2020世界人工智能大会来了！

不出所料，数据表明，随着 2012 年深度学习的复兴，该领域才开始呈爆炸式增长。

AlexNet 之前（2012 年之前）

直到 2011 年，该领域仍然以建模训练工具为主导，有些框架（比如 scikit-learn）仍然非常流行，有些则对当前的框架（Theano）产生了影响。2012 年以前开发出来且至今仍在使用的一些工具要么完成 IPO（如 Cloudera、Datadog 和 Alteryx），要么被收购（Figure Eight），要么成为受社区欢迎并积极开发的开源项目（如 Spark、Flink 和 Kafka）。

开发阶段（2012-2015）

随着机器学习社区采用「let’s throw data at it」的方法，机器学习空间就变成了数据空间。当调查每个类别中每年开发出的工具数量时，这一点更加明显。2015 年，57%（82 个工具中有 42 个）的工具都是数据 pipeline 工具。具体如下图所示：

 

首先要注意的是：

这一列表是在 2019 年 11 月列出的，最近开源社区可能会有新工具出现。

有些科技巨头的工具列表庞大，无法一一列举，比如 AWS 就已经提供了超过 165 种机器学习工具。

有些创业公司已经消失，其提出的工具不为人们所知。

作者认为泛化机器学习的生产流程包括 4 个步骤：

项目设置

数据 pipeline

建模和训练

服务

作者依据所支持的工作步骤将工具进行分类。项目设置这一步没有算在内，因为它需要项目管理工具，而不是机器学习工具。由于一种工具可能不止用于一个步骤，所以分类并不简单。「我们突破了数据科学的极限」，「将 AI 项目转变为现实世界的商务成果」，「允许数据像您呼吸的空气一样自由移动」，以及作者个人最喜欢的「我们赖以生存和呼吸的数据科学」，这些模棱两可的表述并没有让问题变得更简单。

工具的时间演变历程

作者追溯了每种工具发布的年份。如果是开源项目，则查看首次提交，以查看项目开始公开的时间。如果是一家公司，则查看该公司在 Crunchbase 上的创办年份。然后她绘制了随着时间的推移，每个类别中工具数量的变化曲线。具体如下图所示：


 

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（编辑：漯河站长网）

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