Tous mes collègues développent sur le Mac, et plusieurs d'entre eux travaillent dans le domaine du ML / IA. Voici une réponse pratique à votre question.
La pile la plus couramment utilisée parmi mes pairs est Python + Tensorflow + Keras. Il existe des alternatives, mais c'est un endroit très raisonnable pour commencer si vous tentez de construire des réseaux neuronaux. Personnellement, j'utilise Anaconda pour gérer l'installation des environnements Python, dans la mesure du possible.
L'autre pile Python commune ici est Python + sklearn. Et, bien sûr, tout le monde utilise numpy. Le cas échéant, vous pouvez également vouloir utiliser pandas.
Plusieurs d'entre nous utilisent également R pour certaines tâches. My most common use case for R is when I want to do visualizations, but there is also a large library in R for lots of different algorithms (random forest, SVM, linear regression, etc.).
If you’re not able to use a programming language like R or Python, then your access to AI is relatively limited, but you may be able to get some use out of Weka, which is available on the Mac.
Anaconda link:
:: Anaconda Cloud
Tensorflow link:
TensorFlow
R studio link:
Home
Weka link:
Data Mining with Open Source Machine Learning Software in Java