Top 9 raamwerke in die wêreld van kunsmatige intelligensie

Verby is die tye waar AI fiktief beskou is.


Van robotte tot Google Siri en nou die bekendstelling van die nuwe Google Duplex, blyk dat kunsmatige intelligensie aansienlike vordering gemaak het om meer en meer menslik te word.

Die vraag na masjienleer en AI het eksponensieel gegroei. Daarbenewens het die gemeenskap self ook toegeneem en dit het gelei tot die evolusie van sommige AI-kaders wat die leer van KI baie makliker maak.

In hierdie artikel bespreek ons ​​enkele van die beste kaders om aan die gang te kom met AI-ontwikkeling.

Tensorvloei

Dit kom van die Google-familie af, Tensorvloei blyk ‘n robuuste open source-raamwerk te wees wat diep leer ondersteun en selfs vanaf ‘n mobiele toestel verkry kan word.

Tensorvloei word beskou as ‘n geskikte instrument vir die ontwikkeling van statistiekprogramme. Aangesien dit verspreide opleiding bied, kan masjienmodelle baie meer effektief opgelei word op enige abstraksievlak wat die gebruiker verkies.

Kenmerke

  • ‘N Skaalbare multi-programmeringskoppelvlak vir maklike programmering
  • Bestuurders met sterk groei, met ‘n sterk open source gemeenskap
  • Bied uitgebreide en goed gedokumenteerde handleidings vir mense

voor

  • Die taal wat deur tensorstroom gebruik word, is Python, wat deesdae baie gewild is.
  • Hierdie raamwerk kan hoë berekeningskrag hê. Daarom kan dit op enige SVE of GPU gebruik word.
  • Gebruik rekenaar-abstraksie om rekenaarmodelle te skep

nadele

  • Om ‘n besluit of voorspelling te neem, stuur die raamwerk die insetdata deur verskeie nodusse. Dit kan tydrowend wees.
  • Dit het nie baie van die vooraf opgeleide modelle van AI nie.

Microsoft CNTK

Microsoft CNTK is ‘n vinniger en veelsydige open source-raamwerk wat gebaseer is op neurale netwerke wat teks-, boodskap- en stemherindeling ondersteun.

Dit bied ‘n doeltreffende skaalomgewing te danke aan ‘n vinniger algehele evaluering van die masjienmodelle terwyl die akkuraatheid versorg word.

Microsoft CNTK het integrasies met groot, massiewe datastelle wat dit die toonaangewende keuse maak om deur groot spelers soos Skype, Cortana, ens. Aangeneem te word, met ‘n baie ekspressiewe argitektuur wat maklik is om te gebruik..

Kenmerke

  • Hoogs geoptimaliseer om doeltreffendheid, skaalbaarheid, snelheid en hoëvlak-integrasies te bied
  • Het ingeboude komponente soos hiperparameter-verstelling, leermodelle onder toesig, versterking, CNN, RNN, ens..
  • Hulpbronne word gebruik om die beste doeltreffendheid te bied.
  • Eie netwerke wat doeltreffend uitgedruk kan word, soos volledige API’s, beide hoë en lae

voor

  • Aangesien dit Python en C ++ ondersteun, kan hierdie raamwerk tegelyk met verskeie bedieners werk en maak dit die leerproses vinniger.
  • Dit is ontwikkel met inagneming van die onlangse ontwikkelings in die wêreld van AI. Microsft CNTK se argitektuur ondersteun GAN, RNN en CNN.
  • Dit laat verspreide opleiding toe om masjienmodelle effektief op te lei.

nadele

  • Dit het nie ‘n visualiseringskaart en mobiele ARM-ondersteuning nie.

Caffe

Caffe is ‘n diep leer-netwerk wat saam met die vooraf gelaaide stel opgeleide neurale netwerke bestaan. Dit moet u eerste keuse wees as u sperdatum naby is.

Hierdie raamwerk is ook bekend vir sy beeldverwerkingsvermoëns en het ook uitgebreide ondersteuning van MATLAB.

Kenmerke

  • Al die modelle daarvan is in gewone teksskemas geskryf
  • Bied massiewe spoed en baie doeltreffende werk, aangesien dit reeds vooraf gelaai is.
  • ‘N Aktiewe open source gemeenskap vir bespreking en samewerkingskode.

voor

  • Deur C, C ++ en Python met mekaar te verbind, ondersteun dit ook die modellering van CNN (verwikkelde neurale netwerke)
  • Doeltreffend by die berekening van numeriese take as gevolg van die snelheid daarvan.

nadele

  • Caffe is nie in staat om ingewikkelde data te hanteer nie, maar is relatief vinnig tydens die hantering van visuele verwerking van beelde.

Theano

Met behulp van GPU’s in plaas van CPU, ondersteun hierdie raamwerk diepgaande navorsing en is dit in staat om akkuraatheid te lewer vir netwerke wat ‘n hoë berekeningskrag benodig. Byvoorbeeld, berekening van multidimensionele skikkings verg hoë drywing en Theano is daartoe in staat.

Theano is gebaseer op python, wat ‘n bewese programmeringstaal is as dit kom by vinniger verwerking en reaksie.

Kenmerke

  • Die evaluering van uitdrukkings is vinniger as gevolg van dinamiese kodegenerering
  • Bied ‘n uitstekende akkuraatheidsverhouding, selfs as die waardes minimaal is.
  • Eenheidstoetsing is ‘n belangrike kenmerk van Theano, aangesien dit die gebruiker in staat stel om hul kode self te verifieer, sowel as foute op te spoor en te diagnoseer.

voor

  • Theano bied doeltreffende ondersteuning vir al die data-intensiewe toepassings, maar vereis kombinasie met ander biblioteke.
  • Effektief geoptimaliseer vir sowel die SVE as die GPU

nadele

  • Daar sal geen bywerking of byvoeging van funksies by die huidige weergawe van Theano wees nie.

 Amazon-masjienleer

Om ‘n trending toetreder tot die AI-gemeenskap te wees, Amazon-masjienleer bied ‘n uitstekende ondersteuning in die ontwikkeling van selfleerinstrumente.

Hierdie raamwerk het reeds bestaande gebruikersbasis in sy veelvuldige dienste soos AWS, S3 en Amazon Redshift. Dit is ‘n bestuurde diens deur Amazon, met drie operasies wat op die model uitgevoer word, naamlik data-analise, opleiding van die model en evaluering.

Kenmerke

  • Daar is gereedskap vir elke vlak van ervaring in die AWS, selfs al is u ‘n beginner, data-wetenskaplike of ontwikkelaar
  • Sekuriteit is van uiterste belang, dus is alle data geïnkripteer
  • Bied uitgebreide instrumente vir data-analise en -begrip
  • Integrasies met al die belangrikste datastelle

voor

  • U hoef nie baie kode met hierdie raamwerk te skryf nie. In plaas daarvan kan u interaksie met AI-aangedrewe raamwerk via API’s hê.
  • Word gereeld gebruik deur datawetenskaplikes, ontwikkelaars en ML-navorsers.

nadele

  • Dit het nie ‘n gebrek aan buigsaamheid nie, want die hele raamwerk word onttrek, dus as u ‘n spesifieke normaliserings- of masjienleer-algoritme wil kies, kan u nie.
  • Dit het ook nie datavisualisering nie.

fakkel

Die fakkel is ‘n open source raamwerk wat numeriese bewerkings kan ondersteun. Dit bied talle algoritmes vir vinniger ontwikkeling van diep leer netwerke.

Dit word breedvoerig in die AI-laboratoriums van Facebook en Twitter gebruik. Daar is ‘n raamwerk gebaseer op python, bekend as PyTorch, wat bewys is dat dit eenvoudiger en betroubaarder is.

Kenmerke

  • Dit bevat baie roetines om ‘n N-dimensionele skikkingsmodel te indekseer, te sny en om te sit
  • Optimeringsroetines is aanwesig, hoofsaaklik numeries gebaseer op neurale netwerkmodelle
  • GPU-ondersteuning is baie doeltreffend
  • Integreer maklik met die iOS en Andriod

voor

  • Baie hoë buigsaamheid ten opsigte van tale en integrasies
  • Hoë vlak van spoed en GPU-gebruiksdoeltreffendheid
  • Daar is reeds bestaande modelle beskikbaar om die inligting op te lei.

nadele

  • Die dokumentasie is nie baie duidelik vir die gebruikers nie, dus bied dit ‘n steiler leerkurwe
  • Gebrek aan kode vir onmiddellike gebruik, dus dit neem tyd.
  • Dit is aanvanklik gebaseer op ‘n programmeringstaal genaamd Lua, en nie baie is daarvan bewus nie.

Accord.Net

Accord.net is ‘n C # -gebaseerde raamwerk wat help met die ontwikkeling van neurale netwerke wat vir klank- en beeldverwerking gebruik word.

Toepassings kan dit ook kommersieel gebruik om rekenaarvisie-toepassings, seinverwerking en statistiese toepassings te vervaardig.

Kenmerke

  • Volwasse, goed getoetsde kodebasis, soos dit in 2012 begin is
  • Bied ‘n uitgebreide reeks voorbeeldmodelle en datastelle om u aansoek vinnig te laat begin

voor

  • Dit word deurlopend ondersteun deur ‘n aktiewe ontwikkelingspan.
  • Hierdie goed gedokumenteerde raamwerk wat numeriese intensiewe berekening en visualisering doeltreffend hanteer
  • Implementering van algoritmes en seinverwerking kan gemaklik met hierdie raamwerk uitgevoer word.
  • Dit kan maklik numeriese optimalisering en kunsmatige neurale netwerke hanteer.

nadele

  • Dit is nie baie bekend as dit met ander raamwerke vergelyk word nie.
  • Die prestasie daarvan is stadiger in vergelyking met ander raamwerke.

Apache Mahout

Apache Mahout, ‘n open source raamwerk is, is daarop gemik om die ontwikkeling van skaalbare raamwerke vir masjienleer te ontwikkel. Dit handel nie oor API’s as sodanig nie, maar help met die implementering van nuwe masjienleer-algoritmes deur datawetenskaplikes en -ingenieurs.

Kenmerke

  • Dit is bekend dat dit Scala DSL is wat wiskundig baie ekspressief is
  • Brei ondersteuning uit na verskeie backends wat versprei word.

voor

  • Dit help met groepering, saamwerkfiltering en klassifikasie.
  • Die berekeningsbedrywighede daarvan maak gebruik van Java-biblioteke, wat vinniger is.

nadele

  • Python-biblioteke is nie so versoenbaar soos Java-biblioteke met hierdie raamwerk nie.
  • Sy berekeningsbedrywighede is stadiger as Spark MLib.

Vonk MLib

Vonk MLib raamwerk deur Apache word ondersteun deur R, Scala, Java en Python. Dit kan met Hadoop-werkvloeie gelaai word om masjienleer-algoritmes soos klassifikasie, regressie en groepering te voorsien.

Afgesien van Hadoop, kan dit ook met die wolk-, Apache- of selfs selfstandige stelsels geïntegreer word.

Kenmerke

  • Hoë werkverrigting is een van die belangrikste elemente en word gesê dat dit 100 keer vinniger is as MapReduce
  • Vonk is buitengewoon veelsydig en werk in verskeie rekenaaromgewings

voor

  • Dit kan groot hoeveelhede data vinnig verwerk, aangesien dit op iteratiewe berekening werk.
  • Dit is in baie tale beskikbaar en maklik om te skakel.
  • Dit ry maklik met groot skale van dataverwerking.

nadele

  • Dit kan slegs met Hadoop gekoppel word.
  • Dit is moeilik om die meganisme van hierdie raamwerk te verstaan ​​sonder om uitgebreide werk daaraan te doen

AI-raamvergelyking

raamwerkTaalOop bron?Kenmerke van argitektuur
TensorFlowC ++ of PythonJaGebruik datastrukture
Microsoft CNTKC++JaGPU / CPU gebaseer. Dit ondersteun RNN, GNN en CNN.
CaffeC++JaDie argitektuur daarvan ondersteun CNN
TheanoPythonJaBuigsame argitektuur sodat dit in enige GPU of CPU kan ontplooi
Amazon MasjienleerMeervoudige taleJaDit kom van Amazon af en gebruik AWS.
fakkelLuaJaDie argitektuur laat kragtige berekeninge toe.
Accord.NetC #JaKan wetenskaplike berekeninge en patroonherkenning hê.
Apache MahoutJava, ScalaJaIn staat om masjiene te laat leer sonder om te programmeer
Vonk MLibR, Scala, Java en PythonJaBestuurders en eksekuteurs hardloop in hul verwerkers in. Horisontale of vertikale trosse.

Ek hoop dat bogenoemde u help om die AI-raamwerk te kies vir u volgende moderne toepassingsontwikkeling.

As u ‘n ontwikkelaar is en op soek is na diepgaande leer om in AI te kom, kan u dit oorweeg gespesialiseerde aanlynkursus deur 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