帮助人工智能技术预测业务需求需要利用人工智能并将研发提升到另一个层次。这种先进的技术正在成为提供超智能解决方案的研发组织不可或缺的一部分。它可以帮助您保持准确性并提高生产率并获得更好的结果。人工智能开源工具和技术以频繁和准确的结果吸引着各行各业的关注。这些工具可帮助您分析绩效，同时为您带来更大的收益。事不宜迟，我们在这里列出了一些最好的开源工具，以帮助您更好地了解AI。一、TensorFlowTensorFlow是一个开源的人工智能机器学习框架。它主要是为机器学习和深度学习的研究和生产而开发的。TensorFlow允许开发人员在数据流通过网络或系统节点时创建图形结构，图形提供多维数组或数据张量。TensorFlow是一个具有无数优点的出色工具。简化数值计算TensorFlow为各种模型提供了灵活性。TensorFlow提高业务效率高度可移植自动微分能力2.ApacheSystemMLApacheSystemML是IBM创建的一个非常流行的开源机器学习平台，它为使用大数据提供了一个很好的平台。它在ApacheSpark上高效运行并自动缩放数据，同时确定代码是否可以在磁盘或ApacheSpark集群上运行。不仅如此，其丰富的功能使其在行业产品中脱颖而出；算法定制，多种执行模式，自动优化，还支持深度学习，让开发者更高效的实现和优化机器学习代码。3.OpenNNOpenNN是一个用于渐进式分析的开源人工智能神经网络库。它可以帮助您使用C++和Python开发强大的模型，还包括用于处理预测和分类等机器学习解决方案的算法和程序。它还涵盖了回归和相关性，提供了业界最高的性能和技术演进。它具有丰富的功能，例如：数字辅助预测分析快速性能虚拟个人辅助语音识别高级分析它可以帮助您设计用于数据挖掘的高级解决方案并取得丰硕的成果。4.CaffeCaffe（convolutionalstructureforfastfeatureembedding）是一个开源的深度学习框架。它优先考虑速度、模块化和表达。Caffe最初由UCBerkeleyVisionandLearningCenter开发，使用C++编写，带有Python接口。它在Linux、macOS和Windows上运行流畅。Caffe中有助于人工智能技术的一些关键特性。富有表现力的结构可扩展的代码庞大的社区积极的开发快速的性能它可以帮助您在引入刺激增长的同时激发创新。充分利用此工具以获得所需的结果。5.TorchTorch是一个开源的机器学习库，通过提供各种方便的功能帮助您简化序列化和面向对象编程等复杂任务。它为机器学习项目提供了最大的灵活性和速度。Torch使用脚本语言Lua编写，底层用C实现。它被用于多个组织和研究实验室。Torch拥有无数优势，例如：快速高效的GPU支持线性代数子程序支持iOS和Android平台数值优化子程序N维数组6，Accord.NETAccord.NET是著名的免费开源AI开发工具之一。它有一组库，可用于组合用C#编写的音频和图像处理库。从计算机视觉到计算机听觉、信号处理和统计应用，它可以帮助您构建商业用途所需的一切。它带有一套全面的示例应用程序，可以快速运行各种库。您可以使用Accord.NET引人注目的功能开发高级应用程序，例如：统计分析数据访问自适应深度学习二阶神经网络学习算法数字辅助和多语言语音识别7.Scikit-LearnScikit-Learn是流行的开放式软件之一辅助人工智能技术的源工具。它是Python机器学习的一个有价值的库。它包括用于机器学习和统计建模（包括分类、聚类、回归和降维）的高效工具。让我们进一步了解Scikit-Learn的功能：交叉验证聚类和分类流形学习机器学习虚拟流程自动化工作流自动化从预处理到模型选择，Scikit-learn都能帮您搞定。它简化了从数据挖掘到数据分析的所有任务。总结这些是一些提供全面功能的流行开源AI工具。在开发新时代的应用程序之前，必须选择这些工具之一并相应地工作。这些工具提供先进的人工智能解决方案并紧跟新趋势。人工智能在全球范围内无处不在。借助AmazonAlexa、Siri等应用程序，AI为客户提供了出色的用户体验。它在吸引用户关注的行业中具有显着优势。在医疗保健、银行、金融、电子商务等所有行业中，人工智能在促进增长和生产力的同时节省了大量时间和精力。选择这些开源工具中的任何一个，以获得更好的用户体验和令人难以置信的结果。它将帮助您在质量和安全方面成长并取得更好的成果。
