Todos mis colegas desarrollan en Mac, y varios de ellos trabajan en ML / AI. Aquí tienes una respuesta práctica a tu pregunta.
El stack más utilizado entre mis compañeros es Python + Tensorflow + Keras. Hay alternativas, pero es un lugar muy razonable para empezar si se intenta construir redes neuronales. Personalmente, uso Anaconda para gestionar la instalación de entornos Python, siempre que sea posible.
La otra pila Python común aquí es Python + sklearn. Y, por supuesto, todo el mundo utiliza numpy. Cuando sea apropiado, también puede querer usar pandas.
Varios de nosotros también usamos R para algunas tareas. 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