一种知名的AI建模工具是基于Python的Scikit-learn。Scikit-learn是一个用于机器学习的开源工具，它包含了许多常用的机器学习算法和工具，如分类、回归、聚类、降维等。通过Scikit-learn，用户可以快速构建和训练各种机器学习模型，进行数据预处理、特征提取和模型评估等操作。Scikit-learn提供了简洁而强大的API接口，适合从初学者到专业人士的用户使用。
另一种知名的AI建模工具是TensorFlow。TensorFlow是谷歌开发的一个开源机器学习框架，广泛应用于深度学习任务中。TensorFlow使用数据流图来表示计算模型，支持动态神经网络和静态神经网络等多种模型架构。TensorFlow提供了丰富的工具和库，可以用于构建和训练各种深度学习模型，如卷积神经网络、循环神经网络等。TensorFlow还支持分布式计算和在各种硬件平台上运行，是一个功能强大且灵活的机器学习框架。
除了TensorFlow，PyTorch也是一个备受推崇的AI建模工具。PyTorch是一个深度学习框架，由Facebook开发和维护。PyTorch采用动态图机制，使得模型的构建更加灵活和直观。PyTorch提供了丰富的张量操作和自动微分功能，支持搭建各种深度神经网络模型，如生成对抗网络、强化学习模型等。PyTorch还提供了torchvision、torchtext等高级工具，方便用户进行图像处理、自然语言处理等任务。
另外，XGBoost也是一个被广泛应用的AI建模工具。XGBoost是一种集成学习方法，基于梯度提升树的算法。XGBoost在处理结构化数据、回归和分类问题等方面表现出色，具有较高的准确性和泛化能力。XGBoost支持并行计算和优化算法，能够处理大规模数据集和高维特征。XGBoost也被广泛应用于Kaggle竞赛等数据科学竞赛中，是许多数据科学家和机器学习从业者的首选工具之一。
除了以上提到的工具，还有一种知名的AI建模工具是Keras。Keras是一个高级神经网络库，易于使用且灵活性较大。Keras可以在TensorFlow、Theano等后端上运行，通过简单的API接口，用户可以快速构建各种深度学习模型，如多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络等。Keras还提供了丰富的预训练模型和工具，方便用户进行迁移学习和快速搭建深度学习应用。