人工智能兵器谱!

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人工智能大行其道,不管是图像识别还是语音识别,甚至是量化投资都有其不可或缺的一个地位。那么人工智能究竟能做什么呢?

人工智能兵器谱!

人工智能目前正处于风口浪尖之上,有没有想过自己也参与其中呢?如果从头开始写一个人工智能的模块,可能不太现实,目前我们可以站在巨人的肩膀上,对其有所了解的基础上,然后加以利用。

人工智能兵器谱!

机器学习与人工智能

下图的例子是根据一个轮廓识别出一只小猫,当然实际应用领域就更加广泛和难度更加大。

人工智能兵器谱!

那么目前有哪些常见的人工智能库呢?小编为你整理好了。github是目前最火的开源社区,上边的开源项目是最好的热度衡量体系,下图是目前最火的人工智能的Python第三方包。

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根据开发者来衡量的热度

我是一个逗比的量化交易员,其他平台上我也是这个名字哦。更多关于金融量化方面的东西我也会持续分享,偶尔也讲讲课,欢迎关注我哦。

  1. 首当其冲的是Scikit-Learn,这也是小编最喜欢使用的机器学习库。常用的分类、聚类、降维、回归等基本方法都有。Scikit-Learn中含有多种用于机器学习任务的工具,如聚类,分类,回归等。Scikit-Learn是由拥有众多开发者和机器学习专家的大型社区开发的,因此,Scikit-Learn中最前沿的技术往往会在很短时间内被开发出来。

  2. 第二名是TensorFlow,目前最火的深度学习库,由谷歌开发的。它实现了数据流图,其中,张量(“tensors”)可由一系列图形描述的算法来处理,数据在该系统中的变化被称为“流”,由此而得名。数据流可用C++或Python编码后在CPU或GPU的设备上运行。

  3. Theano主要是运算速度方面的较大优势。可定义、可优化和可数值计算的Python库。使用Theano也可以达到与用C实现大数据处理的速度相媲美,是支持高效机器学习的算法。

  4. Caffe 是一个基于表达式,速度和模块化原则创建的深度学习框架,一个清晰,可读性高,快速的深度学习框架。

  5. Gensim 是一个免费的 Python 库,它包含可扩展的统计语义,分析纯文本文档的语义结构,以及检索相似语义的文档等功能。在语言处理方面的较大突出功能,使其在最近的人工智能应用领域出炉锋芒。

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目前最火的人工智能框架,非这几个莫属。量化小尖在日常工作的处理方面,包括事件驱动型的量化驱动策略,对这几个的依赖可谓是非常之大。经过这几个框架的初步介绍和特点讲解,相信大家也知道各自的应用范畴。赶紧用起来吧。