9 khuôn khổ hàng đầu trong thế giới trí tuệ nhân tạo

Đã qua rồi cái thời AI được coi là hư cấu.


Từ robot đến Google Siri và giờ là sự ra mắt của Google Duplex mới, Trí thông minh nhân tạo dường như đã có những bước tiến đáng kể để ngày càng trở nên nhân văn hơn.

Nhu cầu học máy và AI đã tăng theo cấp số nhân. Ngoài ra, kết quả là cộng đồng đã tăng lên và điều đó dẫn đến sự phát triển của một số khung AI giúp việc học AI dễ dàng hơn nhiều.

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ thảo luận về một số khung công tác tốt nhất để giúp bạn bắt đầu phát triển AI.

Dòng chảy căng

Đến từ gia đình Google, Dòng chảy căng chứng tỏ là một khung công tác mã nguồn mở mạnh mẽ hỗ trợ việc học sâu và có thể được truy cập ngay cả từ một thiết bị di động.

Dòng chảy căng được coi là một công cụ thích hợp để phát triển chương trình thống kê. Vì nó cung cấp đào tạo phân tán, các mô hình máy có thể được đào tạo hiệu quả hơn rất nhiều ở bất kỳ mức độ trừu tượng nào mà người dùng thích.

Đặc trưng

  • Một giao diện lập trình đa khả năng mở rộng để lập trình dễ dàng
  • Các trình điều khiển tăng trưởng mạnh mẽ, với một cộng đồng nguồn mở mạnh mẽ
  • Cung cấp hướng dẫn sử dụng rộng rãi và tài liệu tốt cho mọi người

Ưu

  • Ngôn ngữ được sử dụng bởi dòng tenor là Python, rất phổ biến hiện nay.
  • Khung này có khả năng tính toán cao. Do đó, nó có thể được sử dụng trên mọi CPU hoặc GPU.
  • Sử dụng trừu tượng biểu đồ tính toán để tạo các mô hình máy

Nhược điểm

  • Để đưa ra quyết định hoặc dự đoán, khung công tác chuyển dữ liệu đầu vào qua nhiều nút. Điều này có thể tốn thời gian.
  • Nó cũng thiếu nhiều mô hình AI được đào tạo trước.

Microsoft CNTK

Microsoft CNTK là một khung công tác mã nguồn mở nhanh hơn và linh hoạt hơn dựa trên các mạng thần kinh hỗ trợ văn bản, tin nhắn và tu sửa giọng nói.

Nó cung cấp một môi trường mở rộng hiệu quả do đánh giá tổng thể các mô hình máy nhanh hơn trong khi chăm sóc độ chính xác.

Microsoft CNTK đã tích hợp với các bộ dữ liệu lớn, khiến nó trở thành lựa chọn hàng đầu được chấp nhận bởi những người chơi lớn như Skype, Cortana, v.v., với kiến ​​trúc rất dễ sử dụng cũng rất biểu cảm.

Đặc trưng

  • Tối ưu hóa cao để cung cấp hiệu quả, khả năng mở rộng, tốc độ và tích hợp cấp cao
  • Có các thành phần tích hợp sẵn như điều chỉnh siêu tham số, mô hình học tập có giám sát, củng cố, CNN, RNN, v.v..
  • Tài nguyên được sử dụng để cung cấp hiệu quả tốt nhất.
  • Các mạng riêng có thể được thể hiện hiệu quả như API đầy đủ, cả cấp cao và cấp thấp

Ưu

  • Vì nó hỗ trợ Python và C ++, khung công tác này có thể hoạt động với nhiều máy chủ cùng một lúc và do đó làm cho quá trình học tập nhanh hơn.
  • Nó đã được phát triển để ghi nhớ về những phát triển gần đây trong thế giới của AI. Kiến trúc microsft CNTK miền hỗ trợ GAN, RNN và CNN.
  • Nó cho phép đào tạo phân tán để đào tạo các mô hình máy hiệu quả.

Nhược điểm

  • Nó thiếu một bảng trực quan và hỗ trợ ARM di động.

Caffein

Caffein là một mạng lưới học tập sâu đi kèm với tập hợp các mạng thần kinh được đào tạo sẵn. Đây sẽ là lựa chọn đầu tiên của bạn nếu thời hạn kết thúc.

Được biết đến với khả năng xử lý hình ảnh của mình, khung này cũng có hỗ trợ mở rộng của MATLAB.

Đặc trưng

  • Tất cả các mô hình của nó được viết trong các lược đồ rõ
  • Cung cấp tốc độ lớn và công việc hiệu quả cao vì nó đã được tải sẵn.
  • Một cộng đồng nguồn mở tích cực để thảo luận và mã cộng tác.

Ưu

  • Liên kết C, C ++ và Python, nó cũng hỗ trợ mô hình hóa CNN (mạng nơ ron tích chập)
  • Hiệu quả khi tính toán các tác vụ số do tốc độ của nó.

Nhược điểm

  • Caffe không có khả năng xử lý dữ liệu phức tạp nhưng tương đối nhanh trong khi xử lý hình ảnh trực quan.

Theano

Sử dụng GPU thay cho CPU, khung này hỗ trợ nghiên cứu sâu và có khả năng cung cấp độ chính xác cho các mạng cần sức mạnh tính toán cao. Ví dụ, tính toán của các mảng đa chiều đòi hỏi sức mạnh cao và Theano có khả năng đó.

Theano được dựa trên python, một ngôn ngữ lập trình đã được chứng minh khi xử lý và phản hồi nhanh hơn.

Đặc trưng

  • Đánh giá biểu thức nhanh hơn do tạo mã động
  • Cung cấp tỷ lệ chính xác tuyệt vời ngay cả khi giá trị tối thiểu.
  • Kiểm thử đơn vị là một tính năng quan trọng của Theano, vì nó cho phép người dùng tự xác minh mã của họ cũng như dễ dàng phát hiện và chẩn đoán lỗi.

Ưu

  • Theano cung cấp hỗ trợ hiệu quả cho tất cả các ứng dụng cần nhiều dữ liệu nhưng yêu cầu kết hợp với các thư viện khác.
  • Tối ưu hóa hiệu quả cho CPU cũng như GPU

Nhược điểm

  • Sẽ không có thêm cập nhật hoặc bổ sung các tính năng cho phiên bản hiện tại của Theano.

 Học máy Amazon

Trở thành một xu hướng gia nhập cộng đồng AI, Học máy Amazon cung cấp hỗ trợ cao cấp trong việc phát triển các công cụ tự học.

Khung này đã có cơ sở người dùng hiện có trong nhiều dịch vụ của mình như AWS, S3 và Amazon Redshift. Đây là dịch vụ được quản lý bởi Amazon, với ba thao tác được thực hiện trên mô hình, đó là phân tích dữ liệu, đào tạo mô hình và đánh giá.

Đặc trưng

  • Có các Công cụ phù hợp cho mọi cấp độ trải nghiệm trong AWS ngay cả khi bạn là người mới bắt đầu, nhà khoa học dữ liệu hoặc nhà phát triển
  • Bảo mật là vô cùng quan trọng, vì vậy tất cả dữ liệu được mã hóa
  • Cung cấp các công cụ mở rộng để phân tích và hiểu dữ liệu
  • Tích hợp với tất cả các bộ dữ liệu chính

Ưu

  • Bạn không cần phải viết nhiều mã với khung này. Thay vào đó, nó cho phép bạn tương tác với khung được hỗ trợ bởi AI thông qua API API.
  • Thường được sử dụng bởi các nhà khoa học dữ liệu, nhà phát triển và nhà nghiên cứu ML.

Nhược điểm

  • Nó thiếu tính linh hoạt vì toàn bộ khung được trừu tượng hóa nên nếu bạn muốn chọn một thuật toán chuẩn hóa hoặc máy học cụ thể, bạn có thể.
  • Nó cũng thiếu trực quan hóa dữ liệu.

Đuốc

Các Đuốc là một khung nguồn mở có thể hỗ trợ các hoạt động số. Nó cung cấp nhiều thuật toán để phát triển nhanh hơn các mạng học sâu.

Nó được sử dụng rộng rãi trong các phòng thí nghiệm AI của Facebook và Twitter. Có một khung dựa trên python được gọi là PyTorch đã được chứng minh là đơn giản và đáng tin cậy hơn.

Đặc trưng

  • Có rất nhiều thói quen để lập chỉ mục, cắt, hoán vị với mô hình mảng N chiều
  • Thói quen tối ưu hóa có mặt, chủ yếu là số dựa trên các mô hình mạng thần kinh
  • Hỗ trợ GPU rất hiệu quả
  • Tích hợp dễ dàng với iOS và Andriod

Ưu

  • Tính linh hoạt rất cao về ngôn ngữ và tích hợp
  • Tốc độ cao và hiệu quả sử dụng GPU
  • Các mô hình có sẵn có sẵn để đào tạo dữ liệu trên.

Nhược điểm

  • Tài liệu không rõ ràng cho người dùng, vì vậy nó trình bày một đường cong học tập dốc hơn
  • Thiếu mã để sử dụng ngay lập tức nên mất thời gian.
  • Ban đầu nó dựa trên một ngôn ngữ lập trình gọi là Lua và không nhiều người biết về nó.

Accord.Net

Accord.net là một khung dựa trên C # hỗ trợ phát triển các mạng thần kinh được sử dụng để xử lý âm thanh và hình ảnh.

Các ứng dụng có thể sử dụng thương mại này để sản xuất các ứng dụng thị giác máy tính, xử lý tín hiệu cũng như các ứng dụng thống kê.

Đặc trưng

  • Codebase trưởng thành, được thử nghiệm tốt, như đã được bắt đầu vào năm 2012
  • Cung cấp một tập hợp đầy đủ các mô hình mẫu và bộ dữ liệu để ứng dụng của bạn bắt đầu nhanh chóng

Ưu

  • Nó liên tục được hỗ trợ bởi một nhóm phát triển tích cực.
  • Khung tài liệu tốt này xử lý hiệu quả tính toán và trực quan hóa số
  • Việc thực hiện các thuật toán và xử lý tín hiệu có thể được thực hiện thuận tiện với khung này.
  • Nó có thể dễ dàng xử lý tối ưu hóa số và mạng lưới thần kinh nhân tạo.

Nhược điểm

  • Nó không được biết đến nhiều khi so sánh với các khung công tác khác.
  • Hiệu suất của nó chậm hơn so với các khung khác.

Mahout

Mahout, là một khung nguồn mở, nhằm mục đích phát triển các khung máy học có thể mở rộng. Nó không đối phó với các API như vậy nhưng giúp triển khai các thuật toán học máy mới của các nhà khoa học và kỹ sư dữ liệu.

Đặc trưng

  • Được biết đến với nó DSL Scala DSL, về mặt toán học rất biểu cảm
  • Mở rộng hỗ trợ cho nhiều phụ trợ được phân phối.

Ưu

  • Nó hỗ trợ trong việc phân cụm, lọc cộng tác và phân loại.
  • Các hoạt động tính toán của nó sử dụng các thư viện Java, nhanh hơn.

Nhược điểm

  • Các thư viện Python không tương thích như các thư viện Java với khung này.
  • Hoạt động tính toán của nó chậm hơn Spark MLib.

Spark MLib

Spark MLib khung công tác của Apache được hỗ trợ bởi R, Scala, Java và Python. Nó có thể được tải với các quy trình công việc Hadoop để cung cấp các thuật toán học máy như phân loại, hồi quy và phân cụm.

Ngoài Hadoop, nó cũng có thể được tích hợp với các hệ thống đám mây, Apache hoặc thậm chí độc lập.

Đặc trưng

  • Hiệu suất cao là một trong những yếu tố chính và được cho là nhanh hơn 100 lần so với MapReduce
  • Spark đặc biệt linh hoạt và chạy trong nhiều môi trường máy tính

Ưu

  • Nó có thể xử lý một lượng lớn dữ liệu một cách nhanh chóng, vì nó hoạt động trên tính toán lặp.
  • Nó có sẵn trong nhiều ngôn ngữ và dễ dàng cắm.
  • Nó chu kỳ xử lý dữ liệu quy mô lớn một cách dễ dàng.

Nhược điểm

  • Nó chỉ có thể được cắm với Hadoop.
  • Rất khó để hiểu cơ chế khung này, không có công việc mở rộng trên cùng

So sánh khung AI

KhungNgôn ngữMã nguồn mở?Đặc điểm của kiến ​​trúc
Kéo căngC ++ hoặc PythonĐúngSử dụng cấu trúc dữ liệu
Microsoft CNTKC++ĐúngDựa trên GPU / CPU. Nó hỗ trợ RNN, GNN và CNN.
CaffeinC++ĐúngKiến trúc của nó hỗ trợ CNN
TheanoCon trănĐúngKiến trúc linh hoạt cho phép nó triển khai trong mọi GPU hoặc CPU
Học máy AmazonĐa ngôn ngữĐúngĐến từ Amazon, nó sử dụng AWS.
ĐuốcLuaĐúngKiến trúc của nó cho phép tính toán mạnh mẽ.
Accord.NetC #ĐúngCó khả năng tính toán khoa học và nhận dạng mẫu.
MahoutJava, ScalaĐúngCó khả năng làm cho máy học mà không cần phải lập trình
Spark MLibR, Scala, Java và PythonĐúngTrình điều khiển và người thực thi chạy trong bộ xử lý của họ. Cụm ngang hoặc dọc.

Tôi hy vọng ở trên giúp bạn chọn khung AI cho sự phát triển ứng dụng hiện đại tiếp theo của bạn.

Nếu bạn là một nhà phát triển và muốn học hỏi sâu để học về AI, thì bạn có thể cân nhắc việc này khóa học trực tuyến chuyên ngành của 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