您應該知道的十大AI開發工具和框架

已發表: 2025-05-04

人工智能不再是未來派的流行語。現在，這是不同行業創新的重要組成部分。從自動化的平凡任務到實現預測分析，AI正在重塑企業的運作方式。但是，人工智能的力量並不是理論上的，而是幕後的開發工具和框架，這些工具和框架將AI應用栩栩如生。

無論您是AI愛好者，數據科學家還是希望建立智能解決方案的企業，都知道正確的人工智能工具和框架對成功至關重要。在本文中，我們探討了十大AI開發工具和框架，這些工具和框架可以在2024年及以後加速您的AI開發服務之旅。

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頂級AI開發工具和框架

1。張量

最適合：深度學習和神經網絡

開發者： Google Brain團隊

TensorFlow是使用最廣泛和通用的AI開發框架之一，非常適合構建深度學習模型和神經網絡。它處理了多種任務，例如圖像識別，語音處理和自然語言理解。

為什麼它脫穎而出：

  • 生產級別應用的出色可擴展性
  • 強大的生態系統（Tensorboard，TensorFlow Lite和TensorFlow.js）
  • 強大的社區和企業支持

2。 Pytorch

最適合：研究和快速原型製作

由Facebook的AI研究實驗室（公平）開發

Pytorch由於其動態計算圖和Pythonic界面而在研究界非常受歡迎。由於其直觀的設計和輕鬆調試，Pytorch是迭代開發的理想選擇。

關鍵功能：

  • 對GPU加速的強烈支持
  • 對ONX的本地支持（開放神經網絡交換）
  • 在學術界和研究實驗室廣泛採用

3。 Scikit-Learn

最佳：古典機器學習模型

開發於： Python

您是否正在尋找最佳的AI工具來執行幾個任務，例如分類，回歸和聚類？ Scikit-Learn是正確的選擇。開發人員的一些最佳AI工具是在Scipy，Numpy和Matplotlib之上構建的。

優勢：

  • 易於實施和解釋
  • 廣泛的標準ML模型選擇
  • 與其他Python庫的無縫集成

4。凱拉斯

最適合：初學者和快速，深度學習的發展

與：TensorFlow集成

KERAS是一種易於使用的神經網絡API，在TensorFlow或Pytorch上運行，簡化了深度學習模型的開發。該AI開發工具抽象了構建深度學習模型的複雜性，該模型可以快速實驗和原型化。

為什麼使用keras：

  • 高度模塊化和延伸
  • 支持多個後端（Tensorflow，CNTK，Theano）
  • 平穩的學習曲線

5。 apache mxnet

最佳：可擴展的深度學習多個GPU

支持：亞馬遜Web服務（AWS）

Apache MXNet（最受歡迎的AI開發框架）以其可擴展性和出色的性能而聞名。它支持多種技術堆棧，例如Python，R，Scala和Julia。該AI採用框架可以大規模對深度學習模型進行有效的部署。

是什麼使其獨一無二：

  • 混合編程模型（命令 +符號）
  • 輕巧且可擴展
  • 邊緣設備和移動應用程序的理想選擇

6。 OpenCV

最適合：計算機視覺應用程序

語言支持： C ++，Python，Java，Matlab

如果您需要用於實時計算機視覺的開源AI軟件開發工具，則OPENCV是正確的選擇。從面部識別到運動跟踪，AI模型培訓工具具有構建圖像和視頻處理應用程序所需的一切。

核心功能：

  • 廣泛的圖像處理功能
  • GPU加速支持
  • 易於與Tensorflow和Pytorch集成

7。微軟認知工具包（CNTK）

最適合：績效優化的深度學習

開發者： Microsoft

Microsoft認知是一種深入學習工具包，專為高性能模型培訓而設計。儘管不如Tensorflow或Pytorch流行，但它在性能中高度優化，並且用於許多Microsoft產品，例如Skype和Cortana。

亮點：

  • 多個GPU的平行培訓
  • 與Microsoft Azure無縫集成
  • 通過Brainscript的高級模型定義

8。 H2O.AI

最適合：自動化機器學習（AUTOML）和業務應用程序

使用：金融科技，醫療保健，保險的企業

H2O.AI是另一個支持ML算法以創建預測模型的最佳AI開發平台。它提供了易於使用的Web UI（流）以及與Python，R和Java的AI集成。

優點：

  • 快速可擴展的算法
  • 非程序員的汽車
  • 非常適合企業級數據科學

9。 RapidMiner

最適合：數據準備，ML建模和商業智能

目標用戶：分析師，數據科學家和業務用戶

RapidMiner是最強大的AI軟件開發工具之一，用於設計使用最少編碼的ML模型。它的拖放界面使其可容納有限的編程知識的用戶，同時仍然為經驗豐富的數據科學家提供深度。

為什麼企業喜歡它：

  • 數據科學的多合一平台
  • 無代碼和低編碼選項
  • 強大的可視化和報告工具

10。 IBMWatson

最適合：構建對話式AI和企業AI解決方案

開發者： IBM

IBM Watson是一套API和AI解決方案的套件，可讓開發人員將AI功能集成到其應用程序中，例如NLP，視覺識別和機器學習。在建立聊天機器人和虛擬助手方面，它特別強大。

出色的功能：

  • 企業級安全和合規性
  • 預訓練的特定於行業的模型
  • 與IBM云無縫集成

最後的想法

選擇正確的AI開發工具或框架取決於您的項目目標，團隊的專業知識以及您要構建的AI應用程序的類型。 Tensorflow和Pytorch主導了深度學習，而Scikit-Learn和H2O.AI為傳統ML提供了可訪問的途徑。 OpenCV和IBM Watson是兩個流行的AI軟件開發工具，可為視覺和對話人工智能中的專業用例提供機會。

無論您是原型製作還是縮放生產就緒的解決方案，這些基於雲的AI工具都可以幫助您構建促進實際業務價值的智能，高性能和創新的AI應用程序。

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