过去十年中人工智能的飞速增长刺激了当今就业市场对AI和ML技能的巨大需求。从金融到医疗保健,现在几乎所有行业都在使用基于ML的技术。本文将介绍一系列可用于构建机器学习模型的最佳框架和库。

1. TensorFlow

TensorFlow是Google开发的一款开源软件库,专为深度学习或人工神经网络而设计。TensorFlow允许你可以使用流程图创建神经网络和计算模型。它是可用于深度学习的最好维护和最为流行的开源库之一。TensorFlow框架可以使用C++也可以使用Python。其他类似的基于Python的深度学习框架包括TheanoTorch,Lasagne,Blocks,MXNet,PyTorch和Caffe。你可以使用TensorBoard进行简单的可视化并查看计算流水线。其灵活的架构允许你轻松部署在不同类型的设备上。不利的一面是,TensorFlow没有符号循环,不支持分布式学习。此外,它还不支持Windows。

2. Theano

Theano是一个专为深度学习而设计的Python库。你可以使用该工具定义和评估数学表达式,包括多维数组。针对GPU进行了优化,该工具具有与NumPy集成,动态C代码生成和符号区分等功能。但是,为了获得高度的抽象,该工具必须与Keras,Lasagne和Blocks等其他库一起使用。Theano支持Linux,Mac OS X和Windows等平台。

3.Torch

Torch是一款针对ML算法且又简单易用的开源计算框架。该工具提供了高效的GPU支持,N维数组,数值优化例程,线性代数例程以及用于索引、切片和置换的例程。基于Lua的脚本语言,该工具带有大量预先训练好的模型。这款灵活高效的ML