时至今日，我们已经看到由机器学习算法支撑的非常准确的机器视觉、听觉和语音交互被应用各种产品和服务中，进而带来了AI在商业应用方面的爆炸式增长。但机器学习仍在向前发展，其尚有很大潜力等待我们挖掘，但前提是我们能够清楚了解到目前机器学习所面临的挑战。
　　机器学习其实是一门多领域交叉学科，它涉及到计算机科学、概率统计、函数逼近论、最优化理论、控制论、决策论、算法复杂度理论、实验科学等多个学科。机器学习的具体定义也因此有许多不同的说法，分别以某个相关学科的视角切入。但总体上讲，其关注的核心问题是如何用计算的方法模拟类人的学习行为：从历史经验中获取规律（或模型），并将其应用到新的类似场景中。
　　随着可的进步与发展，机器学习与深度学习越来越受欢迎，今天中培专家与大家分享几种机器学习模型的开源框架，希望对大家以后的学习有所帮助。
　　1.Caffe。Caffe是一款深受欢迎的用于构建应用程序的深度学习工具。该工具是贾扬清在加州大学伯克利分校读博士期间为他的一个项目而创建的，具有良好的Matlab / C ++ / Python界面。该工具允许你在不编写代码的情况下使用文本快速将神经网络应用于问题。Caffe不完全地支持多GPU训练。该工具支持Ubuntu，Mac OS X和Windows等操作系统。
　　2.Microsoft CNTK。Microsoft Cognitive Toolkit是具有C#/C++/Python接口支持的最快的深度学习框架之一。此款开源框架带有强大的C++ API，比TensorFlow更快、更准确。该工具还支持内置数据读取器的分布式学习。它支持诸如前馈，CNN，RNN，LSTM和序列到序列等算法。该工具支持Windows和Linux。
      3.Keras。用Python编写的Keras是一个开源库，旨在简化新DL模型的创建。这种高级神经网络API可以在TensorFlow，Microsoft CNTK等深度学习框架之上运行。该工具以其用户友好性和模块化而闻名，因而非常适合快速原型开发。该工具针对CPU和GPU进行了优化。
　　4. scikit-learn。scikit-learn是一个开源的Python库，专为机器学习而设计。基于诸如NumPy，SciPy和matplotlib等库的scikit-learn可用于数据挖掘和数据分析。scikit-learn配备了各种ML模型，包括线性和逻辑回归器、SVM分类器和随机森林。该工具可用于多个ML任务，如分类，回归和聚类。scikit-learn支持Windows和Linux等操作系统。缺点是，GPU的效率不高。
      5. Accord.NET。Accord.NET是用C#编写的ML框架，专为构建生产级计算机视觉、计算机试听、信号处理和统计应用程序而设计。它是一个文档记录良好的ML框架，可以轻松实现音频和图像处理。Accord.NET可用于数值优化、人工神经网络和可视化。它支持Windows。
      6. Spark MLlib。Apache Spark的MLIib是一个ML库，可用于Java，Scala，Python和R语言。因为是专为处理大规模数据而设计的，所以此强大的库具有许多算法和实用工具，如分类、回归和聚类。该工具在Python和R库中与NumPy交互操作。它可以轻松插入到Hadoop工作流程中。
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