您準備好在隨處可見的人工智能趨勢下歡迎2021年嗎?這是2021年優秀AI工具和框架的匯編。

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根據Grand View Research所做的一項研究，“到2025年，人工智能市場規模將達到3,909億美元。”

人工智能已在各個行業中普及，并在很大程度上簡化了我們的生活。

除了這些應用程序之外，它還產生了許多工具框架。

這些工具和框架的幫助使開發人員的工作變得更加輕松，就像AI使我們的個人生活和職業生活變得一樣。

因此，讓我們看看2021年將會發生什么。

2021年將主導的12大人工智能工具和框架

1. TensorFlow

TensorFlow由Google Brain開發，是一個開源庫，非常適合處理大量復雜的數值計算。

許多巨頭公司，例如Google，SAP，Intel和Nvidia，都使用TensorFlow。

它是多層中心，允許開發人員使用大量數據集建立，訓練和發送偽造的神經系統。

2.Keras

Keras是比較流行的基于Python的庫框架之一，被認為是解決諸如網絡配置，圖像識別以及針對特定情況選擇最佳架構之類的最佳工具。

它可以在TensorFlow或Theano等其他框架的頂部運行。

它具有獨特的功能，使其能夠轉換為其他框架。

3. SciKit-Learn

SciKit-Learn基于Python的兩個廣泛使用的庫-NumPy和SciPy。它是開源的，于2007年開發。

對于標準的AI和數據挖掘功能，它包括各種受管理的和無監督的學習計算，例如聚類，選擇樹，重現，順序等。

對于處理數據分析，數據挖掘和AI計算，Scikit-learn被認為是一個很好的選擇。

4. Mxnet

Mxnet具有可伸縮性，并具有其他許多很酷的功能，例如輕松地用高級語言編寫自定義層。

它是一個開源的，社區開發的框架，并且不受單個公司的直接管理。

它具有TVM支持，可以進一步改善部署支持。

5. Theano

Theano是一個Python庫，最適合使用復雜的數學表達式。

它使我們能夠定義和評估由多維數組組成的數學表達式。

Theano只是折疊在與Theano庫平行運行的keras上。

6.咖啡

它是由伯克利視覺與學習中心(BVLC)和社區捐助者創建的。

它是一個通用的ML框架，因此被認為是計算機視覺任務的首選。

它具有最先進，最富表現力的架構，可以鼓勵創新和速度。

7 .PyTorch

PyTorch旨在加快從研究原型到生產部署的過程。

它是Facebook創建的開源ML框架。

PyTorch具有各種功能，例如分布式培訓，TorchScript，python-First。

8.Auto ML

Auto ML是供機器學習工程師使用的工具集合中最強大和最新的功能之一。

它專門用于優化機器學習模型。

它節省了很多時間，對于在機器學習領域經驗較少的人來說是極其有益的。

9. OpenNN

OpenNN(開放神經網絡庫)使用C ++編寫的，旨在用于深度學習和高級ML研究。

它是一個開放源代碼庫，帶有大量的文檔和單元測試功能。

OpenNN提供高處理速度和最佳的內存管理。

10. Microsoft認知工具包(CNTK)

Microsoft Toolkit是用于深度學習的工具包，允許開發人員組合不同的模型類型，例如卷積網絡(CNN)，深度前向DNN和遞歸網絡(RNN / LSTM)。

它是一個開源工具包，可以通過BrainScript用作獨立的ML工具，也可以用作Python / C ++ / C#程序中的庫。

11. Google ML工具包

Google ML Kit允許開發人員為Android和iOS平臺構建移動應用。

實際上，這是Google的ML SDK，專門用于移動應用程序開發，并用于構建高度自定義的功能。

該套件具有NLP API，視頻和圖像分析API，以及最先進的AutoML視覺邊緣功能。

12. H2O：開源AI平臺

H2O是用Python，R和Java編程語言編寫的開源ML軟件工具。

它由H2O.ai設計，主要由Ai開發人員和研究人員用于預測數據分析。

H2O支持數據驅動的決策制定，還用于分析Apache Hadoop文件系統中的云數據集。

結論

這些是2021年最需要的最重要的人工智能工具和框架。

開發者以更好的方式使用這些工具和框架肯定會給各個行業帶來根本性的轉變。