人工智能（AI）平台是一系列软件工具，它们使开发人员能够创建、训练和部署机器学习模型。以下是一些常见的人工智能平台：
1. TensorFlow：由Google开发，是一个开源的机器学习框架，用于构建各种类型的神经网络。它支持多种编程语言，如Python、C++和Java。
2. PyTorch：由Facebook开发，是一个灵活的深度学习库，类似于TensorFlow，但更轻量级。它支持多GPU计算，并提供了丰富的API和工具。
3. Keras：由Google开发，是一个高级的深度学习API，类似于TensorFlow。Keras易于使用，适用于快速原型设计和实验。
4. Scikit-learn：由Pillow开发，是一个强大的机器学习库，提供了大量的算法和工具，用于数据预处理、特征选择、分类、回归等任务。
5. XGBoost：由Facebook开发，是一个高效的决策树引擎，适用于大规模数据处理和高维数据。
6. LightGBM：由百度开发，是一个高性能的梯度提升决策树引擎，适用于大规模数据处理和高维数据。
7. Spark MLlib：由Apache Spark开发，是一个基于Spark的机器学习库，提供了一系列的算法和工具，用于处理大规模数据集。
8. MXNet：由百度开发，是一个开源的机器学习框架，支持多种编程语言，如Python、C++和Java。
9. Caffe：由NVIDIA开发，是一个深度学习框架，主要用于计算机视觉任务。Caffe支持多种硬件加速技术，如GPU和TPU。
10. CNTK：由Microsoft开发，是一个开源的深度学习框架，主要用于Windows操作系统。CNTK支持多种编程语言，如Python、C++和Java。
这些平台各有特点，适用于不同的应用场景和需求。例如，TensorFlow和PyTorch适合深度学习研究，Keras适合快速原型设计和实验，Scikit-learn适合数据预处理和特征选择，XGBoost适合大规模数据处理和高维数据，LightGBM适合大规模数据处理和高维数据，Spark MLlib适合大规模数据处理，MXNet和Caffe适合计算机视觉任务，CNTK适合Windows操作系统。
