2018年哪些開源AI項目將一路領跑？
如今很難躲過人工智慧（AI）和機器學習方面的炒作新聞。據IDC公司在2017年9月份的預測，2017年全球認知和AI解決方案支出在120億美元左右。這個數字可能會以50.1%的年複合增長率（CAGR）增長，一直持續到2021年，到時市場規模會達到驚人的576億美元。
弗雷斯特研究公司在2018年預測中預測，今年，「AI將重塑數據分析和企業創新」，「AI將幫20%的公司做出決定、提供實時指導。」不過該公司也提醒，「CIO們會在2018年認識到AI等新技術需要付出艱辛的工作。」
對許多企業組織來說，這艱辛的工作大部分需要先了解機器學習和人工智慧框架。據Gartner聲稱，「59%的企業組織仍在收集信息以制定AI戰略。」
這種信息收集大部分可能會緊緊圍繞開源解決方案。市面上有許多領先的AI工具採用開源許可證，最前沿的研發大多數出現在這些開源項目上。
那麼企業的IT經理應調查研究哪些開源AI解決方案？本文著重介紹了已變得極其流行的十大開源AI和機器學習工具。
1. TensorFlow
谷歌開發的TensorFlow已成為如今使用最廣泛的機器學習框架之一。該項目的GitHub頁面上有87700多顆星，分支次數超過了42700次。2017年GitHub Octoverse報告將這個開源AI工具列為分支最多的頭號項目、貢獻者數量方面的第五大項目和評論人數方面的第十大項目。
它尤其廣泛用於基於雲的應用，比如亞馬遜網路服務、微軟Azure和谷歌雲平台都提供支持及/或與TensorFlow兼容的服務。據項目官網介紹，使用它的公司包括Airbnb、英偉達、優步、SAP、Dropbox、eBay、谷歌、英特爾、可口可樂、Twitter及其他許多公司。
相關鏈接：https://www.tensorflow.org/
2. Scikit-Learn
Scikit-learn 基於另外三個開源項目：NumPy、SciPy和matplotlibe，它是一種基於Python的機器學習工具，側重數據挖掘和數據分析。它提供諸多演算法：分類、遞歸、聚類、降維、模型選擇和預處理。用戶包括Spotify、Evernote、OKCupid、Change.org及其他許多公司。它開始是谷歌的Summer of Code項目，後續開發得到了幾家組織的資助，包括法國國家信息與自動化研究所（INRIA）、巴黎－薩克雷數據科學中心、紐約大學、巴黎高等電信學院、哥倫比亞大學、Alfred P. Sloan基金會和悉尼大學。在GitHub上，它有25300多顆星和12900多個分支。
相關鏈接：http://scikit-learn.org/stable/
3. Caffe
Caffe是賈揚清的傑作，他在加州大學伯克利分校攻讀博士學位期間開發了這個項目。伯克利人工智慧研究中心（BAIR）現在處理日常開發工作。項目官網聲稱這是一種「開發當初著眼於表達式、速度和模塊化的深度學習框架。」主要功能包括：表達式架構、可擴展代碼、高速性能以及學術用戶和行業用戶組成的龐大社區。在GitHub上，該項目有22600多顆星和13800多個分支。
4. 微軟認知工具包
微軟認知工具包（之前名為CNTK）自稱是「一種免費、易於使用、開源、商業級的工具包，可以訓練深度學習演算法，像人腦那樣來學習」。這款AI解決方案是在微軟內部開發出來的，微軟在2016年發布了開源版。
這款工具的主要功能包括：支持Python、C++和BrainScript；強化學習、生成式對抗網路以及監督學習和無監督學習；高效使用資源；與NumPy協同運行；並與微軟Azure集成。它在GitHub上有13700多顆星和3600多個分支。
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