2020年优秀人工智能系统推荐好的人工智能系统可以为企业带来巨大的竞争优势。从理论上讲，人工智能和机器学习软件可以使业务流程自动化，使员工能够更高效地工作，并且可以极大地改善客户体验。人工智能系统可用于海量数据分析和预测分析，最终改善企业管理和决策。人工智能可以利用云计算来提高计算能力，从而更快地挖掘数据。人工智能已经发展了几十年。80年代人工智能第一次爆发后，1990年代出现了“人工智能寒冬”。2015年以来，随着计算机云化、集群化带来的计算能力的大规模提升，神经网络的深度网络成为现实，人工智能又迎来了春天。大量的企业和投资者都想抓住这个机会，人工智能在理论上和实践上都得到了长足的发展。可以说，在2020年的今天，如果一个企业不使用AI，它就会立即倒在起跑线上。大家都在陆续进入AI，但是现在AI还在争霸，百家争鸣。如何选择合适的AI系统是困扰大家的问题。在本文中，我们将介绍最流行的人工智能系统的实现。TensorFlowslogan：机器学习开源领导者，开发者青睐。官网：https://tensorflow.google.cn谷歌开发的TensorFlow是目前最流行的AI系统，实际上已经成为业界机器学习的代名词。TensorFlow是免费和开源的，其开放模型使其得到广泛采用。TensorFlow是一个端到端的开源机器学习平台。它拥有一个全面而灵活的工具、库和社区资源生态系统，使研究人员能够推进先进的机器学习技术，并使开发人员能够轻松构建和部署机器学习驱动的应用程序。TensorFlow的开放架构使其可以灵活地使用GPU（图形处理单元，驱动AI的“增压”硬件）或CPU（中央处理单元，不太快的硬件）进行计算。Tensorflow可以说是世界上用于构建和部署机器学习模型的顶级AI工具。Tensorflow在图像分类、音频处理、推荐系统和自然语言处理等场景有丰富的应用，是目前最流行的机器学习框架。对于扩展应用，TensorFlow还提供了Python、C/C++、Java、Go、R等编程语言的接口。简单示例：H2O.ai口号：AIforall。官网：h2o.iaH20提供丰富的AI软件产品。其中包括一个开源机器学习平台、一个与Spark的开源集成，以及一个名为AutoML的工具，该工具可实现可扩展的自动化机器学习。其中最有趣的是H2OQ，它允许公司创建自己的AI应用程序。这些AI应用程序有一系列仪表板，使用实时数据更新，这些数据可以从许多连接器获得。H20简单易用，支持多种语言，包括R、Python、Java、Scala、REST，甚至可以不用代码直接使用Flow，直接开始制作模型。H20算法支持丰富，包括GradientBoostingMachine（GBM）、DeepLearning等。H20对外扩展也很丰富，支持多种数据接口：HDFS、S3、SQL和NoSQL等，还可以导出POJO采用统一格式，减少了将模型重写为应用程序格式的时间。示例：PyTorch口号：从研究到生产。官网：https://pytorch.org/PyTorch是Facebook开源的Python机器学习库，主要用于自然语言处理等应用。PyTorch提供强大的GPU加速张量计算（例如NumPy）和具有自动微分系统的深度神经网络。PyTorch可以看成是有GPU支持的numpy，也可以看成是一个强大的具有自动推导功能的深度神经网络。除了Facebook之外，它还被Twitter、CMU和Salesforce等机构采用。PyTorch像TensorFlow一样拥有丰富的社区支持。和TensorFlow一样，PyTorch的计算单元也是张量（tensor），里面也有计算图（graph），只是它的变量有自动计算梯度的功能。Tensorflow的计算图Graph是静态的，而PyTorch的Graph是动态的。Pytorch现在已经合并了Caffe2代码，并成为最流行的ML框架之一。大量的研究和系统使用Pytorch。Pytorch的最新版本是1.6。示例：Mxnet口号：从研究到生产。官网：mxnet.apache.orgmxnet是由华人科学家李牧开发的一款轻量级、便携、灵活的分布式/移动深度学习系统。李牧加入亚马逊AI团队后，亚马逊开源了先进的深度学习框架。mxnet语言支持广泛，包括Python、R、Julia、Scala、Go、Javascript等语言。示例：KerasSlogan:Forclassmachinelearning官网：https://keras.ioKeras是Python开发的神经网络接口，支持以TF、CNTK或Theano为后端运行。Keras基于灵活快速的ML实验的开发和解决，可以快速将IDEA转化为实践并得到结果。Keras允许简单快速的原型制作（由于用户友好、高度模块化和可扩展性）。Keras支持卷积神经网络和递归神经网络，以及两者的组合。Keras在CPU和GPU上无缝运行。例子：CNTK官方仓库：https://github.com/Microsoft/CNTKCNTK是一个开源的分布式深度学习框架，全称是MicrosoftCognitiveToolkit（认知工具包，CNTK）。CNTK将神经网络描述为通过有向图进行的一系列计算步骤。CNTK允许用户轻松实现和组合流行的模型类型，例如前馈DNN、卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN/LSTM)。CNTK通过跨多个GPU和服务器的自动微分和并行化实现随机梯度下降（SGD，误差反向传播）学习。CNTK支持64位Linux或64位Windows操作系统。可以通过二进制包安装，也可以通过cloneGitHub源码编译安装。CNTK提供多语言库，包括Python、C#和C++，也支持在Python和Java程序中使用CNTK模型求值函数。CNTK的当前版本是2.7。示例：BigML口号：对机器学习的强烈承诺，提供范围广泛的ML建模工具。官网：https://bigml.comBigML是一个软件平台，提供一系列ML工具，使用户能够构建应用程序，包括各种ML建模、时间序列预测、安全异常检测等，在开发者和科学界有一定的追随者。BigML提供了一个端到端的解决方案，使用户能够将数据转换为有用的模型，这些模型可以嵌入到云中、本地或远程部署。这包括有监督和无监督学习，以及用于加速可行系统生成的预建ML算法菜单。此外，BigML提供了一个协作系统，因此团队可以共同构建他们的ML模型。示例：Valohai口号：团队的MLOps平台。官方网站：https://valohai.com将Valohai视为一种元AI工具，因为它可以帮助机器学习项目更快、更高效地运行。该平台自动化MLOps，从合规到测试。Valohai采用开放式方法来简化ML团队使用的许多任务和流程。Valohai是一个PaaS平台，用户可以免费注册，实现机器编排、流水线管理、批量推理。用户可以通过Python3本地代码、Github仓库或JupyterNotebook发布任务，然后在其valhohai中获取计算结果。示例：Dialogflow在AI术语中，自然语言处理(NLP)是一个经常使用的术语，指的是一种机器系统，它可以理解（或产生模仿）真实的人类语音及其所有特性。Dialogflow12是一款基于自然语言对话的人机交互技术开发工具。Dialogflow于2016年被谷歌收购，虽然它有完整的API和Web界面，但Dialogflow是一个非开源的商业产品。Dialogflow提供了一个可用于创建聊天机器人的网络界面。即使是那些非技术人员也可以通过这个接口轻松创建具有基本功能的软件机器人。同时，用户可以方便地理解和配置Intent（意图）、Entities（实体）、Actions（动作）等基本功能的属性。因此，使用Dialogflow，您可以在几个小时内创建一个具有基本问答功能的聊天机器人。Dialogflow提供与GoogleAssistant、Slack、FacebookMessenger、Skype、Twitter和许多其他产品的集成。其他商业AI产品在AI市场上百家争鸣，各大巨头纷纷完成了自己的AI商业平台，其中微软的AzureML、IBMWatson、亚马逊的SageMaker、Engatichatbot、WiproHolmes、AyasdiAI等均名列前茅AI系统，这里不再赘述。
