这些是数据科学中的顶级机器学习框架

选择正确的框架是每个数据科学家处理的问题。数据科学是一个相对较新的领域，因此在最佳框架，工具和语言中没有一般共识。但是，一些机器学习框架在数据科学家中更广泛地用于培训算法，以完成图像识别，预测和建议等。

框架大大帮助数据科学家的工作，甚至不需要广泛的编程经验。他们专注于全局，并有助于数据挖掘和分析。框架并没有使代码的繁琐细节不知所措，而是让程序员可以看到整个图片，使他们能够将更多的精力投入到高级功能和功能上。因此，框架有助于构建更好的算法。

要选择正确的框架，重要的是考虑一些相关问题那将会用于深度学习或古典机器学习算法？和哪种编程语言适合开发AI模型？例如，一些用于深度学习的好机器学习框架选项包括TensorFlow，MXNET和CAFFE。至于编程语言，Python和R是机器学习高级编程语言的两个示例。

在考虑了这些问题之后，可以考虑考虑AI模型的适当框架。然而，如果不涉及具体细节，某些框架比其他框架更受欢迎，而某些框架（以下不特别）在下面列出。