1、微软Azure AI平台

微软Azure AI平台是在微软Azure整体框架内提供的人工智能和机器学习开发平台。它使用了Azure云平台的强大功能。它提供了各种人工智能功能，包括：机器学习、自然语言处理、计算机视觉、知识挖掘、对话式人工智能、文档处理自动化、机器翻译和语音转录。

2、Vertex AI

起初，Vertex AI被称为谷歌云人工智能平台，是领先的人工智能平台之一。Vertex AI是谷歌提供的新的统一机器学习平台。用户可以将其视为谷歌云上的谷歌人工智能平台的新版本和改进版本。Vertex AI使用谷歌云平台的大量云计算能力。

3、Machine Learning On AWS

Machine Learning On AWS是著名的人工智能/机器学习工具之一。Machine Learning On AWS功能包括：快速构建、训练和部署机器学习模型的能力；高性能、经济高效且可扩展的机器学习基础架构；使用AWS人工智能/机器学习工具的可靠文档；AWS预先培训的人工智能服务。

4、H2O.ai

H2O.ai是一个具有相当声誉的人工智能云平台，这个开源平台以多种方式加速人工智能/机器学习项目。它具有大规模开发人工智能/机器学习应用程序能力。它提供了功能转换和功能确定等功能。用户可以使用机器学习算法，该平台提供了可解释的人工智能。这是一个低代码平台。

5、IBM沃森

IBM沃森是一个能够回答自然语言提出问题的人工智能计算机系统，它由首席研究员大卫·费鲁奇领导的研究团队在IBM的DeepQA项目中开发出来。

6、DataRobot企业人工智能平台

DataRobot企业人工智能平台是一个企业级人工智能平台。用户可以在自己选择的云平台上运行它，此外还可以在本地运行它。DataRobot也提供完全管理的服务。

7、Scikit-Learn

Scikit-Learn是人工智能应用程序开发的流行框架之一。Scikit-Learn是由Python、Cython、C和C++编写的一个著名的机器学习库。它包含许多重要的机器学习算法的测试和标准实现。

8、TensorFlow

TensorFlow是领先的机器学习框架之一。GoogleBrain团队创建了一个著名的机器学习框架TensorFlow。它使用Python、C++和CUDA构建。

9、Caffe2

Caffe2是一个独立的人工智能/机器学习框架。用户可以使用PyTorch访问Caffe2的所有功能。用户可以使用PyTorch解决一些涉及机器学习和数据科学的现实问题。它支持分布式培训。主要的云计算提供商支持PyTorch，并且有丰富的工具生态系统。

10、Theano

Theano是一个开发人工智能应用程序的重要工具。Theano是一个Python库，是基于另一个流行的Python库NumPy。用户可以使用Theano创建、计算和优化涉及多维数组的数学表达式。许多科研团队使用Theano，因为它有助于大规模的数值计算。Theano包括用于单元测试和验证的工具。

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