9 چارچوب برتر در جهان هوش مصنوعی

رفته اند زمانهایی که هوش مصنوعی در نظر گرفته می شود.


از ربات ها گرفته تا Google Siri و اکنون معرفی Google Duplex جدید ، به نظر می رسد هوش مصنوعی گام های بلندی را برداشته است تا هرچه انسانی تر شوند..

تقاضا برای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی به صورت نمایی رشد کرده است. علاوه بر این ، خود جامعه به عنوان یک نتیجه افزایش یافته است ، و این منجر به تکامل برخی از چارچوب های هوش مصنوعی شده است که یادگیری AI را بسیار ساده تر می کند..

در این مقاله ، ما در مورد برخی از بهترین چارچوب ها برای شروع کار با توسعه هوش مصنوعی صحبت خواهیم کرد.

جریان تنسور

درود از خانواده Google, جریان تنسور ثابت می شود که یک چارچوب منبع باز قوی است که از یادگیری عمیق پشتیبانی می کند و حتی از طریق یک دستگاه همراه قابل دسترسی است.

جریان تانسور ابزاری مناسب برای تدوین برنامه آماری در نظر گرفته شده است. همانطور که آموزش توزیع توزیع را ارائه می دهد ، در هر سطح انتزاعی که کاربر ترجیح می دهد ، می توان مدلهای ماشین را بسیار مؤثرتر آموزش داد.

امکانات

  • واسط چند برنامه نویسی مقیاس پذیر برای برنامه نویسی آسان
  • محرک های رشد قوی ، با یک جامعه منبع باز قوی
  • کتابچه راهنمای گسترده و کاملاً مستند برای افراد ارائه می دهد

طرفداران

  • زبانی که توسط جریان تانسور استفاده می شود ، پایتون است که امروزه بسیار محبوب است.
  • این چارچوب توانایی قدرت محاسباتی بالایی را دارد. از این رو ، می توان از آن در هر CPU یا GPU استفاده کرد.
  • برای ایجاد مدل های ماشین از انتزاع نمودار محاسباتی استفاده می کند

منفی

  • برای تصمیم گیری یا پیش بینی ، چارچوب داده های ورودی را از طریق گره های متعدد عبور می دهد. این می تواند وقت گیر باشد.
  • همچنین فاقد بسیاری از مدل های از قبل آموزش دیده از هوش مصنوعی است.

مایکروسافت CNTK

مایکروسافت CNTK یک چارچوب منبع باز سریعتر و همه کاره است که مبتنی بر شبکه های عصبی است که از متن ، پیام و اصلاح صدا پشتیبانی می کند..

با توجه به ارزیابی کلی سریعتر مدل های دستگاه ضمن مراقبت از دقت ، محیط مقیاس گذاری کارآمد را فراهم می کند.

مایکروسافت CNTK دارای ادغام با مجموعه داده های عظیم است و این گزینه را به عنوان گزینه اصلی انتخاب توسط بازیکنان بزرگی مانند Skype ، Cortana و غیره اتخاذ می کند ، همچنین از معماری بسیار ساده ای برای استفاده در معماری نیز برخوردار است..

امکانات

  • بسیار بهینه سازی شده برای بهره وری ، مقیاس پذیری ، سرعت و ادغام سطح بالا
  • دارای اجزای داخلی مانند تنظیم فشار سنج ، مدل های یادگیری نظارت شده ، تقویت کننده ، CNN ، RNN و غیره.
  • از منابع برای ارائه بهترین بهره وری استفاده می شود.
  • شبکه های شخصی که می توانند به صورت کارآمد مانند API های کامل ، سطح بالا و سطح پایین بیان شوند

طرفداران

  • از آنجا که از Python و C ++ پشتیبانی می کند ، این فریم ورک می تواند همزمان با چندین سرور کار کند و از این رو روند یادگیری را سریع تر می کند.
  • این برنامه با در نظر گرفتن تحولات اخیر در دنیای هوش مصنوعی ساخته شده است. معماری میرففت CNTK از GAN ، RNN و CNN پشتیبانی می کند.
  • این اجازه می دهد تا آموزش های توزیع شده را برای آموزش موثر مدل های دستگاه فراهم کند.

منفی

  • فاقد صفحه نمایش تجسم و پشتیبانی ARM موبایل است.

کافه

کافه یک شبکه یادگیری عمیق است که همراه با مجموعه از پیش بارگذاری شده شبکه های عصبی آموزش دیده است. در صورت نزدیک شدن مهلت شما این اولین انتخاب شماست.

این چارچوب که به دلیل قابلیت پردازش تصویر مشهور است ، همچنین از MATLAB پشتیبانی گسترده ای دارد.

امکانات

  • تمام مدلهای آن در قالبهای ساده نوشته شده است
  • از آنجا که از قبل بارگیری شده است ، سرعت گسترده و کار بسیار کارآمد را ارائه می دهد.
  • یک انجمن منبع باز فعال برای بحث و کد مشترک.

طرفداران

  • به هم پیوسته C ، C ++ و پایتون ، از مدل سازی CNN (شبکه های عصبی حلقوی) نیز پشتیبانی می کند
  • هنگام محاسبه کارهای عددی به دلیل سرعت آن کارآمد است.

منفی

  • کافئین قادر به پردازش داده های پیچیده نیست اما در هنگام پردازش بصری تصاویر به سرعت مقایسه شده است.

تانانو

با استفاده از GPU ها به جای CPU ، این چهارچوب از تحقیقات یادگیری عمیق پشتیبانی می کند و قادر به ارائه دقت برای شبکه هایی است که به قدرت محاسباتی بالایی نیاز دارند. به عنوان مثال ، محاسبه آرایه های چند بعدی به قدرت بالایی احتیاج دارد و تانانو توانایی آن را دارد.

تانانو مبتنی بر پایتون است که یک زبان برنامه نویسی اثبات شده هنگام پردازش و پاسخ سریعتر است.

امکانات

  • ارزیابی عبارات به دلیل تولید کد پویا سریعتر است
  • یک نسبت دقت عالی حتی اگر مقادیر حداقل باشد فراهم می کند.
  • آزمایش واحد یکی از ویژگیهای مهم Theano است ، زیرا به کاربر این امکان را می دهد تا کد خود را بررسی کند و همچنین خطاها را به راحتی تشخیص و تشخیص دهد.

طرفداران

  • Theano از تمامی برنامه های کاربردی با داده پشتیبانی می کند اما نیاز به ترکیب با سایر کتابخانه ها دارد.
  • برای CPU و همچنین GPU بهینه شده است

منفی

  • هیچ به روزرسانی یا اضافه ای از ویژگی های دیگر به نسخه فعلی Theano وجود نخواهد داشت.

 یادگیری ماشین آمازون

یک شرکت کننده مد روز جامعه AI است, یادگیری ماشین آمازون پشتیبانی بالایی از توسعه ابزارهای یادگیری خود ارائه می دهد.

این چارچوب در حال حاضر در چندین سرویس خود مانند AWS ، S3 و Amazon Redshift پایگاههای کاربر موجود را دارد. این یک سرویس مدیریت شده توسط آمازون است و سه عمل بر روی مدل انجام می شود که عبارتند از تجزیه و تحلیل داده ها ، آموزش مدل و ارزیابی.

امکانات

  • ابزارهای متناسب برای هر سطح تجربه در AWS وجود دارد حتی اگر مبتدی ، دانشمند داده یا توسعه دهنده باشید
  • امنیت از اهمیت بالایی برخوردار است ، بنابراین تمام داده ها رمزگذاری می شوند
  • ابزارهای گسترده ای برای تجزیه و تحلیل داده ها و درک مطلب ارائه می دهد
  • ادغام با تمام داده های اصلی

طرفداران

  • نیازی نیست کدهای زیادی را با این چارچوب بنویسید. درعوض ، به شما امکان می دهد تا از طریق API با چارچوب مبتنی بر هوش مصنوعی ارتباط برقرار کنید.
  • معمولاً توسط دانشمندان داده ، توسعه دهندگان و محققان ML استفاده می شود.

منفی

  • فاقد انعطاف پذیری است زیرا کل چارچوب انتزاعی است بنابراین اگر می خواهید الگوریتم نرمال سازی یا یادگیری ماشین خاصی را انتخاب کنید ، نمی توانید.
  • همچنین فاقد تجسم اطلاعات است.

مشعل

مشعل یک چارچوب منبع باز است که می تواند عملیات عددی را پشتیبانی کند. این الگوریتم های بی شماری را برای توسعه سریعتر شبکه های یادگیری عمیق ارائه می دهد.

این ماده بسیار زیاد در آزمایشگاههای هوش مصنوعی فیس بوک و توییتر استفاده می شود. یک چارچوب مبتنی بر پایتون با عنوان PyTorch وجود دارد که ثابت شده ساده تر و قابل اطمینان تر است.

امکانات

  • بسیاری از کارهای روزمره را برای نمایه سازی ، برش ، انتقال با یک مدل آرایه N بعدی ارائه می دهد
  • روالهای بهینه سازی ، عمدتاً عددی مبتنی بر مدلهای شبکه عصبی موجود هستند
  • پشتیبانی GPU بسیار کارآمد است
  • به راحتی با iOS و Andriod ادغام می شود

طرفداران

  • انعطاف پذیری بسیار بالا در مورد زبان ها و ادغام ها
  • سطح بالای سرعت و راندمان استفاده از GPU
  • مدل های از پیش موجود برای آموزش داده ها در دسترس هستند.

منفی

  • مستندات برای کاربران بسیار واضح نیست ، بنابراین یک منحنی یادگیری تندتر ارائه می دهد
  • کمبود کد برای استفاده فوری بنابراین به زمان نیاز دارد.
  • در ابتدا مبتنی بر یک زبان برنامه نویسی به نام Lua است و تعداد زیادی از آن از آن آگاهی ندارند.

Accord.NET

Accord.net یک چارچوب مبتنی بر C # است که به توسعه شبکه های عصبی مورد استفاده برای پردازش صوتی و تصویر کمک می کند.

برنامه ها می توانند از این روش تجاری و تجاری برای تولید برنامه های دید در کامپیوتر ، پردازش سیگنال و همچنین برنامه های آماری استفاده کنند.

امکانات

  • کد پستی بالغ و آزمایش شده ، همانطور که در سال 2012 آغاز شد
  • مجموعه ای جامع از مدل های نمونه و مجموعه داده ها را برای شروع سریع برنامه خود ارائه می دهد

طرفداران

  • به طور مداوم توسط یک تیم توسعه فعال پشتیبانی می شود.
  • این چارچوب به خوبی مستند که به صورت کارآمد محاسبات و تجسم فشرده عددی را کنترل می کند
  • پیاده سازی الگوریتم ها و پردازش سیگنال به راحتی با این چهارچوب قابل انجام است.
  • به راحتی می تواند بهینه سازی عددی و شبکه های عصبی مصنوعی را کنترل کند.

منفی

  • در مقایسه با چهارچوبهای دیگر ، خیلی خوب مشخص نیست.
  • عملکرد آن در مقایسه با چهارچوب های دیگر کندتر است.

آپاچی ماهوت

آپاچی ماهوت, یک چارچوب منبع باز ، هدف از توسعه چارچوب های یادگیری ماشین مقیاس پذیر است. با API ها به همین ترتیب برخورد نمی کند بلکه به اجرای الگوریتم های یادگیری ماشین جدید توسط دانشمندان و مهندسان داده کمک می کند.

امکانات

  • شناخته شده برای آن Scala DSL است که از لحاظ ریاضی بسیار بیان است
  • پشتیبانی را به چندین باطن توزیع شده توزیع می کند.

طرفداران

  • این در خوشه بندی ، فیلتر مشترک و طبقه بندی کمک می کند.
  • عملیات محاسباتی آن از کتابخانه های جاوا استفاده می کند ، که سریعتر است.

منفی

  • کتابخانه های پایتون با این چهارچوب به اندازه کتابخانه های جاوا سازگار نیستند.
  • عملیات محاسباتی آن کندتر از Spark MLib است.

جرقه MLib

جرقه MLib چارچوب توسط Apache توسط R ، Scala ، Java و Python پشتیبانی می شود. برای ارائه الگوریتم های یادگیری ماشین مانند طبقه بندی ، رگرسیون و خوشه بندی می توان با جریان کار Hadoop بارگیری کرد.

جدای از Hadoop ، می تواند با سیستم های ابری ، آپاچی یا حتی مستقل نیز یکپارچه شود.

امکانات

  • عملکرد بالا یکی از عناصر اصلی است و گفته می شود 100 برابر سریعتر از MapReduce
  • جرقه فوق العاده متنوع است و در محیط های مختلف محاسباتی اجرا می شود

طرفداران

  • این می تواند مقدار زیادی از داده ها را به سرعت پردازش کند ، زیرا در محاسبات تکراری کار می کند.
  • این در بسیاری از زبانها موجود است و به راحتی قابل اتصال است.
  • مقیاسهای بزرگ پردازش داده را با سهولت انجام می دهد.

منفی

  • فقط با Hadoop قابل اتصال است.
  • درک مکانیسم این چارچوب دشوار است ، بدون آنکه کار گسترده ای در مورد آن انجام شود

مقایسه چارچوب AI

چارچوبزبانمتن باز?ویژگی های معماری
TensorFlowC ++ یا پایتونآرهاز ساختار داده استفاده می کند
مایکروسافت CNTKج++آرهGPU / CPU مبتنی بر. این برنامه از RNN ، GNN و CNN پشتیبانی می کند.
کافهج++آرهمعماری آن از CNN پشتیبانی می کند
تانانوپایتونآرهمعماری انعطاف پذیر که امکان استقرار آن در هر GPU یا CPU را فراهم می آورد
آموزش ماشین آمازونچندین زبانآرهدرود از آمازون ، از AWS استفاده می کند.
مشعللواآرهمعماری آن محاسبات قدرتمند را امکان پذیر می کند.
Accord.NETC #آرهقابلیت محاسبات علمی و تشخیص الگوی.
آپاچی ماهوتجاوا ، اسکالاآرهتوانایی ساخت ماشین آلات بدون نیاز به برنامه ریزی است
جرقه MLibR ، Scala ، Java و Pythonآرهدرایورها و مجریان در پردازنده های خود اجرا می کنند. خوشه های افقی یا عمودی.

امیدوارم در بالا به شما کمک کند چارچوب هوش مصنوعی را برای توسعه برنامه جدید مدرن بعدی خود انتخاب کنید.

اگر یک توسعه دهنده هستید و به دنبال یادگیری عمیق برای ورود به هوش مصنوعی هستید ، ممکن است فکر کنید که می توانید این کار را انجام دهید دوره آنلاین تخصصی توسط 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