機器學習理論由緊密聯系而又自成體系的三個模塊所構成，分別是：模型、學習和推斷。其中，模型為具體的問題域提供建模工具；學習是理論核心，為設定學習目標和學習效果提供理論保證；推斷關注模型的使用性能和準確性。隨著機器人技術和人工智能的發展，許多工作機會將被機器給取代。在某些任務上，機器比人類還要高效，尤其是幾乎不需要教育的瑣碎事務。不過隨著機器學習算法的日漸精進，某些高學歷人士，也要擔心自己的飯碗是否能保得住了。
　　今天中培偉業專家與大家一起來探討機器學習模型的開源框架：
      1. TensorFlow。TensorFlow是Google開發的一款開源軟件庫，專為深度學習或人工神經網絡而設計。TensorFlow允許你可以使用流程圖創建神經網絡和計算模型。它是可用于深度學習的最好維護和最為流行的開源庫之一。TensorFlow框架可以使用C++也可以使用Python。其他類似的基于Python的深度學習框架包括Theano，Torch，Lasagne，Blocks，MXNet，PyTorch和Caffe。你可以使用TensorBoard進行簡單的可視化并查看計算流水線。其靈活的架構允許你輕松部署在不同類型的設備上。不利的一面是，TensorFlow沒有符號循環，不支持分布式學習。此外，它還不支持Windows。
     2. Theano。Theano是一個專為深度學習而設計的Python庫。你可以使用該工具定義和評估數學表達式，包括多維數組。針對GPU進行了優化，該工具具有與NumPy集成，動態C代碼生成和符號區分等功能。但是，為了獲得高度的抽象，該工具必須與Keras，Lasagne和Blocks等其他庫一起使用。Theano支持Linux，Mac OS X和Windows等平臺。
　　3.Torch。Torch是一款針對ML算法且又簡單易用的開源計算框架。該工具提供了高效的GPU支持，N維數組，數值優化例程，線性代數例程以及用于索引、切片和置換的例程。基于Lua的腳本語言，該工具帶有大量預先訓練好的模型。這款靈活高效的ML研究工具支持諸如Linux，Android，Mac OS X，iOS和Windows等主流平臺。
　　機器學習是現在完成人工智能最主要的方法。再拿小明舉個比方：
　　小明喜愛吃橙子，他總結出一個規則：色彩越深，個頭越大，橙子越甜。但他新嘗試了美國加州大臍橙之后，發現之前的經歷不論用了：新的橙子，色彩越淺越甜。而小明的室友喜愛吃汁多的橙子，所以小明又學到一條：越軟的橙子汁越多。掌握了這條規則，小明跑去希臘旅行時，依照之前的經歷買了橙子，卻一點都不好吃！原來，這兒賣的橙子是從其他當地進口的，綠色的好吃橙色的不好吃。這種不斷嘗試的方法實在太笨了，不如寫一個程序來搞定？這就到了機器學習的領域。其實實在的程序很雜亂，但其邏輯并不難理解：首要，小明需求斷定一切的橙子的特征，包含并不限于巨細、色彩深淺、軟硬、產地等等，在這些特征之間樹立一些聯絡，比方 A 地出產的橙子越大越好吃，B 地出產的越軟水越多等等，然后再把一切這些數據都輸入到程序里。現在，小明去菜市場，不再需求記住自己在哪個菜市場，去的哪個攤位，買的哪個產地的橙子，而是直接拿著一個橙子，把它的特點輸入到這個程序里，程序會主動跑出“甜不甜”、“汁多不多”，乃至更直觀的“室友愛不愛吃”的成果。測驗的多了，這個程序還會主動學習新的規則。人工智能、機器學習和神經網絡計算棒走出試驗室的應用場景這些輸入給程序，以及程序自行學習到的規則，就是機器學習算法。這個程序就是一個機器學習的體系。
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