Прошли те времена, когда ИИ считался вымышленным.


Искусственный интеллект, от роботов до Google Siri и теперь от внедрения нового дуплекса Google, похоже, сделал значительные шаги, чтобы стать все более и более гуманным.

Спрос на машинное обучение и искусственный интеллект вырос в геометрической прогрессии. Кроме того, само сообщество выросло в результате, и это привело к развитию некоторых структур ИИ, которые значительно облегчают изучение ИИ.

В этой статье мы обсудим некоторые из лучших фреймворков, которые помогут вам начать разработку ИИ.

Тензорный поток

Приветствие от семьи Google, Тензорный поток оказывается надежной платформой с открытым исходным кодом, которая поддерживает глубокое обучение и к которой можно получить доступ даже с мобильного устройства.

Тензорный поток считается подходящим инструментом для разработки статистических программ. Поскольку он предлагает распределенное обучение, модели машин можно обучать намного эффективнее на любом уровне абстракции, который предпочитает пользователь..

особенности

  • Масштабируемый мульти-программный интерфейс для простого программирования
  • Сильные драйверы роста, с сильным сообществом открытого исходного кода
  • Предоставляет обширные и хорошо документированные руководства для людей

Pros

  • Язык, используемый тензорным потоком, является Python, который очень популярен в наши дни..
  • Эта структура способна к высокой вычислительной мощности. Следовательно, его можно использовать на любом процессоре или графическом процессоре.
  • Использует вычислительную графическую абстракцию для создания моделей машин

Cons

  • Чтобы принять решение или сделать прогноз, структура пропускает входные данные через несколько узлов. Это может занять много времени.
  • Также не хватает многих предварительно обученных моделей искусственного интеллекта..

Microsoft CNTK

Microsoft CNTK является более быстрой и универсальной средой с открытым исходным кодом, основанной на нейронных сетях, которые поддерживают ремоделирование текста, сообщений и голоса.

Он обеспечивает эффективную среду масштабирования благодаря более быстрой общей оценке моделей станков, одновременно заботясь о точности.

Microsoft CNTK имеет интеграцию с основными массивными наборами данных, что делает его ведущим выбором для крупных игроков, таких как Skype, Cortana и т. Д., С очень выразительной и простой в использовании архитектурой..

особенности

  • Высоко оптимизированы для обеспечения эффективности, масштабируемости, скорости и интеграции высокого уровня
  • Имеет встроенные компоненты, такие как настройка гиперпараметров, контролируемые модели обучения, усиление, CNN, RNN и т. Д..
  • Ресурсы используются для обеспечения максимальной эффективности.
  • Собственные сети, которые могут быть эффективно выражены, такие как полноценные API, как высокого уровня, так и низкого уровня

Pros

  • Поскольку он поддерживает Python и C ++, эта среда может работать с несколькими серверами одновременно и, следовательно, ускоряет процесс обучения..
  • Он был разработан с учетом последних событий в мире ИИ. Архитектура Microsft CNTK поддерживает GAN, RNN и CNN.
  • Это позволяет распределенное обучение эффективно обучать модели машин.

Cons

  • Не хватает платы визуализации и поддержки мобильного ARM.

Caffe

Caffe это сеть глубокого обучения, которая поставляется вместе с предварительно загруженным набором обученных нейронных сетей. Это должно быть вашим первым выбором, если ваш срок близок.

Эта платформа, известная своими возможностями обработки изображений, также имеет расширенную поддержку MATLAB..

особенности

  • Все его модели написаны в виде текстовых схем
  • Обеспечивает высокую скорость и высокую эффективность работы, так как она уже предварительно загружена.
  • Активное сообщество с открытым исходным кодом для обсуждения и совместного кода.

Pros

  • Связывая C, C ++ и Python, он также поддерживает моделирование CNN (сверточные нейронные сети)
  • Эффективен при вычислении численных задач благодаря своей скорости.

Cons

  • Caffe не способен обрабатывать сложные данные, но сравнительно быстр при обработке изображений.

Theano

Используя вместо процессоров графические процессоры, эта структура поддерживает глубокие исследования и способна обеспечить точность для сетей, которые требуют высокой вычислительной мощности. Например, вычисление многомерных массивов требует большой мощности, и Theano способен на это.

Theano основан на python, который является проверенным языком программирования, когда речь идет о более быстрой обработке и ответе.

особенности

  • Оценка выражений быстрее благодаря динамической генерации кода
  • Обеспечивает превосходный коэффициент точности даже при минимальных значениях.
  • Модульное тестирование является важной особенностью Theano, поскольку оно позволяет пользователю самостоятельно проверять свой код, а также легко обнаруживать и диагностировать ошибки..

Pros

  • Theano предлагает эффективную поддержку для всех приложений, интенсивно использующих данные, но требует объединения с другими библиотеками.
  • Эффективно оптимизирован как для процессора, так и для графического процессора

Cons

  • Там не будет больше обновления или добавления функций в текущей версии Theano.

 Amazon машинное обучение

Быть участником сообщества AI., Amazon машинное обучение предлагает высококачественную поддержку в разработке инструментов самообучения.

Эта структура уже имеет существующие пользовательские базы в своих многочисленных сервисах, таких как AWS, S3 и Amazon Redshift. Это управляемый сервис Amazon, с тремя моделями, выполняемыми над моделью: анализ данных, обучение модели и оценка..

особенности

  • В AWS есть индивидуальные инструменты для любого уровня опыта, даже если вы новичок, специалист по данным или разработчик
  • Безопасность имеет первостепенное значение, поэтому все данные зашифрованы
  • Предоставляет обширные инструменты для анализа и понимания данных
  • Интеграция со всеми основными наборами данных

Pros

  • Вам не нужно писать много кода с этой платформой. Вместо этого он позволяет вам взаимодействовать с платформой на базе AI через API.
  • Обычно используется исследователями данных, разработчиками и исследователями ОД.

Cons

  • Ему не хватает гибкости, так как вся структура абстрагирована, поэтому, если вы хотите выбрать конкретный алгоритм нормализации или машинного обучения, вы не можете.
  • Также отсутствует визуализация данных.

факел

факел это платформа с открытым исходным кодом, которая может поддерживать числовые операции. Он предлагает множество алгоритмов для более быстрого развития сетей глубокого обучения.

Он широко используется в лабораториях искусственного интеллекта Facebook и Twitter. Существует основанная на Python среда, известная как PyTorch, которая оказалась более простой и надежной.

особенности

  • Содержит множество подпрограмм для индексации, среза, транспонирования с использованием модели N-мерного массива
  • Существуют подпрограммы оптимизации, в основном числовые, основанные на моделях нейронных сетей.
  • Поддержка GPU очень эффективна
  • Легко интегрируется с iOS и Andriod

Pros

  • Очень высокая гибкость в отношении языков и интеграции
  • Высокий уровень скорости и эффективность использования графического процессора
  • Существующие модели доступны для обучения данных на.

Cons

  • Документация не очень понятна для пользователей, поэтому она представляет собой более крутой курс обучения
  • Отсутствие кода для немедленного использования, поэтому это занимает время.
  • Первоначально он основан на языке программирования Lua, и не многие знают об этом..

Accord.Net

Accord.net является основой на C #, которая помогает в разработке нейронных сетей, используемых для обработки аудио и изображений.

Приложения могут использовать это коммерчески, а также для создания приложений компьютерного зрения, обработки сигналов, а также приложений статистики.

особенности

  • Зрелая, хорошо протестированная кодовая база, как это было начато в 2012 году
  • Предоставляет полный набор образцов моделей и наборов данных для быстрого запуска приложения

Pros

  • Он постоянно поддерживается активной командой разработчиков.
  • Это хорошо документированная структура, которая эффективно обрабатывает интенсивные вычисления и визуализацию
  • Реализация алгоритмов и обработка сигналов могут быть выполнены удобно с этой структурой.
  • Это может легко обработать числовую оптимизацию и искусственные нейронные сети.

Cons

  • Это не очень хорошо известно по сравнению с другими системами.
  • Его производительность ниже по сравнению с другими платформами.

Апач Махоут

Апач Махоут, Будучи фреймворком с открытым исходным кодом, целью является разработка масштабируемых фреймворков машинного обучения. Он не имеет дело с API как таковыми, но помогает в реализации новых алгоритмов машинного обучения учеными и инженерами данных..

особенности

  • Известный своим Scala DSL, который математически очень выразителен
  • Расширяет поддержку нескольких распределенных бэкэндов.

Pros

  • Это помогает в кластеризации, совместной фильтрации и классификации.
  • Его вычислительные операции используют библиотеки Java, что быстрее.

Cons

  • Библиотеки Python не так совместимы, как библиотеки Java с этой платформой.
  • Его вычислительные операции медленнее, чем Spark MLib.

Spark MLib

Spark MLib фреймворк Apache поддерживается R, Scala, Java и Python. Он может быть загружен рабочими процессами Hadoop для предоставления алгоритмов машинного обучения, таких как классификация, регрессия и кластеризация..

Помимо Hadoop, он также может быть интегрирован с облаком, Apache или даже автономными системами.

особенности

  • Высокая производительность является одним из ключевых элементов и, как говорят, в 100 раз быстрее, чем MapReduce
  • Spark исключительно универсален и работает в нескольких вычислительных средах

Pros

  • Он может быстро обрабатывать большие объемы данных, так как он работает на итеративных вычислениях.
  • Он доступен на многих языках и легко подключается.
  • Легко циклически обрабатывает большие объемы данных.

Cons

  • Может быть подключен только с Hadoop.
  • Трудно понять механизм этой структуры, без обширной работы над тем же

AI Framework Сравнение

ФреймворкязыкОткрытый исходный код?Особенности архитектуры
TensorFlowC ++ или PythonдаИспользует структуры данных
Microsoft CNTKС++даGPU / CPU на основе. Он поддерживает RNN, GNN и CNN.
CaffeС++даЕго архитектура поддерживает CNN
TheanoпитондаГибкая архитектура, позволяющая использовать его в любом графическом или центральном процессоре
Амазонское машинное обучениеНесколько языковдаПриветствуя от Amazon, он использует AWS.
факелLuaдаЕго архитектура позволяет мощные вычисления.
Accord.NetC #даСпособный к научным вычислениям и распознаванию образов.
Апач МахоутЯва, СкаладаСпособность обучать машины без программирования
Spark MLibR, Scala, Java и PythonдаДрайверы и исполнители работают на своих процессорах. Горизонтальные или вертикальные кластеры.

Надеюсь, что выше поможет вам выбрать каркас AI для вашей следующей разработки современных приложений..

Если вы разработчик и хотите научиться углубленному изучению искусственного интеллекта, вы можете подумать специализированный онлайн курс Coursera.

Jeffrey Wilson Administrator
Sorry! The Author has not filled his profile.
follow me