7. MLlib
由于其速度，Apache Spark 成为一个最流行的大数据处理工具。MLlib 是 Spark 的可扩展机器学习库。它集成了 Hadoop 并可以与 NumPy 和 R 进行交互操作。它包括了许多机器学习算法如分类、回归、决策树、推荐、集群、主题建模、功能转换、模型评价、ML 管道架构、ML 持久、生存分析、频繁项集和序列模式挖掘、分布式线性代数和统计。
8. NuPIC
由 Numenta 公司管理的 NuPIC 是一个基于分层暂时记忆Hierarchical Temporal Memory，HTM理论的开源人工智能项目。从本质上讲，HTM 试图创建一个计算机系统来模仿人类大脑皮层。他们的目标是创造一个 “在许多认知任务上接近或者超越人类认知能力” 的机器。
除了开源许可，Numenta 还提供 NuPic 的商业许可协议，并且它还提供技术专利的许可证。
9. OpenNN
作为一个为开发者和科研人员设计的具有高级理解力的人工智能，OpenNN 是一个实现神经网络算法的 c++ 编程库。它的关键特性包括深度的架构和快速的性能。其网站上可以查到丰富的文档，包括一个解释了神经网络的基本知识的入门教程。OpenNN 的付费支持由一家从事预测分析的西班牙公司 Artelnics 提供。
10. OpenCyc
由 Cycorp 公司开发的 OpenCyc 提供了对 Cyc 知识库的访问和常识推理引擎。它拥有超过 239,000 个条目，大约 2,093,000 个三元组和大约 69,000 owl：这是一种类似于链接到外部语义库的命名空间。它在富领域模型、语义数据集成、文本理解、特殊领域的专家系统和游戏 AI 中有着良好的应用。该公司还提供另外两个版本的 Cyc：一个可免费的用于科研但是不开源，和一个提供给企业的但是需要付费。
11. Oryx 2
构建在 Apache Spark 和 Kafka 之上的 Oryx 2 是一个专门针对大规模机器学习的应用程序开发框架。它采用一个独特的三层 λ 架构。开发者可以使用 Orys 2 创建新的应用程序，另外它还拥有一些预先构建的应用程序可以用于常见的大数据任务比如协同过滤、分类、回归和聚类。大数据工具供应商 Cloudera 创造了最初的 Oryx 1 项目并且一直积极参与持续发展。
12. PredictionIO
今年的二月，Salesforce 收购了 PredictionIO，接着在七月，它将该平台和商标贡献给 Apache 基金会，Apache 基金会将其列为孵育计划。所以当 Salesforce 利用 PredictionIO 技术来提升它的机器学习能力时，成效将会同步出现在开源版本中。它可以帮助用户创建带有机器学习功能的预测引擎，这可用于部署能够实时动态查询的 Web 服务。
13. SystemML
最初由 IBM 开发， SystemML 现在是一个 Apache 大数据项目。它提供了一个高度可伸缩的平台，可以实现高等数学运算，并且它的算法用 R 或一种类似 python 的语法写成。企业已经在使用它来跟踪汽车维修客户服务、规划机场交通和连接社会媒体数据与银行客户。它可以在 Spark 或 Hadoop 上运行。
14. TensorFlow
TensorFlow 是一个谷歌的开源人工智能工具。它提供了一个使用数据流图进行数值计算的库。它可以运行在多种不同的有着单或多 CPU 和 GPU 的系统，甚至可以在移动设备上运行。它拥有深厚的灵活性、真正的可移植性、自动微分功能，并且支持 Python 和 c++。它的网站拥有十分详细的教程列表来帮助开发者和研究人员沉浸于使用或扩展他的功能。