15 款顶级开源人工智能工具推荐

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DMTK

与CNTK一样，分布式机器学习工具包(DMTK)是微软的开源人工智能工具之一。它是为大数据应用领域设计，旨在更快地训练人工智能系统。它包括三大部分：DMTK框架、LightLDA主题模型算法以及分布式(Multisense)单词嵌入算法。微软声称，在8个集群机器上，它能够“针对拥有1000多亿个权标的文档集合，训练拥有100万个主题和1000万个单词词汇表(共有10万亿个参数)的主题模型，”这个成绩是其他工具无法比拟的，这也证明了DMTK的速度有多快。

相关链接：http://www.dmtk.io

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H2O

H2O更加专注于人工智能在企业领域的应用，而不是在研究领域的应用，它的用户包括诸多大公司：第一资本、思科、尼尔森Catalina、贝宝及Transamerica。它声称让任何人都可以使用机器学习和预测分析的强大功能，解决业务问题。它可用于预测建模、风险及欺诈分析、保险分析、广告技术、医疗保健和客户情报。

它有两种开源版本：标准的H2O和Sparkling Water，后者与Apache Spark集成起来。它还提供收费的企业支持。

相关链接：http://www.h2o.ai

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Mahout

Mahout是Apache基金会下面的一个项目，是一种开源机器学习框架。据官方网站声称，它提供三种主要的特性：用于构建可扩展算法的编程环境、面向Spark和H2O等工具的预制算法，以及名为Samsara的向量数学试验环境。使用Mahout的公司包括：Adobe、埃森哲、Foursquare、英特尔、领英、推特、雅虎及其他许多公司。可通过官方网站上所列的第三方获得专业支持。

相关链接：http://mahout.apache.org

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MLlib

Apache Spark以速度快著称，它已成为最流行的大数据处理工具之一。MLlib是Spark的可扩展机器学习库。它与Hadoop整合起来，可与NumPy和R协同操作。它包括一大批机器学习算法，可用于分类、回归、决策树、推荐、聚类、主题建模、特性转换、模型评估、机器学习管道构建、机器学习持久性、生存分析、频繁项集、顺序模式挖掘、分布式线性代数和统计。

相关链接：https://spark.apache.org/mllib

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NuPIC

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