Azure机器学习
如果你没有高超的编程技能，但很希望能够涉足机器学习领域，那你应该好好研究Azure机器学习。(注意，你应该有一些机器学习和数据科学的基础，这样才能感受到该平台提供的好处)。它是基于云端的服务，提供的工具可用来部署预测模型作为分析解决方案。还可以用来测试机器学习模型，运行算法，并创建推荐系统等等。然而，用户界面是使用者对它的吐槽点，尤其是涉及到代码编写的时候。
2.Caffe(卷积神经网络框架)
Caffe的创建者是贾扬清，它是作为加州大学伯克利分校的Jia’s Ph.D研究的一部分。现在已经发展成为深度学习的一个开源框架了，支持各种类型的软件架构设计会议及图像分割和图像分类。Caffe以其简单易读的源代码和绝佳的质量性能而大受追捧。一些否定者认为由于需要使用Cude/C++编写新的层，而且在为大型网络编写原始文件时很难使用。
3.CNTK
CNTK(计算网络工具包)是一款深度学习的工具包，是由微软开发的“通过有向图将神经网络描述为一系列的计算步骤”。它可以帮助用户把不同类型的神经网络轻松地结合到一起，它有着巨大的性能，还允许分布式训练，灵活度非常高。另一方面，它的源代码没有那么的简单易读，而且缺乏可视化。
4.
自称是专门适用于JVM的开源、分布式深度学习的库。它特别适于培训分布式深度学习网络，可以非常稳定的处理大量数据。它还可以整合和Spark，可以从头开始实现机器学习算法。另一方面，对于机器学习来说，Java并不是非常受欢迎，所以DL4J不能像其它库那样依靠越来越多的代码库，因此开发成本可能会更高。此外，因为它是用Java构建的，所以必须自己手工创建显式类以便将矩阵
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