事实上，人工智能技术正日益使我们的生活更简单。如果我们想一下，现在每个部件或组件都附有某种机器学习工具，基本上不需要人的干预即可使用。
人工智能技术在改变我们生活的方方面面，因此机器学习也在以更快的速度发展，人工智能开发公司的创新也亦步亦趋。
2020年使用的优秀机器学习框架
各种机器学习框架数量激增证明了诸多行业有巨大的需求，需要雇用应用软件AI开发人员。
下面是每家人工智能开发公司都应了解的一些优秀机器学习框架：
1. Keras
为了简化深度学习模型的创建，开源软件库Keras于2015年开发而成。该软件框架用Python编写，非常适合部署在其他AI技术上，比如TensorFlow、Theano和微软认知工具包。
Keras凭借模块化和易扩展性吸引用户，以提供更好的移动应用软件开发解决方案。该框架很适合机器学习库作为人工智能测试工具的需求，可以快速构建原型，并支持循环网络和卷积网络。
Keras还适合在图形处理单元和中央处理单元上运行起来优秀的机器学习库。Keras支持重复层、支持卷积以及两者的结合体。
2. TensorFlow
TensorFlow于2015年发布，是一种开源机器学习框架。TensorFlow与多种平台兼容，可以轻松地使用和部署。该框架是AI开发人员用于处理机器学习任务的最广泛使用的框架。
它由谷歌开发，用于增强研究工作和生产任务。 Tensorflow已被Dropbox、英特尔、Twitter和优步等知名公司广泛使用。该框架支持多种语言，比如C++、Haskell、Go、Rust、Python和JavaScript。
它还支持其他广泛使用的编程语言的第三方程序包。每个AI开发人员都可以使用该框架结合FlowGaphs开发神经网络及其他计算模型。
3. 微软认知工具包
微软认知工具包是一种AI框架解决方案，于2016年发布，为机器学习项目提供了新功能。它是一种开源解决方案，可以针对类似人脑的功能来训练深度学习算法。换句话说，它非常有效且完美无缺。
它有好多功能，一些功能包括高度优化和丰富的组件，专注于引入人工智能技术。这些组件能够处理来自C++、Python或BrainScript的数据，能够让开发人员高效使用资源、与微软Azure轻松集成以及可与NumPy实现互操作。
4. Apache Mahout
Apache Mahout是一种机器学习框架，充分使用线性代数。它还使用Scala DSL。该框架同样适用于大多数的现代人工智能问题。
5. Accord.NET
另一种机器学习框架Accord.NET于2010年发布。它专门用C#编写。作为一种流行的框架，它涵盖一大批库，因而在统计数据处理、图像处理、人工神经网络及许多其他应用中可以轻松构建无数应用软件。
6. Theano
这是2007年发布的另一种知名的开源Python机器学习框架。作为知名库之一，它被视为基准，彻底改变了深度学习领域的众多进步。
它使用户可以轻松构建众多机器学习移动应用软件开发解决方案模型。Theano有助于简化解释、优化和评估数学表达式的过程。此外，它针对GPU进行了优化，还提供了高效的符号微分。
7. Scikit-learn
这是一种专门为机器学习开发的开源库。它于2007年问世。Scikit-learn是为Matplotlib、SciPy和NumPy以及其他开源项目设计的。它适当地专注于数据分析和数据挖掘。
必须考虑的方面是它用Python编写。它包含众多机器学习模型。这些模型包括聚类、回归、分类和降维。
8. 亚马逊机器学习
AWS拥有一套广泛的机器学习框架，全球成千上万的公司企业在使用它。该平台可与主要的AI框架协同使用，以提供随时可用的人工智能解决方案而闻名。
9. Torch
这是当今可用的优先选项之一。Torch于2002年发布，这种机器学习库提供了用于深度学习的大量算法。处理机器学习项目时，它具有经过优化的速度和灵活性。
通过降低专用过程之间不希望的复杂性，Torch可以提供有效的支持。它随带Lua这种面向AI开发人员的脚本语言和底层C实现。此外，它整合了丰富的功能，比如N维数组、线性代数例程以及对Android和iOS平台的高效GPU支持等。
10. Caffe
开源AI的当前发展促进了相关方面的稳步研发。Caffe于2017年发布，是一家小巧的机器学习框架，面向专注于速度、模块化和表现力的人工智能开发公司。快速特征嵌入的卷积架构(Caffe)引入了Python接口，用C++编写。
除了是一种理想的框架外，Caffe还拥有许多有价值的功能。这包括促进积极开发的广泛代码、促进发展的充满活力的社区、激发创新的富有表现力的架构以及加快行业部署的快速性能。
原文标题：Top Machine Learning Frameworks For AI Development Company [2020]
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