時至今日，我們已經(jīng)看到由機器學(xué)習(xí)算法支撐的非常準(zhǔn)確的機器視覺、聽覺和語音交互被應(yīng)用各種產(chǎn)品和服務(wù)中，進而帶來了AI在商業(yè)應(yīng)用方面的爆炸式增長。但機器學(xué)習(xí)仍在向前發(fā)展，其尚有很大潛力等待我們挖掘，但前提是我們能夠清楚了解到目前機器學(xué)習(xí)所面臨的挑戰(zhàn)。
　　機器學(xué)習(xí)其實是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，它涉及到計算機科學(xué)、概率統(tǒng)計、函數(shù)逼近論、最優(yōu)化理論、控制論、決策論、算法復(fù)雜度理論、實驗科學(xué)等多個學(xué)科。機器學(xué)習(xí)的具體定義也因此有許多不同的說法，分別以某個相關(guān)學(xué)科的視角切入。但總體上講，其關(guān)注的核心問題是如何用計算的方法模擬類人的學(xué)習(xí)行為：從歷史經(jīng)驗中獲取規(guī)律（或模型），并將其應(yīng)用到新的類似場景中。
　　隨著可的進步與發(fā)展，機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)越來越受歡迎，今天中培專家與大家分享幾種機器學(xué)習(xí)模型的開源框架，希望對大家以后的學(xué)習(xí)有所幫助。
　　1.Caffe。Caffe是一款深受歡迎的用于構(gòu)建應(yīng)用程序的深度學(xué)習(xí)工具。該工具是賈揚清在加州大學(xué)伯克利分校讀博士期間為他的一個項目而創(chuàng)建的，具有良好的Matlab / C ++ / Python界面。該工具允許你在不編寫代碼的情況下使用文本快速將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于問題。Caffe不完全地支持多GPU訓(xùn)練。該工具支持Ubuntu，Mac OS X和Windows等操作系統(tǒng)。
　　2.Microsoft CNTK。Microsoft Cognitive Toolkit是具有C#/C++/Python接口支持的最快的深度學(xué)習(xí)框架之一。此款開源框架帶有強大的C++ API，比TensorFlow更快、更準(zhǔn)確。該工具還支持內(nèi)置數(shù)據(jù)讀取器的分布式學(xué)習(xí)。它支持諸如前饋，CNN，RNN，LSTM和序列到序列等算法。該工具支持Windows和Linux。
      3.Keras。用Python編寫的Keras是一個開源庫，旨在簡化新DL模型的創(chuàng)建。這種高級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)API可以在TensorFlow，Microsoft CNTK等深度學(xué)習(xí)框架之上運行。該工具以其用戶友好性和模塊化而聞名，因而非常適合快速原型開發(fā)。該工具針對CPU和GPU進行了優(yōu)化。
　　4. scikit-learn。scikit-learn是一個開源的Python庫，專為機器學(xué)習(xí)而設(shè)計。基于諸如NumPy，SciPy和matplotlib等庫的scikit-learn可用于數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析。scikit-learn配備了各種ML模型，包括線性和邏輯回歸器、SVM分類器和隨機森林。該工具可用于多個ML任務(wù)，如分類，回歸和聚類。scikit-learn支持Windows和Linux等操作系統(tǒng)。缺點是，GPU的效率不高。
      5. Accord.NET。Accord.NET是用C#編寫的ML框架，專為構(gòu)建生產(chǎn)級計算機視覺、計算機試聽、信號處理和統(tǒng)計應(yīng)用程序而設(shè)計。它是一個文檔記錄良好的ML框架，可以輕松實現(xiàn)音頻和圖像處理。Accord.NET可用于數(shù)值優(yōu)化、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和可視化。它支持Windows。
      6. Spark MLlib。Apache Spark的MLIib是一個ML庫，可用于Java，Scala，Python和R語言。因為是專為處理大規(guī)模數(shù)據(jù)而設(shè)計的，所以此強大的庫具有許多算法和實用工具，如分類、回歸和聚類。該工具在Python和R庫中與NumPy交互操作。它可以輕松插入到Hadoop工作流程中。
　　中培是高端IT培訓(xùn)機構(gòu)，成立之初就一直秉承“教育改變命運”的使命，通過不斷努力，在IT培訓(xùn)行業(yè)一步步踐行這個使命，勵志做一個”有溫度”的IT培訓(xùn)企業(yè)。通過幾年的積累，中培培養(yǎng)了一批又一批優(yōu)秀的“機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)工程師”，以”實戰(zhàn)”和”體系化”為核心全面培養(yǎng)想要從事IT行業(yè)的學(xué)員，從教學(xué)質(zhì)量到課程體系，從項目實操到就業(yè)指導(dǎo)，中培正在竭盡所能的構(gòu)建更高質(zhì)量的培訓(xùn)體系，便于更好的服務(wù)學(xué)員。

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