AI创新浪潮的一大优点是大量开源工具

给大家分享一篇关于互联网和手机的文章。相信很多朋友对互联网和手机还是不太了解，所以边肖也在网上搜集了一些关于手机和互联网的相关知识与大家分享。希望大家看完之后会喜欢。

技术和框架。从TensorFlow到Python，从Kafka到PyTorch，我们身处数据科学的爆炸式发展和大数据工具链的多样性之中。然而，当把这些工具链放在一起，构建一个实际的AI应用时，与科技公司相比，常规公司面临着严重的技术差距。

科技巨头有一个奇怪的习惯，就是向毫无戒心的人发布强大的技术。例如，谷歌在2015年推出了TensorFlow，使用户能够构建和部署非常大且精确的神经网络模型。一年后，脸书发布了PyTorch，据说这是一个易于使用的机器学习开发框架。这两种技术都是当今机器学习中应用最广泛的技术。

没有人抱怨谷歌和脸书发布这项突破性技术的决定。毕竟他们做这个已经很多年了。虽然技术巨头通过让开源社区继续开发和维护投入公共领域的技术而受益，但可以肯定的是，开源社区比技术巨头受益更多。

但是这些人工智能的好处并不平等。许多最新的开源人工智能技术以其易用性而闻名，通常需要高技能的数据科学家来使用它们。这限制了人工智能技术的适用性，也限制了它在有预算雇佣有经验的数据科学家的公司中的使用。

总部位于波士顿的自动机器学习和企业人工智能产品提供商DataRobot的产品和客户体验高级副总裁菲尔古尔巴克(Phil Gurbacki)表示，许多公司很幸运地利用了最新的人工智能创新。马萨诸塞州。

Gurbacki说：“我认为(新兴AI堆栈的很大一部分肯定是开源的，或者是从开源社区引入的。”“我只是不知道一个好的方法来支持它，并以可扩展的方式将其引入企业。”

有几家普通的(即非技术公司)精通技术，可以与新兴的开源AI技术合作。

“然而，当我们与零售商和保险公司合作时，他们真的在寻找可以为他们解决的问题，”Gurbacki说。“开源在高科技公司中肯定有一席之地。然而，在许多其他市场中，我们发现客户从我们为他们打包一切并将其带入组织的能力中获得了巨大的价值。”

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