2016 年,似乎所有巨头公司都在做机器学习,如果没有,也是在赶来的路上。所以 2016 或许会因为 “机器学习大热”
而被载入史册。2017,这个热潮并没有消退的迹象,前阵子 AlphaGo
的升级版以横扫千军的姿态战胜几乎所有中国的围棋大师,如入无人之境,最后更是以 60 连胜完美收官。人们对于机器学习的热情再度被点燃起来。
DMTK — 微软开源的分布式机器学习工具包,包括 DMTK 分布式机器学习框架、用于训练主题模型的 LightLDA以及分布式词向量
CNTK — 微软开源的用于语音识别的深度学习工具包,借助 GPU 的能力,该工具包的效率相当高
DSSTNE — 亚马逊开源的深度学习工具,能同时支持两个图形处理器(GPU)参与运算,主要用作智能搜索和推荐
Scikit-learn — Python 的机器学习项目,简洁、高效的算法库,提供一系列的监督学习和无监督学习的算法,用于数据挖掘和数据分析。SciKit-learn 几乎覆盖了机器学习的所有主流算法
Deeplearning4j — 为 Java 和 Scala 编写的首个商业级开源分布式深度学习库,为商业环境所设计,以即插即用为目标,通过更多预设的使用,避免太多配置,让非研究人员也能够进行快速的原型制作
MXNet — 轻量级且灵活高效的深度学习库,允许使用混合符号编程和命令式编程
CaffeOnSpark — 雅虎开源的基于 Hadoop/Spark 的分布式深度学习包
BigDL — 英特尔开源的基于 Apache Spark 的分布式深度学习库,支持高性能大数据分析
Swift AI — 高性能的人工智能和机器学习库,完全用 Swift 编写,目前支持 iOS 和 OS X,包括一组人工智能和机器学习的通用工具
Gorgonia — Go 机器学习库,用于撰写和评估多维数组的数学公式。与 Theano 和 TensorFlow 理念相似,支持 GPU/CUDA,支持分布式计算
Shark C++ — 快速、模块化、功能丰富的开源 C++ 机器学习库,提供了各种机器学习相关技术,比如线性/非线性优化、基于内核学习算法、神经网络等