今日頭條閱讀-----關於ai算法的關係點

獲取到的 知識點1     

SpringBatch-記一次批處理優化過程：複合讀，很是乾的乾貨

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知識點2  AI 大數據算法

深度學習框架——Caffe

Caffe是基於表達體系結構和可擴展代碼的深度學習框架，被推崇的緣由是其處理速度。人工智能的智能化須要經過大數據和機器算法來實現，不可避免的要分析海量數據。而Caffe能夠在一天以內處理六千多萬個圖像，而且只須要一個NVIDIA K40 GPU來處理。

語音識別工具——CNTK

CNTK由Computational Network Toolkit的縮寫而來，是由微軟開源的人工智能工具，主要用於語音識別，而且在機器翻譯、圖像識別、圖像字幕、語言理解、文本處理和語言建模上都可以帶來幫助。CNTK的特色是不管機器上有單個CPU仍是單個GPU，或者有多個GPU，或者在有多個GPU的多個機器上都可以很好的運行。

深度學習庫——Deeplearning4j

Deeplearning4j是JVM開源的深度學習庫，能夠配置深度神經網絡，既能夠在分佈式環境中運行，而且能夠集成在Hadoop 和 Apache Spark 中。Deeplearning4j的特色是可以和Java、Scala和其餘JVM語言兼容。

分佈式機器學習工具——DMTK

DMTK是Distributed Machine Learning Toolkit的縮寫，一樣是微軟開源的人工智能工具，用戶大數據的應用程序。DMTK的的做用是可以加快對人工智能系統的訓練，主要有DMTK框架、LightLDA主題模型算法和分佈式字嵌入算法三個組件組成。

DMTK對人工智能系統的訓練速度很是快，曾經微軟用100萬個主題和1000萬個單詞的詞彙表訓練一個主題模型，在文檔中收集了1000億個符號。

智能分析工具——H20

H20有不少的公司客戶，好比思科、PayPal、泛美等等，H20主要用戶預測建模、風險欺詐分析、保險分析、廣告技術、醫療保健和客戶情報分析等。針對企業服務的版本須要付費，同時也有標準版，被集成在Apache Spark 中。

機器學習框架——Mahout

Mahout是一個開源的機器學習框架，主要有三個特性，其一是構建能夠擴展算法的編程環境，第二是像H20同樣預製算法工具，第三是一個矢量數學實驗環境，被叫作Samsara。如今Mahout被Adobe、英特爾、領英、Twitter、雅虎等不少公司使用。

機器學習庫——MLlib

提到MLlib就不得不提Apache Spark，Apache Spark由於速度快被譽爲最流行的大數據處理工具，而MLlib是Spark的可擴展機器學習庫。MLlib包括不少機器學習算法，像分類、決策樹、功能轉換、迴歸、生存分析、集羣、主題建模、推薦、頻繁項集、ML 管道架構、統計、分佈式線性代數等等。MLlib的特色是集成了Hadoop 並能夠與 NumPy 和 R 進行交互操做。

分層暫時記憶——NuPIC

NuPIC 是一個基於分層暫時記憶Hierarchical Temporal Memory，也就是HTM理論的開源人工智能項目。HTM的目標是創造一個在許多認知任務上接近或者比人類的認知能力表現更好的機器，想要建立一個計算機系統來模仿人類大腦皮層活動。

神經網絡算法編程庫——OpenNN

OpenNN是一個c++編程庫，做用是實現神經網絡算法。OpenNN的特色包括深度的架構和很高效的性能。在OpenNN的網站上有不少神經網絡的文檔，好比解釋深情網絡基本知識的入門教程，是一個具備高級理解力的人工智能工具。

常識推理引擎——OpenCyc

OpenCyc由Cycorp開發，提供了對Cyc知識庫的訪問和常識推理引擎。OpenCyc有大約24萬個條目，大約200萬個三元組合大約7萬個owl，OpenCyc是一個相似於連接到外部語義庫的命名空間。

OpenCyc主要應用在富領域模型、語義數據集成、文本理解、特殊領域的專家系統和遊戲AI中。

機器學習應用程序框架——Oryx 2

Oryx 2構建在Apache Spark 和 Kafka 的基礎上，是專門針對大規模機器學習的應用程序開發框架。Oryx 2的架構是一個獨特的三層 λ 架構，主要應用是能夠建立新的應用程序，還有一些預先構建的程序用於常見的大數據任務。

預測引擎——PredictionIO

PredictionIO能夠用在建立有機器學習功能的預測引擎，用於部署實時動態查詢的Web服務。

高等數學運算——SystemML

SystemML提供了一個高度可伸縮的平臺，可以實現高等數學運算，如今是Apache的一個大數據項目。SystemML的算法用R或者相似但並非python的語法寫成，能夠在Spark和Hadoop上運行，如今已經應用在跟蹤客戶、規劃機場交通等方面。

數值計算庫——TensorFlow

TensorFlow由谷歌開源，是一個可以使用數據流圖進行數據計算的庫，有很好的靈活性、可移植性、自動微分貢呢，還支持Python和c++語言，能夠運行在有單或者多個CPU和GPU的系統甚至是移動設備上。

科學計算框架——Torch

Torch的特色是靈活度高和速度快，能夠用戶機器學習、計算機視覺、信號處理、並行處理、音視頻及圖像等方面。

人工智能領域仍然處於探索和創新領域，對於人工智能工程師來講，除了要考慮技術實現方式，更重要的實際上是人工智能的應用思路。在第六屆TOP100軟件案例研究峯會的榜單中，有不少人工智能的相關話題入圍。好比美國普渡大學將風控技術應用於我的信貸領域，微軟將加強學習應用於商業模型，NFCU銀行利用AI進行資產管理方式的轉型，宜人貸將人工智能應用於反欺詐，東軟將物聯網智能分析用於設備維護等等案例。

第六屆TOP100軟件案例研究峯會於11月9日-12日在北京國家會議中心舉辦，可經過TOP100頭條號或官方網站領域現場免費體驗票，經過這些人工智能已落地的實踐經驗，對人工智能的應用帶來啓示。