35個(gè)免費(fèi)又實(shí)用的開(kāi)源 AI 項(xiàng)目
1. ACT-R：ACT-R由卡內(nèi)基·梅隆大學(xué)開(kāi)發(fā)，它既是人類認(rèn)知理論的名稱，又是基于該理論的軟件的名稱。該軟件基于Lisp，提供詳細(xì)的說(shuō)明文檔。
鏈接：http://act-r.psy.cmu.edu/software/
2. Caffe：Caffe最初由加州大學(xué)伯克利分校的一名博士生創(chuàng)建，已成為一種大受歡迎的深度學(xué)習(xí)框架。它賴以成名的方面包括富有表現(xiàn)力的架構(gòu)、可擴(kuò)展代碼和速度。
鏈接：http://caffe.berkeleyvision.org/
3. CaffeOnSpark：該項(xiàng)目最初在雅虎開(kāi)發(fā)而成，將Caffe深度學(xué)習(xí)框架引入到Hadoop和Spark集群。它用于圖像搜索和內(nèi)容分類以及其他使用場(chǎng)合。
鏈接：https://github.com/yahoo/CaffeOnSpark
4. ConvNetJS：這個(gè)Java庫(kù)讓用戶可以從瀏覽器來(lái)訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型。它承諾“無(wú)軟件要求、無(wú)需編譯器、無(wú)需安裝、無(wú)需GPU、無(wú)需流汗水。”
鏈接：http://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/
5. DeepDetect：DeepDetect被空中客車和微軟之類的企業(yè)組織所使用，它是基于Caffe、TensorFlow和XGBoost的開(kāi)源深度學(xué)習(xí)服務(wù)器系統(tǒng)。它為圖像分類、對(duì)象檢測(cè)、文本及數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)分析提供了一套易于使用的API。
鏈接：https://deepdetect.com/
6. Deeplearning4j：Deeplearning4j聲稱是“為Java和Scala編寫的第一個(gè)商業(yè)級(jí)開(kāi)源分布式深度學(xué)習(xí)庫(kù)。”通過(guò)Skymind提供商業(yè)支持。
鏈接：http://deeplearning4j.org/
7. DSSTNE：DSSTNE的全稱是“深度可擴(kuò)展稀疏張量網(wǎng)絡(luò)引擎”，它是亞馬遜用來(lái)訓(xùn)練和部署其推薦引擎的軟件庫(kù)。主要功能包括：多GPU規(guī)模、大層次以及可處理稀疏數(shù)據(jù)集。
鏈接：https://github.com/amzn/amazon-dsstne
8. H2O：H2O擁有10多萬(wàn)用戶，聲稱是“世界領(lǐng)先的開(kāi)源深度學(xué)習(xí)平臺(tái)。”除了開(kāi)源版本，該公司還供應(yīng)提供付費(fèi)支持的高級(jí)版。
鏈接：http://www.h2o.ai/
9. 微軟認(rèn)知工具包：微軟認(rèn)知工具包以前名為CNTK，承諾可訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)算法，像人腦那樣思考。它擁有速度快、可擴(kuò)展性、商業(yè)級(jí)質(zhì)量以及與C++和Python兼容等優(yōu)點(diǎn)。微軟使用它來(lái)支持Skype、Cortana和必應(yīng)（Bing）中的AI功能。
鏈接：https://www.microsoft.com/en-us/cognitive-toolkit/
10. Theano：Theano適用于深度學(xué)習(xí)，自稱是“一種Python庫(kù)，讓你可以高效地定義、優(yōu)化和評(píng)估涉及多維數(shù)組的數(shù)學(xué)表達(dá)式。”主要功能包括GPU支持、與NumPy整合、高效的符號(hào)微分法、C代碼動(dòng)態(tài)生成等更多功能。
鏈接：http://www.deeplearning.net/software/theano/
11. DeepMind Lab：DeepMind Lab旨在用于AI研究，它是一種3D游戲環(huán)境。它由谷歌的DeepMind部門開(kāi)發(fā)而成，據(jù)說(shuō)尤其適用于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)研究。
鏈接：https://deepmind.com/research/publications/deepmind-lab/
12. Project Malmo：Project Malmo是微軟領(lǐng)導(dǎo)的項(xiàng)目，使用游戲《我的世界》作為AI研究平臺(tái)。據(jù)官網(wǎng)聲稱：“《我的世界》對(duì)人工智能研究而言很理想，這跟它吸引著每天進(jìn)入其虛擬世界的成千上萬(wàn)粉絲是同一個(gè)道理。不像其他電腦游戲，《我的世界》為用戶提供了無(wú)窮無(wú)盡的可能性，從簡(jiǎn)單任務(wù)（比如一路尋寶）到復(fù)雜任務(wù)（比如與一群隊(duì)友搭建建筑物），不一而足。”
鏈接：https://www.microsoft.com/en-us/research/project/project-malmo/
13.《星際爭(zhēng)霸II》API庫(kù)：谷歌的DeepMind和暴雪娛樂(lè)公司在共同開(kāi)展一個(gè)項(xiàng)目，可使用《星際爭(zhēng)霸II》視頻游戲作為AI研究平臺(tái)。它是一種跨平臺(tái)的C ++庫(kù)，可用于構(gòu)建腳本化的機(jī)器人程序。
鏈接：https://us.battle.net/forums/en/sc2/topic/20758616786
14. Stockfish：這個(gè)開(kāi)源國(guó)際象棋引擎是世界上最好的引擎之一，可擊敗大多數(shù)人類大師。請(qǐng)注意：它還有一個(gè)移動(dòng)應(yīng)用程序。
鏈接：https://stockfishchess.org/
15. XGBoost：XGBoost支持梯度提升樹(shù)，這是一種易于訓(xùn)練的決策權(quán)，提供了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之外的一種選擇。它支持回歸、分類、排序及其他類型的算法。
鏈接：http://xgboost.readthedocs.io/en/latest/
16. Numenta：Numenta組織提供了與層級(jí)實(shí)時(shí)記憶（HTM）有關(guān)的眾多開(kāi)源項(xiàng)目。實(shí)際上，這些項(xiàng)目試圖基于生物界對(duì)于人類新大腦皮層的了解來(lái)生成機(jī)器智能。
鏈接： http://numenta.org/
17. Open Cog：Open Cog不是專注于AI的狹窄方面，比如深度學(xué)習(xí)或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，旨在生成有益的強(qiáng)人工智能（AGI）。該項(xiàng)目正致力于打造能夠擁有類人智能的系統(tǒng)和機(jī)器人。
鏈接：http://opencog.org/
18. Accord.NET框架：Accord.NET承諾機(jī)器學(xué)習(xí)可在“1分鐘內(nèi)搞定”。它基于微軟技術(shù)，包括示例應(yīng)用程序和詳細(xì)的說(shuō)明文檔，以幫助開(kāi)發(fā)人員迅速創(chuàng)建生產(chǎn)環(huán)境級(jí)計(jì)算機(jī)視覺(jué)、計(jì)算機(jī)聽(tīng)覺(jué)、信號(hào)處理和統(tǒng)計(jì)應(yīng)用軟件。
鏈接：http://accord-framework.net/
19. AForge.NET框架：AForge.NET專為計(jì)算機(jī)視覺(jué)和人工智能應(yīng)用而設(shè)計(jì)，這種C#框架適用于圖像處理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、模糊邏輯、機(jī)器學(xué)習(xí)和機(jī)器人等。它包括幾個(gè)庫(kù)和示例應(yīng)用程序。
鏈接：http://www.aforgenet.com/framework/
20. Aerosolve：這個(gè)“為人類設(shè)計(jì)的機(jī)器學(xué)習(xí)包”由Airbnb創(chuàng)建，旨在幫助為主機(jī)支持動(dòng)態(tài)定價(jià)建議。它基于Java，特別適用于擁有地理位置相關(guān)變量的項(xiàng)目。
鏈接：http://airbnb.io/aerosolve/
21. 分布式機(jī)器學(xué)習(xí)工具包：這個(gè)微軟機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目包括DMTK框架、Light LDA主題模型算法、分布式（多重）單詞嵌入算法以及LightGBM梯度提升樹(shù)框架。隨著研究深入開(kāi)展，該公司計(jì)劃為該工具包添加更多的算法和組件。
鏈接：http://www.dmtk.io/
22. Dlib：Dlib提供了一套可快速執(zhí)行的C ++機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)。它包括諸多算法，可用于二進(jìn)制分類、多類分類、回歸、結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)、深度學(xué)習(xí)、聚類、非監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督/度量學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)和特征選擇。
鏈接：http://dlib.net/ml.html
23. Encog：Encog自2008年以來(lái)就在積極開(kāi)發(fā)中，它是由數(shù)據(jù)科學(xué)家杰夫·希頓（Jeff Heaton）創(chuàng)建的一種機(jī)器學(xué)習(xí)框架。它支持神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、隱馬爾可夫模型、遺傳編程和遺傳算法。
鏈接：http://www.heatonresearch.com/encog/
24. GoLearn：GoLearn自詡為面向Go編程語(yǔ)言的“一應(yīng)俱全的”機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)。它力求簡(jiǎn)單性和可定制性。
鏈接：https://github.com/sjwhitworth/golearn
25. Mahout：Mahout是Apache軟件基金會(huì)贊助的眾多機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目之一，它提供了用于構(gòu)建可擴(kuò)展的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序的編程環(huán)境和框架。它還包括預(yù)制算法和名為Samsara的向量數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn)環(huán)境。
鏈接：http://mahout.apache.org/
26. MLlib：作為Apache Spark項(xiàng)目的一部分，MLlib是一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，承諾性能比MapReduce高100倍。它包括眾多算法，用于分類、回歸、決策樹(shù)、推薦、聚類、主題建模、模式挖掘等。
鏈接：https://spark.apache.org/mllib/
27. Pattern：基于Python的Pattern提供了眾多工具，可用于數(shù)據(jù)挖掘、自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、網(wǎng)絡(luò)分析和可視化。它尤其適用于Web挖掘這個(gè)應(yīng)用場(chǎng)合。
鏈接：https://www.clips.uantwerpen.be/pages/pattern
28. Prophet：Prophet由Facebook開(kāi)發(fā)和使用，可預(yù)測(cè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)。它是用R或Python實(shí)現(xiàn)的，具有全自動(dòng)、準(zhǔn)確、快速和可調(diào)整優(yōu)的特點(diǎn)。
鏈接：https://facebookincubator.github.io/prophet/
29. Oryx 2：Oryx 2由Cloudera開(kāi)發(fā)，實(shí)現(xiàn)了用于機(jī)器學(xué)習(xí)的lambda架構(gòu)。它基于Apache Spark和Kafka。
鏈接：http://oryx.io/
30. PredictionIO：PredictionIO現(xiàn)在是Apache孵化項(xiàng)目，這種機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)器系統(tǒng)擁有可定制模板、實(shí)時(shí)查詢響應(yīng)、從多個(gè)平臺(tái)獲取數(shù)據(jù)的功能等特性。它與其他開(kāi)源工具整合起來(lái)，比如Spark、Mllib、HBase、Spray和Elasticsearch。
鏈接：http://predictionio.incubator.apache.org/index.html
31. SAMOA：SAMOA是Apache孵化項(xiàng)目，全稱是“可擴(kuò)展高級(jí)大規(guī)模在線分析”。它是一種面向分布式流應(yīng)用的機(jī)器學(xué)習(xí)框架。
鏈接：https://samoa.incubator.apache.org/
32. Scikit-learn：Scikit-learn基于NumPy、SciPy和matplotlib，提供了用于機(jī)器學(xué)習(xí)的Python工具。它使用分類、回歸、聚類以及降維等方面的算法來(lái)處理數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析。
鏈接：http://scikit-learn.org/stable/
33. Shark：Shark自稱是一種“快速、模塊化、功能豐富的開(kāi)源C ++機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)。”它提供了監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)、進(jìn)化算法、基本線性代數(shù)以及優(yōu)化等方面的算法。
鏈接：http://image.diku.dk/shark/sphinx_pages/build/html/index.html
34. Shogun：Shogun自1999年以來(lái)就在開(kāi)發(fā)中，它是一套成熟的機(jī)器學(xué)習(xí)工具，支持Python、Octave、R、Java/Scala、Lua、C#、Ruby及其他語(yǔ)言。它還有一項(xiàng)免費(fèi)的云服務(wù)，用戶可以試用該軟件。
鏈接：http://www.shogun-toolbox.org/
35. Smile：Smile的全稱是“統(tǒng)計(jì)機(jī)器智能和學(xué)習(xí)引擎”，擁有極快的機(jī)器學(xué)習(xí)，支持Java、Scala及其他JVM語(yǔ)言。它聲稱“性能顯著優(yōu)于R、Python、Spark、H2O和xgboost。”
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