10 najlepszych narzędzi ramowych opartych na sztucznej inteligencji

Narzędzia ramowe oparte na sztucznej inteligencji odnoszą się do narzędzia programowego lub platformy zaprojektowanej w celu wykorzystania technik sztucznej inteligencji (AI) do automatyzacji, usprawnienia lub ulepszenia różnych aspektów procesów tworzenia i wdrażania oprogramowania.

Narzędzia te zazwyczaj obejmują algorytmy uczenia maszynowego, przetwarzanie języka naturalnego, widzenie komputerowe i inne techniki sztucznej inteligencji, aby umożliwić inteligentną automatyzację zadań, takich jak generowanie kodu, testowanie, wdrażanie i monitorowanie.

Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji stają się coraz bardziej popularne w tworzeniu oprogramowania ze względu na ich zdolność do zwiększania produktywności, zmniejszania liczby błędów i optymalizowania wykorzystania zasobów. Są wykorzystywane w różnych aplikacjach, w tym w chatbotach, systemach rekomendacji, rozpoznawaniu obrazów, przetwarzaniu języka naturalnego i analityce predykcyjnej.

Oto dziesięć najlepszych narzędzi opartych na sztucznej inteligencji:

1. TensorFlow

TensorFlow to biblioteka typu open source do uczenia maszynowego (ML) opracowana przez Google Brain Team i jest to jedna z najczęściej używanych platform do opracowywania i wdrażania aplikacji do uczenia maszynowego. Został wydany po raz pierwszy w 2015 roku i jest obecnie szeroko stosowany w branżach takich jak finanse, opieka zdrowotna i handel detaliczny.

TensorFlow zapewnia elastyczną i wydajną platformę do budowania, szkolenia i wdrażania modeli uczenia maszynowego. Umożliwia programistom tworzenie szerokiej gamy modeli ML, w tym głębokich sieci neuronowych, oraz wykonywanie zadań, takich jak klasyfikacja, regresja i grupowanie. TensorFlow obsługuje różne języki programowania, w tym Python, C++ i Java.

Jedną z kluczowych cech TensorFlow jest możliwość działania zarówno na procesorach, jak i procesorach graficznych, co czyni go idealnym wyborem do trenowania i wdrażania modeli na różnych platformach sprzętowych. Zapewnia również szeroką gamę narzędzi i bibliotek, które pomagają programistom w takich zadaniach, jak przetwarzanie danych, wizualizacja i ocena modeli.

TensorFlow ma ogromną i rosnącą społeczność programistów i współpracowników, co czyni go bardzo aktywnym i stale ewoluującym frameworkiem. Nadal jest głównym graczem w obszarze uczenia maszynowego i jest powszechnie uważany za jeden z najlepszych frameworków do budowania i wdrażania modeli ML.

2. PyTorch

PyTorch to biblioteka uczenia maszynowego o otwartym kodzie źródłowym, opracowana przez zespół Facebooka AI Research. Został zaprojektowany, aby zapewnić elastyczną i wydajną platformę do budowania i szkolenia modeli głębokiego uczenia się.

PyTorch umożliwia programistom tworzenie szerokiej gamy modeli uczenia maszynowego, w tym sieci neuronowych, konwolucyjnych sieci neuronowych, powtarzających się sieci neuronowych i innych. Zapewnia dynamiczny wykres obliczeniowy, który pozwala programistom modyfikować swoje modele w locie w czasie wykonywania.

Jedną z kluczowych cech PyTorch jest łatwość użycia i elastyczność. Jest zbudowany na bazie Pythona, który jest popularnym i łatwym do nauczenia się językiem programowania. Interfejs API PyTorch jest intuicyjny i łatwy w użyciu, co czyni go popularnym wyborem dla badaczy i programistów, którzy dopiero zaczynają przygodę z głębokim uczeniem.

PyTorch oferuje również silne wsparcie dla akceleracji GPU, co czyni go idealnym wyborem do trenowania modeli głębokiego uczenia się na dużych zbiorach danych. Posiada szeroką gamę narzędzi i bibliotek, które pomagają w zadaniach, takich jak ładowanie danych, wizualizacja modelu i optymalizacja.

PyTorch ma rosnącą społeczność programistów i współpracowników, co gwarantuje, że stale się rozwija i ulepsza. Jest powszechnie uważany za jeden z najlepszych frameworków do głębokiego uczenia się i jest używany przez wiele firm i badaczy na całym świecie.

3. Keras

Keras to biblioteka głębokiego uczenia typu open source, która zapewnia przyjazny dla użytkownika interfejs do budowania i uczenia sieci neuronowych. Został pierwotnie opracowany przez Francois Cholleta i jest teraz częścią ekosystemu TensorFlow.

Keras zapewnia interfejs API wysokiego poziomu do budowania i trenowania modeli głębokiego uczenia. Jest zbudowany na bazie innych platform do głębokiego uczenia się, takich jak TensorFlow i Theano, i zapewnia bardziej intuicyjny i przyjazny dla użytkownika interfejs. Dzięki Keras programiści mogą tworzyć szeroką gamę architektur sieci neuronowych, w tym konwolucyjne sieci neuronowe (CNN), rekurencyjne sieci neuronowe (RNN) i wiele innych.

Jedną z kluczowych cech Keras jest łatwość obsługi. Ma prosty, intuicyjny interfejs API, który ułatwia programistom tworzenie i trenowanie modeli głębokiego uczenia się. Posiada również szeroką gamę gotowych warstw i modeli, które można łatwo dostosować i wykorzystać w nowych projektach.

Keras obsługuje również akcelerację GPU, co czyni go idealnym wyborem do trenowania modeli głębokiego uczenia na dużych zbiorach danych. Zapewnia również różnorodne narzędzia i narzędzia do wizualizacji modelu, debugowania i optymalizacji.

Keras ma dużą i aktywną społeczność programistów i współpracowników, co gwarantuje, że stale się rozwija i ulepsza. Jest powszechnie uważana za jedną z najlepszych bibliotek głębokiego uczenia się dla początkujących i jest używana przez wielu badaczy i programistów na całym świecie.

4. Nauka Scikit

Scikit-learn (sklearn) to popularna biblioteka uczenia maszynowego typu open source dla języka Python. Został zaprojektowany, aby zapewnić prostą i wydajną platformę do budowania i uczenia modeli uczenia maszynowego.

Scikit-learn zapewnia szeroką gamę algorytmów do różnych zadań uczenia maszynowego, takich jak klasyfikacja, regresja, grupowanie i redukcja wymiarowości. Zapewnia również różnorodne narzędzia i narzędzia do wstępnego przetwarzania danych, wyboru modelu i oceny.

Jedną z kluczowych cech Scikit-learn jest łatwość użycia. Ma prosty i intuicyjny interfejs API, który ułatwia programistom tworzenie i trenowanie modeli uczenia maszynowego. Zawiera również szeroką gamę dokumentacji i przykładów, które pomagają programistom szybko rozpocząć pracę.

Scikit-learn obsługuje również różne formaty danych, w tym tablice NumPy, ramki danych Pandas i rzadkie macierze. Ułatwia to pracę z różnymi typami danych i strukturami.

Scikit-learn ma dużą i aktywną społeczność programistów i współpracowników, co gwarantuje, że stale się rozwija i ulepsza. Jest powszechnie uważana za jedną z najlepszych bibliotek uczenia maszynowego dla początkujących i jest używana przez wielu badaczy i programistów na całym świecie.

5. Apache Spark

Apache Spark to platforma przetwarzania dużych zbiorów danych typu open source, która została zaprojektowana w celu zapewnienia szybkiej i elastycznej platformy do przetwarzania danych na dużą skalę. Został pierwotnie opracowany w AMPLab UC Berkeley i jest teraz częścią Apache Software Foundation.

Spark zapewnia rozproszoną platformę obliczeniową, której można używać do równoległego przetwarzania dużych ilości danych. Obsługuje różne języki programowania, w tym Scala, Java, Python i R. Podstawowy silnik przetwarzania Spark jest zbudowany na bazie rozproszonego systemu plików Hadoop (HDFS) i został zaprojektowany w celu zapewnienia szybszego i wydajniejszego przetwarzania danych niż framework MapReduce Hadoop .

Spark udostępnia szeroką gamę interfejsów API do różnych typów zadań przetwarzania danych, w tym przetwarzania wsadowego, przetwarzania strumieniowego w czasie rzeczywistym i uczenia maszynowego. Zapewnia również różnorodne narzędzia i narzędzia do przetwarzania danych, wizualizacji i debugowania.

Jedną z kluczowych cech Spark jest możliwość wykonywania przetwarzania w pamięci, co umożliwia szybsze przetwarzanie danych i zmniejsza potrzebę odczytu i zapisu danych na dysku. Zapewnia również szeroką gamę bibliotek i platform do uczenia maszynowego, przetwarzania wykresów i strumieniowego przetwarzania danych.

Spark ma dużą i aktywną społeczność programistów i współpracowników, co gwarantuje, że stale się rozwija i ulepsza. Jest powszechnie uważany za jeden z najlepszych frameworków do przetwarzania dużych zbiorów danych i jest używany przez wiele firm i organizacji na całym świecie.

6. Theano

Theano to wycofana biblioteka obliczeń numerycznych typu open source dla Pythona, opracowana przez Montreal Institute for Learning Algorithms (MILA) na Universite de Montreal. Jego głównym celem było zapewnienie platformy do badań i rozwoju głębokiego uczenia się.

Theano umożliwiło programistom definiowanie i optymalizację wyrażeń matematycznych obejmujących tablice wielowymiarowe (tj. tensory). Zapewnia prosty i skuteczny sposób definiowania i oceny funkcji matematycznych, zwłaszcza tych, które są powszechnie stosowane w uczeniu maszynowym i głębokim uczeniu się.

Jedną z kluczowych cech Theano była zdolność do automatycznego generowania zoptymalizowanego kodu procesora i karty graficznej dla wyrażeń numerycznych. Umożliwiło to wykonywanie obliczeń na dużych zbiorach danych w bardzo wydajny sposób. Został również zaprojektowany do bezproblemowej współpracy z NumPy, popularną biblioteką obliczeń numerycznych dla Pythona.

Theano dostarczyło API wysokiego poziomu do budowania i trenowania modeli głębokiego uczenia, w tym konwolucyjnych sieci neuronowych, rekurencyjnych sieci neuronowych i innych. Zapewnia również różnorodne narzędzia i narzędzia do wizualizacji modelu, debugowania i optymalizacji.

Jednak rozwój Theano został przerwany w 2017 roku, z zaleceniem migracji do innych platform głębokiego uczenia się, takich jak TensorFlow lub PyTorch. Niemniej jednak Theano odegrał znaczącą rolę w rozwoju głębokiego uczenia się i zainspirował wiele innych bibliotek i platform w tej dziedzinie.ned.

7. Kawiarnia

Caffe to platforma głębokiego uczenia typu open source, która została opracowana przez Berkeley Vision and Learning Center (BVLC) na Uniwersytecie Kalifornijskim w Berkeley. Skupia się głównie na konwolucyjnych sieciach neuronowych (CNN) i aplikacjach głębokiego uczenia się związanych z wizją komputerową.

Caffe zapewnia prostą i wydajną platformę do budowania i trenowania modeli głębokiego uczenia się. Umożliwia programistom definiowanie i trenowanie głębokich sieci neuronowych przy użyciu różnych popularnych architektur, w tym LeNet, AlexNet i GoogLeNet.

Jedną z kluczowych cech Caffe jest jego wysoka wydajność. Jest zoptymalizowany do wydajnej pracy zarówno z procesorem, jak i kartą graficzną, umożliwiając szybkie przetwarzanie dużych ilości danych. Caffe zapewnia również różnorodne narzędzia i narzędzia do wstępnego przetwarzania danych, wizualizacji modeli i optymalizacji.

Modułowa architektura Caffe pozwala programistom łatwo dostosować i rozszerzyć platformę do własnych potrzeb. Obsługuje również różne języki programowania, w tym C++, Python i MATLAB.

Caffe był używany w różnych zastosowaniach, w tym w klasyfikacji obrazów, wykrywaniu obiektów i segmentacji obrazów. Ma dużą i aktywną społeczność programistów i współpracowników, co zapewnia, że ​​stale się rozwija i ulepsza. Należy jednak zauważyć, że rozwój Caffe zwolnił w ostatnich latach, a nowsze frameworki do głębokiego uczenia, takie jak TensorFlow i PyTorch, zyskały większą popularność w środowisku naukowym.

8. MXNet

MXNet (wymawiane jako „MCS-Net”) to platforma głębokiego uczenia typu open source, opracowana przez Apache Software Foundation. Został zaprojektowany, aby zapewnić skalowalną i wydajną platformę do budowy i uczenia głębokich sieci neuronowych.

MXNet obsługuje różne języki programowania, w tym Python, R, Julia i Scala. Zapewnia elastyczny i modułowy interfejs API, który umożliwia programistom łatwe definiowanie i trenowanie modeli głębokiego uczenia przy użyciu różnych architektur, w tym splotowych sieci neuronowych (CNN), rekurencyjnych sieci neuronowych (RNN) i innych.

Jedną z kluczowych cech MXNet jest możliwość skalowania do wielu procesorów graficznych i wielu maszyn, co pozwala na obsługę dużych zbiorów danych i złożonych modeli. MXNet zapewnia również różnorodne narzędzia i narzędzia do wstępnego przetwarzania danych, wizualizacji modeli i optymalizacji.

MXNet był używany w różnych aplikacjach, w tym w rozpoznawaniu obrazów, przetwarzaniu języka naturalnego i systemach rekomendacji. Ma dużą i aktywną społeczność programistów i współpracowników, co zapewnia, że ​​stale się rozwija i ulepsza.

MXNet współpracuje również z Amazon Web Services (AWS) i jest zintegrowany z ekosystemem głębokiego uczenia AWS. To partnerstwo zaowocowało rozwojem Amazon SageMaker, w pełni zarządzanej usługi uczenia maszynowego, która wykorzystuje MXNet jako jedną z podstawowych platform.

9. Pochodnia

Torch to naukowa platforma obliczeniowa typu open source, która jest używana głównie do budowania i trenowania modeli głębokiego uczenia się. Został opracowany przez Ronana Colloberta, Koraya Kavukcuoglu i Clementa Farabeta podczas pracy w Facebook AI Research (FAIR).

Torch zapewnia szybką i wydajną platformę do budowania i trenowania głębokich sieci neuronowych. Został zaprojektowany jako elastyczny i modułowy, umożliwiając programistom łatwe definiowanie i łączenie różnych typów warstw i modeli. Torch zapewnia również różnorodne algorytmy i narzędzia optymalizacyjne do uczenia modeli głębokiego uczenia się, w tym stochastyczne algorytmy gradientu (SGD) i adaptacyjne algorytmy gradientu.

Jedną z kluczowych cech Torch jest łatwość użycia. Zapewnia prosty i intuicyjny interfejs, który ułatwia programistom eksperymentowanie z różnymi architekturami i modelami. Torch obsługuje również różne języki programowania, w tym LuaJIT i Python.

Latarka była używana w różnych zastosowaniach, w tym w rozpoznawaniu obrazu i mowy, przetwarzaniu języka naturalnego i robotyce. Ma dużą i aktywną społeczność programistów i współpracowników, co zapewnia, że ​​stale się rozwija i ulepsza.

Latarka zainspirowała również rozwój kilku innych platform do głębokiego uczenia się, w tym PyTorch, który został opracowany przez Facebook AI Research jako następca Torch.

10. Zestaw narzędzi poznawczych firmy Microsoft (CNTK)

Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) to platforma głębokiego uczenia typu open source opracowana przez firmę Microsoft. Został zaprojektowany, aby zapewnić skalowalną i wydajną platformę do budowy i uczenia głębokich sieci neuronowych.

CNTK jest przeznaczony do pracy z różnymi językami programowania, w tym Python, C++ i C#. Zapewnia prosty i elastyczny interfejs API do budowania i trenowania modeli głębokiego uczenia się, w tym obsługę rekurencyjnych sieci neuronowych (RNN), konwolucyjnych sieci neuronowych (CNN) i głębokich sieci przekonań (DBN).

Jedną z kluczowych cech CNTK jest jego skalowalność. Może być używany do trenowania głębokich sieci neuronowych na pojedynczym procesorze lub GPU lub może być dystrybuowany na wiele maszyn i procesorów graficznych w celu szkolenia na dużą skalę. CNTK zapewnia również różnorodne narzędzia i narzędzia do wstępnego przetwarzania danych, wizualizacji modeli i optymalizacji.

CNTK był używany w różnych zastosowaniach, w tym w rozpoznawaniu mowy, analizie obrazów i wideo oraz przetwarzaniu języka naturalnego. Ma dużą i aktywną społeczność programistów i współpracowników, co zapewnia, że ​​stale się rozwija i ulepsza.

Ponadto CNTK jest zintegrowany z innymi usługami i narzędziami firmy Microsoft, takimi jak Azure Machine Learning i Visual Studio, co czyni go popularnym wyborem do tworzenia modeli głębokiego uczenia się w ekosystemie Microsoft.

Wnioski dotyczące najlepszych narzędzi ramowych opartych na sztucznej inteligencji

Narzędzia szkieletowe oparte na sztucznej inteligencji zrewolucjonizowały dziedzinę sztucznej inteligencji i głębokiego uczenia się, zapewniając programistom potężne, elastyczne i wydajne platformy do budowania i uczenia głębokich sieci neuronowych. Ramy te umożliwiły naukowcom i programistom rozwiązywanie złożonych problemów w różnych dziedzinach, w tym w rozpoznawaniu obrazów i mowy, przetwarzaniu języka naturalnego i robotyce.

Każdy z omówionych przez nas frameworków, w tym TensorFlow, PyTorch, Keras, Scikit-learn, Apache Spark, Theano, Caffe, MXNet, Torch i Microsoft Cognitive Toolkit, ma swoje mocne i słabe strony, a każdy z nich jest dostosowany do różnych typów aplikacji i przypadków użycia.

Ogólnie rzecz biorąc, dostępność tych ram ułatwiła programistom i badaczom budowanie i wdrażanie złożonych systemów sztucznej inteligencji oraz przyspieszyła postęp w całej dziedzinie sztucznej inteligencji. Ponieważ dziedzina sztucznej inteligencji wciąż się rozwija, możemy spodziewać się, że w przyszłości pojawią się jeszcze potężniejsze i bardziej wyrafinowane narzędzia oparte na sztucznej inteligencji, jeszcze bardziej przesuwając granice tego, co jest możliwe dzięki głębokiemu uczeniu.

Ciekawe lektury:

Rodzaje katalogów internetowych, które możesz tworzyć za pomocą WordPress

15 najlepszych motywów aukcyjnych WordPress w 2023 r

Jak zmienić witrynę WordPress w funkcjonalny portal reklamowy?