時至今日，我們已經看到由機器學習算法支撐的非常準確的機器視覺、聽覺和語音交互被應用各種產品和服務中，進而帶來了AI在商業應用方面的爆炸式增長。但機器學習仍在向前發展，其尚有很大潛力等待我們挖掘，但前提是我們能夠清楚了解到目前機器學習所面臨的挑戰。
　　機器學習其實是一門多領域交叉學科，它涉及到計算機科學、概率統計、函數逼近論、最優化理論、控制論、決策論、算法復雜度理論、實驗科學等多個學科。機器學習的具體定義也因此有許多不同的說法，分別以某個相關學科的視角切入。但總體上講，其關注的核心問題是如何用計算的方法模擬類人的學習行為：從歷史經驗中獲取規律（或模型），并將其應用到新的類似場景中。
　　隨著可的進步與發展，機器學習與深度學習越來越受歡迎，今天中培專家與大家分享幾種機器學習模型的開源框架，希望對大家以后的學習有所幫助。
　　1.Caffe。Caffe是一款深受歡迎的用于構建應用程序的深度學習工具。該工具是賈揚清在加州大學伯克利分校讀博士期間為他的一個項目而創建的，具有良好的Matlab / C ++ / Python界面。該工具允許你在不編寫代碼的情況下使用文本快速將神經網絡應用于問題。Caffe不完全地支持多GPU訓練。該工具支持Ubuntu，Mac OS X和Windows等操作系統。
　　2.Microsoft CNTK。Microsoft Cognitive Toolkit是具有C#/C++/Python接口支持的最快的深度學習框架之一。此款開源框架帶有強大的C++ API，比TensorFlow更快、更準確。該工具還支持內置數據讀取器的分布式學習。它支持諸如前饋，CNN，RNN，LSTM和序列到序列等算法。該工具支持Windows和Linux。
      3.Keras。用Python編寫的Keras是一個開源庫，旨在簡化新DL模型的創建。這種高級神經網絡API可以在TensorFlow，Microsoft CNTK等深度學習框架之上運行。該工具以其用戶友好性和模塊化而聞名，因而非常適合快速原型開發。該工具針對CPU和GPU進行了優化。
　　4. scikit-learn。scikit-learn是一個開源的Python庫，專為機器學習而設計。基于諸如NumPy，SciPy和matplotlib等庫的scikit-learn可用于數據挖掘和數據分析。scikit-learn配備了各種ML模型，包括線性和邏輯回歸器、SVM分類器和隨機森林。該工具可用于多個ML任務，如分類，回歸和聚類。scikit-learn支持Windows和Linux等操作系統。缺點是，GPU的效率不高。
      5. Accord.NET。Accord.NET是用C#編寫的ML框架，專為構建生產級計算機視覺、計算機試聽、信號處理和統計應用程序而設計。它是一個文檔記錄良好的ML框架，可以輕松實現音頻和圖像處理。Accord.NET可用于數值優化、人工神經網絡和可視化。它支持Windows。
      6. Spark MLlib。Apache Spark的MLIib是一個ML庫，可用于Java，Scala，Python和R語言。因為是專為處理大規模數據而設計的，所以此強大的庫具有許多算法和實用工具，如分類、回歸和聚類。該工具在Python和R庫中與NumPy交互操作。它可以輕松插入到Hadoop工作流程中。
　　中培是高端IT培訓機構，成立之初就一直秉承“教育改變命運”的使命，通過不斷努力，在IT培訓行業一步步踐行這個使命，勵志做一個”有溫度”的IT培訓企業。通過幾年的積累，中培培養了一批又一批優秀的“機器學習與深度學習工程師”，以”實戰”和”體系化”為核心全面培養想要從事IT行業的學員，從教學質量到課程體系，從項目實操到就業指導，中培正在竭盡所能的構建更高質量的培訓體系，便于更好的服務學員。

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