隨著 AI 技術快速發展，各種理論與實踐層出不窮，它正在迅速改變我們生活中幾乎每一個領域，從我們如何交流到用于交通的手段。作為開發者或者學習者，在開始構建機器學習應用程序之前，從眾多開源項目中選擇一項應該是一個艱巨的任務，日前，有網友在博客總結了 8 種最好的開源 AI 技術，為機器學習開發者指明道路。

1、Tensorflow

TensorFlow 是谷歌為支持其研究和生產目標創建的項目，于 2015 年發布，它是一款開源機器學習框架，易于在各種平臺上使用和部署。它是機器學習中維護得最好和廣泛使用的框架之一，目前已被多家公司廣泛使用，包括 Dropbox、eBay、Intel、Twitter 和 Uber。

TensorFlow 可用于 Python、C++、Haskell、Java、Go、Rust 以及 JavaScript，同時還有其它編程語言的第三方軟件包可使用。該框架允許開發者使用流圖開發神經網絡等計算模型。

2、Keras

Keras 是一個開源機器學習庫，最初于 2015 年發布，旨在簡化深度學習模型的創建。它使用 Python 編寫而成，可以部署在其它人工智能技術之上，如 TensorFlow、Microsoft Cognitive Toolkit（CNTK）和Theano。

Keras 以其對用戶友好、模塊化和易擴展性而聞名。它可以實現簡單快速的原型設計，同時支持卷積網絡和循環網絡，并且能夠在 CPU 和 GPU 上運行達到最佳狀態。

3、Scikit-learn

最初于 2007 年發布的 Scikit-learn 是為機器學習開發的開源庫，這個傳統的框架是用 Python 編寫的，它基于另外三個開源項目 Matplotlib、NumPy 和 SciPy 設計而成，專注于數據挖掘和數據分析，包含了幾種機器學習模型，包括分類、回歸、聚類和降維。

4、Microsoft Cognitive Toolkit

最初于 2016 年發布的 Microsoft Cognitive Toolkit ，之前稱為 CNTK，它是一種 AI 解決方案，可讓您將機器學習項目提升到一個新的水平。微軟表示，開源框架能夠“訓練深度學習算法，以便像人腦一樣工作”。

Microsoft Cognitive Toolkit 的一些重要功能包括高度優化的組件，能夠處理來自 Python、C++ 或 BrainScript 的數據，提供高效的資源利用，輕松與 Microsoft Azure 集成以及與 NumPy 進行互操作。

5、Theano

Theano 最初于 2007 年發布，它是一個開源的 Python 庫，允許開發者輕松地構建各種機器學習模型。由于它是最早的 AI 庫之一，被視為推動深度學習發展的行業標準。

Theano 的特征是可以簡化定義、優化和評估數學表達式的過程，它能夠將您的數據結構轉換為與 NumPy、BLAS 等本地庫以及本地代碼集成的非常高效的代碼。此外，它針對 GPU 進行了優化，并且具有廣泛的代碼測試功能。

6、Caffe

最初于 2017 年發布的 Caffe（Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding，用于快速特征嵌入的卷積結構）是一種專注于表現力、速度和模塊性的機器學習框架。該框架采用 C++ 編寫的，并附帶一個 Python 界面。

Caffe 的主要特點包括激發創新的表現力架構、促進積極開發的廣泛代碼、加速行業部署的快速性能以及刺激增長的充滿活力的社區。

7、Torch

Torch 最初于 2002 年發布，它是一個機器學習庫，提供廣泛的深度學習算法。該框架在處理機器學習項目時為開發者提供了優化的靈活性和速度。它使用腳本語言 Lua 編寫，并附帶一個底層 C 實現，Torch 的一些主要功能包括 N 維數組、線性代數例程、數值優化例程、高效 GPU 支持以及對 iOS 和 Android 平臺的支持。

8、Accord.NET

Accord.NET 最初于 2010 年發布，是一個完全用 C# 編寫的機器學習框架。該框架適用于生產級科學計算，憑借其廣泛的庫，開發者可以在人工神經網絡、統計數據處理與圖像處理等領域中構建各種應用程序。