随着AI的兴起，对机器学习能力的需求急剧增加。从金融到健康等众多行业都在寻求基于机器学习的技术。

然而，对于大多数企业和组织来说，定义机器学习模型仍然是一项复杂且资源密集型的工作。在良好的机器学习框架的帮助下，可以减少这些挑战。

下面是一些企业和个人可用于构建机器学习模型的最佳开源框架和库。

Amazon Machine Learning

Amazon Machine Learning为开发机器学习模型提供了工具和向导。AML通过提供易于使用的分析和可视化帮助，使开发人员更容易访问机器学习。它还可以连接到存储在Redshift或Amazon S3上的任何数据。

AML提供的交互式图表有助于可视化输入数据集，以便更好地理解数据。AML还管理运行和扩展模型创建所需的基础设施和工作流。

获取：
aws.amazon.com/cn/machine-learning/

Caffe

 

Caffe深度学习框架以构建深度学习应用程序而闻名，该应用程序允许用户使用神经网络，无需编写任何代码或具有编码知识。Caffe支持Windows和Mac OS X等操作系统。它还部分支持多GPU训练。

获取：
github.com/BVLC/caffe

Theano

Theano是专为深度学习而设计的Python库。它帮助用户定义和评估数学表达式，包括多维数组。Theano的功能包括与NumPy集成，符号区分和动态C代码生成。Theano还可以与Keras和Blocks等其他库一起使用，并支持Mac OS X和Linux等平台。

获取：
www.deeplearning.net/software/theano/

TensorFlow

TensorFlow是由谷歌开发的开源库。它是最受欢迎且维护良好的深度学习库之一。客户可以通过使用流程图和名为TensorBoard的服务在TensorFlow上创建神经网络和计算模型，该服务提供简单的可视化。

TensorFlow有Python和C ++两种版本。它可以轻松部署在不同类型的设备上。但是TensorFlow不支持Windows。借助其灵活的架构，用户可以轻松地将计算工作部署到多种平台（CPU、GPU、TPU）和设备（桌面设备、服务器集群、移动设备、边缘设备等）。

获取：
www.tensorflow.org/

Torch

Torch是另一个非常容易使用的开源框架。Torch提供了n维数组、线性代数例程、高效的GPU支持以及用于切片和传输的例程。

Torch还提供了多个模型模板。它基于Lua脚本。Torch支持Android、Windows、iOS和Mac OS X等平台。

获取：
torch.ch/

总结

关于机器学习框架的最实用之处是它们带有预构建的组件，可以帮助用户轻松地理解和编码模型。机器学习框架越好，定义机器学习模型的任务就越少。上面提到的开源机器学习框架可以帮助任何人高效，轻松地构建机器学习模型。