机器学习理论由紧密联系而又自成体系的三个模块所构成，分别是：模型、学习和推断。其中，模型为具体的问题域提供建模工具；学习是理论核心，为设定学习目标和学习效果提供理论保证；推断关注模型的使用性能和准确性。随着机器人技术和人工智能的发展，许多工作机会将被机器给取代。在某些任务上，机器比人类还要高效，尤其是几乎不需要教育的琐碎事务。不过随着机器学习算法的日渐精进，某些高学历人士，也要担心自己的饭碗是否能保得住了。
　　今天中培伟业专家与大家一起来探讨机器学习模型的开源框架：
      1. TensorFlow。TensorFlow是Google开发的一款开源软件库，专为深度学习或人工神经网络而设计。TensorFlow允许你可以使用流程图创建神经网络和计算模型。它是可用于深度学习的最好维护和最为流行的开源库之一。TensorFlow框架可以使用C++也可以使用Python。其他类似的基于Python的深度学习框架包括Theano，Torch，Lasagne，Blocks，MXNet，PyTorch和Caffe。你可以使用TensorBoard进行简单的可视化并查看计算流水线。其灵活的架构允许你轻松部署在不同类型的设备上。不利的一面是，TensorFlow没有符号循环，不支持分布式学习。此外，它还不支持Windows。
     2. Theano。Theano是一个专为深度学习而设计的Python库。你可以使用该工具定义和评估数学表达式，包括多维数组。针对GPU进行了优化，该工具具有与NumPy集成，动态C代码生成和符号区分等功能。但是，为了获得高度的抽象，该工具必须与Keras，Lasagne和Blocks等其他库一起使用。Theano支持Linux，Mac OS X和Windows等平台。
　　3.Torch。Torch是一款针对ML算法且又简单易用的开源计算框架。该工具提供了高效的GPU支持，N维数组，数值优化例程，线性代数例程以及用于索引、切片和置换的例程。基于Lua的脚本语言，该工具带有大量预先训练好的模型。这款灵活高效的ML研究工具支持诸如Linux，Android，Mac OS X，iOS和Windows等主流平台。
　　机器学习是现在完成人工智能最主要的方法。再拿小明举个比方：
　　小明喜爱吃橙子，他总结出一个规则：色彩越深，个头越大，橙子越甜。但他新尝试了美国加州大脐橙之后，发现之前的经历不论用了：新的橙子，色彩越浅越甜。而小明的室友喜爱吃汁多的橙子，所以小明又学到一条：越软的橙子汁越多。掌握了这条规则，小明跑去希腊旅行时，依照之前的经历买了橙子，却一点都不好吃！原来，这儿卖的橙子是从其他当地进口的，绿色的好吃橙色的不好吃。这种不断尝试的方法实在太笨了，不如写一个程序来搞定？这就到了机器学习的领域。其实实在的程序很杂乱，但其逻辑并不难理解：首要，小明需求断定一切的橙子的特征，包含并不限于巨细、色彩深浅、软硬、产地等等，在这些特征之间树立一些联络，比方 A 地出产的橙子越大越好吃，B 地出产的越软水越多等等，然后再把一切这些数据都输入到程序里。现在，小明去菜市场，不再需求记住自己在哪个菜市场，去的哪个摊位，买的哪个产地的橙子，而是直接拿着一个橙子，把它的特点输入到这个程序里，程序会主动跑出“甜不甜”、“汁多不多”，乃至更直观的“室友爱不爱吃”的成果。测验的多了，这个程序还会主动学习新的规则。人工智能、机器学习和神经网络计算棒走出试验室的应用场景这些输入给程序，以及程序自行学习到的规则，就是机器学习算法。这个程序就是一个机器学习的体系。
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