您应该知道的十大AI开发工具和框架

已发表: 2025-05-04

人工智能不再是未来派的流行语。现在，这是不同行业创新的重要组成部分。从自动化的平凡任务到实现预测分析，AI正在重塑企业的运作方式。但是，人工智能的力量并不是理论上的，而是幕后的开发工具和框架，这些工具和框架将AI应用栩栩如生。

无论您是AI爱好者，数据科学家还是希望建立智能解决方案的企业，都知道正确的人工智能工具和框架对成功至关重要。在本文中，我们探讨了十大AI开发工具和框架，这些工具和框架可以在2024年及以后加速您的AI开发服务之旅。

目录

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顶级AI开发工具和框架

1。张量

最适合：深度学习和神经网络

开发者： Google Brain团队

TensorFlow是使用最广泛和通用的AI开发框架之一，非常适合构建深度学习模型和神经网络。它处理了多种任务，例如图像识别，语音处理和自然语言理解。

为什么它脱颖而出：

  • 生产级别应用的出色可扩展性
  • 强大的生态系统（Tensorboard，TensorFlow Lite和TensorFlow.js）
  • 强大的社区和企业支持

2。Pytorch

最适合：研究和快速原型制作

由Facebook的AI研究实验室（公平）开发

Pytorch由于其动态计算图和Pythonic界面而在研究界非常受欢迎。由于其直观的设计和轻松调试，Pytorch是迭代开发的理想选择。

关键功能：

  • 对GPU加速的强烈支持
  • 对ONX的本地支持（开放神经网络交换）
  • 在学术界和研究实验室广泛采用

3。Scikit-Learn

最佳：古典机器学习模型

开发于： Python

您是否正在寻找最佳的AI工具来执行几个任务，例如分类，回归和聚类？ Scikit-Learn是正确的选择。开发人员的一些最佳AI工具是在Scipy，Numpy和Matplotlib之上构建的。

优势：

  • 易于实施和解释
  • 广泛的标准ML模型选择
  • 与其他Python库的无缝集成

4。凯拉斯

最适合：初学者和快速，深度学习的发展

与：TensorFlow集成

KERAS是一种易于使用的神经网络API，在TensorFlow或Pytorch上运行，简化了深度学习模型的开发。该AI开发工具抽象了构建深度学习模型的复杂性，该模型可以快速实验和原型化。

为什么使用keras：

  • 高度模块化和延伸
  • 支持多个后端（Tensorflow，CNTK，Theano）
  • 平稳的学习曲线

5。apache mxnet

最佳：可扩展的深度学习多个GPU

支持：亚马逊Web服务（AWS）

Apache MXNet（最受欢迎的AI开发框架）以其可扩展性和出色的性能而闻名。它支持多种技术堆栈，例如Python，R，Scala和Julia。该AI采用框架可以大规模对深度学习模型进行有效的部署。

是什么使其独一无二：

  • 混合编程模型（命令 +符号）
  • 轻巧且可扩展
  • 边缘设备和移动应用程序的理想选择

6。OpenCV

最适合：计算机视觉应用程序

语言支持： C ++，Python，Java，Matlab

如果您需要用于实时计算机视觉的开源AI软件开发工具，则OPENCV是正确的选择。从面部识别到运动跟踪，AI模型培训工具具有构建图像和视频处理应用程序所需的一切。

核心功能：

  • 广泛的图像处理功能
  • GPU加速支持
  • 易于与Tensorflow和Pytorch集成

7。微软认知工具包（CNTK）

最适合：绩效优化的深度学习

开发者： Microsoft

Microsoft认知是一种深入学习工具包，专为高性能模型培训而设计。尽管不如Tensorflow或Pytorch流行，但它在性能中高度优化，并且用于许多Microsoft产品，例如Skype和Cortana。

亮点：

  • 多个GPU的平行培训
  • 与Microsoft Azure无缝集成
  • 通过Brainscript的高级模型定义

8。H2O.AI

最适合：自动化机器学习（AUTOML）和业务应用程序

使用：金融科技，医疗保健，保险的企业

H2O.AI是另一个支持ML算法以创建预测模型的最佳AI开发平台。它提供了易于使用的Web UI（流）以及与Python，R和Java的AI集成。

优点：

  • 快速可扩展的算法
  • 非程序员的汽车
  • 非常适合企业级数据科学

9。RapidMiner

最适合：数据准备，ML建模和商业智能

目标用户：分析师，数据科学家和业务用户

RapidMiner是最强大的AI软件开发工具之一，用于设计使用最少编码的ML模型。它的拖放界面使其可容纳有限的编程知识的用户，同时仍然为经验丰富的数据科学家提供深度。

为什么企业喜欢它：

  • 数据科学的多合一平台
  • 无代码和低编码选项
  • 强大的可视化和报告工具

10。IBMWatson

最适合：构建对话式AI和企业AI解决方案

开发者： IBM

IBM Watson是一套API和AI解决方案的套件，可让开发人员将AI功能集成到其应用程序中，例如NLP，视觉识别和机器学习。在建立聊天机器人和虚拟助手方面，它特别强大。

出色的功能：

  • 企业级安全和合规性
  • 预训练的特定于行业的模型
  • 与IBM云无缝集成

最后的想法

选择正确的AI开发工具或框架取决于您的项目目标，团队的专业知识以及您要构建的AI应用程序的类型。 Tensorflow和Pytorch主导了深度学习，而Scikit-Learn和H2O.AI为传统ML提供了可访问的途径。 OpenCV和IBM Watson是两个流行的AI软件开发工具，可为视觉和对话人工智能中的专业用例提供机会。

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