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【盘点】15个开源的顶级人工智能工具

本文摘要:人工智能artificialintelligence,AI是科技研究中最热门的方向之一。像IBM、谷歌、微软公司、Facebook和亚马逊等公司都在研发上投放大量的资金、或者并购那些在机器学习、神经网络、自然语言和图像处理等领域获得了进展的初创公司。考虑到人们回应感兴趣的程度,我们将会吃惊于斯坦福的专家在人工智能报告中得出结论的结论:更加强劲的人工智能应用于,可能会对我们的社会和经济产生深远影响的大力影响,这将经常出现在从现在到2030年的时间段里。

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人工智能artificialintelligence,AI是科技研究中最热门的方向之一。像IBM、谷歌、微软公司、Facebook和亚马逊等公司都在研发上投放大量的资金、或者并购那些在机器学习、神经网络、自然语言和图像处理等领域获得了进展的初创公司。考虑到人们回应感兴趣的程度,我们将会吃惊于斯坦福的专家在人工智能报告中得出结论的结论:更加强劲的人工智能应用于,可能会对我们的社会和经济产生深远影响的大力影响,这将经常出现在从现在到2030年的时间段里。

  在最近的一篇文章中,我们阐述了45个十分有意思或有前途的人工智能项目。在本文中,我们将探讨于开源的人工智能工具,详尽的理解下最知名的15个开源人工智能项目。  以下这些开源人工智能应用于都正处于人工智能研究的最前沿。  1.Caffe  它是由贾扬清在加州大学伯克利分校的读书博时建构的,Caffe是一个基于传达体系结构和可拓展代码的深度自学框架。

使它声名鹊起的是它的速度,这让它受到研究人员和企业用户的青睐。根据其网站所言,它可以在一天之内要用一个NVIDIAK40GPU处置6000万多个图像。它是由伯克利视野和自学中心(BVLC)管理的,并且由NVIDIA和亚马逊等公司资助来反对它的发展。  2.CNTK  它是计算出来网络工具包ComputationalNetworkToolkit的简写,CNTK是一个微软公司的开源人工智能工具。

不论是在单个CPU、单个GPU、多个GPU或是享有多个GPU的多台机器上它都有出色的展现出。微软公司主要用它做到语音辨识的研究,但是它在机器翻译、图像识别、图像字幕、文本处理、语言解读和语言建模方面都具有较好的应用于。  3.Deeplearning4j  Deeplearning4j是一个java虚拟机(JVM)的开源深度自学库。

它运营在分布式环境并且构建在Hadoop和ApacheSpark中。这使它可以配备深度神经网络,并且它与Java、Scala和其他JVM语言相容。  这个项目是由一个叫作Skymind的商业公司管理的,它为这个项目获取反对、培训和一个企业的Linux。

  4.DMTK  DMTK是分布式机器学习工具DistributedMachineLearningToolkit的简写,和CNTK一样,是微软公司的开源人工智能工具。作为设计用作大数据的应用程序,它的目标是更加慢的训练人工智能系统。

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它还包括三个主要组件:DMTK框架、LightLDA主题模型算法和分布式(多义)字映射算法。为了证明它的速度,微软公司声称在一个八集群的机器上,它需要用100万个主题和1000万个单词的词汇表(总共10万亿参数)训练一个主题模型,在一个文档中搜集1000亿个符号,。这一成绩是别的工具无法比拟的。

  5.H20  比起起科研,H2O更加侧重将AI服务于企业用户,因此H2O具有大量的公司客户,比如第一资本金融公司、思科、NielsenCatalina、PayPal和泛美都是它的用户。它声称任何人都可以利用机器学习和预测分析的力量来解决问题业务难题。它可以用作预测建模、风险和欺诈分析、保险分析、广告技术、医疗保健和客户情报。

  它有两种开源版本:标准版H2O和SparkingWater版,它被构建在ApacheSpark中。也有收费的企业用户反对。


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