Top 9 cadre din lumea inteligenței artificiale

Au dispărut perioadele în care AI a fost considerată a fi fictivă.


De la roboți la Google Siri și acum introducerea noului duplex Google, inteligența artificială pare să fi făcut pași considerabili pentru a deveni din ce în ce mai umană.

Cererea de învățare automată și AI a crescut exponențial. În plus, comunitatea însăși a crescut ca urmare, iar asta a dus la evoluția unor cadre AI care fac mult mai ușoară învățarea AI.

În acest articol, vom discuta unele dintre cele mai bune cadre pentru a vă începe cu dezvoltarea AI.

Fluxul de tensiune

Vindând din familia Google, Fluxul de tensiune se dovedește a fi un cadru de tip open source robust, care acceptă învățarea profundă și la care poate fi accesat chiar și de pe un dispozitiv mobil.

Fluxul de tensiune este considerat un instrument potrivit pentru dezvoltarea programelor statistice. Deoarece oferă instruire distribuită, modelele de mașini pot fi instruite mult mai eficient la orice nivel de abstractizare pe care îl preferă utilizatorul.

Caracteristici

  • O interfață de programare multi scalabilă pentru o programare ușoară
  • Motori de creștere puternică, cu o comunitate puternică open source
  • Oferă manuale extinse și bine documentate pentru oameni

Pro-uri

  • Limba folosită de fluxul de tensiune este Python, care este foarte popular în zilele noastre.
  • Acest cadru este capabil de o putere de calcul mare. Prin urmare, poate fi folosit pe orice procesor sau GPU.
  • Utilizează abstractizarea graficului de calcul pentru a crea modele de mașini

Contra

  • Pentru a lua o decizie sau o predicție, cadrul transmite datele de intrare prin mai multe noduri. Acest lucru poate dura mult timp.
  • De asemenea, îi lipsește multe dintre modelele pre-instruite ale AI.

Microsoft CNTK

Microsoft CNTK este un cadru open source mai rapid și versatil, care se bazează pe rețele neuronale care acceptă remodelarea textului, mesajului și vocii.

Oferă un mediu de scalare eficient datorită unei evaluări globale mai rapide a modelelor mașinii, având în același timp grijă de precizie.

Microsoft CNTK are integrări cu seturi de date masive majore, ceea ce face ca alegerea principală să fie adoptată de jucători mari precum Skype, Cortana etc., cu o arhitectură foarte expresivă și ușor de utilizat..

Caracteristici

  • Foarte optimizat pentru a oferi eficiență, scalabilitate, viteză și integrări la nivel înalt
  • Are componente încorporate, cum ar fi reglarea hiperparametrului, modele de învățare supravegheată, armare, CNN, RNN, etc..
  • Resursele sunt utilizate pentru a oferi cea mai bună eficiență.
  • Rețele proprii care pot fi exprimate în mod eficient, cum ar fi API-uri complete, atât la nivel înalt, cât și nivel scăzut

Pro-uri

  • Deoarece acceptă Python și C ++, acest cadru poate funcționa cu mai multe servere simultan și, prin urmare, face procesul de învățare mai rapid.
  • A fost dezvoltat ținând cont de evoluțiile recente din lumea AI. Arhitectura Microsft CNTK acceptă GAN, RNN și CNN.
  • Permite instruirea distribuită pentru instruirea eficientă a modelelor de mașini.

Contra

  • Ii lipseste o placa de vizualizare si suport ARM mobil.

caffe

caffe este o rețea de învățare profundă care vine împreună cu setul preîncărcat de rețele neuronale instruite. Aceasta ar trebui să fie prima ta alegere dacă termenul tău este aproape.

Cunoscut pentru capacitățile sale de procesare a imaginilor, acest cadru are, de asemenea, suport extins pentru MATLAB.

Caracteristici

  • Toate modelele sale sunt scrise în scheme de text
  • Oferă viteză masivă și muncă extrem de eficientă, deoarece este deja preîncărcat.
  • O comunitate activă open source pentru discuții și cod de colaborare.

Pro-uri

  • Interconectând C, C ++ și Python, acesta susține, de asemenea, modelarea CNN (rețele neuronale convoluționale)
  • Eficient la calcularea sarcinilor numerice datorită vitezei sale.

Contra

  • Caffe nu este capabil să manipuleze date complexe, dar este relativ rapid în timp ce tratează procesarea vizuală a imaginilor.

Theano

Folosind GPU-uri în locul procesorului, acest cadru sprijină cercetarea profundă a învățării și este capabil să ofere precizie pentru rețelele care au nevoie de o putere de calcul mare. De exemplu, calculul tablourilor multidimensionale necesită o putere mare și Theano este capabil de asta.

Theano se bazează pe python, care este un limbaj de programare dovedit atunci când vine vorba de procesare și răspuns mai rapid.

Caracteristici

  • Evaluarea expresiilor este mai rapidă datorită generarii dinamice a codului
  • Oferă un raport excelent de precizie chiar și atunci când valorile sunt minime.
  • Testarea unității este o caracteristică semnificativă a Theano, deoarece permite utilizatorului să-și verifice singur codul, precum și să detecteze și să diagnostice erorile ușor.

Pro-uri

  • Theano oferă asistență eficientă pentru toate aplicațiile care consumă date, dar necesită combinarea cu alte biblioteci.
  • Optimizat eficient atât pentru procesor cât și pentru GPU

Contra

  • Nu va mai fi actualizare sau adăugare de funcții la versiunea curentă a Theano.

 Învățarea mașinii Amazon

Fiind un client în trend în comunitatea AI, Învățarea mașinii Amazon oferă sprijin de ultimă generație în dezvoltarea instrumentelor de auto-învățare.

Acest cadru are deja bazele utilizatorilor existente în multiplele sale servicii, cum ar fi AWS, S3 și Amazon Redshift. Acesta este un serviciu administrat de Amazon, cu trei operațiuni efectuate pe model, care sunt analiza datelor, formarea modelului și evaluarea.

Caracteristici

  • Există instrumente adaptate pentru fiecare nivel de experiență în AWS, chiar dacă ești începător, om de știință sau dezvoltator de date
  • Securitatea este de cea mai mare importanță, astfel încât toate datele sunt criptate
  • Oferă instrumente extinse pentru analiza și înțelegerea datelor
  • Integrări cu toate seturile de date majore

Pro-uri

  • Nu trebuie să scrieți multe coduri în acest cadru. În schimb, vă permite să interacționați cu cadrul alimentat de AI prin intermediul API-ului.
  • Folosită în mod obișnuit de oamenii de știință de date, dezvoltatori și cercetători în ML.

Contra

  • Lipsește flexibilitate, deoarece întregul cadru este rezumat, astfel încât dacă doriți să alegeți un anumit algoritm de normalizare sau învățare automată, nu puteți.
  • De asemenea, lipsește vizualizarea datelor.

lanternă

lanternă este un cadru open source care ar putea susține operațiuni numerice. Oferă numeroși algoritmi pentru dezvoltarea mai rapidă a rețelelor de învățare profundă.

Este utilizat pe scară largă în laboratoarele AI din Facebook și Twitter. Există un cadru bazat pe Pythor cunoscut sub numele de PyTorch care s-a dovedit a fi mai simplu și mai fiabil.

Caracteristici

  • Prezintă o mulțime de rutine de indexare, tranșare, transpunere cu un model de matrice dimensională N
  • Sunt prezente rutine de optimizare, în principal numerice bazate pe modele de rețele neuronale
  • Suportul GPU este extrem de eficient
  • Se integrează ușor cu iOS și Andriod

Pro-uri

  • Flexibilitate foarte mare în ceea ce privește limbile și integrările
  • Nivel ridicat de viteză și eficiență în utilizarea GPU
  • Modele preexistente sunt disponibile pentru a instrui datele.

Contra

  • Documentarea nu este foarte clară pentru utilizatori, deci prezintă o curbă de învățare mai abruptă
  • Lipsa de cod pentru utilizare imediată, astfel încât este nevoie de timp.
  • Se bazează inițial pe un limbaj de programare numit Lua și nu mulți sunt conștienți de acest lucru.

Accord.Net

Accord.net este un cadru bazat pe C # care ajută la dezvoltarea rețelelor neuronale utilizate pentru procesarea audio și a imaginilor.

Aplicațiile pot utiliza acest lucru comercial și pentru a produce aplicații pentru viziunea computerului, procesarea semnalului, precum și aplicații statistice.

Caracteristici

  • Cauza de coduri matură, bine testată, deoarece a fost începută în 2012
  • Oferă un set complet de modele de probe și seturi de date pentru ca aplicația dvs. să înceapă rapid

Pro-uri

  • Este susținut continuu de o echipă de dezvoltare activă.
  • Acest cadru bine documentat, care gestionează eficient calcularea numerică intensivă și vizualizarea
  • Implementarea algoritmilor și procesarea semnalului poate fi realizată în mod convenabil cu acest cadru.
  • Poate gestiona cu ușurință optimizarea numerică și rețelele neuronale artificiale.

Contra

  • Nu este foarte cunoscut atunci când este comparat cu alte cadre.
  • Performanța sa este mai lentă comparativ cu alte cadre.

Apache Mahout

Apache Mahout, fiind un cadru open source, urmărește dezvoltarea cadrelor de învățare automată scalabile. Nu se ocupă cu API-urile ca atare, dar ajută la punerea în aplicare a noilor algoritmi de învățare automată de către oamenii de știință și ingineri.

Caracteristici

  • Cunoscut pentru Scala DSL care este matematic foarte expresiv
  • Extinde suportul pentru mai multe backend-uri care sunt distribuite.

Pro-uri

  • Ajută la clustering, filtrare colaborativă și clasificare.
  • Operațiunile sale de calcul fac uz de bibliotecile Java, care este mai rapid.

Contra

  • Bibliotecile Python nu sunt la fel de compatibile cu bibliotecile Java cu acest cadru.
  • Operațiunile sale de calcul sunt mai lente decât Spark MLib.

Spark MLib

Spark MLib Framework de Apache este susținut de R, Scala, Java și Python. Poate fi încărcat cu fluxuri de lucru Hadoop pentru a furniza algoritmi de învățare automată cum ar fi clasificare, regresie și clustering.

În afară de Hadoop, acesta poate fi integrat și cu sistemele cloud, Apache sau chiar sisteme autonome.

Caracteristici

  • Performanța ridicată este unul dintre elementele cheie și se spune că este de 100 de ori mai rapid decât MapReduce
  • Spark este excepțional de versatil și funcționează în mai multe medii de calcul

Pro-uri

  • Poate prelucra rapid cantități mari de date, deoarece funcționează pe calcul iterativ.
  • Este disponibil în mai multe limbi și ușor de conectat.
  • Ciclă scări mari de prelucrare a datelor cu ușurință.

Contra

  • Poate fi conectat doar cu Hadoop.
  • Este dificil să înțelegem mecanismul acestui cadru, fără a lucra la fel

Comparație-cadru AI

CadruLimbaSursa deschisa?Caracteristici ale arhitecturii
TensorFlowC ++ sau PythondaUtilizează structuri de date
Microsoft CNTKC++daGPU / CPU bazat. Acceptă RNN, GNN și CNN.
caffeC++daArhitectura sa suportă CNN
TheanoPitondaArhitectură flexibilă care îi permite să se implementeze în orice GPU sau CPU
Amazon Machine LearningMai multe limbidaVindând de pe Amazon, folosește AWS.
lanternăLuadaArhitectura sa permite calcule puternice.
Accord.NetC #daCapabil de calcule științifice și recunoașterea modelului.
Apache MahoutJava, ScaladaCapabil să facă utilaje să învețe fără a fi necesar să programați
Spark MLibR, Scala, Java și PythondaȘoferii și executanții rulează în procesoarele lor. Clustere orizontale sau verticale.

Sper ca mai sus să vă ajute să alegeți cadrul AI pentru următoarea dvs. dezvoltare modernă de aplicații.

Dacă sunteți dezvoltator și doriți să învățați învățare profundă pentru a intra în AI, atunci puteți lua în considerare să luați acest lucru curs online specializat de Coursera.

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