如果你對人工智慧感興趣，但不知道從**入手，那就看看這篇文章。本文列出了12種人工智慧工具、庫和平台，介紹它們的用途、缺點和優點，還會有一些其他的內容！
隨著近年來ai的使用率越來越高，我們需要更加清楚地了解現在有哪些可供選擇的人工智慧工具、庫、平台，以及它們提供了哪些功能，有哪些缺點，哪個最適合你。本文列舉出了最受歡迎的前12個ai工具、庫和平台，介紹了它們最常見的用途，有哪些優點和缺點，還有一些其它的內容，根據這些資訊，將會使你更加輕鬆地做出上述問題的決策！
注：這些工具都是按字母順序進行排序的——順序沒有什麼意義!
1. azure機器學習
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2. caffe（卷積神經網路框架）。
3. cntk
4. deeplearning4j
5. ibm watson
6. keras
keras神經網路是乙個用python編寫的開源庫。如果你正在尋找哪些庫可以允許使用者執行快速而且簡單的實驗，那麼keras應該就是你需要的!它作用於卷積神經網路和/或**性神經網路，也可以執行在兩個cpu和gpu。其優點是易於使用，對於熟悉深入學習的開發者來說非常簡單，但它的缺點就是如果想超越表面級別的定製可能會比較困難，其資料處理工具有點負擔。不過，總的來說，這是乙個正在發展中的api，已經走過了漫長的道路，沒有人可以預言它的極限在**！
scikit-learn機器學習是乙個開源框架，python有用的資料探勘、資料分析和資料視覺化。它有利於分類、回歸、聚類、降維、模型選擇、預處理，等等。它是建立在numpy，scipy，matplotlib。使用python，工作速度比r和有偉大的表現。然而，沒有分布式版本可用，不適合大資料集。
9. swift ai
10. tensorflow
11. theano
12. torch
torch是乙個用於科學計算的開源框架，支援機器學習演算法。它得益於指令碼語言luajit和底層的c/cuda實現，luajit允許開發人員用c語言與torch進行互動。正如在他們的**上列出的那樣，torch使用者們的突出特性就是「強大的n維陣列;線性代數的例程;神經網路、能源模型;快速和高效的gpu的支援。」此外，它還可以移植到ios和android的後端。torch已經指出一些缺點，包括從目錄中載入資料是非常困難，過於依賴lua(相對較新的語言)使不容易被使用。
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人工智慧為何這麼火 學人工智慧有什麼訣竅
人工智慧為何這麼火?學人工智慧有什麼訣竅?人工智慧在當今社會愈發火爆，大家也越來越關注人工智慧學習。要提醒的大家的是，掌握人工智慧沒那麼容易，所以首先得對這個領域進行充分了解，培養興趣。首先，在學習時，保持著循序漸進的學習方針，不要猛進地學習過難資源 結合著學習與實踐相輔的策略，不要唯讀只看，實際動...
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為什麼人工智慧現在這麼火？
舊金山 今年，人工智慧進入主流業務，至少，已經成為了乙個市場度很高的賣點。saleforce此舉搶占了先機。oracle 世界上最大的軟體業務公司，在週日晚上於舊金山開始了全球客戶大會。大會最大的亮點是大資料的實時分析。oracle稱它為oracle a.i.另外，通用電氣發布了叫做predix的a...