每个人工智能工程师都应该了解的十大人工智能工具和框架-51CTO.COM

为了在竞争中保持领先地位，我们在此博客中列出了每位 AI 工程师都应该了解的2023 年最佳 AI 工具，包括 TensorFlow、PyTorch、sci-kit-learn 和 Apache Spark。准备好在2023 年获得最佳AI 工程师认证，将您的AI 职业提升到新的水平。

人工智能 (AI) 已成为各行业的变革力量，可实现创新解决方案并推动技术进步。

作为一名经过认证的 AI 工程师，必须随时了解最新的工具和框架，以提高您的工作效率、简化开发流程并提供高效的 AI 解决方案。

在这篇博客中，我们将探讨每个人工智能工程师都应该了解的2023 年最佳人工智能工具 [1]，使他们能够在快速发展的人工智能领域保持领先地位。

1. TensorFlow

TensorFlow 由 Google 开发，是广泛使用的机器学习和深度学习开源框架。其灵活的架构允许人工智能工程师构建和部署从简单到复杂的各种人工智能模型。

TensorFlow 也应该成为您的人工智能工程技能[2]的一部分，因为它为神经网络提供广泛的支持并提供高性能计算，使其成为图像识别、自然语言处理和语音识别等任务的理想选择。

PyTorch 由 Facebook 人工智能研究团队支持，是另一个流行的开源深度学习框架。PyTorch 以其简单性和灵活性而闻名，提供动态计算图，使模型的调试和实验变得更加容易。

它为自然语言处理、计算机视觉和强化学习等任务提供了出色的支持。PyTorch 友好的用户界面和活跃的社区使其成为许多 AI 工程师的首选。

Sci-kit-learn是2023年最强大的AI工具之一。它提供了一整套用于数据预处理、模型选择、评估和部署的工具。

借助 sci-kit-learn，AI 工程师可以快速原型设计并实现机器学习算法[3]，包括分类、回归、聚类和降维。该库的简单性和丰富的文档使其成为初学者和经验丰富的人工智能从业者的宝贵资源。

Keras 是用 Python 编写的高级神经网络 API。它提供了用户友好的界面，并抽象了 TensorFlow 和 Theano 等较低级框架的复杂性。Keras 使经过认证的人工智能工程师能够轻松构建和试验深度学习模型。

凭借其直观的设计和广泛的预训练模型库，Keras 加速了开发过程并促进了 AI 应用程序的快速原型设计。

在你的AI职业生涯中，你一定经常听说过Apache Spark。它是一个强大的大数据处理框架，其中包括 MLlib（一个用于可扩展机器学习的库）。它提供分布式计算能力并支持各种数据处理任务，例如数据摄取、转换和模型训练。

AI工程师可以利用Spark的分布式计算能力来处理大规模数据集并执行高级分析，使其成为需要大数据处理的AI项目中不可或缺的工具。

微软认知工具包，也称为CNTK，是微软研究院开发的深度学习框架。它为跨多个 GPU 和机器训练深度神经网络提供了卓越的性能和可扩展性。

CNTK提供灵活的编程模型，支持各种神经网络架构，包括卷积网络、循环网络和深度强化学习。CNTK 注重可扩展性和效率，适用于研究级和生产级人工智能应用。

Theano 是一个广泛使用的用于数值计算和机器学习的 Python 库。它允许人工智能工程师有效地定义、优化和评估数学表达式。

Theano 的符号计算功能使其成为构建和训练深度学习模型的热门选择。尽管它的开发不再得到积极维护，但许多现有项目仍然依赖 Theano，它仍然是 AI 工程师工具包中的一个有价值的工具。

H2O.ai 是一个开源机器学习和人工智能平台，为数据分析、建模和部署提供广泛的工具和库。它提供用户友好的界面，支持多种编程语言，并与 TensorFlow 和 sci-kit-learn 等流行框架集成。

H2O.ai 的 AutoML 功能可实现机器学习管道的自动化，使 AI 工程师能够更轻松地试验各种算法和超参数。

IBM Watson 是一个综合性 AI 平台，提供一套用于构建、部署和管理 AI 应用程序的工具和服务。它提供预构建模型、自然语言处理功能和视觉识别 API，使 AI 工程师能够利用 AI 技术，而无需具备丰富的机器学习算法专业知识。

IBM Watson 基于云的基础设施和广泛的生态系统使其成为开发人工智能应用程序的强大资源。

OpenAI Gym 是一个流行的开源工具包，用于开发和比较强化学习算法。它提供了广泛的模拟环境和基准任务，以促进强化学习代理的开发和评估。

OpenAI Gym 的标准化界面和广泛的环境集合使其成为寻求探索和实施强化学习算法的 AI 工程师的宝贵资源。

作为一名经过认证的人工智能工程师，了解2023 年最佳人工智能工具和框架对于保持竞争力和提供高效的人工智能解决方案至关重要。

通过利用上述人工智能工具和框架的功能，人工智能工程师可以简化其开发流程，构建强大的模型，并释放人工智能在各个领域的潜力。

原文：https://medium.com/@jennifer.wales22/top-10-ai-tools-frameworks-that-every-ai-engineer-should-be-aware-of-526d963cec82

[3] 机器学习算法: https://www.usaii.org/ai-insights/machine-learning-algorithms-for-beginners-with-popular-python-codes