9 Kerangka dan Alat AI Teratas [Pengusul + Tantangan]

Di saat-saat ini, ketika kemajuan telah mengambil tempat terdepan, Kecerdasan Buatan memanfaatkan peluang sebaik-baiknya.

Ketika kami melihat pasar AI global, dapat diketahui bahwa ukuran pasarnya meningkat pada Tingkat Pertumbuhan Tahunan Gabungan sebesar 38,1% dari tahun 2022 hingga 2030.

Seperti yang disurvei pada tahun 2021, pasar AI global bernilai US$ 87,04 miliar dan akan menghadapi peningkatan permintaan di berbagai sektor seperti BFSI, otomotif, perawatan kesehatan, dan lainnya.

Meningkatnya penggunaan komputasi paralel di pusat data AI, lalu lintas data yang lebih besar, dan penerimaan platform pembelajaran mesin cloud yang meluas yang mencakup berbagai industri aplikasi adalah pendorong utama lonjakan permintaan AI dalam beberapa tahun terakhir dan mendatang.

Selain itu, pengurangan biaya perangkat keras global mendorong pengembangan industri secara keseluruhan. Salah satu elemen penting lainnya yang mendorong perluasan pasar adalah meningkatnya jumlah kemitraan dan kolaborasi yang dilakukan oleh berbagai perusahaan besar. Selain itu, peningkatan penekanan pada pengembangan sistem AI yang sadar manusia diproyeksikan akan menghasilkan potensi yang menguntungkan bagi industri infrastruktur AI di tahun-tahun mendatang.

Pembelajaran mesin (ML) dan kecerdasan buatan (AI) sangat diminati. Akibatnya, komunitas berkembang, menghasilkan penemuan berbagai kerangka kerja AI yang menyederhanakan pembelajaran AI. Posting ini akan membahas beberapa kerangka kerja terbaik untuk memulai pemrograman AI dan membantu meningkatkan efisiensi bisnis.

Kerangka kerja dan alat AI terbaik untuk Diperhatikan

Sekarang mari kita bahas semua kerangka kerja dan alat AI ini secara mendetail untuk mengetahui lebih banyak tentangnya dan menemukan alasan mengapa kerangka kerja dan alat ini adalah yang terbaik.

Direkomendasikan untuk Anda: Apa Peran Kecerdasan Buatan (AI) dalam Keamanan Siber?

1. TensorFlow

TensorFlow adalah antarmuka multi-pemrograman yang dapat diskalakan dengan penggerak pertumbuhan yang kuat yang memungkinkan pemrograman sederhana. Ini memiliki ekosistem sumber terbuka yang besar dan menyediakan dokumentasi yang luas dan terperinci.

Dianggap sebagai metode yang sangat baik untuk mengembangkan program statistik, ini juga memungkinkan untuk pelatihan terdistribusi. Di sini, model mesin dapat diajarkan pada setiap tingkat abstraksi yang dibutuhkan oleh pengguna dalam format yang efektif.

Para pendukung:

Alur tensor menggunakan bahasa pemrograman Python yang populer, dan memiliki banyak kekuatan pemrosesan. Dan dengan demikian, ini dapat digunakan dengan CPU atau GPU apa pun. Selain itu, abstraksi grafik komputasi dapat digunakan dengan TensorFlow untuk mengembangkan model mesin yang berbeda.

Tantangan:

Kerangka kerja merutekan data yang masuk melalui banyak node untuk menghasilkan penilaian atau prediksi, yang mungkin memakan waktu. Itu juga tidak memiliki model pra-pelatihan AI.

2.Microsoft CNTK

Microsoft CNTK adalah kerangka kerja berbasis jaringan saraf sumber terbuka yang lebih mudah beradaptasi dan lebih cepat yang memungkinkan reformasi teks, pesan, dan suara. Lingkungan penskalaannya yang efisien menghasilkan evaluasi keseluruhan model mesin yang lebih cepat sambil mempertahankan integritas data.

Kerangka dinamis ini menampilkan integrasi dengan kumpulan data utama, menjadikannya pilihan terbaik untuk diadopsi oleh perusahaan besar seperti Skype, Cortana, dan lainnya, serta desain yang sangat ekspresif dan ramah pengguna.

Ini adalah kerangka kerja yang sangat dioptimalkan dengan produktivitas, skalabilitas, kinerja, dan integrasi tingkat tinggi. Microsoft CNTK memiliki jaringannya sendiri yang dapat direpresentasikan secara efisien, seperti API komprehensif, baik level tinggi maupun level rendah.

Selain itu, ia memiliki komponen bawaan, termasuk RNN, penyetelan hyperparameter, model pembelajaran terawasi, penguatan, CNN, dll., dan sumber daya yang meningkatkan efisiensi maksimum.

Para pendukung:

Karena mendukung Python dan C++, Microsoft CNTK dapat bekerja dengan beberapa server sekaligus untuk mempercepat proses pembelajaran. Dikembangkan dengan kemajuan terbaru dalam AI, arsitektur Microsoft CNTK mendukung GAN, RNN, dan CNN. Selain itu, ini memungkinkan pelatihan yang tersebar untuk berhasil melatih model alat berat.

Tantangan:

Itu tidak memiliki papan visualisasi serta kompatibilitas ARM seluler.

3. Kafe

Caffe adalah jaringan pembelajaran mendalam yang dimuat sebelumnya dengan sekumpulan jaringan saraf terlatih. Jika Anda memiliki tenggat waktu yang ketat, ini harus menjadi pilihan utama Anda. Framework ini populer karena kemampuan pemrosesan gambarnya, tetapi juga mendukung MATLAB secara ekstensif.

Model Caffe dibuat seluruhnya dalam skema plaintext. Ini tidak hanya memiliki komunitas sumber terbuka yang aktif untuk debat dan pengkodean kolaboratif, tetapi juga memberikan kecepatan dan efisiensi yang luar biasa karena dimuat sebelumnya.

Para pendukung:

Ini menghubungkan C, C ++, dan Python, dan juga memungkinkan pemodelan CNN (jaringan saraf convolutional). Caffe melampaui keunggulan saat melakukan pekerjaan kuantitatif karena kemampuannya yang cepat atau hemat waktu.

Tantangan:

Caffe tidak dapat menangani data yang rumit tetapi relatif cepat dalam hal pemrosesan visual gambar.

4. Teano

Kerangka kerja ini mempromosikan penelitian pembelajaran mendalam dan didedikasikan untuk menyediakan keandalan jaringan yang menuntut kemampuan pemrosesan tinggi dengan memanfaatkan GPU daripada CPU. Komputasi array multidimensi, misalnya, memerlukan sejumlah besar daya, yang dimiliki Theano. Theano adalah bahasa pemrograman populer berdasarkan Python dan dikenal untuk pemrosesan dan respons yang cepat.

Pembuatan kode dinamis Theano memungkinkan evaluasi ekspresi lebih cepat. Selain itu, meskipun jumlahnya kecil, ini memberikan rasio akurasi yang sangat baik. Fitur utama lain dari Theano adalah pengujian unit, yang memungkinkan pengguna memverifikasi sendiri kode mereka dan dengan mudah mendeteksi dan menyelesaikan kesalahan.

Para pendukung:

Theano memberikan bantuan yang solid untuk semua aplikasi intensif data, meskipun harus digabungkan dengan pustaka tambahan. Ini juga dioptimalkan secara tepat untuk CPU dan GPU.

Tantangan:

Tidak ada lagi peningkatan atau penambahan fitur yang diharapkan pada iterasi terbaru Theano.

5. Pembelajaran mesin Amazon

Pembelajaran mesin Amazon memberikan bantuan kelas atas dalam pengembangan teknologi pembelajaran mandiri. Platform ini sudah memiliki basis pengguna di banyak layanannya seperti AWS, S3, dan Amazon Redshift. Ini adalah layanan yang dikelola Amazon yang melakukan tiga operasi pada model: analisis data, pelatihan model, dan penilaian model.

Di AWS, seseorang dapat menemukan alat untuk setiap tingkat pengalaman, baik itu pemula, ilmuwan data, atau pengembang. Karena keamanan adalah yang terpenting, produk ini menyertakan enkripsi data lengkap. Selain itu, ini menyediakan alat yang luas untuk analisis dan pemahaman data, serta akses ke semua basis data penting.

Pemrakarsa:

Dengan framework ini, Anda tidak perlu menulis banyak kode, melainkan memungkinkan Anda untuk berkomunikasi dengan framework bertenaga AI menggunakan API. Amazon Machine Learning sangat dipertimbangkan oleh ilmuwan data, pengembang, dan peneliti pembelajaran mesin.

Tantangan:

Itu tidak memiliki fleksibilitas karena seluruh sistem diabstraksi, sehingga Anda tidak dapat memilih pendekatan normalisasi atau pembelajaran mesin tertentu. Dalam hal visualisasi data, pembelajaran mesin Amazon gagal.

Anda mungkin menyukai: Ilmu Data vs. Kecerdasan Buatan – Apa Perbedaannya?

6. BELAJAR SCIKIT

Scikit-learn adalah pustaka pembelajaran mesin tangguh yang andal dengan Python. Ini adalah dasar dari banyak komputasi pembelajaran yang diawasi dan tidak diawasi. Preseden termasuk kekambuhan langsung dan terhitung, pengelompokan, pohon keputusan, dan implikasi-k.

Sampai Anda mulai menerapkan perhitungan yang semakin canggih, Scikit-learn adalah alat yang lebih dari cukup untuk digunakan jika Anda baru memulai pembelajaran mesin. Ini menawarkan berbagai perhitungan untuk AI populer dan aplikasi penambangan data termasuk pengelompokan, pengulangan, dan urutan.

Bahkan aktivitas yang rumit, seperti memodifikasi data, mendefinisikan fitur, dan menggunakan teknik ansambel, dapat dilakukan dalam beberapa baris. Selain itu, ini didasarkan pada NumPy dan SciPy, dua modul penting Python.

Para pendukung:

Perpustakaan ini ditawarkan di bawah lisensi BSD, yang artinya gratis dengan batasan hukum dan lisensi yang kecil. Tidak hanya mudah digunakan, tetapi paket scikit-learn sangat mudah beradaptasi dan berguna untuk aplikasi dunia nyata. Anda dapat menyaksikan penggunaannya di berbagai kasus seperti prediksi perilaku konsumen, pembuatan neuroimage, dan sebagainya.

Scikit-Learn didukung oleh dukungan komunitas online besar di seluruh dunia, penulis, dan kolaborator berpengalaman. Untuk pelanggan yang ingin menghubungkan algoritme dengan platform mereka sendiri, situs web scikit-learn menyertakan dokumentasi API yang ekstensif.

Tantangan:

Ini bukan pilihan yang cocok untuk studi mendalam atau detail.

7.KERAS

Jika Anda menyukai cara Python dalam melakukan aktivitas, Keras bekerja paling baik untuk Anda. Keras memiliki pustaka jaringan saraf tingkat tinggi yang berjalan di Theano atau TensorFlow. Ini adalah aplikasi multi-backend dan multi-platform yang berfokus dengan indah pada pengalaman pengguna dan memungkinkan pembuatan prototipe cepat. Selain itu, ini juga mendukung jaringan Convolutional dan Recurrent.

Keras mudah untuk di-debug dan dijelajahi karena merupakan framework berbasis Python. Keras bersifat ekspresif, mudah beradaptasi, dan cocok untuk penelitian eksplorasi. Itu dibuat untuk memungkinkan eksperimen cepat, dan itu juga termasuk perpustakaan jaringan saraf yang sangat modular yang dibangun dengan Python.

Para pendukung:

Kerangka kerja ini mengurangi jumlah langkah pengguna yang diperlukan untuk skenario penggunaan umum. Menjadi antarmuka yang lugas dan konsisten, Keras memungkinkan Anda membuat blok bangunan yang dipesan lebih dahulu untuk mengomunikasikan ide penelitian baru. Ini menyediakan pembuatan prototipe yang cepat dan mudah, sekaligus membuat lapisan baru, pengukuran, dan model mutakhir.

Tantangan:

Karena framework ini menggunakan No RBM (Restricted Boltzmann Machines), framework ini kurang fleksibel dan lebih canggih. Ada lebih sedikit proyek yang tersedia online daripada TensorFlow Multi-GPU, dan tidak sepenuhnya berfungsi.

8.MXNET

Ini menggunakan latar belakang pelupa untuk menukar waktu komputasi dengan memori, yang mungkin sangat baik untuk jaringan berulang pada urutan yang sangat panjang. MXNet adalah kerangka kerja Deep Learning terkenal lainnya. MXNet, yang didirikan oleh Apache Software Foundation, mendukung berbagai bahasa seperti JavaScript, Python, dan C++.

Amazon Web Services juga membantu MXNet mengembangkan model pembelajaran mendalam. Tidak seperti hampir semua framework utama lainnya, ini tidak secara tegas diatur oleh perusahaan besar yang dianggap sebagai fitur bagus untuk framework yang dikembangkan komunitas. MXNET mendukung TVM, yang meningkatkan kompatibilitas penyebaran dan memungkinkan penggunaan jenis perangkat tambahan yang lebih luas.

Para pendukung:

Penyajian model di MXNET sederhana sementara API cepat. Framework ini tidak hanya mendukung GPU tetapi juga memiliki mode multi-GPU. Ini adalah kerangka kerja yang efektif, terukur, dan cepat yang mendukung berbagai bahasa pemrograman seperti Scala, R, Python, C++, dan JavaScript.

Tantangan:

MXNet memiliki komunitas sumber terbuka yang relatif lebih kecil dibandingkan dengan TensorFlow. Kurangnya dukungan komunitas yang signifikan berbicara tentang waktu implementasi yang lebih lama ketika itu tentang perbaikan, perbaikan bug, dan peningkatan lainnya. MxNet, meskipun digunakan secara luas oleh berbagai perusahaan di industri TI, tidak seterkenal Tensorflow.

9.PYTORCH

PyTorch adalah sistem kecerdasan buatan yang dibuat oleh Facebook dan kode sumbernya tersedia di GitHub, tempat para profesional top menggunakannya. Itu telah menerima daya tarik dan banyak umpan balik yang menguntungkan.

Para pendukung:

PyTorch mudah dipahami, bahkan lebih sederhana untuk dikodekan, dan dengan kompatibilitas maksimal dengan platform cloud. Ini memiliki seperangkat API kuat yang komprehensif untuk memperluas Perpustakaan Pytorch agar lebih mudah beradaptasi, lebih cepat, dan ramah pengoptimalan. Saat runtime, ini mendukung grafik komputasi, sekaligus mendukung GPU dan CPU. Selain itu, IDE Python dan alat debug membuatnya mudah untuk di-debug.

Tantangan:

Dengan tahun rilis 2016, PyTorch berdiri lebih baru dari yang lain, memiliki lebih sedikit pengguna, dan tidak dikenal secara umum. Ada kekurangan alat pemantauan dan visualisasi, seperti papan tensor. Selain itu, jika dibandingkan dengan framework lain, komunitas developer yang terkait dengan framework ini masih sederhana.

Anda mungkin juga menyukai: Bagaimana Menerapkan Kecerdasan Buatan (AI) dalam Strategi SEO Anda?

Langkah selanjutnya untuk Anda!

9 kerangka kerja dan alat AI yang tercantum ini dapat membantu pebisnis, insinyur, dan ilmuwan seperti Anda menghadapi masalah dunia nyata, sehingga mengembangkan dan memperkuat teknologi inti. Seperti yang dapat kita lihat, semua alat ini memiliki fitur, rangkaian keunggulan, dan tantangan tersendiri. Anda dapat menggunakan kerangka kerja dan alat AI ini sesuai dengan kesesuaian fitur yang diminta oleh model bisnis atau tujuan proyek Anda.

Langkah selanjutnya setelah memahami karakteristik, pro, dan kontra dari Kerangka Kerja dan Alat AI yang terdaftar ini adalah – Anda harus segera menerapkannya untuk mencapai kinerja ideal dengan keunggulan kompetitif dibandingkan yang lain.

 Artikel ini ditulis oleh Heena Soni. Heena adalah seorang peneliti dan penulis yang rajin di TRooTech.com, sebuah Perusahaan Teknologi yang mengerjakan digitalisasi proses industri untuk berbagai domain. Menjadi bagian dari tim manajemen konten, dia sangat antusias dengan teknologi canggih dan suka mengikuti perkembangan teknologi terkini. Anda dapat mengikutinya di LinkedIn.