在本文中，我想與他們的實際應用程序共享前五個框架和庫。人工智能是計算領域的未來。看到越來越多的人工智能技術需求，越來越多的程序員熟悉了這一科學。我希望本指南將幫助您獲得啟發，并開始更多地了解這個強大且不斷發展的領域。

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背景

一些重要的關鍵數據可以使我們有所了解：

• 2019年認知和人工智能系統市場的服務部門收入— 127億美元
• 人工智能業務運營全球收入2023 — 108億美元
• 2025年全球自然語言處理(NLP)市場規模— 433億美元
• 2019年全球人工智能創業公司的融資金額— 24B美元

(參考數據：https：//www.statista.com)

這是一個漂亮的圖表，顯示了領先的高科技公司收購了多少個人工智能初創企業：

> https://www.statista.com/chart/9443/ai-acquisitions/

介紹

假設您決定在這一領域進行練習和發展。今天，我們將看到軟件工程師如何將深度學習和人工智能應用于他們的編程工作。

我們必須知道的第一件事是如何應用它，這是一個進行研究的好問題："什么是2021年開始學習的最有用的框架/庫?"這正是我問自己的問題。

這就是我們今天在本文中要解決的問題：我收集了每個軟件工程師/開發人員都需要了解的最受歡迎的五個人工智能框架和庫。您還將找到官方文檔頁面以及一些有關如何應用它們的實踐應用程序。

這將有助于我們不僅了解他們的名字，而且更了解他們。足夠介紹。讓我向您介紹小隊!

1. Caffe

作為咖啡愛好者，我想從Caffe開始，它代表快速特征嵌入的卷積架構。伯克利AI的Analysis Caffe是與小組成員合作的深度學習框架。

通過其框架，可以啟動語言，速度和可用性。它具有可靠的體系結構，可遵循配置定義的系統，并且無需硬編碼即可進行優化。這對于在CPU和GPU之間進行切換也很有用。

Caffe是一個科研項目和工業實施的理想選擇，因為它每天使用一個NVIDIA GPU即可處理超過6000萬張照片。

AI框架可響應C ++，CUDA的命令行，Python和MATLAB接口。建立協進化神經網絡(CNN)以使用Caffe識別圖片非常簡單。

官方頁面：Caffe https://caffe.berkeleyvision.org/

價格：免費(開源)

一些實際的應用程序：

• 學習LeNet https://nbviewer.jupyter.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/01-learning-lenet.ipynb
• 圖像分類和濾鏡可視化 https://nbviewer.jupyter.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/00-classification.ipynb

2. Torch

Torch是用于科學和數字處理的科學計算系統。它產生具有節奏，多功能性和可用性的算法。

Torch似乎將GPU放在首位，并且是與NumPy等效的Tensor庫。它捆綁在LuaJIT中，并且具有C / CUDA的基本集成。通過使用大量算法，這提高了性能并促進了深度學習分析。

Torch使用者配備了易于使用的庫，因此可以對人工智能分布式系統進行模塊化應用。通過通用的N維數組，這可以通過諸如切割和分度之類的程序來改善。它還包括線性代數協議和神經網絡。

官方頁面：火炬 http://torch.ch/

價格：免費(開源)。

一些實際的應用程序：

• 玩Atari游戲的Deep-Q強化學習 https://github.com/soumith/cvpr2015/blob/master/DQN%20Training%20iTorch.ipynb
• 應用視覺和自然語言深度學習 https://on-demand.gputechconf.com/gtc/2015/webinar/torch7-applied-deep-learning-for-vision-natural-language.mp4

3. Scikit-learn

Scikit-learn是人工智能的可訪問方法之一，可從商業上獲得AI框架。這是一個Python程序，可同時進行有監督和無監督的機器學習。

它是通用的AI創建方法之一，支持分組，回歸，聚類算法和降維，模型收集和預處理。

數據科學家可以使用sci-kit learning提供的詳細用戶指南輕松地訪問工具，從分類和多標簽算法到協方差估計。

Sci-kit編程具有交叉驗證，受控和不受監控的學習算法等功能。

官方頁面：Scikit-learn https://scikit-learn.org/stable/

價格：免費(開源)。

一些實際的應用程序：

• 支持向量機(SVM)監督學習 https://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html#classification
• 分解組件中的信號 https://scikit-learn.org/stable/modules/decomposition.html#decompositions

4. Google Cloud AutoML

關于前面提到的所有工具和庫，Auto ML當前是機器學習工程師可用工具庫中最新最好的一種。

如概述中所述，效率對于機器學習職責至關重要。盡管從中獲得的好處是可觀的，但確定最佳超參數并非易事。

在類似黑匣子的神經網絡中尤其如此，隨著網絡復雜性的增加，決定重要事項的難度也越來越大。請記住一個有趣的事實：Google云端服務提供了Auto ML。

官方頁面：Google Cloud AutoML https://cloud.google.com/automl

價格：定價(按使用量付費)。

一些實際的應用程序：

• AutoML視覺 https://cloud.google.com/vision/automl/docs
• 使用AutoML自然語言進行自定義文本分類 https://www.youtube.com/watch?v=ieaqfU1BwJ8

5. 亞馬遜機器學習

Amazon Web Services(AWS)具有廣泛的機器學習框架，全球數百個組織和組織都在使用。其軟件與核心人工智能系統集成，并提供了一系列現成的AI應用程序。從聊天機器人到分類，AWS提供了許多訓練有素的智能模型。

官方頁面：AWS Machine Learning https://aws.amazon.com/

價格：定價(按使用量付費)。

一些實際的應用程序：

• Amazon Personalize：使用Amazon更快地獲得實時個性化用戶體驗 https://aws.amazon.com/personalize/?c=ml&sec=srv
• Amazon Kendra：高度精確的智能搜索服務。 https://aws.amazon.com/kendra/?c=ml&sec=srv

結論

當然，除了列出的框架和庫外，還有許多其他框架和庫。我只分享了一滴人工智能和深度學習海洋。

人工智能是計算領域的一個迷人的市場。每個自重的軟件開發人員都必須具有堅定的AI開發經驗。至少有一些背景知識。

成為一名優秀的AI專業人員需要強大的理智，技能，毅力和職業道德。如果您有它們，那么現在是進入此領域的理想選擇和時間。