6个最佳的人工智能开发框架和AI库
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随着公司积累大量数据并寻找合适的技术进行分析和利用，人工智能（AI）逐渐成为主流。这就是为什么Gartner预测到2021年80％的新兴技术将拥有AI基础。
随着预测分析，机器学习和其他数据科学的趋势已经开始，营销人员需要开始关注如何利用这些技术来形成以数据为驱动力的营销策略。考虑到这一点，我们询问了AI行业专家，为什么营销领导者需要开始考虑AI，以及一些最好的开源AI框架来保持关注。
这里有6个最受欢迎的创新开源AI框架。
TensorFlow是一个由工具，库和资源组成的生态系统，许多受欢迎的公司（如Airbnb，eBay，DropBox等）都在使用它。TensorFlow旨在简化和简化机器学习算法的复杂性以简化开发。使用视觉模型和流程图，开发人员和数据科学家可以快速创建神经网络和其他机器学习模型来利用数据。例如，Airbnb正在使用TensorFlow对公寓列表中的照片进行分类，以确保它们准确代表特定的空间。
亚马逊最近将其机器学习平台的功能Amazon SageMaker Neo开源，作为服务产品。新发布的Neo-AI项目代码将使AI开发人员能够训练机器学习模型并在云中的任何地方运行它们。Neo-AI项目针对需要快速和低延迟预测的边缘计算设备和物联网（IoT）传感器进行了优化。
例如，专门从事数字娱乐产品的公司先锋公司（Pioneer Corp）使用Amazon SageMaker Neo进行实时图像检测和汽车内摄像头的分类。同样，野村综合研究所（NRI）正在使用Amazon SageMaker Neo来检测便利商店，机场和其他企业中安装的相机中的物体，以优化运营。
3. Scikit-learn
Scikit-learn是一个基于Python的开源机器学习库，专注于数据挖掘和分析。它建立在NumPy，SciPy和matplotlib之上，并具有精选的一组高质量的机器学习模型，可用于最受欢迎的用例。Morgan和Evernote等知名品牌使用Scikit-learn进行预测分析，个性化推荐和其他数据驱动的任务。
Microsoft认知工具包（CNTK）是一个开源的深度学习框架。 CNTK可以以各种语言的库形式包含在项目中，也可以通过自己的称为BrainScript的模型描述语言用作独立的机器学习工具。 Bing，Cortana和其他品牌的商业级工具包使用的海量数据集需要可扩展且高度优化的机器学习平台。
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