Cele mai bune 10 instrumente cadru alimentate de AI

Instrumentele cadru bazate pe inteligență artificială se referă la un instrument sau o platformă software concepută pentru a valorifica tehnicile de inteligență artificială (AI) pentru a automatiza, eficientiza sau îmbunătăți diferitele aspecte ale proceselor de dezvoltare și implementare a software-ului.

Aceste instrumente încorporează de obicei algoritmi de învățare automată, procesarea limbajului natural, viziunea computerizată și alte tehnici AI pentru a permite automatizarea inteligentă a sarcinilor, cum ar fi generarea de cod, testarea, implementarea și monitorizarea.

Instrumentele cadru bazate pe inteligență artificială devin din ce în ce mai populare în dezvoltarea de software datorită capacității lor de a îmbunătăți productivitatea, de a reduce erorile și de a optimiza utilizarea resurselor. Sunt utilizate într-o varietate de aplicații, inclusiv chatbot, sisteme de recomandare, recunoaștere a imaginilor, procesare a limbajului natural și analiză predictivă.

Iată zece dintre cele mai bune instrumente cadru bazate pe inteligență artificială:

1. TensorFlow

TensorFlow este o bibliotecă open-source, de învățare automată (ML) dezvoltată de Google Brain Team și este unul dintre cele mai utilizate cadre pentru dezvoltarea și implementarea aplicațiilor de învățare automată. A fost lansat pentru prima dată în 2015 și este acum utilizat pe scară largă în industrii precum finanțele, sănătatea și retailul.

TensorFlow oferă o platformă flexibilă și eficientă pentru construirea, instruirea și implementarea modelelor de învățare automată. Le permite dezvoltatorilor să creeze o gamă largă de modele ML, inclusiv rețele neuronale profunde și să efectueze sarcini precum clasificarea, regresia și gruparea. TensorFlow acceptă o varietate de limbaje de programare, inclusiv Python, C++ și Java.

Una dintre caracteristicile cheie ale TensorFlow este capacitatea sa de a rula atât pe procesoare, cât și pe GPU-uri, făcându-l o alegere ideală pentru antrenarea și implementarea modelelor pe o varietate de platforme hardware. De asemenea, oferă o gamă largă de instrumente și biblioteci pentru a ajuta dezvoltatorii cu sarcini precum procesarea datelor, vizualizarea și evaluarea modelului.

TensorFlow are o comunitate vastă și în creștere de dezvoltatori și colaboratori, ceea ce îl face un cadru foarte activ și în continuă evoluție. Continuă să fie un jucător important în spațiul învățării automate și este considerat pe scară largă drept unul dintre cele mai bune cadre pentru construirea și implementarea modelelor ML.

2. PyTorch

PyTorch este o bibliotecă open-source de învățare automată dezvoltată de echipa Facebook AI Research. Este conceput pentru a oferi o platformă flexibilă și eficientă pentru construirea și formarea modelelor de învățare profundă.

PyTorch le permite dezvoltatorilor să creeze o gamă largă de modele de învățare automată, inclusiv rețele neuronale, rețele neuronale convoluționale, rețele neuronale recurente și multe altele. Oferă un grafic de calcul dinamic, care permite dezvoltatorilor să-și modifice modelele din mers în timpul rulării.

Una dintre caracteristicile cheie ale PyTorch este ușurința în utilizare și flexibilitatea. Este construit pe Python, care este un limbaj de programare popular și ușor de învățat. API-ul PyTorch este intuitiv și ușor de utilizat, ceea ce îl face o alegere populară pentru cercetătorii și dezvoltatorii care sunt începători în deep learning.

PyTorch oferă, de asemenea, suport puternic pentru accelerarea GPU, ceea ce îl face o alegere ideală pentru antrenarea modelelor de învățare profundă pe seturi mari de date. Are o gamă largă de instrumente și biblioteci pentru a ajuta la sarcini precum încărcarea datelor, vizualizarea modelului și optimizarea.

PyTorch are o comunitate în creștere de dezvoltatori și colaboratori, ceea ce asigură că evoluează și se îmbunătățește constant. Este considerat pe scară largă drept unul dintre cele mai bune cadre pentru învățarea profundă și este folosit de multe companii și cercetători din întreaga lume.

3. Keras

Keras este o bibliotecă de învățare profundă open-source care oferă o interfață ușor de utilizat pentru construirea și antrenarea rețelelor neuronale. A fost dezvoltat inițial de Francois Chollet și acum face parte din ecosistemul TensorFlow.

Keras oferă un API de nivel înalt pentru construirea și formarea modelelor de învățare profundă. Este construit pe deasupra altor cadre de învățare profundă, cum ar fi TensorFlow și Theano, și oferă o interfață mai intuitivă și mai ușor de utilizat. Cu Keras, dezvoltatorii pot crea o gamă largă de arhitecturi de rețele neuronale, inclusiv rețele neuronale convoluționale (CNN), rețele neuronale recurente (RNN) și multe altele.

Una dintre caracteristicile cheie ale Keras este ușurința în utilizare. Are un API simplu și intuitiv, care facilitează crearea și antrenarea modelelor de deep learning pentru dezvoltatori. De asemenea, are o gamă largă de straturi și modele prefabricate care pot fi ușor personalizate și utilizate în proiecte noi.

Keras acceptă, de asemenea, accelerarea GPU, ceea ce o face o alegere ideală pentru antrenarea modelelor de învățare profundă pe seturi mari de date. De asemenea, oferă o varietate de instrumente și utilități pentru vizualizarea modelului, depanare și optimizare.

Keras are o comunitate mare și activă de dezvoltatori și colaboratori, ceea ce asigură că evoluează și se îmbunătățește constant. Este considerată una dintre cele mai bune biblioteci de deep-learning pentru începători și este folosită de mulți cercetători și dezvoltatori din întreaga lume.

4. Scikit-invata

Scikit-learn (sklearn) este o bibliotecă populară de învățare automată open-source pentru Python. Este conceput pentru a oferi o platformă simplă și eficientă pentru construirea și formarea modelelor de învățare automată.

Scikit-learn oferă o gamă largă de algoritmi pentru diverse sarcini de învățare automată, cum ar fi clasificarea, regresia, gruparea și reducerea dimensionalității. De asemenea, oferă o varietate de instrumente și utilități pentru preprocesarea datelor, selecția modelului și evaluarea.

Una dintre caracteristicile cheie ale Scikit-learn este ușurința în utilizare. Are un API simplu și intuitiv care facilitează crearea și instruirea modelelor de învățare automată pentru dezvoltatori. De asemenea, oferă o gamă largă de documentație și exemple pentru a ajuta dezvoltatorii să înceapă rapid.

Scikit-learn acceptă, de asemenea, o varietate de formate de date, inclusiv matrice NumPy, cadre de date Pandas și matrice rare. Acest lucru facilitează lucrul cu o varietate de tipuri și structuri de date.

Scikit-learn are o comunitate mare și activă de dezvoltatori și colaboratori, ceea ce asigură că evoluează și se îmbunătățește constant. Este considerată una dintre cele mai bune biblioteci de învățare automată pentru începători și este folosită de mulți cercetători și dezvoltatori din întreaga lume.

5. Apache Spark

Apache Spark este un cadru open-source de procesare a datelor mari, care este conceput pentru a oferi o platformă rapidă și flexibilă pentru procesarea datelor la scară largă. A fost dezvoltat inițial la AMPLab-ul UC Berkeley și acum face parte din Apache Software Foundation.

Spark oferă o platformă de calcul distribuită care poate fi utilizată pentru a procesa volume mari de date în paralel. Acceptă o varietate de limbaje de programare, inclusiv Scala, Java, Python și R. Motorul de procesare de bază al lui Spark este construit pe sistemul de fișiere distribuit Hadoop (HDFS) și este conceput pentru a oferi o procesare a datelor mai rapidă și mai eficientă decât cadrul MapReduce de la Hadoop. .

Spark oferă o gamă largă de API-uri pentru diferite tipuri de sarcini de procesare a datelor, inclusiv procesarea în lot, procesarea fluxului în timp real și învățarea automată. De asemenea, oferă o varietate de instrumente și utilități pentru procesarea datelor, vizualizare și depanare.

Una dintre caracteristicile cheie ale Spark este capacitatea sa de a efectua procesare în memorie, ceea ce permite o procesare mai rapidă a datelor și reduce nevoia de a citi și scrie date pe disc. De asemenea, oferă o gamă largă de biblioteci și cadre pentru învățarea automată, procesarea graficelor și procesarea datelor în flux.

Spark are o comunitate mare și activă de dezvoltatori și colaboratori, ceea ce asigură că evoluează și se îmbunătățește constant. Este considerat pe scară largă drept unul dintre cele mai bune cadre de procesare a datelor mari și este folosit de multe companii și organizații din întreaga lume.

6. Theano

Theano este o bibliotecă de calcul numerică open-source întreruptă pentru Python, care a fost dezvoltată de Institutul Montreal pentru Algoritmi de Învățare (MILA) de la Universitatea din Montreal. Scopul său principal a fost de a oferi o platformă pentru cercetarea și dezvoltarea învățării profunde.

Theano a permis dezvoltatorilor să definească și să optimizeze expresii matematice care implică matrice multidimensionale (adică tensori). Acesta a oferit o modalitate simplă și eficientă de definire și evaluare a funcțiilor matematice, în special a celor care sunt utilizate în mod obișnuit în învățarea automată și învățarea profundă.

Una dintre caracteristicile cheie ale Theano a fost capacitatea sa de a genera automat codul CPU și GPU optimizat pentru expresii numerice. Acest lucru ia permis să efectueze calcule pe seturi mari de date într-un mod extrem de eficient. De asemenea, a fost conceput pentru a funcționa perfect cu NumPy, o bibliotecă de calcul numerică populară pentru Python.

Theano a furnizat un API de nivel înalt pentru construirea și formarea modelelor de învățare profundă, inclusiv rețele neuronale convoluționale, rețele neuronale recurente și multe altele. De asemenea, a oferit o varietate de instrumente și utilități pentru vizualizarea modelului, depanare și optimizare.

Cu toate acestea, dezvoltarea Theano a fost întreruptă în 2017, cu recomandarea de a migra către alte cadre de învățare profundă precum TensorFlow sau PyTorch. Cu toate acestea, Theano a jucat un rol semnificativ în dezvoltarea învățării profunde și a inspirat multe alte biblioteci și cadre din domeniu.ned.

7. Cafea

Caffe este un cadru de învățare profundă open-source care a fost dezvoltat de Berkeley Vision and Learning Center (BVLC) de la Universitatea din California, Berkeley. Accentul său principal este pe rețelele neuronale convoluționale (CNN) și pe aplicațiile de deep learning legate de viziunea computerizată.

Caffe oferă o platformă simplă și eficientă pentru construirea și formarea modelelor de învățare profundă. Permite dezvoltatorilor să definească și să antreneze rețele neuronale profunde folosind o varietate de arhitecturi populare, inclusiv LeNet, AlexNet și GoogLeNet.

Una dintre caracteristicile cheie ale Caffe este performanța sa ridicată. Este optimizat pentru a funcționa eficient atât cu hardware-ul CPU, cât și cu GPU, permițându-i să proceseze rapid cantități mari de date. Caffe oferă, de asemenea, o varietate de instrumente și utilități pentru preprocesarea datelor, vizualizarea modelului și optimizarea.

Arhitectura modulară a lui Caffe permite dezvoltatorilor să personalizeze și să extindă cu ușurință cadrul pentru a se potrivi nevoilor lor specifice. De asemenea, acceptă o varietate de limbaje de programare, inclusiv C++, Python și MATLAB.

Caffe a fost folosit într-o varietate de aplicații, inclusiv clasificarea imaginilor, detectarea obiectelor și segmentarea imaginilor. Are o comunitate mare și activă de dezvoltatori și colaboratori, ceea ce asigură că evoluează și se îmbunătățește constant. Cu toate acestea, trebuie remarcat faptul că dezvoltarea lui Caffe a încetinit în ultimii ani, iar cadrele de învățare profundă mai noi, cum ar fi TensorFlow și PyTorch, au câștigat mai multă popularitate în comunitatea de cercetare.

8. MXNet

MXNet (pronunțat „MCS-Net”) este un cadru de învățare profundă open-source care a fost dezvoltat de Apache Software Foundation. Este conceput pentru a oferi o platformă scalabilă și eficientă pentru construirea și antrenarea rețelelor neuronale profunde.

MXNet acceptă o varietate de limbaje de programare, inclusiv Python, R, Julia și Scala. Oferă un API flexibil și modular care permite dezvoltatorilor să definească și să antreneze cu ușurință modele de învățare profundă folosind o varietate de arhitecturi, inclusiv rețele neuronale convoluționale (CNN), rețele neuronale recurente (RNN) și multe altele.

Una dintre caracteristicile cheie ale MXNet este capacitatea sa de a scala la mai multe GPU-uri și mai multe mașini, permițându-i să gestioneze seturi mari de date și modele complexe. MXNet oferă, de asemenea, o varietate de instrumente și utilități pentru preprocesarea datelor, vizualizarea modelului și optimizare.

MXNet a fost utilizat într-o varietate de aplicații, inclusiv recunoașterea imaginilor, procesarea limbajului natural și sisteme de recomandare. Are o comunitate mare și activă de dezvoltatori și colaboratori, ceea ce asigură că evoluează și se îmbunătățește constant.

MXNet are, de asemenea, un parteneriat cu Amazon Web Services (AWS) și este integrat cu ecosistemul de învățare profundă al AWS. Acest parteneriat a dus la dezvoltarea Amazon SageMaker, un serviciu de învățare automatizat complet gestionat care utilizează MXNet ca unul dintre cadrele sale de bază.

9. Torță

Torch este un cadru de calcul științific open-source care este utilizat în principal pentru construirea și formarea modelelor de învățare profundă. A fost dezvoltat de Ronan Collobert, Koray Kavukcuoglu și Clement Farabet în timp ce lucrau la Facebook AI Research (FAIR).

Torch oferă o platformă rapidă și eficientă pentru construirea și antrenarea rețelelor neuronale profunde. Este conceput pentru a fi flexibil și modular, permițând dezvoltatorilor să definească și să combine cu ușurință diferite tipuri de straturi și modele. Torch oferă, de asemenea, o varietate de algoritmi și instrumente de optimizare pentru formarea modelelor de învățare profundă, inclusiv coborârea gradientului stocastic (SGD) și algoritmi de gradient adaptiv.

Una dintre caracteristicile cheie ale Torch este ușurința în utilizare. Oferă o interfață simplă și intuitivă care facilitează pentru dezvoltatori să experimenteze cu diferite arhitecturi și modele. Torch acceptă, de asemenea, o varietate de limbaje de programare, inclusiv LuaJIT și Python.

Lanterna a fost folosită într-o varietate de aplicații, inclusiv recunoașterea imaginilor și a vorbirii, procesarea limbajului natural și robotică. Are o comunitate mare și activă de dezvoltatori și colaboratori, ceea ce asigură că evoluează și se îmbunătățește constant.

Lanterna a inspirat, de asemenea, dezvoltarea mai multor cadre de deep learning, inclusiv PyTorch, care a fost dezvoltat de Facebook AI Research ca succesor al Torch.

10. Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)

Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) este un cadru de învățare profundă open-source dezvoltat de Microsoft. Este conceput pentru a oferi o platformă scalabilă și eficientă pentru construirea și antrenarea rețelelor neuronale profunde.

CNTK este proiectat să funcționeze cu o varietate de limbaje de programare, inclusiv Python, C++ și C#. Oferă un API simplu și flexibil pentru construirea și formarea modelelor de învățare profundă, inclusiv suport pentru rețele neuronale recurente (RNN), rețele neuronale convoluționale (CNN) și rețele de credință profundă (DBN).

Una dintre caracteristicile cheie ale CNTK este scalabilitatea sa. Poate fi folosit pentru a antrena rețele neuronale profunde pe un singur CPU sau GPU sau poate fi distribuit pe mai multe mașini și GPU-uri pentru antrenament pe scară largă. CNTK oferă, de asemenea, o varietate de instrumente și utilități pentru preprocesarea datelor, vizualizarea modelului și optimizarea.

CNTK a fost utilizat într-o varietate de aplicații, inclusiv recunoașterea vorbirii, analiza imaginilor și video și procesarea limbajului natural. Are o comunitate mare și activă de dezvoltatori și colaboratori, ceea ce asigură că evoluează și se îmbunătățește constant.

În plus, CNTK este integrat cu alte servicii și instrumente Microsoft, cum ar fi Azure Machine Learning și Visual Studio, ceea ce îl face o alegere populară pentru construirea de modele de deep learning în ecosistemul Microsoft.

Concluzie despre cele mai bune instrumente cadru alimentate de AI

Instrumentele cadru bazate pe inteligență artificială au revoluționat domeniul inteligenței artificiale și al învățării profunde, oferind dezvoltatorilor platforme puternice, flexibile și eficiente pentru construirea și antrenarea rețelelor neuronale profunde. Aceste cadre au permis cercetătorilor și dezvoltatorilor să abordeze probleme complexe într-o varietate de domenii, inclusiv recunoașterea imaginilor și a vorbirii, procesarea limbajului natural și robotică.

Fiecare dintre cadrele pe care le-am discutat, inclusiv TensorFlow, PyTorch, Keras, Scikit-learn, Apache Spark, Theano, Caffe, MXNet, Torch și Microsoft Cognitive Toolkit, are propriile sale puncte forte și puncte slabe și fiecare este potrivit pentru diferite tipuri de aplicații și cazuri de utilizare.

În general, disponibilitatea acestor cadre a făcut mai ușor ca niciodată pentru dezvoltatori și cercetători să construiască și să implementeze sisteme AI complexe și a accelerat progresul în domeniul AI în ansamblu. Pe măsură ce domeniul AI continuă să evolueze, ne putem aștepta să vedem în viitor să apară instrumente cadru și mai puternice și mai sofisticate bazate pe inteligență artificială, împingând și mai mult limitele a ceea ce este posibil cu învățarea profundă.

Lecturi interesante:

Tipuri de directoare web pe care le puteți crea cu WordPress

Cele mai bune 15 teme WordPress pentru licitații din 2023

Cum îți transformi site-ul WordPress într-un portal de publicitate funcțional?