กรอบและเครื่องมือ AI 9 อันดับแรก [ผู้เสนอ + ความท้าทาย]

ในช่วงเวลาเหล่านี้ เมื่อความก้าวหน้าเข้ามามีบทบาท ปัญญาประดิษฐ์กำลังใช้โอกาสให้เกิดประโยชน์สูงสุด

เมื่อเรามองไปที่ตลาด AI ทั่วโลก อาจทราบได้ว่าขนาดตลาดนั้นเพิ่มขึ้นในอัตราการเติบโตต่อปีแบบทบต้นที่ 38.1% ในช่วงปี 2022 ถึง 2030

จากการสำรวจในปี 2564 ตลาด AI ทั่วโลกมีมูลค่า 87.04 พันล้านเหรียญสหรัฐ และจะเผชิญกับความต้องการที่เพิ่มขึ้นในภาคส่วนต่าง ๆ เช่น BFSI ยานยนต์ การดูแลสุขภาพ และอื่น ๆ

การใช้งานการประมวลผลแบบขนานที่เพิ่มขึ้นในศูนย์ข้อมูล AI การรับส่งข้อมูลที่มากขึ้น และการยอมรับที่เพิ่มขึ้นของแพลตฟอร์มการเรียนรู้ของเครื่องบนคลาวด์ที่ครอบคลุมอุตสาหกรรมแอพพลิเคชั่นต่างๆ เป็นปัจจัยขับเคลื่อนหลักของความต้องการ AI ที่พุ่งสูงขึ้นในช่วงไม่กี่ปีมานี้

นอกจากนี้ การลดต้นทุนฮาร์ดแวร์ทั่วโลกยังช่วยส่งเสริมการพัฒนาอุตสาหกรรมโดยรวม หนึ่งในองค์ประกอบสำคัญอื่นๆ ที่ขับเคลื่อนการขยายตัวของตลาดคือการเพิ่มจำนวนพันธมิตรและความร่วมมือที่ดำเนินการโดยบริษัทยักษ์ใหญ่หลายแห่ง นอกจากนี้ การให้ความสำคัญที่เพิ่มขึ้นในการพัฒนาระบบ AI ที่รับรู้โดยมนุษย์นั้นคาดว่าจะสร้างศักยภาพในการทำกำไรสำหรับอุตสาหกรรมโครงสร้างพื้นฐาน AI ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า

การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) และปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นที่ต้องการสูง เป็นผลให้ชุมชนเติบโตขึ้น ส่งผลให้มีการประดิษฐ์กรอบ AI ต่างๆ ที่ทำให้การเรียนรู้ AI ง่ายขึ้น โพสต์นี้จะกล่าวถึงกรอบการทำงานที่ยิ่งใหญ่ที่สุดบางส่วนสำหรับการเริ่มต้นเขียนโปรแกรม AI และช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพของธุรกิจ

เฟรมเวิร์กและเครื่องมือ AI ที่ดีที่สุดที่ควรระวัง

ตอนนี้เรามาพูดถึงรายละเอียดเกี่ยวกับเฟรมเวิร์กและเครื่องมือ AI ทั้งหมดเหล่านี้เพื่อทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับเฟรมเวิร์กและเครื่องมือเหล่านี้ และค้นหาเหตุผลว่าทำไมเฟรมเวิร์กและเครื่องมือเหล่านี้จึงดีที่สุด

แนะนำสำหรับคุณ: บทบาทของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในความปลอดภัยทางไซเบอร์คืออะไร

1. เทนเซอร์โฟลว์

TensorFlow เป็นอินเทอร์เฟซการเขียนโปรแกรมแบบหลายโปรแกรมที่ปรับขนาดได้พร้อมไดรเวอร์การเติบโตอันทรงพลังที่ช่วยให้สามารถเขียนโปรแกรมอย่างง่ายได้ มีระบบนิเวศแบบโอเพ่นซอร์สขนาดใหญ่และมีเอกสารประกอบอย่างละเอียดและครอบคลุม

ได้รับการยกย่องว่าเป็นวิธีการที่ยอดเยี่ยมสำหรับการพัฒนาโปรแกรมทางสถิติ และยังทำให้สามารถฝึกอบรมแบบกระจายได้อีกด้วย ในที่นี้ แบบจำลองเครื่องจักรอาจได้รับการสอนในระดับนามธรรมตามที่ผู้ใช้ต้องการในรูปแบบที่มีประสิทธิภาพ

ผู้เสนอ:

เทนเซอร์โฟลว์ใช้ภาษาโปรแกรม Python ที่ได้รับความนิยม และมีพลังในการประมวลผลสูง ดังนั้นจึงอาจใช้กับ CPU หรือ GPU ใดก็ได้ นอกจากนี้ยังสามารถใช้การสรุปกราฟเชิงคำนวณกับ TensorFlow เพื่อพัฒนาโมเดลเครื่องจักรต่างๆ

ความท้าทาย:

เฟรมเวิร์กกำหนดเส้นทางข้อมูลขาเข้าผ่านโหนดจำนวนมากเพื่อสร้างการตัดสินหรือการคาดการณ์ ซึ่งอาจใช้เวลาสักครู่ นอกจากนี้ยังขาดแบบจำลองที่ได้รับการฝึกฝนล่วงหน้าของ AI

2. ไมโครซอฟต์ ซีเอ็นทีเค

Microsoft CNTK เป็นเฟรมเวิร์กที่ใช้เครือข่ายประสาทแบบโอเพ่นซอร์สที่ปรับเปลี่ยนได้มากขึ้นและรวดเร็วยิ่งขึ้น ซึ่งช่วยให้สามารถแปลงข้อความ ข้อความ และเสียงได้ สภาพแวดล้อมการปรับขนาดที่มีประสิทธิภาพทำให้การประเมินโดยรวมเร็วขึ้นสำหรับรุ่นเครื่องจักรในขณะที่รักษาความสมบูรณ์ของข้อมูล

กรอบไดนามิกนี้มีการผสานรวมเข้ากับชุดข้อมูลหลัก ทำให้เป็นตัวเลือกที่ดีที่สุดสำหรับการนำไปใช้โดยบริษัทสำคัญๆ เช่น Skype, Cortana และอื่นๆ รวมถึงการออกแบบที่แสดงออกอย่างชัดเจนและเป็นมิตรกับผู้ใช้

เป็นเฟรมเวิร์กที่ได้รับการปรับให้เหมาะสมอย่างยิ่งพร้อมประสิทธิภาพการทำงาน ความสามารถในการปรับขนาด ประสิทธิภาพ และการผสานรวมระดับสูง Microsoft CNTK มีเครือข่ายของตนเองที่สามารถแสดงได้อย่างมีประสิทธิภาพ เช่น API ที่ครอบคลุม ทั้งระดับสูงและระดับต่ำ

นอกจากนี้ ยังมีส่วนประกอบในตัว ได้แก่ RNN, การปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์, โมเดลการเรียนรู้ภายใต้การดูแล, การเสริมแรง, CNN ฯลฯ และทรัพยากรที่ส่งเสริมประสิทธิภาพสูงสุด

ผู้เสนอ:

เนื่องจากรองรับ Python และ C++ Microsoft CNTK จึงสามารถทำงานกับเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่องพร้อมกันเพื่อเร่งกระบวนการเรียนรู้ พัฒนาด้วยความก้าวหน้าล่าสุดใน AI สถาปัตยกรรมของ Microsoft CNTK รองรับ GAN, RNN และ CNN นอกจากนี้ยังช่วยให้การฝึกแบบกระจายสามารถฝึกโมเดลเครื่องจักรได้สำเร็จ

ความท้าทาย:

มันขาดบอร์ดการแสดงภาพและความเข้ากันได้กับ ARM มือถือ

3. คาเฟอีน

Caffe เป็นเครือข่ายการเรียนรู้เชิงลึกที่โหลดไว้ล่วงหน้าด้วยชุดเครือข่ายประสาทที่ได้รับการฝึกฝน หากคุณมีกำหนดส่งที่กระชั้นชิด นี่ควรเป็นตัวเลือกหลักของคุณ เฟรมเวิร์กนี้เป็นที่นิยมสำหรับความสามารถในการประมวลผลภาพ แต่ก็ยังรองรับ MATLAB อย่างกว้างขวาง

แบบจำลอง Caffe ถูกสร้างขึ้นในสกีมาแบบข้อความธรรมดาทั้งหมด ไม่เพียงแต่มีชุมชนโอเพ่นซอร์สที่ใช้งานอยู่สำหรับการโต้วาทีและการเขียนโค้ดร่วมกันเท่านั้น แต่ยังให้ความเร็วและประสิทธิภาพที่เหลือเชื่อเพราะโหลดไว้ล่วงหน้าแล้ว

ผู้เสนอ:

มันเชื่อมต่อระหว่าง C, C ++ และ Python และยังอนุญาตให้สร้างแบบจำลอง CNN (เครือข่ายประสาทเทียม) Caffe เหนือกว่าความเป็นเลิศเมื่อทำงานเชิงปริมาณเนื่องจากความเร็วหรือความสามารถในการประหยัดเวลา

ความท้าทาย:

Caffe ไม่สามารถจัดการกับข้อมูลที่ซับซ้อนได้ แต่ค่อนข้างรวดเร็วเมื่อพูดถึงการประมวลผลภาพ

4. ธีอาโน

เฟรมเวิร์กนี้ส่งเสริมการวิจัยการเรียนรู้เชิงลึกและทุ่มเทเพื่อให้ความน่าเชื่อถือสำหรับเครือข่ายที่ต้องการความสามารถในการประมวลผลสูงโดยใช้ GPU แทน CPU ตัวอย่างเช่น การคำนวณอาร์เรย์หลายมิติจำเป็นต้องใช้พลังงานจำนวนมาก ซึ่งธีอาโนมีอยู่ Theano เป็นภาษาโปรแกรมยอดนิยมที่ใช้ Python และเป็นที่รู้จักในด้านการประมวลผลและการตอบสนองที่รวดเร็ว

การสร้างรหัสแบบไดนามิกของ Theano ช่วยให้การประเมินนิพจน์เร็วขึ้น นอกจากนี้ แม้ว่าตัวเลขจะน้อย แต่ก็มีอัตราส่วนความแม่นยำที่ยอดเยี่ยม ฟีเจอร์หลักอีกประการของ Theano คือการทดสอบหน่วย ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถยืนยันโค้ดของตนเองได้ และตรวจหาและแก้ไขข้อผิดพลาดได้อย่างง่ายดาย

ผู้เสนอ:

Theano ให้ความช่วยเหลือที่มั่นคงสำหรับแอปที่ต้องใช้ข้อมูลจำนวนมาก แม้ว่าจะต้องรวมเข้ากับไลบรารีเพิ่มเติม นอกจากนี้ยังได้รับการปรับแต่งอย่างแม่นยำสำหรับทั้ง CPU และ GPU

ความท้าทาย:

ไม่มีการอัปเกรดหรือการเพิ่มคุณลักษณะเพิ่มเติมที่คาดว่าจะเกิดขึ้นใน Theano รุ่นล่าสุด

5. การเรียนรู้ของเครื่อง Amazon

แมชชีนเลิร์นนิงของ Amazon ให้ความช่วยเหลือระดับไฮเอนด์ในการพัฒนาเทคโนโลยีการเรียนรู้ด้วยตนเอง แพลตฟอร์มนี้มีฐานผู้ใช้ในบริการต่างๆ อยู่แล้ว เช่น AWS, S3 และ Amazon Redshift นี่คือบริการที่จัดการโดย Amazon ซึ่งดำเนินการสามอย่างบนโมเดล: การวิเคราะห์ข้อมูล การฝึกโมเดล และการประเมินโมเดล

ใน AWS เราสามารถค้นหาเครื่องมือสำหรับประสบการณ์ทุกระดับ ไม่ว่าจะเป็นมือใหม่ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล หรือนักพัฒนา เนื่องจากความปลอดภัยเป็นสิ่งสำคัญยิ่ง ผลิตภัณฑ์นี้จึงมีการเข้ารหัสข้อมูลเต็มรูปแบบ นอกเหนือจากนั้น ยังมีเครื่องมือมากมายสำหรับการวิเคราะห์และทำความเข้าใจข้อมูล ตลอดจนการเข้าถึงฐานข้อมูลที่สำคัญทั้งหมด

ผู้เสนอ:

ด้วยเฟรมเวิร์กนี้ คุณไม่จำเป็นต้องเขียนโค้ดมากมาย แต่จะช่วยให้คุณสามารถสื่อสารกับเฟรมเวิร์กที่ขับเคลื่อนด้วย AI โดยใช้ API Amazon Machine Learning ได้รับการพิจารณาอย่างสูงจากนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักพัฒนา และนักวิจัยด้านการเรียนรู้ของเครื่อง

ความท้าทาย:

ขาดความยืดหยุ่นเนื่องจากระบบทั้งหมดเป็นนามธรรม ดังนั้นคุณจึงไม่สามารถเลือกวิธีการทำให้เป็นมาตรฐานหรือการเรียนรู้ของเครื่องได้ เมื่อพูดถึงการแสดงข้อมูล การเรียนรู้ของเครื่องของ Amazon นั้นสั้น

คุณอาจชอบ: Data Science vs. Artificial Intelligence – อะไรคือความแตกต่าง?

6. SCIKIT เรียนรู้

Scikit-learn เป็นไลบรารีแมชชีนเลิร์นนิงที่เชื่อถือได้ใน Python เป็นรากฐานของการคำนวณการเรียนรู้แบบมีผู้สอนและไม่มีผู้ดูแลจำนวนมาก แบบอย่างรวมถึงอาการกำเริบโดยตรงและจากการคำนวณ การมัด ต้นไม้การตัดสินใจ และ k-นัย

จนกว่าคุณจะเริ่มใช้การคำนวณขั้นสูงขึ้น Scikit-learn เป็นเครื่องมือที่มากเกินพอสำหรับการทำงานหากคุณเพิ่งเริ่มต้นกับแมชชีนเลิร์นนิง มีการคำนวณที่หลากหลายสำหรับแอปพลิเคชัน AI และเหมืองข้อมูลยอดนิยม รวมถึงการรวม การวนซ้ำ และลำดับ

แม้แต่กิจกรรมที่ซับซ้อน เช่น การแก้ไขข้อมูล การกำหนดคุณลักษณะ และการใช้เทคนิคกลุ่ม ก็อาจทำได้ในไม่กี่บรรทัด นอกจากนี้ยังใช้ NumPy และ SciPy ซึ่งเป็นโมดูล Python ที่สำคัญสองโมดูล

ผู้เสนอ:

ห้องสมุดให้บริการภายใต้ใบอนุญาต BSD ซึ่งหมายความว่าห้องสมุดนี้ให้บริการฟรีโดยมีข้อจำกัดทางกฎหมายและใบอนุญาตเล็กน้อย ไม่เพียงแค่ใช้งานง่ายเท่านั้น แต่แพ็คเกจ scikit-learn ยังปรับเปลี่ยนได้อย่างมากและมีประโยชน์สำหรับการใช้งานในโลกแห่งความเป็นจริง คุณสามารถเห็นการใช้งานในกรณีต่างๆ เช่น การทำนายพฤติกรรมผู้บริโภค การสร้างภาพประสาท และอื่นๆ

Scikit-Learn ได้รับการสนับสนุนโดยชุมชนออนไลน์ขนาดใหญ่ทั่วโลก ผู้เขียน และผู้ทำงานร่วมกันที่มีประสบการณ์ สำหรับลูกค้าที่ต้องการเชื่อมต่ออัลกอริทึมกับแพลตฟอร์มของตนเอง เว็บไซต์ scikit-learn จะมีเอกสาร API มากมาย

ความท้าทาย:

ไม่ใช่ตัวเลือกที่เหมาะสมสำหรับการศึกษาเชิงลึกหรือรายละเอียด

7. เครา

หากคุณชอบวิธีการทำกิจกรรมของ Python Keras ทำงานได้ดีที่สุดสำหรับคุณ Keras มีไลบรารีเครือข่ายประสาทระดับสูงที่ทำงานบน Theano หรือ TensorFlow เป็นแอปพลิเคชันหลายแบ็กเอนด์และหลายแพลตฟอร์มที่เน้นประสบการณ์ผู้ใช้อย่างสวยงามและเปิดใช้งานการสร้างต้นแบบอย่างรวดเร็ว นอกจากนั้นยังรองรับเครือข่าย Convolutional และ Recurrent

Keras นั้นง่ายต่อการดีบักและสำรวจเพราะมันเป็นเฟรมเวิร์กที่ใช้ Python Keras มีความชัดเจน ปรับเปลี่ยนได้ และเหมาะกับการวิจัยเชิงสำรวจ มันถูกสร้างขึ้นเพื่อให้สามารถทำการทดลองได้อย่างรวดเร็ว และยังมีไลบรารีเครือข่ายประสาทแบบโมดูลาร์ที่สร้างขึ้นใน Python

ผู้เสนอ:

เฟรมเวิร์กนี้ช่วยลดจำนวนขั้นตอนของผู้ใช้ที่จำเป็นสำหรับสถานการณ์การใช้งานทั่วไป ด้วยอินเทอร์เฟซที่ตรงไปตรงมาและสอดคล้องกัน Keras ช่วยให้คุณสร้างแบบเอกสารสำเร็จรูปเพื่อสื่อสารแนวคิดการวิจัยใหม่ๆ ให้การสร้างต้นแบบที่รวดเร็วและง่ายดาย ขณะเดียวกันก็สร้างเลเยอร์ใหม่ การวัด และโมเดลล้ำสมัย

ความท้าทาย:

เนื่องจากเฟรมเวิร์กนี้ใช้ No RBM (เครื่องจักร Boltzmann ที่จำกัด) จึงเป็นเฟรมเวิร์กที่ยืดหยุ่นน้อยกว่าและซับซ้อนกว่า มีโปรเจ็กต์ที่พร้อมใช้งานทางออนไลน์น้อยกว่า TensorFlow Multi-GPU และทำงานได้ไม่เต็มที่

8. เอ็มเอ็กซ์เน็ต

มันใช้ฉากหลังที่หลงลืมเพื่อแลกเปลี่ยนเวลาในการคำนวณกับหน่วยความจำ ซึ่งอาจดีที่สุดเป็นพิเศษสำหรับเน็ตที่เกิดซ้ำในลำดับที่ยาวมาก MXNet เป็นอีกหนึ่ง Deep Learning framework ที่รู้จักกันดี MXNet ซึ่งก่อตั้งโดย Apache Software Foundation รองรับภาษาต่างๆ มากมาย เช่น JavaScript, Python และ C++

Amazon Web Services ยังช่วย MXNet พัฒนาโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก ซึ่งแตกต่างจากเฟรมเวิร์กหลักอื่น ๆ ทั้งหมดตรงที่มันไม่ได้ถูกควบคุมอย่างชัดแจ้งโดยองค์กรขนาดใหญ่ ซึ่งถือว่าเป็นฟีเจอร์ที่ดีสำหรับเฟรมเวิร์กที่พัฒนาโดยชุมชน MXNET รองรับ TVM ซึ่งปรับปรุงความเข้ากันได้ของการปรับใช้และอนุญาตให้ใช้อุปกรณ์เพิ่มเติมประเภทต่างๆ ได้หลากหลายยิ่งขึ้น

ผู้เสนอ:

โมเดลที่ให้บริการใน MXNET นั้นเรียบง่ายในขณะที่ API นั้นรวดเร็ว เฟรมเวิร์กนี้ไม่เพียงแต่รองรับ GPU เท่านั้น แต่ยังมีโหมด Multi-GPU เป็นเฟรมเวิร์กที่มีประสิทธิภาพ ปรับขนาดได้ และรวดเร็วซึ่งรองรับภาษาการเขียนโปรแกรมต่างๆ เช่น Scala, R, Python, C++ และ JavaScript

ความท้าทาย:

MXNet มีชุมชนโอเพ่นซอร์สที่เล็กกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับ TensorFlow การขาดการสนับสนุนจากชุมชนที่สำคัญเช่นนี้ทำให้ต้องใช้เวลาดำเนินการนานขึ้นเมื่อเป็นเรื่องของการปรับปรุง การแก้ไขจุดบกพร่อง และการปรับปรุงอื่นๆ MxNet แม้ว่าบริษัทต่างๆ ในอุตสาหกรรมไอทีจะใช้กันอย่างแพร่หลาย แต่ก็ยังไม่เป็นที่รู้จักในชื่อ Tensorflow

9. ไพทอร์ช

PyTorch เป็นระบบปัญญาประดิษฐ์ที่สร้างขึ้นโดย Facebook และมีซอร์สโค้ดอยู่บน GitHub ซึ่งผู้เชี่ยวชาญชั้นนำกำลังใช้งานอยู่ ได้รับกระแสตอบรับที่ดีมากมาย

ผู้เสนอ:

PyTorch เข้าใจง่าย เขียนโค้ดง่ายกว่า และเข้ากันได้สูงสุดกับแพลตฟอร์มคลาวด์ มีชุด API ที่มีประสิทธิภาพที่ครอบคลุมสำหรับการขยาย Pytorch Libraries เพื่อให้ปรับตัวได้มากขึ้น เร็วขึ้น และเป็นมิตรกับการเพิ่มประสิทธิภาพ ขณะรันไทม์ รองรับกราฟการคำนวณ ในขณะเดียวกันก็รองรับทั้ง GPU และ CPU ยิ่งไปกว่านั้น IDE ของ Python และเครื่องมือดีบั๊กทำให้ดีบั๊กได้ง่าย

ความท้าทาย:

ด้วยการเปิดตัวในปี 2559 PyTorch นั้นใหม่กว่าตัวอื่น มีผู้ใช้น้อยกว่า และไม่เป็นที่รู้จักโดยทั่วไป ขาดเครื่องมือตรวจสอบและแสดงภาพ เช่น บอร์ดเทนเซอร์ นอกจากนี้ เมื่อเทียบกับเฟรมเวิร์กอื่นๆ ชุมชนนักพัฒนาที่เชื่อมโยงกับเฟรมเวิร์กนี้ยังค่อนข้างน้อย

คุณอาจชอบ: วิธีการใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในกลยุทธ์ SEO ของคุณ

ขั้นตอนต่อไปสำหรับคุณ!

เฟรมเวิร์กและเครื่องมือ AI ทั้ง 9 รายการนี้สามารถช่วยนักธุรกิจ วิศวกร และนักวิทยาศาสตร์เช่นคุณในการเผชิญหน้ากับปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริง ดังนั้นการพัฒนาและสนับสนุนเทคโนโลยีหลัก อย่างที่เราเห็น เครื่องมือเหล่านี้ล้วนมีคุณลักษณะที่แตกต่างกัน ชุดของข้อดี และความท้าทายเช่นกัน คุณอาจใช้เฟรมเวิร์กและเครื่องมือ AI เหล่านี้ตามความเหมาะสมของฟีเจอร์ที่โมเดลธุรกิจหรือเป้าหมายโครงการของคุณต้องการ

ขั้นตอนต่อไปหลังจากทำความเข้าใจลักษณะเฉพาะ ข้อดีและข้อเสียของกรอบงานและเครื่องมือ AI ที่ระบุไว้แล้วก็คือ คุณต้องดำเนินการทันทีเพื่อให้ได้ประสิทธิภาพที่เหมาะสมพร้อมความได้เปรียบในการแข่งขันเหนือผู้อื่น

 บทความนี้เขียนโดย Heena Soni Heena เป็นนักวิจัยและนักเขียนตัวยงที่ TRooTech.com ซึ่งเป็นบริษัทเทคโนโลยีที่ทำงานเกี่ยวกับการทำให้กระบวนการทางอุตสาหกรรมเป็นดิจิทัลสำหรับโดเมนต่างๆ ในฐานะส่วนหนึ่งของทีมการจัดการเนื้อหา เธอมีความกระตือรือร้นเกี่ยวกับเทคโนโลยีขั้นสูงและชอบที่จะได้รับการอัปเดตเกี่ยวกับความรู้ล่าสุดของเทคโนโลยี คุณสามารถติดตามเธอได้ที่ LinkedIn