根據Grand View Research所做的一項研究，“到2025年，人工智慧市場規模將達到3,909億美元。”
人工智慧已在各個行業中普及，並在很大程度上簡化了我們的生活。
除了這些應用程式之外，它還產生了許多工具框架。
這些工具和框架的幫助使開發人員的工作變得更加輕鬆，就像AI使我們的個人生活和職業生活變得一樣。
因此，讓我們看看2021年將會發生什麼。
2021年將主導的12大人工智慧工具和框架1. TensorFlowTensorFlow由Google Brain開發，是一個開源庫，非常適合處理大量複雜的數值計算。
許多巨頭公司，例如Google，SAP，Intel和Nvidia，都使用TensorFlow。
它是多層中心，允許開發人員使用大量資料集建立，訓練和傳送偽造的神經系統。
2.KerasKeras是最流行的基於Python的庫框架之一，被認為是解決諸如網路配置，影象識別以及針對特定情況選擇最佳架構之類的最佳工具。
它可以在TensorFlow或Theano等其他框架的頂部執行。
它具有獨特的功能，使其能夠轉換為其他框架。
3. SciKit-LearnSciKit-Learn基於Python的兩個廣泛使用的庫-NumPy和SciPy。它是開源的，於2007年開發。
對於標準的AI和資料探勘功能，它包括各種受管理的和無監督的學習計算，例如聚類，選擇樹，重現，順序等。
對於處理資料分析，資料探勘和AI計算，Scikit-learn被認為是一個很好的選擇。
4. MxnetMxnet具有可伸縮性，並具有其他許多很酷的功能，例如輕鬆地用高階語言編寫自定義層。
它是一個開源的，社群開發的框架，並且不受單個公司的直接管理。
它具有TVM支援，可以進一步改善部署支援。
5. TheanoTheano是一個Python庫，最適合使用複雜的數學表示式。
它使我們能夠定義和評估由多維陣列組成的數學表示式。
Theano只是摺疊在與Theano庫平行執行的keras上。
6.咖啡它是由伯克利視覺與學習中心（BVLC）和社群捐助者建立的。
它是一個通用的ML框架，因此被認為是計算機視覺任務的首選。
它具有最先進，最富表現力的架構，可以鼓勵創新和速度。
7 .PyTorchPyTorch旨在加快從研究原型到生產部署的過程。
它是Facebook建立的開源ML框架。
PyTorch具有各種功能，例如分散式培訓，TorchScript，python-First。
8.Auto MLAuto ML是供機器學習工程師使用的工具集合中最強大和最新的功能之一。
它專門用於最佳化機器學習模型。
它節省了很多時間，對於在機器學習領域經驗較少的人來說是極其有益的。
9. OpenNNOpenNN（開放神經網路庫）使用C ++編寫的，旨在用於深度學習和高階ML研究。
它是一個開放原始碼庫，帶有大量的文件和單元測試功能。
OpenNN提供高處理速度和最佳的記憶體管理。
10. Microsoft認知工具包（CNTK）Microsoft Toolkit是用於深度學習的工具包，允許開發人員組合不同的模型型別，例如卷積網路（CNN），深度前向DNN和遞迴網路（RNN / LSTM）。
它是一個開源工具包，可以透過BrainScript用作獨立的ML工具，也可以用作Python / C ++ / C＃程式中的庫。
11. Google ML工具包Google ML Kit允許開發人員為Android和iOS平臺構建移動應用。
實際上，這是Google的ML SDK，專門用於移動應用程式開發，並用於構建高度自定義的功能。
該套件具有NLP API，影片和影象分析API，以及最先進的AutoML視覺邊緣功能。
12. H2O：開源AI平臺H2O是用Python，R和Java程式語言編寫的開源ML軟體工具。
它由H2O.ai設計，主要由Ai開發人員和研究人員用於預測資料分析。
H2O支援資料驅動的決策制定，還用於分析Apache Hadoop檔案系統中的雲資料集。
結論這些是2021年最需要的最重要的人工智慧工具和框架。
開發者以更好的方式使用這些工具和框架肯定會給各個行業帶來根本性的轉變。