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17款顶级开源人工智能工具推荐精通其一年薪百万

作者:admin 时间:2019-12-25 18:38

  人工智能是时间酌量周围最炙手可热的周围之一。IBM、谷歌、微软、Facebook和亚马逊等公司正加入巨资举行研发,并纷纷收购正在呆板练习、神经收集、神经措辞和图像经管等周围得到发展的始创公司。切磋到人工智能如许受合切,斯坦福大学的专家迩来撰写的一份智能酌量叙述得出结论:“现正在到2030年人工智能恐怕会崭露越来越有效的利用,有恐怕给咱们的社会和经济带来深远的主动影响,”也就层出不穷了。

  Caffe/2是加州大学伯克利分校攻读博士学位者的佳构(贾教授目前就职阿里),这是一种深度练习框架,基于外达式架构和可扩展代码。速率速是它赖以成名的特质,所以正在酌量职员和企业用户当中都备受接待。据官方网站声称,仅仅利用一个英伟达K40 GPU,它正在短短一天内就可能经管6000众万个图像。它由伯克利视觉和练习核心(BVLC)处理,英伟达和亚马逊等公司供应了拨款,扶助它的起色。(初学者保举,上手本钱低,自决可控水准高)

  CNTK的全称是揣测收集器材包,它是微软的开源人工智能器材之一。它声称具有超群的职能,无论正在惟有CPU的体系上运转,正在惟有一个CPU的体系上运转,正在具有众个GPU的体系上运转,仍然正在具有众个GPU的众台呆板上运转,都是如许。微软重要用它来酌量语音识别,然而它同样合用于其他利用周围,好比呆板翻译、图像识别、图像字幕、文本经管、措辞判辨和措辞筑模。

  Deeplearning4j是一种面向Java虚拟机(JVM)的开源深度练习库。它正在散布式情况中运转,可与Hadoop和Apache Spark整合起来。它让用户能够设备深度神经收集,与Java、Scala及其他JVM措辞兼容。该项目由一家名为Skymind的贸易公司处理,该公司供应收费的扶助、培训和Deeplearning4j的企业发行版。

  与CNTK雷同,散布式呆板练习器材包(DMTK)是微软的开源人工智能器材之一。它是为大数据利用周围打算,旨正在更速地锻练人工智能体系。它征求三大片面:DMTK框架、LightLDA大旨模子算法以及散布式(Multisense)单词嵌入算法。微软声称,正在8个集群呆板上,它可能“针对具有1000众亿个权标的文档聚集,锻练具有100万个大旨和1000万个单词词汇外(共有10万亿个参数)的大旨模子,”这个效果是其他器材无法相比的,这也证据了DMTK的速率有众速。

  H2O特别静心于人工智能正在企业周围的利用,而不是正在酌量周围的利用,它的用户征求诸众至公司:第一资金、思科、尼尔森Catalina、贝宝及Transamerica。它声称让任何人都能够利用呆板练习和预测剖判的健旺效力,处置交易题目。它可用于预测筑模、危害及讹诈剖判、保障剖判、广告时间、医疗保健和客户谍报。它有两种开源版本:圭臬的H2O和Sparkling Water,后者与Apache Spark集成起来。它还供应收费的企业扶助。

  Mahout是Apache基金会下面的一个项目,是一种开源呆板练习框架。据官方网站声称,它供应三种重要的特色:用于修建可扩展算法的编程情况、面向Spark和H2O等器材的预制算法,以及名为Samsara的向量数学试验情况。利用Mahout的公司征求:Adobe、埃森哲、Foursquare、英特尔、领英、推特、雅虎及其他很众公司。可通过官方网站上所列的第三方得回专业扶助。(hadoop体例从业者福音)

  Apache Spark以速率速著称,它已成为最流通的大数据经管器材之一。MLlib是Spark的可扩展呆板练习库。它与Hadoop整合起来,可与NumPy和R协同操作。它征求一多量呆板练习算法,可用于分类、回归、计划树、保举、聚类、大旨筑模、特色转换、模子评估、呆板练习管道修建、呆板练习长期性、生活剖判、经常项集、挨次形式开采、散布式线性代数和统计。(hadoop体例从业者福音)

  NuPIC由一家名为Numenta的公司处理,这是一种开源人工智能项目,基于一种名为分层式即时追念(即HTM)的外面。实践上,HTM试图创设一种仿制人类大脑新皮层而筑的揣测机体系。主意正在于成立“经管很众认知职业时亲密或胜过人类显露”的呆板。除了开源许可证外,Numenta还供应采用贸易许可证的NuPic,它还供应动作它时间底层的专利方面的许可证。

  OpenNN为深刻认识人工智能的酌量职员和斥地职员而打算,这是一种用于告终神经收集的C++编程库。重要特色征求:深度架构和超卓职能。官方网站上有悉数的解释文档,征求说明神经收集根源学问的初学教程。可通过Artelnics得回OpenNN的收费扶助,总部位于西班牙的这家公司主攻预测剖判。

  OpenCyc由一家名为Cycorp的公司斥地,它让用户能够访候Cyc学问库和常识推理引擎。它征求239000众个术语、约2093000个三元组以及大约69000个owl:sameAs链接(指向外部语义数据定名空间)。它用于充足域名筑模、语义数据整合、文本判辨、特定周围专家体系和逛戏人工智能。这家公司还供应Cyc的此外两个版本:一个吵嘴开源免费版本,面向酌量职员;另一个面向企业用户,必要收费。

  Oryx 2创设正在Apache Spark和Kafka上,这是一种特意的利用斥地框架,面向大界限的呆板练习。它利用了一种奇异的lambda架构,有三个方针。斥地职员可利用Oryx 2来修建新的利用秩序,它还征求少少预制利用秩序,经管常睹的大数据职业,好比合营过滤、分类、回归和聚类。大数据器材厂商Cloudera创设了最初的Oryx 1项目,不断肆意插足继续斥地任务。

  本年2月份,Salesforce收购了PredictionIO,自后正在7月份,它把该平台连同牌号一同捐献给了Apache基金会,该基金会将它列为孵化器项目。于是,固然Salesforce利用PredictionIO时间来圆满本身的呆板练习效力,然而开源版本方面的任务也会不停下去。它可助助用户修建具有呆板练习效力的预测引擎,这些效力可用来陈设及时相应动态查问的Web任事。

  SystemML最初由IBM斥地,现正在它是Apache旗下的一个大数据项目。它供应了一种高度可扩展的平台,能够践诺用R或近似Python的语法编写的高级运算和算法。企业曾经正在用它来跟踪汽车维修方面的客户任事,指挥机场客流量,或者将社交媒体数据与银行客户相干起来。它能够正在Spark或Hadoop上运转。

  TensorFlow是谷歌的开源人工智能器材之一。它供应了用于数字揣测的库,利用数据流图。它能够正在稠密差异的搭载简单或众个CPU和GPU的体系上运转,以至能够正在搬动兴办上运转。它具有深度矫健性、真正的可移植性、自愿差分效力,并扶助Python和C++。官方网站上列有非凡充足的教程和适用作品,可供有乐趣利用或扩展其效力的斥地职员或酌量职员利用。(目前最火的项目之一,谷歌障蔽了时间底层分歧,适合初学者,然而对付道理练习者倒霉,由于封装的太好啦)

  Torch自称是“一种科学揣测框架,渊博扶助把GPU放正在首位的呆板练习算法。”这里的中心正在于矫健性和速率。其余,很容易与稠密方面的软件包贯串利用:呆板练习、揣测机视觉、信号经管、并行经管、图像、视频、音频和收集。它依赖一种名为LuaJIT的剧本措辞,这种措辞基于Lua。

  paddlepaddle是百度斥地的一套器材集,PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning)是一个易用、高效、矫健、可扩展的深度练习框架,基于百度的数据集积聚,通过open api 的体例向外界输出AI算力,目前扶助全平台,中文原料充足。

  PyTorch是我最喜爱的器材,由于他原生扶助python,是一款健旺的Tensors和Python中的动态神经收集,具有健旺的GPU加快效力...CUDA生态充足...

  这些器材是目前互联网公司和数字化转型公司中常用的器材,精晓其一,动作人工智能工程师起薪7位数起,目前互联网行业流通T型人才,必要一专众能,有伙伴说这些城市,然而都不精晓,实在如此是不值钱的。昔人性融会贯通,精晓雷同,其他也就无师自通...