在这篇文章中，我想分享排名前五的框架和库及其实际应用。人工智能是计算的未来。看到对人工智能技术的需求越来越大，越来越多的程序员熟悉这门科学。我希望本指南能帮助您获得灵感并开始更多地了解这个强大且不断发展的领域。背景一些重要的关键数据可以说明一些问题：2019年认知和人工智能系统市场的服务部门收入-127亿美元人工智能业务运营全球收入2023年-108亿美元全球自然语言处理（NLP）2025年市场规模-433亿美元的全球融资额2019年的AI初创公司-$24B（参考数据：https://www.statista.com）这是一个很好的图表，显示了领先的科技公司收购了多少AI初创公司：>https://www.statista.com/chart/9443/ai-acquisitions/简介假设你决定在这个领域实践和发展。今天，我们将看到软件工程师如何将深度学习和人工智能应用到他们的编程工作中。我们首先要知道的是如何应用它，这是一个很好的研究问题：“2021年开始学习最有用的框架/库是什么？”这正是我问自己的问题。这就是我们今天要在本文中解决的问题：我收集了每个软件工程师/开发人员都需要了解的前五个AI框架和库。您还可以找到官方文档页面和一些关于如何应用它们的实践应用程序。这将帮助我们不仅知道他们的名字，而且更好地理解他们。足够的介绍。小编给大家介绍一下阵容！1.Caffe作为一个咖啡爱好者，我想从Caffe开始，它代表快速特征嵌入的卷积架构。BerkeleyAI的AnalysisCaffe是一个用于与小组成员合作的深度学习框架。通过其框架，可以激活语言、速度和可用性。它有一个坚实的架构，遵循一个配置定义的系统并在没有硬编码的情况下进行优化。这对于在CPU和GPU之间切换也很有用。Caffe是科学研究项目和工业实施的理想选择，因为它每天可以使用单个NVIDIAGPU处理超过6000万张照片。AI框架响应C++、CUDA的命令行、Python和MATLAB接口。使用Caffe构建协同进化神经网络(CNN)来识别图片非常简单。官方页面：Caffehttps://caffe.berkeleyvision.org/价格：免费（开源）一些实际应用：学习LeNethttps://nbviewer.jupyter.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/01-learning-lenet.ipynb图像分类和过滤器可视化https://nbviewer.jupyter.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/00-classification.ipynb2。TorchTorch是用于科学和数字处理的科学计算系统。它产生具有节奏感、多功能性和可用性的算法。Torch似乎是把GPU放在首位，是相当于NumPy的Tensor库。它捆绑在LuaJIT中，并具有C/CUDA的基本集成。这提高了性能并通过使用大量算法促进了深度学习分析。Torch用户配备易于使用的库，从而实现人工智能分布式系统的模块化应用。对于通用的N维数组，这可以通过切割和索引等过程来改进。它还包括线性代数协议和神经网络。官方页面：Torchhttp://torch.ch/价格：免费（开源）。一些实际应用：Deep-QReinforcementLearningforAtariGameshttps://github.com/soumith/cvpr2015/blob/master/DQN%20Training%20iTorch.ipynbAppliedVisionandNaturalLanguageDeepLearninghttps://on-demand。gputechconf.com/gtc/2015/webinar/torch7-applied-deep-learning-for-vision-natural-language.mp43。Scikit-learnScikit-learn是人工智能的可访问方法之一，市售的AI框架。这是一个Python程序，可以进行有监督和无监督的机器学习。它是通用的人工智能创建方法之一，支持分组、回归、聚类算法和降维、模型收集和预处理。数据科学家可以使用sci-kitlearning提供的详细用户指南轻松访问从分类和多标签算法到协方差估计的各种工具。Sci-kit编程具有交叉验证、监督和非监督学习算法等功能。官方页面：Scikit-learnhttps://scikit-learn.org/stable/价格：免费（开源）。一些实际应用：支持向量机(SVM)监督学习https://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html#classificationDecomposingSignalsinComponentshttps://scikit-learn.org/stable/modules/decomposition.html#decompositions4.GoogleCloudAutoML有了前面提到的所有工具和库，AutoML目前是机器学习工程师可用工具库中最新最好的工具。如概述中所述，效率对于机器学习职责至关重要。虽然从中获得的好处是巨大的，但确定最佳超参数并非易事。在类似黑盒的神经网络中尤其如此，随着网络复杂性的增加，决定什么是重要的变得越来越困难。记住一个有趣的事实：谷歌云服务提供自动机器学习。官方页面：GoogleCloudAutoMLhttps://cloud.google.com/automl价格：定价（payasyougo）。一些实际应用：AutoMLVisionhttps://cloud.google.com/vision/automl/docs使用AutoML自然语言的自定义文本分类https://www.youtube.com/watch?v=ieaqfU1BwJ85。AmazonMachinesLearnAmazonWebServices(AWS)拥有范围广泛的机器学习框架，被全球数百家组织和组织所使用。其软件与核心人工智能系统集成，并提供一系列现成的人工智能应用程序。从聊天机器人到分类，AWS提供了许多训练有素的智能模型。官方页面：AWSMachineLearninghttps://aws.amazon.com/价格：定价（按使用量付费）。一些实际应用：AmazonPersonalize：Amazon提供更快的实时个性化用户体验https://aws.amazon.com/personalize/?c=ml&sec=srvAmazonKendra：高度准确的智能搜索服务。https://aws.amazon.com/kendra/?c=ml&sec=srv结论当然，除了列出的框架和库之外，还有许多其他框架和库。我只是分享人工智能和深度学习海洋中的一滴水。人工智能是计算领域一个迷人的市场。每个有自尊心的软件开发人员都必须拥有扎实的AI开发经验。至少有一些背景知识。成为一名优秀的人工智能专业人士需要强大的智慧、技能、毅力和职业道德。如果您拥有它们，那么现在是进入该领域的理想选择和时机。
