框架用于幫助用戶以更簡單、更有效的方式編寫和開發(fā)應(yīng)用程序，從而促進未來的組織、開發(fā)和重用。

　　框架處于不斷發(fā)展的過程中，以及不同系統(tǒng)的創(chuàng)建以產(chǎn)生新的人工智能模型所需的特征。

　　框架類型

　　框架是創(chuàng)建程序、庫和解釋語言等的基礎(chǔ)。有不同的類型可以適應(yīng)您要執(zhí)行的項目的需要。要選擇最適合您的，有必要觀察它的特點，并了解我們想做的事情的一般和具體需求。

　　這種工作環(huán)境的興起和發(fā)展，主要是由于不同類型的智能設(shè)備的創(chuàng)造和發(fā)展。

　　開源

　　開源框架是開源軟件，也就是說，構(gòu)成它的源代碼是在免費使用許可下公開發(fā)布的，允許使用它的人在沒有任何類型的版權(quán)許可的情況下使用和修改它。

　　這意味著開發(fā)人員可以使用開源代碼并以相同的方式使用它，減少它，修改它，并改進它。它們基于協(xié)作方法。

　　今天有幾種流行的開源軟件，其中我們可以重點介紹一下：

　　Tensorflow - 擁有工具、庫和資源，可讓您輕松推廣和應(yīng)用基于人工智能的新流程。

　　Apache SystemML：創(chuàng)建用于簡化從 R 或 Python 等語言（通常用于小數(shù)據(jù)量的使用）到 Scala 等大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的算法擴展過程。

　　Torch：基于 Lua 編程語言的開源學(xué)習(xí)庫，提供優(yōu)秀的深度學(xué)習(xí)算法。

　　谷歌人工智能

　　這家互聯(lián)網(wǎng)巨頭擁有不同的框架，允許根據(jù)每個開發(fā)人員的需求開發(fā)不同的工作環(huán)境。

　　其中之一是神經(jīng)結(jié)構(gòu)化學(xué)習(xí)（NSL）。NSL 允許生成神經(jīng)圖模型并應(yīng)用有監(jiān)督、無監(jiān)督或混合 AI 訓(xùn)練技術(shù)來生成不同的預(yù)測。

　　Google 開發(fā)的另一個框架是 Flutter。Flutter 是一個開源 UI 軟件開發(fā)工具包，適用于用戶創(chuàng)造性的原生移動應(yīng)用程序，包括 Android 和 iOS。它還用于從單個代碼庫創(chuàng)建跨平臺應(yīng)用程序，例如 Android、iOS、Linux、Mac、Windows、Google Fuchsia、Web 平臺和其他 Web 應(yīng)用程序。

　　微軟 Azure 認(rèn)知服務(wù)

　　微軟還開發(fā)了自己的框架來幫助開發(fā)人員創(chuàng)建智能應(yīng)用程序并促進他們的創(chuàng)作。

　　在 Microsoft Azure 認(rèn)知服務(wù)的框架目錄中，您可以找到五個主要支柱：愿景、語音、語言、網(wǎng)絡(luò)搜索和決策。

　　亞馬遜 IA

　　亞馬遜是另一家在開發(fā)易于適應(yīng)公司需求的人工智能框架方面不能落后的互聯(lián)網(wǎng)巨頭。

　　亞馬遜提供范圍廣泛的產(chǎn)品，包括計算、存儲、數(shù)據(jù)庫和業(yè)務(wù)應(yīng)用程序。

　　人工智能工具

　　如果你環(huán)顧四周，你會發(fā)現(xiàn)驚人的事情正在發(fā)生。自動駕駛汽車和人工智能語音助手，例如 Alexa，能夠檢測我們的聲音并回答我們的問題。

　　盡管人工智能具有巨大的潛力，但在該領(lǐng)域執(zhí)行軟件開發(fā)項目可能很困難。為此類項目進行計劃和預(yù)算需要大量經(jīng)驗。

　　反過來，人工智能解決方案的開發(fā)也不是一個一維的項目，因為您可能必須使用多種方法來實現(xiàn)目標(biāo)。在進行這樣的復(fù)雜項目時，您需要使用正確的工具包，因此擁有一套強大的 AI 開發(fā)工具非常重要。

　　最好的人工智能軟件開發(fā)工具。

　　Azure 機器學(xué)習(xí)工作室

　　基于云的解決方案，所有操作都在其中處理。在 Azure ML 的幫助下，工程師可以設(shè)計功能來改善客戶服務(wù)、設(shè)置預(yù)測、預(yù)測設(shè)備故障以及更多應(yīng)用程序。

　　IBM 沃森

　　這是一個能夠?qū)W習(xí)、理解和預(yù)測的自給自足系統(tǒng)。由于其廣泛的功能，它可以應(yīng)用于各個科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域。

　　IBM Watson 為第三方應(yīng)用程序和服務(wù)提供 API。基于這個API平臺，開發(fā)者可以實現(xiàn)語音轉(zhuǎn)文本、機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)功能，并在人工智能的整個生命周期中跟蹤人工智能的結(jié)果。此外，使用 Watson Assistant，開發(fā)人員可以在他們的應(yīng)用程序中創(chuàng)建對話界面。因此，IBM Watson 旨在創(chuàng)建簡化工作的軟件。

　　谷歌云人工智能平臺

　　谷歌是另一家提供人工智能平臺的云計算巨頭。該平臺允許用戶大規(guī)模訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型，更具體地說，該平臺允許用戶在云中構(gòu)建、部署和管理他們的機器學(xué)習(xí)模型。

　　深度學(xué)習(xí) 4j （DL4j）

　　主要計算是用 C、C++ 和 Cuda 編寫的。該庫是為業(yè)務(wù)應(yīng)用程序開發(fā)的。得益于 Apache Spark 和 Hadoop 框架，DL4j 充分利用了分布式計算。

　　迅捷人工智能

　　為 Swift 語言創(chuàng)建的庫，僅在 Mac 計算機上使用。Swift AI 主要結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計。Swift AI 的領(lǐng)域被認(rèn)為是書面語音的識別。

　　結(jié)論

　　列出的工具提供了許多優(yōu)勢和功能來幫助人工智能和機器學(xué)習(xí)、視覺功能（如對象識別）、語音功能（如語音識別）以及語言技能（如機器翻譯和知識挖掘）。

　　審核編輯：郭婷