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LOL总决赛下注_【盘点】15个开源的顶级人工智能工具


人工智能artificialintelligence,AI是技术研究中最受欢迎的方向之一。IBM、谷歌、微软、Facebook和亚马逊等公司在研发方面投入了大量资金,这些公司在机器学习、神经网络、自然语言、图像处理等领域取得了进展。考虑到人们表现出关心的程度,斯坦福专家们会惊讶于人工智能报告中的结论。

更强大的人工智能应用会对我们的社会和经济产生很大的影响。这将经常出现在从现在到2030年的时间段。

在最近的一篇文章中,我们叙述了45个非常有趣或有希望的人工智能项目。本文将探讨开源人工智能工具,并详细了解15个最著名的开源人工智能项目。

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以下开源人工智能应用均处于人工智能研究的前沿。1.Caffe是贾扬青在加州大学伯克利分校学习时建造的,Caffe是一个基于通信体系结构和可扩展代码的深度自学框架。获得它名声的是它的速度,这引起了研究人员和企业用户的关注。(威廉莎士比亚、温斯顿、荣威)网站称,一天之内,NVIDIAK40GPU就能处理6000多万个图像。

伯克利愿景和自学中心(BVLC)管理,由NVIDIA、亚马逊等公司赞助,反对发展。2.CNTK是微软公司的开源人工智能工具ComputationalNetworkToolkit的缩写。

在享受单个CPU、单个GPU、多个GPU或多个GPU的多个系统上表现出色。微软主要用于语音识别研究,但很好地适用于机器翻译、图像识别、图像字幕、文本处理、语言解释和语言建模。3.Deeplearning4jDeeplearning4j是Java虚拟机(JVM)的开放源代码深度自主学习。在分布式环境中运行,在Hadoop和ApacheSpark中构建。

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这将具备深入的神经网络,并与Java、Scala和其他JVM语言兼容。该项目由一家名为Skymind的商业公司管理,确保对该项目的反对、教育和企业的Linux。4.DMTKDMTK是分布式机器学习工具Distributedmachinelearningtoolkit的缩写,与CNTK一样,它是微软的开源人工智能工具。

作为一款用大容量数据设计的应用程序,目标是更慢的教育人工智能系统。它还由DMTK框架、LightLDA主题模型算法和分布式(多义性)单词映射算法三个主要组成。为了证明速度,微软主张在8集群系统中使用100万个主题和1000万个单词的词汇表(共10万亿参数)来教育主题模型,并从一个文档中收集1000亿个符号。这个成绩是其他工具无法比拟的。

5.H20比科研更注重向企业用户提供AI,因此H2O拥有第一资本金融公司、思科、尼尔森卡塔利纳、Paypal、泛美等众多企业客户。任何人都主张利用机器学习及预测分析的力量来解决问题工作难题。可用于预测建模、风险和欺诈分析、保险分析、广告技术、医疗和客户信息。

该产品有两个开源版本:构建在ApacheSpark上的标准版本H2O和SparkingWater。付费的企业用户也反对。_LOL总决赛下注。

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