9 лучших фреймворков и инструментов ИИ [сторонники + проблемы]

В наше время, когда продвижение выходит на передний план, искусственный интеллект максимально использует возможности.

Когда мы смотрели на глобальный рынок искусственного интеллекта, можно было понять, что размер его рынка рос с совокупным годовым темпом роста 38,1% с 2022 по 2030 год.

Согласно исследованию в 2021 году, мировой рынок ИИ оценивался в 87,04 млрд долларов США, и спрос на него в различных секторах, таких как BFSI, автомобилестроение, здравоохранение и другие, будет расти.

Растущее использование параллельных вычислений в центрах обработки данных ИИ, увеличение трафика данных и растущее признание платформ облачного машинного обучения, охватывающих несколько отраслей приложений, являются ключевыми факторами такого резкого роста спроса на ИИ в последние и ближайшие годы.

Кроме того, глобальное снижение стоимости оборудования способствует общему развитию отрасли. Одним из других важных элементов, способствующих расширению рынка, является увеличение числа партнерских отношений и сотрудничества, осуществляемых различными крупными фирмами. Кроме того, прогнозируется, что растущий акцент на разработку систем искусственного интеллекта, ориентированных на человека, создаст прибыльный потенциал для индустрии инфраструктуры искусственного интеллекта в ближайшие годы.

Машинное обучение (МО) и искусственный интеллект (ИИ) пользуются большим спросом. В результате сообщество выросло, что привело к изобретению различных структур ИИ, которые упрощают изучение ИИ. В этом посте будут рассмотрены некоторые из лучших фреймворков для начала работы с программированием ИИ и помощи в повышении эффективности бизнеса.

Лучшие фреймворки и инструменты искусственного интеллекта, на которые стоит обратить внимание

Теперь давайте подробно обсудим все эти фреймворки и инструменты ИИ, чтобы узнать о них больше и найти причину, по которой эти фреймворки и инструменты являются лучшими.

Рекомендуется для вас: какова роль искусственного интеллекта (ИИ) в кибербезопасности?

1. Тензорный поток

TensorFlow — это масштабируемый мультипрограммный интерфейс с мощными драйверами роста, который обеспечивает простое программирование. Он имеет большую экосистему с открытым исходным кодом и предоставляет обширную и подробную документацию.

Считается превосходным методом разработки статистических программ, а также позволяет проводить распределенное обучение. Здесь машинные модели могут обучаться на любом уровне абстракции, как того требует пользователь, в эффективном формате.

Сторонники:

Тензорный поток использует популярный язык программирования Python и обладает большой вычислительной мощностью. Таким образом, его можно использовать с любым процессором или графическим процессором. Кроме того, абстракция вычислительного графа может использоваться с TensorFlow для разработки различных моделей машин.

Испытания:

Платформа направляет входящие данные через многочисленные узлы для выработки суждения или прогноза, что может занять некоторое время. В нем также отсутствуют предварительно обученные модели ИИ.

2. Microsoft CNTK

Microsoft CNTK — это более адаптируемая и быстрая платформа на основе нейронной сети с открытым исходным кодом, которая позволяет преобразовывать текст, сообщения и голос. Его эффективная среда масштабирования обеспечивает более быструю общую оценку моделей машин, сохраняя при этом целостность данных.

Эта динамическая структура обеспечивает интеграцию с основными наборами данных, что делает ее лучшим выбором для внедрения крупными компаниями, такими как Skype, Cortana и другими, а также имеет очень выразительный и удобный дизайн.

Это высокооптимизированная платформа с производительностью, масштабируемостью, производительностью и интеграцией высокого уровня. Microsoft CNTK имеет собственную сеть, которая может быть эффективно представлена, например, комплексные API, как высокоуровневые, так и низкоуровневые.

Кроме того, он имеет встроенные компоненты, в том числе RNN, настройку гиперпараметров, модели обучения с учителем, подкрепление, CNN и т. д., а также ресурсы, обеспечивающие максимальную эффективность.

Сторонники:

Благодаря поддержке Python и C++ Microsoft CNTK может работать с несколькими серверами одновременно, чтобы ускорить процесс обучения. Архитектура Microsoft CNTK, разработанная с учетом последних достижений в области искусственного интеллекта, поддерживает GAN, RNN и CNN. Кроме того, он позволяет проводить рассредоточенное обучение для успешного обучения моделей машин.

Испытания:

В нем отсутствует плата визуализации, а также совместимость с мобильными ARM.

3. Кафе

Caffe — это сеть глубокого обучения с предварительно загруженным набором обученных нейронных сетей. Если у вас сжатые сроки, это должен быть ваш лучший вариант. Этот фреймворк популярен благодаря своим возможностям обработки изображений, но он также широко поддерживает MATLAB.

Модели Caffe создаются полностью в схемах открытого текста. Он не только имеет активное сообщество с открытым исходным кодом для дебатов и совместного кодирования, но также обеспечивает невероятную скорость и эффективность, поскольку он предварительно загружен.

Сторонники:

Он связывает C, C++ и Python, а также позволяет моделировать CNN (сверточные нейронные сети). Caffe превосходит совершенство при выполнении количественных задач благодаря своей скорости или возможностям экономии времени.

Испытания:

Caffe не может обрабатывать сложные данные, но относительно быстро обрабатывает визуальные изображения.

4. Теано

Эта структура способствует исследованиям в области глубокого обучения и предназначена для обеспечения надежности сетей, требующих высокой вычислительной мощности, за счет использования графических процессоров, а не центральных процессоров. Вычисление многомерного массива, например, требует значительной мощности, которой обладает Theano. Theano — это популярный язык программирования, основанный на Python, который известен своей быстрой обработкой и откликом.

Генерация динамического кода Theano обеспечивает более быструю оценку выражений. Кроме того, даже при небольших числах он обеспечивает превосходный коэффициент точности. Еще одной ключевой особенностью Theano является модульное тестирование, которое позволяет пользователям самостоятельно проверять свой код и легко обнаруживать и устранять ошибки.

Сторонники:

Theano обеспечивает надежную поддержку для всех приложений, интенсивно использующих данные, хотя его необходимо сочетать с дополнительными библиотеками. Он также точно оптимизирован как для процессора, так и для графического процессора.

Испытания:

В последней версии Theano больше не ожидается никаких обновлений или добавлений функций.

5. Машинное обучение Amazon

Машинное обучение Amazon предоставляет высококлассную помощь в разработке технологий самообучения. У этой платформы уже есть пользовательская база во многих сервисах, таких как AWS, S3 и Amazon Redshift. Это сервис, управляемый Amazon, который выполняет три операции с моделью: анализ данных, обучение модели и оценку модели.

В AWS можно найти инструменты для любого уровня опыта, будь то новичок, специалист по данным или разработчик. Поскольку безопасность имеет первостепенное значение, этот продукт включает полное шифрование данных. Кроме того, он предоставляет широкие инструменты для анализа и понимания данных, а также доступ ко всем важным базам данных.

Сторонник:

С этой платформой вам не нужно писать много кода, вместо этого она позволяет вам взаимодействовать с платформой на основе ИИ с помощью API. Amazon Machine Learning высоко ценится учеными, разработчиками и исследователями машинного обучения.

Испытания:

Ему не хватает гибкости, потому что вся система абстрагирована, поэтому вы не можете выбрать конкретный подход к нормализации или машинному обучению. Когда дело доходит до визуализации данных, машинное обучение Amazon терпит неудачу.

Вам может понравиться: Наука о данных против искусственного интеллекта — в чем разница?

6. НАУЧНОЕ ОБУЧЕНИЕ

Scikit-learn — надежная и надежная библиотека машинного обучения на Python. Это основа многих контролируемых и неконтролируемых обучающих вычислений. Прецеденты включают прямые и рассчитанные рецидивы, группирование, деревья решений и k-импликации.

Пока вы не начнете внедрять все более сложные вычисления, Scikit-learn будет более чем подходящим инструментом для работы, если вы только начинаете заниматься машинным обучением. Он предлагает широкий спектр вычислений для популярных приложений искусственного интеллекта и интеллектуального анализа данных, включая группирование, повторение и порядок.

Даже сложные действия, такие как изменение данных, определение функций и использование ансамблевых методов, можно выполнить в несколько строк. Кроме того, он основан на NumPy и SciPy, двух основных модулях Python.

Сторонники:

Библиотека предлагается под лицензией BSD, что означает, что она бесплатна с небольшими юридическими и лицензионными ограничениями. Пакет scikit-learn не только прост в использовании, но и чрезвычайно адаптируется и полезен для реальных приложений. Вы можете наблюдать его использование в различных случаях, таких как прогнозирование поведения потребителей, создание нейроизображений и так далее.

Scikit-Learn поддерживается большим мировым онлайн-сообществом, авторами и опытными сотрудниками. Для клиентов, которые хотят связать алгоритмы со своими платформами, веб-сайт scikit-learn содержит обширную документацию по API.

Испытания:

Это не подходящий вариант для углубленного или детального изучения.

7. КЕРАС

Если вы предпочитаете способ выполнения действий, основанный на Python, Keras подойдет вам лучше всего. В Keras есть высокоуровневая библиотека нейронных сетей, которая работает на Theano или TensorFlow. Это многофункциональное и многоплатформенное приложение, которое прекрасно ориентировано на взаимодействие с пользователем и позволяет быстро создавать прототипы. Кроме того, он также поддерживает сверточные и рекуррентные сети.

Keras прост в отладке и изучении, потому что это фреймворк на основе Python. Keras является выразительным, адаптируемым и хорошо подходит для поисковых исследований. Он был создан для быстрого экспериментирования, а также включает модульную библиотеку нейронных сетей, построенную на Python.

Сторонники:

Эта структура сокращает количество пользовательских шагов, необходимых для сценариев общего использования. Являясь простым и последовательным интерфейсом, Keras позволяет создавать индивидуальные строительные блоки для обмена свежими исследовательскими идеями. Он обеспечивает быстрое и простое создание прототипов, а также создание новых слоев, измерений и передовых моделей.

Испытания:

Поскольку эта структура не использует RBM (ограниченные машины Больцмана), она менее гибкая и более сложная. В сети доступно меньше проектов, чем TensorFlow Multi-GPU, и они не полностью функциональны.

8. МКСНЕТ

Он использует забывчивый фон для обмена времени вычислений на память, что может быть особенно хорошо для рекуррентных сетей в очень длинных последовательностях. MXNet — еще одна известная структура глубокого обучения. MXNet, основанная Apache Software Foundation, поддерживает широкий спектр языков, таких как JavaScript, Python и C++.

Amazon Web Services также помогает MXNet разрабатывать модели глубокого обучения. В отличие от практически всех других основных фреймворков, он прямо не регулируется крупным предприятием, что считается хорошей функцией для фреймворка, разработанного сообществом. MXNET поддерживает TVM, что повышает совместимость развертывания и позволяет использовать более широкий спектр дополнительных типов устройств.

Сторонники:

Модель, работающая в MXNET, проста, а API быстрый. Этот фреймворк не только поддерживает GPU, но также имеет режим нескольких GPU. Это эффективная, масштабируемая и быстрая платформа, поддерживающая различные языки программирования, такие как Scala, R, Python, C++ и JavaScript.

Испытания:

MXNet имеет сравнительно меньшее сообщество открытого исходного кода по сравнению с TensorFlow. Такое отсутствие значительной поддержки сообщества говорит о более длительном времени реализации, когда речь идет об улучшениях, исправлениях ошибок и других улучшениях. MxNet, хотя и широко используется различными фирмами в ИТ-индустрии, не так известен, как Tensorflow.

9. ПИТОРЧ

PyTorch — это система искусственного интеллекта, созданная Facebook, и ее исходный код доступен на GitHub, где ее используют лучшие профессионалы. Он получил поддержку и множество положительных отзывов.

Сторонники:

PyTorch прост для понимания, еще проще в кодировании и обладает максимальной совместимостью с облачными платформами. Он имеет полный набор надежных API-интерфейсов для расширения библиотек Pytorch, чтобы быть более адаптируемым, быстрым и удобным для оптимизации. Во время выполнения он поддерживает вычислительные графы, а также поддерживает как GPU, так и CPU. Кроме того, среда разработки Python и средства отладки упрощают отладку.

Испытания:

С выпуском 2016 года PyTorch стоит новее других, имеет меньше пользователей и не является общепризнанным. Не хватает инструментов мониторинга и визуализации, таких как тензорная доска. Кроме того, по сравнению с другими фреймворками сообщество разработчиков, связанное с этим фреймворком, все еще скромное.

Вам также может понравиться: Как внедрить искусственный интеллект (ИИ) в вашу SEO-стратегию?

Следующий шаг за вами!

Эти 9 перечисленных сред и инструментов ИИ могут помочь бизнесменам, инженерам и ученым, таким как вы, решать реальные проблемы, тем самым развивая и укрепляя основную технологию. Как мы видим, все эти инструменты имеют свои отличительные особенности, наборы преимуществ и проблем. Вы можете использовать эти фреймворки и инструменты ИИ в соответствии с функциональностью, требуемой вашей бизнес-моделью или целью проекта.

Следующим шагом после понимания характеристик, плюсов и минусов перечисленных платформ и инструментов ИИ является то, что вы должны внедрить один из них сразу, чтобы достичь идеальной производительности с конкурентным преимуществом перед другими.

 Эта статья написана Хиной Сони. Хина — заядлый исследователь и писатель в TRooTech.com, технологической компании, работающей над цифровизацией отраслевых процессов в различных областях. Будучи частью команды управления контентом, она с энтузиазмом относится к передовым технологиям и любит быть в курсе последних технологических ноу-хау. Вы можете следить за ней в LinkedIn.