Evidently 是一个面向数据科学家和 ML 工程师的开源 Python 库。它有助于评估、测试和监控 ML 模型从验证到生产的性能。它适用于表格、文本数据和嵌入。
Caffe 是一个深度学习框架,在构建时考虑到了表达、速度和模块化。它由 Berkeley AI Research ( BAIR ) 和社区贡献者开发。 Yangqing Jia 在加州大学伯克利分校攻读博士学位期间创建了该项目。 Caffe 在 BSD 2-Clause 许可证下发布。
在您的数据和云上构建基础模型;快速和最小的库 训练和部署人工智能模型
用于预测数据分析的简单高效的工具;每个人都可以访问,并且可以在各种情况下重复使用; 基于 NumPy、SciPy 和 matplotlib 构建; 开源,可商用 - BSD 许可证
Apache MXNet 是一种深度学习框架,专为提高效率和灵活性而设计。它允许您混合使用符号和命令式编程,以最大限度地提高效率和生产力。
使用 Python 进行科学计算的基础包
AI + 机器学习 使用人工智能功能为任何开发者和任何方案创建下一代应用程序