您准备好迎接AI趋势无处不在的2021年了吗？这是2021年顶级人工智能工具和框架的汇编。根据GrandViewResearch的一项研究，“到2025年，人工智能市场规模将达到3909亿美元。”人工智能已经无处不在于各个行业，极大程度的简化了我们的生活。除了这些应用之外，它还产生了一些工具框架。这些工具和框架有助于简化开发人员的工作，就像AI改善了我们的个人和职业生活一样。那么让我们看看2021年会发生什么。2021年将占据主导地位的12大人工智能工具和框架1.TensorFlowTensorFlow，由谷歌大脑开发，是一个非常适合处理大量复杂数值计算的开源库.许多大公司，例如Google、SAP、Intel和Nvidia，都在使用TensorFlow。它是一个多层集线器，允许开发人员使用海量数据集构建、训练和发送假神经系统。2.KerasKeras是最流行的基于Python的库框架之一，被认为是解决网络配置、图像识别和为特定情况选择最佳架构等问题的最佳工具。它可以在TensorFlow或Theano等其他框架之上运行。它具有独特的功能，可以将其转换为其他框架。3.SciKit-LearnSciKit-Learn基于两个广泛使用的Python库——NumPy和SciPy。开源，2007年开发，针对标准的AI和数据挖掘功能，包括各种有监督和无监督的学习计算，如聚类、选择树、递归、序列等。用于处理数据分析、数据挖掘和AI计算，Scikit-learn算是不错的选择。4.MxnetMxnet是可扩展的，还有许多其他很酷的特性，比如用高级语言轻松编写自定义层。它是一个开源的、社区开发的框架，不由一家公司直接管理。它具有TVM支持，可进一步改进部署支持。5.TheanoTheano是一个Python库，最适合处理复杂的数学表达式。它使我们能够定义和评估由多维数组组成的数学表达式。Theano只是折叠在与Theano库并行运行的keras上。6.Coffee它是由伯克利视觉与学习中心（BVLC）和社区捐助者创建的。它是一个通用的ML框架，因此被认为是计算机视觉任务的首选。它拥有最先进的、富有表现力的架构，鼓励创新和速度。7.PyTorchPyTorch旨在加快从研究原型设计到生产部署的过程。它是由Facebook创建的开源ML框架。PyTorch具有分布式训练、TorchScript、python-First等各种特性。8.AutoMLAutoML是机器学习工程师工具集合中最强大和最新的功能之一。它专为优化机器学习模型而设计。它节省了大量时间，对于那些在机器学习领域经验较少的人来说非常有益。9.OpenNNOpenNN（开放神经网络库）是用C++编写的，旨在用于深度学习和高级ML研究。它是一个开源库，具有广泛的文档和单元测试功能。OpenNN提供高处理速度和最佳内存管理。10.MicrosoftCognitiveToolkit(CNTK)MicrosoftToolkit是一个用于深度学习的工具包，它允许开发人员组合不同的模型类型，例如卷积网络(CNN)、深度前馈DNN和循环网络(RNN/LSTM)。它是一个开源工具包，可以通过BrainScript用作独立的ML工具，也可以用作Python/C++/C#程序中的库。11.GoogleMLKitGoogleMLKit允许开发者为Android和iOS平台构建移动应用程序。其实这是谷歌的MLSDK，专为移动应用开发而设计，用于构建高度定制化的功能。该套件具有NLPAPI、视频和图像分析API以及最先进的AutoML视觉边缘功能。12.H2O：开源人工智能平台H2O是一个用Python、R和Java编程语言编写的开源ML软件工具。它由H2O.ai设计，主要供Ai开发人员和研究人员用于预测数据分析。H2O支持数据驱动的决策制定，还用于分析ApacheHadoop文件系统中的云数据集。结语这些是2021年需求量最大的最重要的人工智能工具和框架。开发者更好地使用这些工具和框架的方式肯定会带来各个行业的根本性转变。
