I 9 principali framework e strumenti di intelligenza artificiale [Proponenti + Sfide]

In questi tempi, in cui il progresso ha preso il sopravvento, l'Intelligenza Artificiale sta sfruttando al massimo le opportunità.

Quando abbiamo esaminato il mercato globale dell'IA, si poteva sapere che le sue dimensioni di mercato stavano aumentando al tasso di crescita annuale composto del 38,1% dal 2022 al 2030.

Come rilevato nel 2021, il mercato globale dell'IA è stato valutato a 87,04 miliardi di dollari e incontrerebbe un aumento della domanda in diversi settori come BFSI, automobilistico, sanitario e altro ancora.

Il crescente utilizzo del calcolo parallelo nei data center IA, il maggiore traffico di dati e la crescente accettazione delle piattaforme di machine learning cloud che abbracciano più settori applicativi sono i fattori chiave di tale aumento della domanda IA ​​negli ultimi e nei prossimi anni.

Inoltre, le riduzioni globali dei costi dell'hardware stanno stimolando lo sviluppo generale del settore. Uno degli altri elementi essenziali che guidano l'espansione del mercato è il numero crescente di partnership e collaborazioni intraprese da varie grandi aziende. Inoltre, si prevede che la crescente enfasi sullo sviluppo di sistemi di intelligenza artificiale sensibili all'uomo genererà un potenziale redditizio per il settore delle infrastrutture di intelligenza artificiale nei prossimi anni.

L'apprendimento automatico (ML) e l'intelligenza artificiale (AI) sono molto richiesti. Di conseguenza, la comunità è cresciuta, portando all'invenzione di vari framework di intelligenza artificiale che semplificano l'apprendimento dell'IA. Questo post esaminerà alcuni dei migliori framework per iniziare con la programmazione AI e aiutare a migliorare l'efficienza aziendale.

I migliori framework e strumenti di intelligenza artificiale per guardare fuori

Ora discutiamo in dettaglio tutti questi framework e strumenti di intelligenza artificiale per saperne di più su di essi e scoprire il motivo per cui questi framework e strumenti sono i migliori.

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1. TensoreFlusso

TensorFlow è un'interfaccia di multiprogrammazione scalabile con potenti driver di crescita che consentono una programmazione semplice. Ha un ampio ecosistema open source e fornisce una documentazione ampia e dettagliata.

Essendo considerato un metodo eccellente per lo sviluppo di programmi statistici, consente anche una formazione distribuita. Qui, i modelli di macchine possono essere insegnati a qualsiasi livello di astrazione come richiesto dall'utente in un formato efficace.

I proponenti:

Il flusso tensor utilizza il popolare linguaggio di programmazione Python e ha molta potenza di elaborazione. E quindi, può essere utilizzato con qualsiasi CPU o GPU. Inoltre, l'astrazione del grafico computazionale potrebbe essere utilizzata con TensorFlow per sviluppare diversi modelli di macchina.

Le sfide:

Il framework instrada i dati in arrivo attraverso numerosi nodi per generare un giudizio o una previsione, che potrebbe richiedere del tempo. Mancano anche modelli pre-addestrati AI.

2.Microsoft CNTK

Microsoft CNTK è un framework basato su rete neurale open source più adattabile e veloce che consente la riforma di testo, messaggi e voce. Il suo ambiente di scalabilità efficiente offre una valutazione complessiva più rapida dei modelli di macchina, pur mantenendo l'integrità dei dati.

Questo framework dinamico presenta integrazioni con i principali set di dati, rendendolo la scelta migliore per l'adozione da parte di aziende importanti come Skype, Cortana e altri, oltre a un design altamente espressivo e intuitivo.

È un framework altamente ottimizzato con produttività, scalabilità, prestazioni e integrazioni di alto livello. Microsoft CNTK dispone di una propria rete che può essere rappresentata in modo efficiente, come API complete, sia di alto che di basso livello.

Inoltre, dispone di componenti integrati, tra cui RNN, ottimizzazione degli iperparametri, modelli di apprendimento supervisionato, rinforzo, CNN, ecc. e risorse che promuovono la massima efficienza.

I proponenti:

Poiché supporta Python e C++, Microsoft CNTK può lavorare con più server contemporaneamente per velocizzare il processo di apprendimento. Sviluppata con gli ultimi progressi nell'intelligenza artificiale, l'architettura di Microsoft CNTK supporta GAN, RNN e CNN. Inoltre, consente la formazione diffusa per addestrare con successo i modelli di macchine.

Le sfide:

Manca una scheda di visualizzazione e la compatibilità ARM mobile.

3. Caffè

Caffe è una rete di deep learning precaricata con un set di reti neurali addestrate. Se hai una scadenza ravvicinata, questa dovrebbe essere la tua opzione principale. Questo framework è famoso per le sue capacità di elaborazione delle immagini, ma supporta anche ampiamente MATLAB.

I modelli Caffe sono creati interamente in schemi di testo in chiaro. Non solo ha una comunità open source attiva per il dibattito e la codifica collaborativa, ma offre anche un'incredibile velocità ed efficienza perché è precaricato.

I proponenti:

Interconnette C, C++ e Python e consente anche la modellazione CNN (reti neurali convoluzionali). Caffe supera l'eccellenza nell'esecuzione di lavori quantitativi grazie alla sua velocità o alle sue capacità di risparmio di tempo.

Le sfide:

Caffe non è in grado di gestire dati complessi ma è relativamente veloce quando si tratta di elaborazione visiva delle immagini.

4. Teano

Questo framework promuove la ricerca sul deep learning ed è dedicato a fornire affidabilità per le reti che richiedono elevate capacità di elaborazione utilizzando GPU anziché CPU. Il calcolo di array multidimensionali, ad esempio, richiede una quantità significativa di potenza, che Theano possiede. Theano è un popolare linguaggio di programmazione basato su Python ed è riconosciuto per la velocità di elaborazione e risposta.

La generazione dinamica del codice di Theano consente una valutazione più rapida delle espressioni. Inoltre, anche quando i numeri sono piccoli, fornisce un eccellente rapporto di precisione. Un'altra caratteristica chiave di Theano è il test unitario, che consente agli utenti di verificare autonomamente il proprio codice e rilevare e risolvere facilmente gli errori.

I proponenti:

Theano fornisce una solida assistenza per tutte le app ad alta intensità di dati, sebbene debba essere combinata con librerie aggiuntive. È inoltre ottimizzato con precisione sia per la CPU che per la GPU.

Le sfide:

Non ci sono più aggiornamenti o aggiunte di funzionalità previste per l'ultima iterazione di Theano.

5. Apprendimento automatico di Amazon

Il machine learning di Amazon fornisce assistenza di fascia alta nello sviluppo di tecnologie di autoapprendimento. Questa piattaforma ha già una base di utenti nei suoi numerosi servizi come AWS, S3 e Amazon Redshift. Si tratta di un servizio gestito da Amazon che esegue tre operazioni sul modello: analisi dei dati, addestramento del modello e valutazione del modello.

In AWS è possibile trovare strumenti per ogni livello di esperienza, che si tratti di un principiante, di un data scientist o di uno sviluppatore. Poiché la sicurezza è fondamentale, questo prodotto include la crittografia completa dei dati. A parte questo, fornisce ampi strumenti per l'analisi e la comprensione dei dati, nonché l'accesso a tutti i database importanti.

Il proponente:

Con questo framework, non devi scrivere molto codice, invece, ti consente di comunicare con il framework basato sull'intelligenza artificiale utilizzando le API. Amazon Machine Learning è molto apprezzato da data scientist, sviluppatori e ricercatori di machine learning.

Le sfide:

Manca di flessibilità perché l'intero sistema è astratto, quindi non è possibile scegliere uno specifico approccio di normalizzazione o apprendimento automatico. Quando si tratta di visualizzazione dei dati, l'apprendimento automatico di Amazon non è all'altezza.

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6. IMPARARE SCIKIT

Scikit-learn è una solida libreria di machine learning affidabile in Python. È il fondamento di molti calcoli di apprendimento supervisionato e non supervisionato. I precedenti includono ricadute dirette e calcolate, raggruppamento, alberi decisionali e k-implica.

Fino a quando non inizi a implementare calcoli sempre più avanzati, Scikit-learn è uno strumento più che adeguato con cui lavorare se stai appena iniziando con l'apprendimento automatico. Offre un'ampia gamma di calcoli per le più diffuse applicazioni di intelligenza artificiale e data mining, tra cui raggruppamento, ricaduta e ordine.

Anche attività complicate, come la modifica di dati, la definizione di caratteristiche e l'utilizzo di tecniche di ensemble, possono essere eseguite in poche righe. Inoltre, è basato su NumPy e SciPy, due moduli Python essenziali.

I proponenti:

La libreria è offerta con licenza BSD, il che significa che è gratuita con solo piccoli vincoli legali e di licenza. Non solo è semplice da usare, ma il pacchetto scikit-learn è estremamente adattabile e utile per le applicazioni del mondo reale. Puoi testimoniare i suoi usi in diversi casi come la previsione del comportamento del consumatore, la generazione di neuroimmagini e così via.

Scikit-Learn è supportato da un'ampia comunità online mondiale di supporto, autori e collaboratori esperti. Per i clienti che desiderano collegare gli algoritmi con le proprie piattaforme, il sito Web scikit-learn include un'ampia documentazione API.

Le sfide:

Non è un'opzione adatta per uno studio approfondito o dettagliato.

7. CERA

Se preferisci il modo Python di fare attività, Keras funziona meglio per te. Keras ha una libreria di reti neurali di alto livello che gira su Theano o TensorFlow. È un'applicazione multi-backend e multipiattaforma che si concentra magnificamente sull'esperienza dell'utente e consente la prototipazione rapida. A parte questo, supporta anche reti convoluzionali e ricorrenti.

Keras è semplice da eseguire il debug ed esplorare perché è un framework basato su Python. Keras è espressivo, adattabile e adatto alla ricerca esplorativa. È stato creato per consentire una rapida sperimentazione e include anche una libreria di reti neurali altamente modulare costruita in Python.

I proponenti:

Questo framework riduce il numero di passaggi utente necessari per gli scenari di uso comune. Essendo un'interfaccia semplice e coerente, Keras ti consente di creare elementi costitutivi su misura per comunicare nuove idee di ricerca. Fornisce una prototipazione rapida e semplice, creando al contempo nuovi livelli, misurazioni e modelli all'avanguardia.

Le sfide:

Poiché questo framework utilizza No RBM (Restricted Boltzmann Machines), è un framework meno flessibile e più sofisticato. Esistono meno progetti disponibili online rispetto a TensorFlow Multi-GPU e non sono completamente funzionanti.

8. MXNET

Utilizza uno sfondo smemorato per scambiare il tempo di calcolo con la memoria, che può essere particolarmente adatto per reti ricorrenti su sequenze molto lunghe. MXNet è un altro noto framework di Deep Learning. MXNet, fondato dalla Apache Software Foundation, supporta un'ampia gamma di linguaggi come JavaScript, Python e C++.

Amazon Web Services aiuta anche MXNet a sviluppare modelli di deep learning. A differenza di praticamente tutti gli altri principali framework, non è espressamente governato da una grande impresa che è considerata una buona caratteristica per un framework sviluppato dalla comunità. MXNET supporta TVM, che migliora la compatibilità della distribuzione e consente l'utilizzo di una gamma più ampia di tipi di dispositivi aggiuntivi.

I proponenti:

Il modello che serve in MXNET è semplice mentre l'API è veloce. Questo framework non solo supporta la GPU, ma ha anche una modalità multi-GPU. È un framework efficace, scalabile e veloce che supporta diversi linguaggi di programmazione come Scala, R, Python, C++ e JavaScript.

Le sfide:

MXNet ha una comunità open source relativamente più piccola rispetto a TensorFlow. Una tale mancanza di significativo supporto da parte della comunità parla di un tempo di implementazione più lungo quando si tratta di miglioramenti, correzioni di bug e altri miglioramenti. MxNet, sebbene ampiamente utilizzato da varie aziende del settore IT, non è così noto come Tensorflow.

9. TORCIA

PyTorch è un sistema di intelligenza artificiale creato da Facebook e il suo codice sorgente è disponibile su GitHub, dove i migliori professionisti lo utilizzano. Ha ricevuto trazione e molti feedback favorevoli.

I fautori:

PyTorch è semplice da capire, ancora più semplice da codificare e con la massima compatibilità con le piattaforme cloud. Ha un set completo di robuste API per estendere le librerie Pytorch per essere più adattabili, più veloci e ottimizzate. In fase di esecuzione, supporta grafici computazionali, supportando anche GPU e CPU. Inoltre, l'IDE di Python e gli strumenti di debug semplificano il debug.

Le sfide:

Con l'anno di rilascio del 2016, PyTorch è più nuovo di altri, ha meno utenti e non è generalmente riconosciuto. Mancano strumenti di monitoraggio e visualizzazione, come una scheda tensoriale. Inoltre, rispetto ad altri framework, la comunità di sviluppatori associata a questo framework è ancora modesta.

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Il prossimo passo per te!

Questi 9 framework e strumenti AI elencati potrebbero aiutare uomini d'affari, ingegneri e scienziati come te ad affrontare i problemi del mondo reale, sviluppando e rafforzando quindi la tecnologia di base. Come possiamo vedere, tutti questi strumenti hanno le loro caratteristiche distinte, una serie di vantaggi e anche sfide. Puoi utilizzare questi framework e strumenti di intelligenza artificiale in base all'idoneità delle funzionalità richiesta dal tuo modello di business o dall'obiettivo del progetto.

Il passo successivo dopo aver compreso le caratteristiche, i pro e i contro di questi framework e strumenti AI elencati è che devi implementarne uno immediatamente per ottenere le prestazioni ideali con un vantaggio competitivo rispetto agli altri.

 Questo articolo è stato scritto da Heena Soni. Heena è un'appassionata ricercatrice e scrittrice presso TRooTech.com, un'azienda tecnologica che lavora alla digitalizzazione dei processi industriali per vari domini. Facendo parte del team di gestione dei contenuti, è entusiasta della tecnologia avanzata e le piace essere aggiornata sulle ultime conoscenze tecnologiche. Puoi seguirla su LinkedIn.