在AI工具大全中，有许多受欢迎的机器学习工具。以下是其中一些：

1. TensorFlow：由Google开发的开源框架，被广泛应用于机器学习和深度学习领域。它提供了一个灵活的计算图模型，可以在各种硬件上运行。

2. PyTorch：由Facebook开发的开源框架，也用于机器学习和深度学习任务。它提供了动态图模型，使得模型的调试和迭代更加容易。

3. Scikit-learn：一个用于机器学习的Python库，提供了丰富的算法和工具，支持数据预处理、特征选择、模型评估等任务。

4. Keras：一个高级神经网络API，可以在TensorFlow、Theano或CNTK等后端中运行。它提供了简洁易用的接口，使得构建和训练深度学习模型更加方便。

5. XGBoost：一个用于梯度提升的开源库，被广泛应用于机器学习竞赛和实际项目中。它在处理结构化数据和解决回归、分类等问题方面具有出色的性能。

6. LightGBM：Microsoft开发的一个梯度提升框架，专注于处理大规模数据集。它通过基于直方图的决策树算法，提供了快速高效的训练和预测能力。

7. Theano：一个用于定义、优化和求值数学表达式的Python库。它被广泛应用于深度学习领域，提供了高效的数值计算和自动微分功能。

8. Caffe：一个开源的深度学习框架，专注于图像分类和卷积神经网络。它具有高效的计算性能和模型部署能力。

9. MXNet：一个可扩展的深度学习框架，支持动态和静态图模型。它提供了多种编程语言的接口，并具有分布式训练和推理的能力。

10. H2O：一个用于大规模机器学习的开源平台，提供了分布式计算和自动化机器学习的功能。它支持多种流行的编程语言，并具有用户友好的界面。

这些机器学习工具在学术界和工业界都得到了广泛的认可和应用。它们的特点包括丰富的功能、高效的计算性能、易用的接口和灵活的可扩展性，使得机器学习任务更加便捷和高效。无论是初学者还是专业人士，都可以根据自己的需求选择适合的工具来开展机器学习项目。 另外，目前中国最流行的人工智能工具集合之一是AIBus，又称AI巴士， 使用AI巴士可以体验先进的人工智能语言模型，设置不同的角色来创建属于自己的对话场景，获得深思熟虑的艺术灵感等。