工智能现在已成为数字化转型的代名词，其影响在现代世界中显而易见。根据调查，到2025 年，全球人工智能市场预计将达到1906.1 亿美元。数字原住民和技术爱好者正在通过使其更具协同性和互动性来彻底改变数字空间。今天，即使是普通的 Joe 也可以了解 AI 框架并为改变全球的数字结构做出贡献。

人工智能框架可以更快、更轻松地开发人工智能应用程序。其中包括深度学习、机器学习、NLP 解决方案和神经网络。人工智能正迅速成为常态。组织一直在整理大量数据，也称为“大数据”，因此需要足够强大的技术来评估和使用这些数据。这就是当今数字时代的大多数技术都需要人工智能框架的关键原因。

1. TensorFlow

对 AI 框架的最少研究几乎可以确保将您带到TensorFlow。它由 Google Brain 团队开发，供 Google 内部用于生产和研究。主要版本于 2015 年在 Apache License 2.0 下发布。谷歌于 2019 年 9 月发布了更新版本——Tensor 2.0。它可以在一系列编程语言中使用，特别是 Python、JavaScript、C++ 和 Java。 

主要特征：

计算能力：可以在任何 CPU 或 GPU 上使用，因此具有很高的计算能力。

图抽象的用法：使用图抽象来创建机器模型。TensorFlow 允许使用将操作描述为节点的图来构建神经网络。

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2.PyTorch

PyTorch是最受欢迎的框架之一，因为它在集成和语言方面具有超强的适应性。它由 Facebook 的 AI 研究实验室开发，于 2016 年 1 月作为开源库发布，主要用于深度学习、计算机视觉和自然语言处理软件。Pytorch 的另一个显着特点是它与 iOS 和 Android 的密切关系。  

主要特征：

计算图：在运行时，它具有计算图支持。因此，在 PyTorch 中表达和评估数学表达式更容易。

轻松调试：它使用调试工具，如 IPDB 和 PDB。由于运行时的计算图，程序员可以使用Python 的 IDE PyCharm进行调试。

3. Theano

Theano 是一个基于 python 的AI 框架，能够为需要高计算能力的网络提供峰值精度。它用于操作和评估数学表达式，通常是矩阵值表达式。由于动态代码生成，Theano 中的表达式计算速度更快。它还支持像千层面这样的高级模块。  

主要特征：

执行速度：可以使用GPU，在GPU或CPU中执行表达式片段，比Python快。

无可挑剔的准确率：它以其准确性而闻名，无论数值多么小，它都能提供很高的准确率，这使得它非常受欢迎。

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4.微软 CNTK

Microsoft Cognitive Toolkit 是一个多功能框架，支持语音重构、消息和文本。该框架的初始版本于 2016 年 1 月 25 日发布。该框架提供了低级和高级网络的有效表达，其资源由于优化利用而确保了高效率。Microsoft CNTK 兼容 Python 和 C++，因此可以同时与各种服务器一起工作，从而缩短了整个过程的跨度。  

主要特征：

高度先进：它非常先进，因为它支持GAN、CNN 和 RNN。 此外，CNTK 经过高度优化，可提供准确性、可扩展性和高级集成。

更快的评估：它可以更快地评估机器模型，从而提供可扩展的环境。

5. Scikit-学习

Scikit-learn 提供了一系列有监督和无监督的算法，并且基于 Python。其最新版本于2021 年 12 月 25 日发布。通过 SciKit，可以检查监督模型在未见数据上的真实性。此外，可以使用此框架从图像和文本中提取特定特征。  

主要特征：

维度调节：减少数据中的属性以进行特征选择和总结。

监督学习算法：有大量的监督学习算法，如支持向量机和决策树。

无监督学习算法：也有无监督算法，如聚类分析、因子分解和无监督神经网络。

6. Apache Mahout

Apache Mahout 旨在开发可扩展的框架，是最受欢迎的开源网络之一。它允许应用程序在相对较短的时间内分析大量数据。它还支持进化编程，因为 Mahout 具有分布式功能功能。它是用Java 和 Scala 开发的。  

主要特征：

即用型框架：由于 Mahout 的即用型框架，在对大量数据进行数据挖掘方面非常有利于开发人员。

数学表现力：它使用数学上非常富有表现力的 Scala DSL。因此，可以用该特定语言描述的想法的宽度更大。

7.亚马逊机器学习

亚马逊机器学习是人工智能领域的新玩家，但由于其恰当的功能而迅速成名。它最初于2017 年 11 月 29 日发布。该框架的基本操作包括数据分析、模型训练和评估。亚马逊机器学习非常适合初学者，因为它为每个体验级别提供了定制工具。因此，对于所有技能水平的开发人员来说，它都是一个更可取的选择。  

主要特征：

广泛使用：该框架被开发人员、数据科学家和机器学习研究人员广泛使用，因为它允许通过算法发现最终用户数据中的模式并基于这些模式构建数学模型。

抽象框架：亚马逊机器学习由于其抽象框架而提供的通用性较低。

AI 驱动的框架：由于其 AI 驱动的框架和 API，该框架的代码更少。它允许业务分析师在没有太多 ML 专业知识的情况下开发 ML 模型并预测准确的预测。