為了在競爭中保持領(lǐng)先地位，我們在此博客中列出了每位 AI 工程師都應(yīng)該了解的2023 年最佳 AI 工具，包括 TensorFlow、PyTorch、sci-kit-learn 和 Apache Spark。準(zhǔn)備好在2023 年獲得最佳AI 工程師認(rèn)證，將您的AI 職業(yè)提升到新的水平。

人工智能 (AI) 已成為各行業(yè)的變革力量，可實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新解決方案并推動技術(shù)進(jìn)步。

作為一名經(jīng)過認(rèn)證的 AI 工程師，必須隨時(shí)了解最新的工具和框架，以提高您的工作效率、簡化開發(fā)流程并提供高效的 AI 解決方案。

在這篇博客中，我們將探討每個(gè)人工智能工程師都應(yīng)該了解的2023 年最佳人工智能工具 [1]，使他們能夠在快速發(fā)展的人工智能領(lǐng)域保持領(lǐng)先地位。

1. TensorFlow

TensorFlow 由 Google 開發(fā)，是廣泛使用的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)開源框架。其靈活的架構(gòu)允許人工智能工程師構(gòu)建和部署從簡單到復(fù)雜的各種人工智能模型。

TensorFlow 也應(yīng)該成為您的人工智能工程技能[2]的一部分，因?yàn)樗鼮樯窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)提供廣泛的支持并提供高性能計(jì)算，使其成為圖像識別、自然語言處理和語音識別等任務(wù)的理想選擇。

2. PyTorch

PyTorch 由 Facebook 人工智能研究團(tuán)隊(duì)支持，是另一個(gè)流行的開源深度學(xué)習(xí)框架。PyTorch 以其簡單性和靈活性而聞名，提供動態(tài)計(jì)算圖，使模型的調(diào)試和實(shí)驗(yàn)變得更加容易。

它為自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等任務(wù)提供了出色的支持。PyTorch 友好的用戶界面和活躍的社區(qū)使其成為許多 AI 工程師的首選。

3. Sci-kit-learn

Sci-kit-learn是2023年最強(qiáng)大的AI工具之一。它提供了一整套用于數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型選擇、評估和部署的工具。

借助 sci-kit-learn，AI 工程師可以快速原型設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法[3]，包括分類、回歸、聚類和降維。該庫的簡單性和豐富的文檔使其成為初學(xué)者和經(jīng)驗(yàn)豐富的人工智能從業(yè)者的寶貴資源。

4. Keras

Keras 是用 Python 編寫的高級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) API。它提供了用戶友好的界面，并抽象了 TensorFlow 和 Theano 等較低級框架的復(fù)雜性。Keras 使經(jīng)過認(rèn)證的人工智能工程師能夠輕松構(gòu)建和試驗(yàn)深度學(xué)習(xí)模型。

憑借其直觀的設(shè)計(jì)和廣泛的預(yù)訓(xùn)練模型庫，Keras 加速了開發(fā)過程并促進(jìn)了 AI 應(yīng)用程序的快速原型設(shè)計(jì)。

5. Apache Spark

在你的AI職業(yè)生涯中，你一定經(jīng)常聽說過Apache Spark。它是一個(gè)強(qiáng)大的大數(shù)據(jù)處理框架，其中包括 MLlib（一個(gè)用于可擴(kuò)展機(jī)器學(xué)習(xí)的庫）。它提供分布式計(jì)算能力并支持各種數(shù)據(jù)處理任務(wù)，例如數(shù)據(jù)攝取、轉(zhuǎn)換和模型訓(xùn)練。

AI工程師可以利用Spark的分布式計(jì)算能力來處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集并執(zhí)行高級分析，使其成為需要大數(shù)據(jù)處理的AI項(xiàng)目中不可或缺的工具。

6. 微軟認(rèn)知工具包（CNTK）

微軟認(rèn)知工具包，也稱為CNTK，是微軟研究院開發(fā)的深度學(xué)習(xí)框架。它為跨多個(gè) GPU 和機(jī)器訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供了卓越的性能和可擴(kuò)展性。

CNTK提供靈活的編程模型，支持各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，包括卷積網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)網(wǎng)絡(luò)和深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)。CNTK 注重可擴(kuò)展性和效率，適用于研究級和生產(chǎn)級人工智能應(yīng)用。

7. Theano

Theano 是一個(gè)廣泛使用的用于數(shù)值計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)的 Python 庫。它允許人工智能工程師有效地定義、優(yōu)化和評估數(shù)學(xué)表達(dá)式。

Theano 的符號計(jì)算功能使其成為構(gòu)建和訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型的熱門選擇。盡管它的開發(fā)不再得到積極維護(hù)，但許多現(xiàn)有項(xiàng)目仍然依賴 Theano，它仍然是 AI 工程師工具包中的一個(gè)有價(jià)值的工具。

8. H2O.ai

H2O.ai 是一個(gè)開源機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能平臺，為數(shù)據(jù)分析、建模和部署提供廣泛的工具和庫。它提供用戶友好的界面，支持多種編程語言，并與 TensorFlow 和 sci-kit-learn 等流行框架集成。

H2O.ai 的 AutoML 功能可實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)管道的自動化，使 AI 工程師能夠更輕松地試驗(yàn)各種算法和超參數(shù)。

9. IBM Watson

IBM Watson 是一個(gè)綜合性 AI 平臺，提供一套用于構(gòu)建、部署和管理 AI 應(yīng)用程序的工具和服務(wù)。它提供預(yù)構(gòu)建模型、自然語言處理功能和視覺識別 API，使 AI 工程師能夠利用 AI 技術(shù)，而無需具備豐富的機(jī)器學(xué)習(xí)算法專業(yè)知識。

IBM Watson 基于云的基礎(chǔ)設(shè)施和廣泛的生態(tài)系統(tǒng)使其成為開發(fā)人工智能應(yīng)用程序的強(qiáng)大資源。

10. OpenAI Gym

OpenAI Gym 是一個(gè)流行的開源工具包，用于開發(fā)和比較強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法。它提供了廣泛的模擬環(huán)境和基準(zhǔn)任務(wù)，以促進(jìn)強(qiáng)化學(xué)習(xí)代理的開發(fā)和評估。

OpenAI Gym 的標(biāo)準(zhǔn)化界面和廣泛的環(huán)境集合使其成為尋求探索和實(shí)施強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的 AI 工程師的寶貴資源。

總結(jié)

作為一名經(jīng)過認(rèn)證的人工智能工程師，了解2023 年最佳人工智能工具和框架對于保持競爭力和提供高效的人工智能解決方案至關(guān)重要。

通過利用上述人工智能工具和框架的功能，人工智能工程師可以簡化其開發(fā)流程，構(gòu)建強(qiáng)大的模型，并釋放人工智能在各個(gè)領(lǐng)域的潛力。

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

引用鏈接

[1] 2023 年最佳人工智能工具 : https://www.usaii.org/ai-insights/the-15-most-popular-ai-tools-in-2023

[2] TensorFlow 也應(yīng)該成為您的人工智能工程技能: https://www.usaii.org/artificial-intelligence-certifications/certified-artificial-intelligence-engineer

[3] 機(jī)器學(xué)習(xí)算法: https://www.usaii.org/ai-insights/machine-learning-algorithms-for-beginners-with-popular-python-codes