随着公司积累大量数据并寻找合适的技术进行分析和利用，人工智能（AI）逐渐成为主流。这就是为什么Gartner预测到2021年80％的新兴技术将拥有AI基础。
随着预测分析，机器学习和其他数据科学的趋势已经开始，营销人员需要开始关注如何利用这些技术来形成以数据为驱动力的营销策略。考虑到这一点，我们询问了AI行业专家，为什么营销领导者需要开始考虑AI，以及一些最好的开源AI框架来保持关注。
这里有6个最受欢迎的创新开源AI框架。
1. TensorFlow: Google的开源框架
TensorFlow是一个由工具，库和资源组成的生态系统，许多受欢迎的公司（如Airbnb，eBay，DropBox等）都在使用它。TensorFlow旨在简化和简化机器学习算法的复杂性以简化开发。使用视觉模型和流程图，开发人员和数据科学家可以快速创建神经网络和其他机器学习模型来利用数据。例如，Airbnb正在使用TensorFlow对公寓列表中的照片进行分类，以确保它们准确代表特定的空间。
2.亚马逊SageMaker Neo
亚马逊最近将其机器学习平台的功能Amazon SageMaker Neo开源，作为服务产品。新发布的Neo-AI项目代码将使AI开发人员能够训练机器学习模型并在云中的任何地方运行它们。Neo-AI项目针对需要快速和低延迟预测的边缘计算设备和物联网（IoT）传感器进行了优化。
例如，专门从事数字娱乐产品的公司先锋公司（Pioneer Corp）使用Amazon SageMaker Neo进行实时图像检测和汽车内摄像头的分类。同样，野村综合研究所（NRI）正在使用Amazon SageMaker Neo来检测便利商店，机场和其他企业中安装的相机中的物体，以优化运营。
3. Scikit-learn
Scikit-learn是一个基于Python的开源机器学习库，专注于数据挖掘和分析。它建立在NumPy，SciPy和matplotlib之上，并具有精选的一组高质量的机器学习模型，可用于最受欢迎的用例。Morgan和Evernote等知名品牌使用Scikit-learn进行预测分析，个性化推荐和其他数据驱动的任务。
4. Microsoft认知工具包
Microsoft认知工具包（CNTK）是一个开源的深度学习框架。 CNTK可以以各种语言的库形式包含在项目中，也可以通过自己的称为BrainScript的模型描述语言用作独立的机器学习工具。 Bing，Cortana和其他品牌的商业级工具包使用的海量数据集需要可扩展且高度优化的机器学习平台。
5. Theano
Theano是与NumPy紧密集成的深度学习Python库。这意味着其主要用例是使用相对简单的Python脚本定义和评估复杂的数学表达式，同时利用高级计算来优化性能。即便如此，Theano仍被认为是低级框架，许多品牌选择使用在其之上构建的框架如Keras或Blocks。
6.Keras
Keras是可以在TensorFlow，Microsoft Cognitive Toolkit和Theano之上运行的高级机器学习API。它的易用性和对开发人员体验的关注使Keras成为快速制作新应用程序原型的首选。 Netflix，Uber和Yelp等许多品牌以及规模较小的创业公司已将Keras集成到其核心产品和服务中。
例如，Netflix利用深度学习来预测客户流失，这对于基于订阅的业务至关重要。该公司拥有大量的客户数据，并且能够识别他们怀疑会取消其服务的客户，从而为他们提供折扣或其他续订奖励措施。
人工智能市场的主要驱动力是基于云的服务的日益普及和数字化的增长。AI在各个行业中的大量应用是另一个主要的增长诱因。
例如，在金融行业中，人工智能用于检测和标记银行和金融流程中的活动。除此之外，它还被用于医疗保健行业，以对患者进行药物治疗和不同的治疗，并在手术室中进行手术。此外，领先的组织正在使用AI来识别和审查视觉内容以获得更深刻的见解。除此之外，企业正在大力投资以改善现有的AI基础架构，并开发AI驱动的工业和外科手术机器人，预计这将在未来几年为市场提供积极动力。
人工智能如何改变业务
SmarterHQ的首席数据科学家兼联合创始人Dean Abbott认为，对于大多数企业领导人来说，人工智能应该是首要考虑因素。对于营销人员，Abbot解释说：“人工智能意味着集成更多数据源，并使用这些数据通过机器学习算法来改善营销活动的优先级，个性化和内容。”
尽管许多组织刚刚开始了解AI如何适应其数字战略，但迅速成为有效利用数据的必要条件。Abott表示：“但最重要的是，有效使用AI的领导者将取代那些在实施AI方面遇到障碍的领导者，因为有效的AI最终将成为成功，盈利业务不可或缺的一部分。”
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来源：oschina
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