TensorFlow:
一個廣泛使用的開源機器(qi)學(xue)習框架,支持多種編程語言(yan),并(bing)提供豐富的工具和庫(ku)。
PyTorch:
一個流行(xing)的深度(du)學習框架,具有靈活、高效(xiao)的特(te)點,支持 Python 語言。
Scikit-learn:
一個基于 Python 的機(ji)器學習庫,提供了多種常用的機(ji)器學習算法(fa)和(he)工(gong)具。
Keras:
一個高級的神(shen)經網絡 API,可用于構建和訓練(lian)深度學習(xi)模型。
OpenCV:
一(yi)個用(yong)于計算(suan)機視覺和機器學(xue)習的開源庫,支持(chi)多種編(bian)程語言。
NLTK(自然語言(yan)處(chu)理工(gong)具包):
一個用于自然語言處(chu)理的 Python 庫,提供了(le)文(wen)本(ben)處(chu)理、分詞(ci)、詞(ci)干提取(qu)等功能(neng)。
Gensim:
一個用于(yu)文(wen)本(ben)處理和主(zhu)題建模的 Python 庫。
SpaCy:
一個流行的自(zi)然(ran)語(yu)言處理庫,提(ti)供了詞性標注(zhu)、命名實體識別、句法分(fen)析等功能(neng)。
-AllenNLP:
一個開源的自然語(yu)言處理框架,提(ti)供了多種語(yu)言模型和預訓練模型。
這(zhe)些工具包(bao)可(ke)以幫助開(kai)發(fa)者更輕松地構建(jian)和訓練AI模型,實(shi)現各種應用(yong),如圖(tu)像識別、自然語(yu)言(yan)處(chu)理(li)、機器(qi)翻譯等。選擇適合自己(ji)需求的工具包(bao),可(ke)以提(ti)高(gao)開(kai)發(fa)效率(lv)和模型性能。