机器学习

Deeplearning4j（DL4J）是一个专为Java虚拟机（JVM）设计的开源深度学习框架，支持多种深度学习算法，并与Apache Spark和Hadoop等大数据工具无缝集成。

scikit-learn是一个基于Python的开源机器学习库，提供简单高效的工具用于数据挖掘和数据分析，支持多种机器学习任务。

PyTorch 是由 Meta AI Research 开发的开源深度学习框架，凭借其动态计算图和直观的 API，广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。

Caffe是由加州大学伯克利分校开发的开源深度学习框架，以其高效性和模块化设计著称，广泛应用于图像分类、语音识别等领域。

Udacity人工智能学院提供从基础到高级的AI课程，涵盖深度学习、计算机视觉、自然语言处理等领域，助力学员掌握前沿技术。

IBM Watsonx.ai是一个集成的企业级AI开发平台，提供从模型训练到部署的全生命周期管理，助力企业高效构建和部署AI应用。

Apache MXNet是一个开源的深度学习框架，支持多种编程语言，提供灵活的前端和高效的分布式训练能力。

NLTK（Natural Language Toolkit）是一个强大的Python库，提供丰富的自然语言处理功能，适用于文本分析、分类、标记化、词干提取、解析等任务。

Machine Learning Mastery是由Jason Brownlee博士创立的在线学习平台，提供从基础到高级的机器学习和深度学习教程，帮助开发者快速掌握相关技能。

Keras是一个用Python编写的高级神经网络API，专为人类设计，强调快速实验、代码优雅和易维护性，支持多种后端框架。

微软发布了一门为期12周、包含24节课的免费开源课程“Machine Learning for Beginners”，旨在帮助初学者系统学习经典机器学习知识，主要使用Scikit-learn库进行实践。