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现代人工智能给企业带来了很多好处，同时也大年夜大年夜晋升了机械的认知才能。作为计算机科学范呈攀里的一项重要技巧，人工智能正以前所未竽暌剐的速度敏捷成长。一项研究结不雅大年夜学术论文转化为实际的产品仅需几个月的时光。然而，过快的成长速度对于该范畴中的新手来说袈潋是一场灾害。除了熟悉人工智能技巧之外，大年夜业人员还必须精确选择技巧平台。本文重点介绍了人工智能在深度进修方面一些重要的可选项，包含每个对象包的重要优缺点以及行业中各自的支撑者。
机械进修和深度进修
同时，亚马逊收集办事公司对MXNet的强大年夜支撑，以及MXNet自身的增长速度和成为Apache项目，使其成为重要的备选筹划之一。而微软对Azure的强大年夜支撑使得CNTK成为该公司重要的结不雅。
现代人工智能技巧可分为两类：机械进修和深度进修。今朝绝大年夜多半应用的都是前一种，即机械进修。这个中包含了一些数据科学家最常用的算法：线性模型、k均值聚类、决定计划树等等。固然我们如今将它们作为人工智能的一部分，但这是数据科学家耐酒揭捉?究的结不雅。
在以前两年迈，人工智能的第二种技巧受到了更多的存眷和炒作：它是机械进修技巧的一种专业化表示，即神经收集，也被称为深度进修。深度进修正吸引着人们对人工智能或“认知”技巧的存眷，包含图像辨认、语音辨认、主动玩游戏、主动驾驶车辆以及其他自立车辆。平日，这些应用须要大年夜量的数据来馈送和练习复杂的神经收集。
机械进修的可选项
处理机械进修的对象包在每个常用的统计数据包中都有。常见的贸易产品有SAS、SPSS和MATLAB。常用的开源对象有R和Python。大年夜数据平台Apache Spark和Hadoop也有本身的并行机械进修对象(Spark的MLLIB和Apache Mahout)。今朝，因为存在类似于scikit-learn和Anaconda如许的项目，Python正在成为行业数据科学最风行的编程说话。
深度进修的可选项
深度进修对象包的成长异常敏捷。学术界和数据巨擘，如Google、百度、Facebook，已经在深度进修投入了很多年，他们拥稀有套强大年夜的可选筹划。是以，新手们面对的选择有很多!每个选择都有着各自不合的优势和生态体系。
- TensorFlow：来自谷歌，用户最多。它是由早期的框架构建而成的“第二代”深度进修库。TensorFlow用的是Python说话，它还包含了TensorBoard，这个对象在调试和检查收集方面有很大年夜的优势。 XLA编译对象供给了模型的最佳履行，而TensorFlow Mobile则为低功耗的移动设备供给了机械进修支撑。
- MXNet：由Amazon Web Services牵头开辟，应用用户很多，支撑很多种编程说话。 MXNet已被纳入Apache Incubator，正式进入成为顶级Apache项目标快车道。
- Deeplearning4J：贸易支撑的深度进修框架，在Java情况中机能强大年夜，对企业运器具有必定的吸引力。
- Torch：一个功能强大年夜的框架，在Facebook和Twitter等公司中应用，但只能用Lua编写，对其他编程说话的支撑较少。
- PyTorch：派生自Torch，PyTorch将Torch带入了热点的Python数据科学生态体系之中。 宣布于2017年，它的支撑者中包含Facebook和Twitter。 PyTorch支撑动态计算图，这在TensorFlow中今朝暂不不支撑。
- CTNK：Microsoft在深度进修范畴的产品，拥有Python和C++ API(Java API尚在实验中)。
- Caffe：重点在计算机视觉应用范畴。核心编程说话是C++，有Python接口。
- Theano：用Python编写的最古老的深度进修框架之一。在学术界的应用很广泛，但不合适临盆应用。(译者注，今朝已停止更新)
这个中很多的深度进修框架的级别都比较低，开辟人员应用起来并不便利，而高等库对用户加倍友爱，更受开辟者的青睐。个中最重要的库是Keras，它是用Python开辟的，可创建能在TensorFlow、Theano、CNTK或Deeplearning4j上运行的深度进修应用法度榜样。
苹不雅公司在机械进修方面的供献也值得一提。与上述对象包不合，苹不雅公司仅为模型供给了履行框架。开辟人员必须应用Caffe、Keras或scikit-learn等对象来练习他们的模型，并进行转换，如许才能让应用法度榜样经由过程苹不雅公司的CoreML来应用它们。
大年夜哪里着手?
TensorFlow Github Star数量, 2017年2月。
深度进修是一个快速成长的范畴，每个云供给商都将机械进修视为计谋目标。荣幸的是，他们都选择了开放源代码。跟着深度进修的计算资本越来越集中在云和GPU上，开源的代码对于想要研究深度进修的仁攀来说是一个很好的消息。
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如不雅你没有明白的来由要选择哪种筹划，那么根据绝大年夜多半开辟人员的经验，以及谷歌在人工智能范畴中的荣誉以及Python生态体系的重要性，Keras和TensorFlow组合义无反顾地成为最强大年夜的默认选择。 TensorFlow快速增长的人气值使其可以在短期内与大年夜量的数据对象相兼容。例如，你可以参阅Databricks比来有关在Spark中TensorFlow和Keras对深度进修支撑的通知布告。
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