入門機器學習和人工智能並非易事。由於如今有大量可用的資源，許多機器學習愛好者發現很難找到正確的方向。想要在這個領域不斷髮展，我們就必須跟上其快速發展的步伐。為了應對機器學習領域勢不可擋的演變和創新速度，瞭解並緊跟該領域最新進展的一個好方法是：作為一個開源社區貢獻者，參與到這些開源項目和工具的開發中去。今天，我們將討論關於Python、機器學習和AI的Top10開源項目。
1. TensorFlow：
TensorFlow是一個開源軟件庫，它使用數據流圖進行數值計算。節點表示圖中的數學運算，而圖邊表示在它們之間流動的多維數據數組（張量）。這種靈活的架構允許其用戶部署計算，而無需將代碼重寫到個人電腦、服務器或移動設備中的一個或多個CPU或GPU。 TensorFlow還包含一個名為TensorBoard的數據可視化工具包。
GitHub：Tensorflow
2. Scikit-learn：
用於機器學習的Scikit-learn是Python中的一個模塊，已經構建在SciPy的頂層。該項目於2007年作為David Cournapeau的Google Summer of Code項目啟動。自此，有許多人參與其中，它目前由一個志願者團隊維護。
GitHub：Scikit-Learn
3. Keras：
用Python編寫的Keras是一個高級神經網絡API，可以在TensorFlow或Theano上運行。它的開發始終致力於實現快速實驗。
如果您需要一個深度學習庫，則可以使用Keras：
- 通過用戶友好性、模塊化和可擴展性，可以實現簡單快速的原型設計。
- 支持卷積神經網絡、遞歸神經網絡以及兩者的組合。
- 無縫運行在CPU和GPU上。
GitHub：Keras
4. PyTorch：
PyTorch是Python中的一個軟件包，它為用戶提供以下功能：
- 憑藉強勁的GPU加速，計算張量
- 在基於磁帶的autograd系統上構建深度神經網絡
Python包（如NumPy，SciPy和Cython）可以在需要時重複使用以擴展PyTorch。
GitHub：PyTorch
5. Theano：
Theano是一個用Python編寫的庫，它允許用戶定義、優化和評估數學表達式，這些數學表達式高效地涉及到多維的數組。它可以使用GPU來執行高效的符號區分。
GitHub：Theano
6. Gensim：
Gensim是Python中的一個庫，用於文檔索引主題建模和大型語料庫的相似性檢索。目標受眾是信息檢索（IR）和自然語言處理（NLP）社區。
特徵：
- 直觀的接口
- 易於插入自己的輸入語料庫/數據流（簡單流媒體API）
- 易於使用其他矢量空間算法（簡單轉換API）
- 算法的高效多核實現非常流行，如潛在狄利克雷分配（LDA），隨機投影（RP）等等。
- 分佈式計算：在一組計算機上，有能力運行潛在語義分析和潛在狄利克雷分配。
GitHub：Gensim
7. Caffe：
Caffe是一個深入的學習框架，牢記表達，速度以及模塊化。該框架由伯克利人工智能研究（BAIR）、伯克利視覺和學習中心（BVLC）以及社區貢獻者開發。
GitHub：Caffe
8. Chainer：
Chainer是一個基於Python的深度學習框架框架，旨在提高靈活性。它基於逐個定義的方法（也稱為動態計算圖）提供自動區分API以及面向對象的高級API來構建以及訓練神經網絡。
它使用CuPy還支持CUDA / cuDNN進行高性能培訓和推理。
GitHub：Chainer
9. Statsmodels：
Statsmodels是Python中的一個軟件包，用於統計計算，為用戶提供對Scipy的補充，包括描述性統計、估計以及統計模型的推斷。
GitHub：Statsmodel
10.Shogun：
Shogun是機器學習工具箱，它為用戶提供了廣泛的統一以及高效的機器學習（ML）方法。該工具箱允許多個數據表示、算法類以及通用工具無縫組合。
Github：Shogun
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