本文介绍了2023年AI和ML专业人士的十大机器学习框架。

机器学习框架在开发和部署AI和ML模型方面发挥着至关重要的作用。它们提供了一套全面的工具、库和资源，使AI和ML专业人士能够构建强大、高效和可扩展的解决方案。本文将深入探讨每个AI和ML专业人士都应该熟悉的十大机器学习框架。从行业巨头到新兴竞争者，这些框架使专业人士能够应对复杂的挑战，并推动AI和ML的创新。



1.TensorFlow

TensorFlow由Google Brain开发，是最受欢迎并被广泛采用的机器学习框架之一。TensorFlow以其灵活性和可扩展性而闻名，为跨各种平台和设备构建和部署机器学习模型提供了一个全面的生态系统。通过对高级和低级 API的支持，TensorFlow为AI和ML专业人士提供了丰富的工具和资源。

2.PyTorch

因为其动态计算图和直观的Python界面，PyTorch在研究人员和从业者中受到了极大的欢迎。PyTorch由Facebook的AI研究实验室开发，为构建和训练深度学习模型提供了一个灵活而富有表现力的框架。它强调简单性和可用性，这使它成为原型设计和实验新的AI和ML想法的首选。

3.Keras

基于TensorFlow，Keras为构建和训练深度学习模型提供了一个用户友好且直观的界面。Keras以其简单性和易用性而闻名，使AI和ML专业人士能够快速迭代和实验不同的架构和超参数。由于其对快速原型的关注，Keras已经成为初学者和有经验的从业者的首选框架。

4.Scikit-learn

Scikit-learn是一个通用且广泛使用的Python机器学习库。它为数据预处理、特征选择、模型评估等提供了丰富的算法和工具集合。凭借其全面的文档和简单的API, scikit-learn是实现ML技术和工作流程的绝佳选择。

5.微软认知工具包(CNTK)

微软认知工具包(CNTK)是一个强大的深度学习框架，具有高性能和可扩展性。CNTK由微软研究院开发，支持跨多个GPU和机器的分布式训练，适用于大型AI和ML项目。丰富的功能以及支持各种编程语言的特性使其成为AI专业人士的宝贵工具。

6.Theano

Theano是一个流行的Python库，它可以对数学表达式进行有效的计算和优化，特别是在深度学习中。它为构建和训练神经网络提供了一个灵活高效的框架，其符号表达能力可以实现自动区分和GPU加速。

7.MXNet

MXNet是一个灵活高效的深度学习框架，支持多种编程语言，包括Python、R和Julia。MXNet以其可扩展性和性能而闻名，允许AI和ML专业人士跨各种设备和平台构建和部署模型。它的模块化设计和对动态和静态计算图的支持使其成为机器学习生态系统中的强大工具。

8.Caffe

Caffe是一个专注于速度、模块化和表现力的深度学习框架。凭借其预训练的模型和易于使用的界面，Caffe非常适合图像分类、对象检测和分割等任务。它为训练和部署深度神经网络提供了一个全面的生态系统，使其成为计算机视觉和其他领域的热门选择。

9.Torch

Torch是一个强调深度学习和GPU加速的科学计算框架。Torch基于Lua构建，为训练和部署神经网络提供了一个灵活高效的平台。它的生态系统包括强大的库（例如用于构建神经网络和图像处理的NN）使其成为研究人员和AI从业者的首选。

10.XGBoost

XGBoost是Extreme Gradient Boosting的缩写，是一种梯度增强算法的优化实现。XGBoost在ML竞赛和实际应用中广泛使用，擅长处理结构化和表格数据。凭借其速度、可伸缩性和卓越的性能，XGBoost已成为处理各种预测建模任务的首选框架。

 

来源：https://www.analyticsinsight.net/top-10-machine-learning-frameworks-for-ai-ml-experts/