AI TOOLKIT PRO
v8.1.89
非商业用途免费 - 完整版！
关于下载 AI-TOOLKIT 软件的重要说明：请注意，Google 和 Microsoft 两家公司的产品使用错误的系统来检测潜在危险的下载。这些产品例如是互联网浏览器 Chrome、Internet Explorer 和操作系统 Windows 10。问题在于，它们不会测试下载的文件中是否存在有效的数字签名，而是将所有不经常下载的下载标记为潜在危险。频繁更新的软件（如 AI-TOOLKIT）永远无法收集足够的下载来删除此消息。您可以通过关闭 Windows Defender SmartScreen （Internet 选项）来禁用此错误行为，例如在 Windows 10 中。如果您有防病毒软件，那么这样做是完全安全的！
AI-TOOLKIT 与 MS Windows 64 位 7、8、10 及更高版本兼容，并需要 2012 年之后发布的 CPU（包括 AVX 处理器扩展）。
主页：人工智能工具包
下载：AI-TOOLKIT Professional
包含什么：
AI-TOOLKIT Professional（旗舰产品）
DeepAI Educational（具有人工智能内部可视化的教育深度神经网络软件）
获取序列号：如果您没有序列号，请在 AI-TOOLKIT Helpdesk 上注册（请填写您的真实姓名和电子邮件）并自动获取序列号（非商业用途免费 - 完整版）。
AI-TOOLKIT 是一款人工智能 (AI) 软件工具包，可轻松训练、测试和预测机器学习模型以及创建机器学习流程。
AI-TOOLKIT 支持机器学习的所有 3 种主要形式：监督学习、无监督学习和强化学习！构建和使用最先进的机器学习模型根本不需要编程技能！
易于使用，包含多种类型的机器学习模型，可以单独使用或相互连接（ML Flow）。还有一个内置的非常快的 SQL 数据库，可以使您的机器学习数据的存储变得紧凑和容易。该数据库支持数GB的数据存储，甚至在一个项目中可以使用多个数据库。
AI-TOOLKIT 支持以下主要机器学习模型和技术：
监督学习——支持向量机模型
监督学习-随机森林分类模型
监督学习——前馈神经网络回归模型
监督学习——前馈神经网络分类模型
监督学习——卷积前馈神经网络分类模型
监督学习-递归神经网络回归模型（RNN_R）
监督学习-递归神经网络分类模型（RNN_C）
无监督学习——KMeans分类模型
无监督学习 - MeanShift 分类模型
无监督学习-DBScan分类模型
无监督学习-层次分类模型
强化学习 - 深度 Q 学习（神经网络）
使用 PCA 降维（主成分分析）
带显式反馈的推荐（协作过滤）(CFE)
带隐式反馈的推荐（协作过滤）(CFI)
您可以单独使用内置的机器学习模型（训练和预测/推理），也可以构建一个更大的人工智能系统，其中多个人工智能模型在一个流程中一起工作。在流程中协同工作意味着一个机器学习模型可以在连续运行的人工智能系统中使用一个或多个其他机器学习模型的输出。
内置了几个易于应用的机器学习模型模板，只需点击几下鼠标即可轻松构建复杂的人工智能模型。您可以轻松地训练和测试您的模型。
您可以将任何分隔数据文件导入到数据库中。您还可以导入图像，图像将自动转换为机器学习数据并保存到数据库中。
如果您选择“自动转换分类或文本值”选项，则分类值将使用以下选项之一自动转换为数字（基于您对每列的选择）：
整数编码，
one-hot 编码（增加特征数量！），
二进制编码（增加特征数量！）。
如果您选择“重新采样以减少不平衡（仅限分类！）”选项，则数据将自动重新采样，以纠正数据中的类别不平衡。 AI-TOOLKIT 使用最先进的重采样方法的组合，以提供最佳的重采样（噪声消除+多数类的欠采样+非多数类的过采样），而不仅仅是复制或删除记录。
有一个易于使用的数据库编辑器，可用于查看和编辑所有 AI-TOOLKIT 数据库。数据库编辑器和 AI-TOOLKIT 都支持加密数据库，以防您需要保护数据。
所有机器学习模型都经过优化，可实现最佳性能和准确性。
内置工具
还有一些内置的专业机器学习工具和应用程序：图像编辑器、音频编辑器、人脸识别应用程序、说话人识别应用程序、指纹识别应用程序等。
更多信息请阅读软件右侧栏各子模块的帮助。
访问 AI-TOOLKIT 网站了解更多信息和培训视频。
AI-TOOLKIT 和 AI-TOOLKIT 人工智能引擎 (C) 版权所有 2016 年至今 Zoltan Somogyi，保留所有权利。阅读许可证“License.md”。
