1. TensorFlow(www.tensorflow.org)- 一个开源的机器学习框架,具备深度学习模型的广泛支持。
2. PyTorch(pytorch.org)- 一种流行的开源机器学习库,以其动态计算图和易用性而闻名。
3. Scikit-learn(scikit-learn.org)- 一个提供广泛的机器学习算法和数据预处理工具的Python库。
4. Keras(keras.io)- 一个高级的神经网络API,使用Python编写,可在TensorFlow、Theano或CNTK之上运行。
5. Microsoft Azure Cognitive Services(azure.microsoft.com/zh-cn/services/cognitive-services)- Microsoft提供的一系列AI服务,包括视觉、语音、语言和决策API。
6. IBM Watson(www.ibm.com/watson)- IBM的AI平台,提供自然语言处理、计算机视觉等各种服务。
7. Google Cloud AI(cloud.google.com/products/ai)- Google的一套AI工具和服务,包括预训练模型、机器学习API和AutoML能力。
8. Amazon AI(aws.amazon.com/ai)- Amazon Web Services提供的AI服务,如用于图像分析的Amazon Rekognition和构建聊天机器人的Amazon Lex。
9. OpenAI GPT(www.openai.com)- 由OpenAI开发的强大语言模型,能够生成类似人类的文本并在各种自然语言处理任务中提供帮助。
10. H2O.ai(www.h2o.ai)- 一个用于可扩展机器学习和数据分析的开源平台,具有自动机器学习(AutoML)功能。
11. Caffe(caffe.berkeleyvision.org)- 由伯克利视觉和学习中心开发的深度学习框架,以在图像识别任务中的效率而闻名。
12. Theano(deeplearning.net/software/theano)- 一个用于定义和评估数学表达式的Python库,通常用于深度学习研究。
13. RapidMiner(rapidminer.com)- 一个全面的数据科学平台,支持各种机器学习算法,并提供可视化的工作流设计。
14. Tableau(www.tableau.com)- 一款强大的数据可视化工具,允许用户从各种数据源创建交互式和有见地的可视化效果。
15. Databricks(databricks.com)- 一个统一的分析平台,提供协作数据科学功能和可扩展的机器学习工作流程。
16. KNIME(www.knime.com)- 一个开源的数据分析平台,使用户能够构建数据工作流程、进行数据预处理并应用机器学习算法。
17. SAS(www.sas.com)- 领先的分析和AI软件提供商,提供数据管理、高级分析和机器学习等一系列工具。
18. Orange(orangedatamining.com)- 一款开源的数据可视化和分析工具,具有适合初学者和专家的可视化编程界面。
19. DataRobot(www.datarobot.com)- 一款自动化机器学习平台,简化了构建、部署和管理机器学习模型的过程。
20. Apache Mahout(mahout.apache.org)- 一个可扩展的机器学习库,运行在Apache Hadoop之上,提供各种算法的分布式实现。