoft CNTK 的體系結構是根據 AI 的最新進展開發的，支持 GAN、RNN 和 CNN。 此外，它還支持分散訓練以成功訓練機器模型。

挑戰：

它缺少可視化板以及移動 ARM 兼容性。

3.咖啡

Caffe 是一個深度學習網絡，預裝了一組經過訓練的神經網絡。 如果您的截止日期很緊，這應該是您的首選。 該框架因其圖像處理功能而廣受歡迎，但它也廣泛支持 MATLAB。

Caffe 模型完全以明文模式創建。 它不僅有一個活躍的開源社區用於辯論和協作編碼，而且由於它是預加載的，它還提供了令人難以置信的速度和效率。

支持者：

它互連 C、C++ 和 Python，還允許 CNN（卷積神經網絡）建模。 由於其速度或節省時間的能力，Caffe 在執行定量工作時超越了卓越。

挑戰：

Caffe 無法處理複雜數據，但在圖像視覺處理方面相對較快。

4.Theano

該框架促進深度學習研究，致力於通過使用 GPU 而不是 CPU 為需要高處理能力的網絡提供可靠性。 例如，多維數組計算需要 Theano 擁有的強大功能。 Theano 是一種流行的基於 Python 的編程語言，以快速處理和響應而著稱。

Theano 的動態代碼生成支持更快的表達式評估。 此外，即使數字很小，它也能提供出色的準確率。 Theano 的另一個關鍵特性是單元測試，它使用戶能夠自我驗證他們的代碼並輕鬆檢測和解決錯誤。

支持者：

Theano 為所有數據密集型應用程序提供可靠的支持，儘管它必須與其他庫結合使用。 它還針對 CPU 和 GPU 進行了精確優化。

挑戰：

Theano 的最新版本預計不會有更多的升級或功能添加。

5. 亞馬遜機器學習

Amazon Machine Learning 為自主學習技術的開發提供高端幫助。 該平台已經在其許多服務中擁有用戶群，例如 AWS、S3 和 Amazon Redshift。 這是一項 Amazon 託管服務，可對模型執行三個操作：數據分析、模型訓練和模型評估。

在 AWS 中，無論是新手、數據科學家還是開發人員，都可以找到適合各種經驗水平的工具。 由於安全性至關重要，因此該產品包括完整的數據加密。 除此之外，它還提供了廣泛的數據分析和理解工具，以及對所有重要數據庫的訪問。

倡議者：

使用此框架，您無需編寫大量代碼，相反，它允許您使用 API 與 AI 驅動的框架進行通信。 Amazon Machine Learning 受到數據科學家、開發人員和機器學習研究人員的高度重視。

挑戰：

它缺乏靈活性，因為整個系統是抽象的，因此您無法選擇特定的規範化或機器學習方法。 在數據可視化方面，亞馬遜的機器學習功虧一簣。

您可能喜歡：數據科學與人工智能——有什麼區別？

6.SCIKIT 學習

Scikit-learn 是一個可靠的強大的 Python 機器學習庫。 它是許多有監督和無監督學習計算的基礎。 先例包括直接和計算的複發、聚束、決策樹和 k-implies。

在您開始實施越來越高級的計算之前，如果您剛開始學習機器學習，Scikit-learn 是一個非常適合使用的工具。 它為流行的 AI 和數據挖掘應用程序提供廣泛的計算，包括聚束、重複和排序。

即使是複雜的活動，如修改數據、定義特徵和採用集成技術，也可以在幾行中完成。 此外，它基於 NumPy 和 SciPy 這兩個基本的 Python 模塊。

支持者：

該庫是在 BSD 許可下提供的，這意味著它是免費的，只有很少的法律和許可限制。 scikit-learn 包不僅使用簡單，而且適應性極強，對實際應用非常有用。 您可以見證它在不同案例中的用途，例如消費者行為預測、神經圖像生成等。

Scikit-Learn 得到了龐大的全球在線社區支持、作者和經驗豐富的合作者的支持。 對於希望將算法與自己的平台連接起來的客戶，scikit-learn 網站包含大量 API 文檔。

挑戰：

它不是深入或詳細研究的合適選擇。

7.喀拉斯

如果您喜歡 Python 的活動方式，那麼 Keras 最適合您。 Keras 有一個在 Theano 或 TensorFlow 上運行的高級神經網絡庫。 它是一個多後端和多平台應用程序，非常注重用戶體驗並支持快速原型製作。 除此之外，它還支持卷積和循環網絡。

Keras 易於調試和探索，因為它是一個基於 Python 的框架。 Keras 富有表現力、適應性強，非常適合探索性研究。 它的創建是為了允許快速實驗，它還包括一個用 Python 構建的高度模塊化的神經網絡庫。

支持者：

該框架減少了常用場景所需的用戶步驟數。 作為一個簡單且一致的界面，Keras 使您能夠創建定制的構建塊來交流新的研究想法。 它提供快速簡便的原型製作，同時還可以創建新的圖層、測量和尖端模型。

挑戰：

由於此框架不使用 RBM（受限玻爾茲曼機），因此它是一個不太靈活但更複雜的框架。 網上可用的項目比TensorFlow Multi-GPU 少，而且功能也不全。

8. MXNET

它使用健忘的背景來將計算時間換成記憶，這可能特別適合非常長序列上的循環網絡。 MXNet 是另一個著名的深度學習框架。 MXNet 由 Apache 軟件基金會創建，支持廣泛的語言，例如 JavaScript、Python 和 C++。

Amazon Web Services 還幫助 MXNet 開發深度學習模型。 與幾乎所有其他主要框架不同，它不受大型企業的明確管理，這被認為是社區開發框架的一個很好的特性。 MXNET 支持 TVM，這提高了部署兼容性並允許使用範圍更廣的其他設備類型。

支持者：

MXNET 中的模型很簡單，而 API 很快。 該框架不僅支持GPU，還具有多GPU模式。 它是一個有效、可擴展且快速的框架，支持不同的編程語言，如 Scala、R、Python、C++ 和 JavaScript。

挑戰：

與 TensorFlow 相比，MXNet 的開源社區相對較小。 如此缺乏重要的社區支持意味著在改進、錯誤修復和其他增強方面需要更長的實施時間。 MxNet 雖然被 IT 行業的各種公司廣泛使用，但不如 Tensorflow 廣為人知。

9. 火炬

PyTorch 是 Facebook 創建的人工智能係統，其源代碼可在 GitHub 上獲得，頂級專業人士正在使用它。 它獲得了牽引力和許多好評。

支持者：

PyTorch 易於理解，編碼更簡單，並且與雲平台具有最大的兼容性。 它有一套全面的強大 API，用於擴展 Pytorch 庫，使其更具適應性、更快和優化友好。 在運行時，它支持計算圖，同時也支持 GPU 和 CPU。 此外，Python 的 IDE 和調試工具使調試變得簡單。

挑戰：

隨著 2016 年的發布，PyTorch 相對較新，用戶較少，並且沒有得到普遍認可。 缺少監控和可視化工具，例如張量板。 此外，與其他框架相比，與此框架相關的開發人員社區仍然不多。

您可能還喜歡：如何在您的 SEO 策略中實施人工智能 (AI)？

下一步為您服務！

列出的這 9 個 AI 框架和工具可以幫助像您這樣的商人、工程師和科學家解決現實世界中的問題，從而開發和加強核心技術。 正如我們所見，所有這些工具都有其獨特的特點、優勢和挑戰。 您可以根據您的業務模型或項目目標所需的功能適用性來使用這些 AI 框架和工具。

在了解了這些列出的 AI 框架和工具的特徵、優缺點之後，下一步是——您必須立即實施一個以實現理想的性能，並比其他框架和工具具有競爭優勢。

 本文由 Heena Soni 撰寫。 Heena 是 TRooTech.com 的狂熱研究員和作家，​​TRooTech.com 是一家致力於為不同領域的行業流程數字化的技術公司。 作為內容管理團隊的一員，她熱衷於先進技術，並喜歡了解最新的技術知識。 你可以在 LinkedIn 上關注她。