10 platforme AI pentru crearea aplicației dvs. moderne

Acum că știm că Terminatorii nu vin să ne aducă, este timpul să ne împrietenim cu Inteligența Artificială și să beneficiem de ea!


Multă vreme domeniul Inteligenței artificiale și cea mai cunoscută subdisciplină a sa, Machine Learning, au fost înconjurate de o aură misterioasă. Mașina de presă propagandică scoase un articol după ce articolul prezicea ascensiunea mașinilor super-inteligente, super-independente și super-rele, făcând ca mulți să cadă în disperare (eu însumi).

Și ce avem astăzi de arătat pentru tot zgomotul și fumul? O tehnologie AI care este departe de a fi perfectă, jenantă greșeli, și un robot limitat, care funcționează defect, care a fost, aproape cu forța, transformat într-un cetăţean. Heck, nu avem încă un algoritm decent de traducere a limbilor străine.

Dacă astăzi, cineva mai insistă că doomsday-ul este aproape, iată reacția mea:

Deci, ce este AI, ML și toate acele cuvinte cheie, dacă nu sfârșitul umanității?

Ei bine, acestea sunt modalități noi de a programa un computer pentru a rezolva problemele legate de clasificare și predicție. Și ghiciți, avem în sfârșit multe servicii AI pe care le puteți începe imediat să folosiți în aplicația dvs. de afaceri și să beneficiați de avantaje extraordinare.

Ce pot face platformele AI pentru companii astăzi?

Buna intrebare!

Inteligența artificială este atât de generică în aplicarea sa (cel puțin în teorie) încât nu ar fi imposibil să evidențieze scopul pentru care a fost dezvoltat. Este ca și cum ai întreba pentru ce a fost elaborată o foaie de calcul și ce se poate face cu ea. Sigur, a fost dezvoltat pentru contabilitate, dar astăzi depășește cu mult această responsabilitate. Iar contabilitatea nu este singura funcție – oamenii o folosesc ca instrument de gestionare a proiectelor, ca listă de totul, ca bază de date și ce nu.

La fel se întâmplă și cu AI.

Aproximativ vorbind, AI este utilă pentru sarcini care sunt definite și se bazează pe învățarea din experiență. Da, asta face și oamenii, dar AI are un avantaj, deoarece poate prelucra munții de date în cel mai scurt timp și ajunge la concluzii mult mai repede. Ca atare, unele dintre aplicațiile tipice ale AI sunt:

  • Detectarea fețelor într-o fotografie, video, etc
  • Clasificarea și etichetarea imaginilor, de exemplu, pentru consultanță pentru părinți
  • Discurs la conversia textului
  • Detectarea obiectelor în mass-media (de exemplu, o mașină, o femeie etc.)
  • Predicția mișcării prețurilor la acțiuni
  • Detectarea finanțării terorismului (printre milioane de tranzacții pe zi)
  • Sisteme de recomandare (cumpărături, muzică, prieteni etc.)
  • Captcha ruperea
  • Filtrare spam
  • Detecție de intruziune în rețea

Aș putea continua și probabil și a alerga fără pagini (la figurat vorbind), dar cred că veți primi ideea acum. Acestea sunt exemple de probleme pe care oamenii s-au străduit să le rezolve prin mijloacele tradiționale de calcul. Și totuși, acestea sunt importante, deoarece au o nevoie extraordinară în afaceri și în lumea reală.

Deci, fără alte detalii, haideți să începem cu lista platformelor noastre de AI mai importante și să vedem ce au de oferit.

Amazon AI Services

La fel cum Amazon scoate rapid companiile din afacere, la fel este AWS atât de dominantă ca o platformă încât aproape nimic altceva nu-mi vine în minte. La fel se întâmplă și cu Amazon AI Services, care este complet plin de servicii AI incredibil de utile.

Iată câteva dintre serviciile minunate care oferă AWS.

Amazon Comprehend: Vă ajută să faceți cunoștință cu tot ce munte de date textuale, nestructurate pe care le aveți. Un caz de utilizare este acela de a extrage chat-urile existente de asistență pentru clienți și de a descoperi care au fost nivelurile de satisfacție de-a lungul timpului, care sunt preocupările majore ale clientului, care sunt cuvintele cheie cele mai utilizate, etc..

Prognoza Amazon: Serviciu de configurare zero pentru utilizarea datelor dvs. din seria de timp existente și transformarea acestora în prognoze exacte pentru viitor. În cazul în care vă întrebați care sunt datele din seriile de timp, aruncați o privire la acest articol pe care l-am scris recent (căutați o bază de date numită Timescale către sfârșitul articolului).

Amazon Lex: Construiți interfețe conversaționale (textuale și / sau vizuale) în aplicațiile dvs. În spatele scenei se desfășoară modele de învățare automată a mașinilor Amazon care decodifică intenția și fac vorbirea pe text din mers.

Personalizați Amazon: Serviciu simplu și fără infrastructură pentru a crea recomandări pentru clienții dvs. sau pentru dvs. înșivă! Puteți introduce date de comerț electronic sau aproape orice pentru acest serviciu și vă puteți bucura de sugestii extrem de precise și interesante. Desigur, cu cât setul de date este mai mare, cu atât recomandările vor fi mai bune.

Există multe alte servicii AI pe care Amazon le are și ai putea petrece toată ziua răsfoind prin ele. Cu toate acestea, este o activitate pe care o recomand din toată inima! ��

Notă: Este greu să localizați un rezumat al tuturor acestor servicii împreună în documentele AWS, dar dacă accesați https://aws.amazon.com/machine-learning, acestea sunt listate în lista verticală din „Servicii AI”.

TensorFlow

TensorFlow este o bibliotecă (și, de asemenea, o platformă) creată de echipa din spate Google Brain. Este o implementare a subdomeniului ML numită Rețele neuronale de învățare profundă; adică TensorFlow este ceea ce Google acceptă cum să realizeze învățarea automată cu plase neurale folosind tehnica învățării profunde.

Acum, asta înseamnă că TensorFlow nu este, desigur, singura modalitate de a utiliza rețelele neuronale – există o mulțime de biblioteci acolo, fiecare cu avantajele și avantajele sale.

În linii mari, TensorFlow vă permite stocul de capacități Machine Learning pentru multe medii de programare diferite. Acestea fiind spuse, platforma de bază este destul de vizuală și se bazează în cea mai mare parte pe grafice și vizualizări de date pentru a finaliza treaba. Ca atare, chiar dacă nu sunteți un programator, este posibil, cu un anumit efort, să obțineți rezultate bune din TensorFlow.

Istoric, TensorFlow a avut ca scop „democratizarea” învățării automate. Din cunoștințele mele, a fost prima platformă care a făcut ML simplă, vizuală și accesibilă în acest grad. Drept urmare, utilizarea ML a explodat, iar oamenii au reușit să antreneze modele ușor.

Cel mai semnificativ punct de vânzare al TensorFlow este Keras, care este o bibliotecă pentru a lucra eficient cu Rețele Neurale programatic. Iată cât de simplu este să creezi o rețea simplă, complet conectată (perceptron):

model = tf.keras.Sequential ()
# Adăugă modelului un strat dens conectat cu 64 de unități:
model.add (layer.Dense (64, activare = ‘relu’))
# Adaugă altul:
model.add (layer.Dense (64, activare = ‘relu’))
# Adăugați un strat softmax cu 10 unități de ieșire:
model.add (layer.Dense (10, activare = ‘softmax’))

Desigur, trebuie făcută și configurarea, instruirea etc., dar și ele sunt la fel de simple.

Este greu să găsești greșeală cu TensorFlow, având în vedere soluțiile sale ML aduse JavaScript, dispozitivelor mobile și chiar soluțiilor IoT. Cu toate acestea, în ochii puriștilor, rămâne o platformă „mai mică” cu care fiecare Tom, Dick și Harry se pot încurca. Așa că, fii gata să înfrunți o anumită rezistență pe măsură ce urci scara de îndemânare și întâlnești mai multe suflete „luminate”. ��

Dacă sunteți un începător, verificați acest lucru Curs online de introducere TensorFlow.

De asemenea, rețineți: Unele critici la adresa TensorFlow menționează că nu poate utiliza GPU-uri, ceea ce nu mai este adevărat. Astăzi, TensorFlow nu numai că funcționează cu GPU, ci Google și-a dezvoltat singurul hardware specializat numit TPU (TensorFlow Processing Unit), care este disponibil ca Cloud serviciu.

Servicii AI Google

La fel ca serviciile Amazon, Google are și o suită de cloud Servicii rotind în jurul AI. Mă voi abține să enumăr toate serviciile, deoarece sunt destul de asemănătoare cu ofertele Amazon. Iată o captură de ecran a ceea ce este disponibil pentru dezvoltatori, dacă sunt interesați:

În linii mari, există două moduri în care puteți utiliza serviciile AI ale Google. Primul este să folosești un model deja instruit de Google și să începi să îl aplici în produsele tale. Al doilea este așa-numitul AutoML service, care automatizează mai multe etape intermediare ale Învățării Mașinilor, ajutând, să spunem, dezvoltatorilor full stack cu experiență ML mai redusă pentru a construi și instrui modele ușor.

H2O

Se presupune că „2” în H2O este un abonament (seamănă cu formula chimică pentru apă, cred), dar este deranjant să îl scrieți. Sper oamenii din spate H2O nu mă deranjează atât de mult!

H2O este o platformă open source pentru Machine Learning care este folosită de nume mari incluse în Fortune 500.

Ideea principală este de a face ca cercetarea AI de ultimă oră să ajungă la publicul larg, decât să o lase să rămână în mâinile companiilor cu buzunare profunde și cu efect de levier. Mai multe produse sunt oferite în cadrul platformei H2O, cum ar fi:

  • H2O: Platforma de bază pentru explorarea și utilizarea învățării automate.
  • Apă carbogazoasă: Integrare oficială cu Spache Apache pentru seturi mari de date.
  • H2O4GPU: Versiune accelerată GPU a platformei H2O.

H2O creează, de asemenea, soluții adaptate pentru întreprindere, printre care se numără:

  • AI fără șofer: Nu, AI fără șofer nu are nicio legătură cu mașinile care se conduc cu autovehicule! �� Este mai mult pe linia ofertei AutoML a Google – majoritatea etapelor AI / ML sunt automatizate, rezultând instrumente mai simple și mai rapide de dezvoltat cu.
  • Suport plătit: Ca întreprindere, nu puteți aștepta să ridicați problemele GitHub și în speranța că acestea vor primi răspuns curând. Dacă timpul înseamnă bani, H2O oferă asistență plătită și consultanță pentru companii mari.

Petuum

Petuum dezvoltă Simfonie platformă, care este concepută pentru a nu-mi face-mă-cred că funcționează AI. Cu alte cuvinte, dacă te-ai săturat de codificare și / sau nu vrei să memorezi mai multe biblioteci și formate de ieșire, Symphony se va simți ca o vacanță în Alpi!

Deși nu există nimic „deschis” în legătură cu platforma Symphony, funcțiile merită să fie preluate:

  • Interfață de utilizare glisată și plasată
  • Construiți cu ușurință conducte interactive de date
  • Tone de blocuri de construcții standardizate și modulare pentru a crea aplicații AI mai sofisticate
  • Programarea și interfețele API care simt modul vizual nu este suficient de puternic
  • Optimizare automată cu GPU-uri
  • Platforma distribuită, extrem de scalabilă
  • Agregarea de date cu mai multe surse

Există multe alte caracteristici care te vor face să simți cu adevărat că bariera de intrare a fost redusă considerabil. Foarte recomandat!

Polyaxon

Cea mai mare provocare astăzi în Machine Learning și AI nu este de a găsi biblioteci și algoritmi buni (sau chiar resurse de învățare), ci inginerie calificată care trebuie aplicată pentru a face față sistemelor Behemoth și încărcărilor de date mari care rezultă..

Chiar și pentru inginerii software experimentați, poate fi o întrebare prea mare. Dacă simți și tu așa, Polyaxon merită aruncată o privire.

Polyaxon nu este o bibliotecă sau chiar un cadru; mai degrabă, este o soluție de la capăt la cap pentru gestionarea tuturor aspectelor legate de învățarea automată, cum ar fi:

  • Conexiuni de date și streaming
  • Accelerare hardware
  • Containerizare și orchestrare
  • Planificare, stocare și securitate
  • Pipelinizare, optimizare, urmărire etc.
  • Tablou de bord, API-uri, vizualizări etc..

Este destul de mult bibliotecă și furnizor-agnostic, deoarece un număr mare de soluții populare (open source și închise) sunt acceptate.

Desigur, mai aveți de a face cu implementarea și scalarea la un anumit nivel. Dacă doriți să scăpați chiar și asta, Polyaxon oferă o soluție PaaS care vă permite să utilizați infrastructura lor în mod elastic.

DataRobot

Pur și simplu pune, DataRobot este o soluție concentrată de învățare automată pentru întreprindere. Este vizual până la capăt și este conceput pentru a da rapid sensul datelor dvs. și pentru a le utiliza în mod concret pentru afaceri.

Interfața este intuitivă și elegantă, permițând non-experților să intre în spatele roților și să genereze perspective semnificative.

DataRobot nu are o serie de caracteristici; în schimb, se concentrează pe simțul tradițional al datelor și oferă capacități solide în:

  • Învățarea automată a mașinilor
  • Regresie și clasificare
  • Seria de timp

Mai des, acestea sunt tot ce ai nevoie pentru întreprinderea ta. Adică, în majoritatea cazurilor, DataRobot este tot ce ai nevoie. ��

NeuralDesigner

În timp ce suntem pe tema unor platforme AI ușor de utilizat, puternice, NeuralDesigner merită o mențiune specială.

Nu sunt multe de spus despre NeuralDesigner, dar sunt multe de făcut! Dat fiind faptul că rețelele neuronale au dominat mai mult sau mai puțin metodologia modernă de învățare a mașinilor, are sens să lucrezi cu o platformă care se concentrează exclusiv pe rețele neuronale. Fără multe alegeri, fără distrageri – calitate peste cantitate.

NeuralDesigner excelează în mai multe moduri:

  • Nu este necesară programarea. Deloc.
  • Nu este necesară construirea unei interfețe complexe. Totul este prezentat în pași sensibili, ușor de înțeles și ordonați.
  • O colecție de algoritmi cei mai avansați și rafinați specific Rețelelor Neurale.
  • Paralelizarea procesorului și accelerația GPU pentru performanțe ridicate.

Merită a uite? Categoric!

Prevision.io

Pervision.io este o platformă pentru gestionarea tuturor aspectelor legate de învățarea automată, de la procesarea datelor până la implementarea la scară.

PredictionIO

Dacă sunteți dezvoltator, PredictionIO este o ofertă incredibil de utilă pe care ar trebui să o analizezi. La baza sa, PredictionIO este o platformă de învățare automată care poate ingera date din aplicația dvs. (web, mobil sau altfel) și poate construi rapid previziuni.

Nu vă lăsați înșelați pe nume – PredictionIO nu este doar pentru predicții, ci acceptă întregul spectru de învățare automată. Iată câteva motive frumoase pentru a-l iubi:

  • Suport pentru clasificare, regresie, Recomandări, PNL și ce nu.
  • Construiți pentru a gestiona sarcinile grave de lucru într-o setare Big Data.
  • Câteva pre-construite template-uri pentru cei în grabă.
  • Vine în pachet cu Apache Spark, MLlib, HBase, Akka HTTP și Elasticsearch, oferind toate nevoile posibile ale unei aplicații moderne, robuste.
  • Ingerare combinată de date din mai multe surse, fie în regim de lot sau în timp real.
  • Desfășurat ca un serviciu web tipic – ușor de consumat și de alimentat.

Pentru majoritatea proiectelor web de acolo, nu văd cum PredictionIO nu are prea mult sens. Mergeți înainte și încercați!

Concluzie

Astăzi nu lipsește cadrul sau platforma AI și ML; Am fost copleșit de alegere când am început să cercetez acest articol. Drept urmare, am încercat să restrâng această listă la cele unice sau interesante. Dacă credeți că mi-a fost dor de ceva important, vă rog anunțați-mă.

Coursera a primit unele dintre cele mai bune cursuri de învățare automată, așa că verificați dacă sunteți interesat să învățați.

Deci, care platformă este cea mai bună? Din păcate, nu există un răspuns clar. Un motiv pentru care majoritatea acestor servicii sunt legate de o anumită stivă tehnologică sau de un ecosistem (construirea cea mai mare parte a ceea ce se numește grădină cu pereți). Celălalt, mai important, motivul este că, până acum, tehnologiile AI și ML au fost comercializate și există o cursă care să ofere cât mai multe funcții la un preț cât mai scăzut posibil. Niciun vânzător nu își poate permite să nu ofere ceea ce oferă ceilalți și orice ofertă nouă este copiată și servită de concurenți aproape peste noapte.

Ca atare, totul se rezumă la care sunt stiva și obiectivele dvs., cât de intuitiv găsiți serviciul, care este percepția dvs. despre companiile din spatele său, etc..

Dar, indiferent de caz, este de la sine înțeles că AI este în sfârșit disponibil ca serviciu, și ar fi extrem de înțelept să nu-l folosim. ��

Jeffrey Wilson Administrator
Sorry! The Author has not filled his profile.
follow me
    Like this post? Please share to your friends:
    Adblock
    detector
    map