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|2020年顶级人工智能系统推荐


好的AI系统可以给企业带来了巨大的竞争优势 。 从理论上讲 ， 人工智能和机器学习软件可以使企业业务流程自动化 ， 使员工能够更高效地工作 ， 并可以大大提高客户体验 。 AI系统可以用于大量数据分析和预测分析 ， 从而最终提升企业管理和决策 。 AI可以利用云计算来提高计算能力 ， 从而实现更快地挖掘数据 。
人工智能已经发展了几十年 。 在1980年代的人工智能第一次爆发之后 ， 在上世纪90年代又经历了''人工智能冬天'' 。 自2015年以来随着计算机云化和集群化导致算力的大规模提升 ， 让神经网络的深度网络成了现实 ， 人工智能又逢春 。 大批企业和投资都想抓住这个机遇 ， AI不论在理论上、实践上都得到了极大发展 。

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可以说在2020年的今天 ， 如果一个企业不使用AI ， 马上就会落在起跑线 。
大家都在纷纷入槛AI ， 但是现在AI还是群雄逐鹿 ， 百家争鸣 ， 如何选择一个合适的AI系统是个困扰大家的问题 。 本文我们就来介绍一下实现最流行的AI系统 。
TensorFlow
口号：机器学习的开源领导者 ， 受到开发人员的青睐 。
官网：https://tensorflow.google.cn
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由谷歌开发的TensorFlow ， 是目前最流行的AI系统 ， 实际也成为业界机器学习的代名词 。 TensorFlow是免费并且开放源 ， 其开放模型使其能够被广泛地被采纳 。 TensorFlow 是一个端到端开源机器学习平台 。 它拥有一个全面而灵活的生态系统 ， 其中包含各种工具、库和社区资源 ， 可助力研究人员推动先进机器学习技术的发展 ， 并使开发者能够轻松地构建和部署由机器学习提供支持的应用 。 TensorFlow具有的开放式体系结构使其可以灵活地用于GPU（图形处理单元 ， 驱动AI的''超充电''硬件）或CPU（中央处理单元 ， 不那么快的硬件）进行计算 。 Tensorflow可以说是用于构建和部署机器学习模型的全球顶级AI工具 。
Tensorflow在图形分类、音频处理、推荐系统和自然语言处理等场景下有着丰富的应用 ， 是目前最热门的机器学习框架 。
在扩展应用上TensorFlow 也提供Python ， C/C++、Java、Go、R 等其它编程语言的接口 。
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简单实例：
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H2O.ai
口号：为所有人提供AI 。
官网：h2o.ia
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H20提供了一套多样化的AI软件产品 。 其中包括一个开源机器学习平台 ， 一个与Spark的开源集成以及一个名为AutoML的工具 ， 该工具可以进行可扩展的自动化机器学习 。 其中最有趣的是H2O Q ， 它允许公司创建自己的AI应用程序 。 这些AI应用程序具有一系列仪表板 ， 实时数据进行了更新 ， 可以从许多连接器获取这些实时数据 。
H20简单易上手 ， 支持多种语言 ， 包括R ， Python ， Java, Scala, REST ， 甚至无需代码使用Flow ， 可是直接开始做模型 。
H20算法支持丰富 ， 支持Gradient Boosting Machine (GBM) ， Deep Learning等 。
H20对外扩展也很丰富 ， 支持多种数据接口：HDFS, S3, SQL和NoSQL等 ， 也可以导出格式统一的POJO ， 减少把模型重新写成应用格式的时间 。
实例：
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PyTorch
口号：从研究到生产 。


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