Top 9 frameworków i narzędzi AI [Zwolennicy + wyzwania]

W czasach, gdy postęp zajmuje pierwsze miejsce, sztuczna inteligencja wykorzystuje w pełni możliwości.

Kiedy przyjrzeliśmy się globalnemu rynkowi sztucznej inteligencji, można było zauważyć, że jego wielkość rosła w tempie skumulowanej rocznej stopy wzrostu wynoszącej 38,1% w latach 2022-2030.

Według badania przeprowadzonego w 2021 r. światowy rynek sztucznej inteligencji został wyceniony na 87,04 mld USD i napotkałby zwiększony popyt w różnych sektorach, takich jak BFSI, motoryzacja, opieka zdrowotna i inne.

Rosnące wykorzystanie obliczeń równoległych w centrach danych AI, większy ruch danych i rosnąca akceptacja platform uczenia maszynowego w chmurze obejmujących wiele branż aplikacji to kluczowe czynniki napędzające taki wzrost zapotrzebowania na sztuczną inteligencję w ostatnich i nadchodzących latach.

Ponadto globalne redukcje kosztów sprzętu przyspieszają ogólny rozwój branży. Jednym z innych istotnych elementów napędzających ekspansję rynkową jest rosnąca liczba partnerstw i współpracy podejmowanych przez różne duże firmy. Ponadto przewiduje się, że rosnący nacisk na rozwój systemów sztucznej inteligencji świadomych człowieka wygeneruje zyskowny potencjał dla branży infrastruktury sztucznej inteligencji w nadchodzących latach.

Uczenie maszynowe (ML) i sztuczna inteligencja (AI) cieszą się dużym zainteresowaniem. W rezultacie społeczność się rozrosła, co zaowocowało wynalezieniem różnych ram sztucznej inteligencji, które upraszczają naukę sztucznej inteligencji. W tym poście zostaną omówione jedne z najlepszych platform umożliwiających rozpoczęcie pracy z programowaniem AI i pomoc w poprawie wydajności biznesowej.

Najlepsze frameworki i narzędzia AI do Look Out

Omówmy teraz szczegółowo wszystkie te frameworki i narzędzia AI, aby dowiedzieć się o nich więcej i znaleźć powód, dla którego te frameworki i narzędzia są najlepsze.

Polecane dla Ciebie: Jaka jest rola sztucznej inteligencji (AI) w cyberbezpieczeństwie?

1. TensorFlow

TensorFlow to skalowalny interfejs do wielu programów z potężnymi sterownikami wzrostu, który umożliwia proste programowanie. Ma duży ekosystem typu open source i zapewnia obszerną i szczegółową dokumentację.

Uznawana za doskonałą metodę tworzenia programów statystycznych, pozwala również na rozproszone szkolenie. Tutaj modele maszyn mogą być nauczane na dowolnym poziomie abstrakcji, zgodnie z wymaganiami użytkownika, w efektywnym formacie.

Zwolennicy:

Tensor flow wykorzystuje popularny język programowania Python i ma dużą moc obliczeniową. Dzięki temu może być używany z dowolnym procesorem lub kartą graficzną. Ponadto abstrakcję grafów obliczeniowych można wykorzystać w TensorFlow do opracowania różnych modeli maszyn.

Wyzwania:

Struktura kieruje przychodzące dane przez liczne węzły w celu wygenerowania oceny lub prognozy, co może zająć trochę czasu. Brakuje również wstępnie wyszkolonych modeli AI.

2. Microsoft CNTK

Microsoft CNTK to łatwiejsza do adaptacji i szybsza platforma oparta na sieci neuronowej typu open source, która umożliwia ponowne przekształcanie tekstu, wiadomości i głosu. Wydajne środowisko skalowania zapewnia szybszą ogólną ocenę modeli maszyn przy jednoczesnym zachowaniu integralności danych.

Ta dynamiczna platforma zapewnia integrację z głównymi zestawami danych, co czyni ją najlepszym wyborem do przyjęcia przez znaczące firmy, takie jak Skype, Cortana i inne, a także wysoce wyrazisty i przyjazny dla użytkownika projekt.

Jest to wysoce zoptymalizowana platforma z produktywnością, skalowalnością, wydajnością i integracją na wysokim poziomie. Microsoft CNTK ma własną sieć, która może być wydajnie reprezentowana, na przykład wszechstronne interfejsy API, zarówno wysokiego, jak i niskiego poziomu.

Ponadto ma wbudowane komponenty, w tym RNN, strojenie hiperparametrów, modele uczenia nadzorowanego, wzmocnienie, CNN itp. oraz zasoby promujące maksymalną wydajność.

Zwolennicy:

Ponieważ obsługuje języki Python i C++, Microsoft CNTK może współpracować z wieloma serwerami jednocześnie, aby przyspieszyć proces uczenia się. Architektura Microsoft CNTK, opracowana z wykorzystaniem najnowszych osiągnięć w dziedzinie sztucznej inteligencji, obsługuje sieci GAN, RNN i CNN. Ponadto umożliwia rozproszone szkolenie w celu skutecznego szkolenia modeli maszyn.

Wyzwania:

Brakuje płytki wizualizacji, a także kompatybilności z mobilnym ARM.

3. Kawiarnia

Caffe to sieć głębokiego uczenia z fabrycznie załadowanym zestawem wyszkolonych sieci neuronowych. Jeśli masz napięty termin, to powinna być twoja najlepsza opcja. Ta platforma jest popularna ze względu na swoje możliwości przetwarzania obrazu, ale obsługuje również szeroko MATLAB.

Modele Caffe są tworzone w całości w schematach zwykłego tekstu. Ma nie tylko aktywną społeczność open source do debaty i wspólnego kodowania, ale także zapewnia niesamowitą szybkość i wydajność, ponieważ jest fabrycznie załadowany.

Zwolennicy:

Łączy języki C, C++ i Python, a także umożliwia modelowanie CNN (konwolucyjne sieci neuronowe). Caffe przewyższa doskonałość w wykonywaniu zadań ilościowych dzięki swojej szybkości lub możliwościom oszczędzania czasu.

Wyzwania:

Caffe nie radzi sobie ze złożonymi danymi, ale jest stosunkowo szybki, jeśli chodzi o przetwarzanie wizualne obrazu.

4. Teano

Platforma ta promuje badania nad głębokim uczeniem i jest przeznaczona do zapewniania niezawodności sieciom wymagającym wysokich możliwości przetwarzania poprzez wykorzystanie procesorów graficznych zamiast procesorów. Na przykład wielowymiarowe obliczenia tablicowe wymagają znacznej ilości mocy, którą posiada Theano. Theano jest popularnym językiem programowania opartym na Pythonie i jest znany z szybkiego przetwarzania i odpowiedzi.

Dynamiczne generowanie kodu Theano umożliwia szybszą ocenę wyrażeń. Ponadto, nawet gdy liczby są małe, zapewnia doskonały współczynnik dokładności. Kolejną kluczową cechą Theano są testy jednostkowe, które umożliwiają użytkownikom samodzielną weryfikację kodu oraz łatwe wykrywanie i usuwanie błędów.

Zwolennicy:

Theano zapewnia solidne wsparcie dla wszystkich aplikacji intensywnie korzystających z danych, chociaż musi być połączone z dodatkowymi bibliotekami. Jest również precyzyjnie zoptymalizowany zarówno pod kątem procesora, jak i karty graficznej.

Wyzwania:

Nie oczekuje się więcej aktualizacji ani dodatków do najnowszej wersji Theano.

5. Uczenie maszynowe Amazona

Uczenie maszynowe Amazon zapewnia wysokiej klasy pomoc w rozwoju technologii samouczenia się. Ta platforma ma już bazę użytkowników w wielu usługach, takich jak AWS, S3 i Amazon Redshift. Jest to usługa zarządzana przez Amazon, która wykonuje trzy operacje na modelu: analizę danych, szkolenie modelu i ocenę modelu.

W AWS można znaleźć narzędzia na każdym poziomie doświadczenia, niezależnie od tego, czy jest to nowicjusz, analityk danych czy programista. Ponieważ bezpieczeństwo jest najważniejsze, ten produkt zawiera pełne szyfrowanie danych. Oprócz tego zapewnia szerokie narzędzia do analizy i zrozumienia danych, a także dostęp do wszystkich ważnych baz danych.

Zwolennik:

Dzięki temu frameworkowi nie musisz pisać dużo kodu, zamiast tego pozwala on komunikować się z frameworkiem opartym na sztucznej inteligencji za pomocą interfejsów API. Amazon Machine Learning jest wysoko ceniony przez analityków danych, programistów i badaczy uczenia maszynowego.

Wyzwania:

Brakuje mu elastyczności, ponieważ cały system jest abstrakcyjny, dlatego nie można wybrać konkretnego podejścia do normalizacji lub uczenia maszynowego. Jeśli chodzi o wizualizację danych, uczenie maszynowe Amazona zawodzi.

Może Cię zainteresować: Data Science a sztuczna inteligencja – jakie są różnice?

6. NAUKA SCIKIT

Scikit-learn to niezawodna, solidna biblioteka do uczenia maszynowego w Pythonie. Jest podstawą wielu nadzorowanych i nienadzorowanych obliczeń uczących. Precedensy obejmują bezpośrednie i obliczone nawroty, grupowanie, drzewa decyzyjne i k-implikacje.

Dopóki nie zaczniesz wdrażać coraz bardziej zaawansowanych obliczeń, Scikit-learn jest więcej niż wystarczającym narzędziem do pracy, jeśli dopiero zaczynasz z uczeniem maszynowym. Oferuje szeroki zakres obliczeń dla popularnych aplikacji AI i eksploracji danych, w tym grupowanie, nawracanie i porządkowanie.

Nawet skomplikowane czynności, takie jak modyfikowanie danych, definiowanie cech i stosowanie technik zespołowych, można wykonać w kilku liniach. Ponadto jest oparty na NumPy i SciPy, dwóch podstawowych modułach Pythona.

Zwolennicy:

Biblioteka jest oferowana na licencji BSD, co oznacza, że ​​jest bezpłatna z niewielkimi ograniczeniami prawnymi i licencyjnymi. Jest nie tylko prosty w użyciu, ale pakiet scikit-learn jest niezwykle elastyczny i przydatny w rzeczywistych zastosowaniach. Możesz być świadkiem jego zastosowań w różnych przypadkach, takich jak przewidywanie zachowań konsumentów, generowanie neuroobrazów i tak dalej.

Scikit-Learn jest wspierany przez dużą światową społeczność internetową, autorów i doświadczonych współpracowników. Dla klientów, którzy chcą połączyć algorytmy z własnymi platformami, witryna scikit-learn zawiera obszerną dokumentację API.

Wyzwania:

Nie jest to odpowiednia opcja do dogłębnych lub szczegółowych badań.

7. KERAS

Jeśli preferujesz sposób wykonywania czynności w Pythonie, Keras działa najlepiej dla Ciebie. Keras ma bibliotekę sieci neuronowych wysokiego poziomu, która działa na Theano lub TensorFlow. Jest to aplikacja z wieloma backendami i platformami, która pięknie koncentruje się na doświadczeniu użytkownika i umożliwia szybkie prototypowanie. Oprócz tego obsługuje również sieci konwolucyjne i cykliczne.

Keras jest łatwy do debugowania i eksploracji, ponieważ jest to framework oparty na Pythonie. Keras jest wyrazisty, elastyczny i dobrze nadaje się do badań eksploracyjnych. Został stworzony, aby umożliwić szybkie eksperymentowanie, a także zawiera wysoce modułową bibliotekę sieci neuronowych zbudowaną w Pythonie.

Zwolennicy:

Ta struktura zmniejsza liczbę kroków użytkownika wymaganych w scenariuszach typowego użycia. Będąc prostym i spójnym interfejsem, Keras umożliwia tworzenie niestandardowych bloków konstrukcyjnych do przekazywania świeżych pomysłów badawczych. Zapewnia szybkie i łatwe prototypowanie, a także tworzenie nowych warstw, pomiarów i najnowocześniejszych modeli.

Wyzwania:

Ponieważ ten framework nie wykorzystuje RBM (Restricted Boltzmann Machines), jest mniej elastyczny i bardziej wyrafinowany. Jest mniej projektów dostępnych online niż TensorFlow Multi-GPU i nie są one w pełni funkcjonalne.

8. MXNET

Wykorzystuje zapominalskie tło do wymiany czasu obliczeń na pamięć, co może być szczególnie najlepsze w przypadku powtarzających się sieci w bardzo długich sekwencjach. MXNet to kolejna dobrze znana platforma Deep Learning. MXNet, który został założony przez Apache Software Foundation, obsługuje szeroką gamę języków, takich jak JavaScript, Python i C++.

Amazon Web Services pomaga również MXNet w opracowywaniu modeli głębokiego uczenia się. W przeciwieństwie do praktycznie wszystkich innych głównych frameworków, nie jest wyraźnie zarządzany przez duże przedsiębiorstwo, co jest uważane za dobrą cechę frameworka opracowanego przez społeczność. MXNET obsługuje TVM, co poprawia kompatybilność wdrożeń i pozwala na korzystanie z szerszej gamy dodatkowych typów urządzeń.

Zwolennicy:

Model serwujący w MXNET jest prosty, a API szybkie. Ten framework nie tylko obsługuje GPU, ale ma także tryb multi-GPU. Jest to wydajna, skalowalna i szybka platforma obsługująca różne języki programowania, takie jak Scala, R, Python, C++ i JavaScript.

Wyzwania:

MXNet ma stosunkowo mniejszą społeczność open source w porównaniu do TensorFlow. Taki brak znaczącego wsparcia społeczności przemawia za dłuższym czasem wdrożenia, jeśli chodzi o ulepszenia, poprawki błędów i inne ulepszenia. MxNet, choć szeroko wykorzystywany przez różne firmy z branży IT, nie jest tak dobrze znany jak Tensorflow.

9. PYTORCH

PyTorch to system sztucznej inteligencji stworzony przez Facebooka, a jego kod źródłowy jest dostępny na GitHubie, gdzie korzystają z niego najlepsi profesjonaliści. Otrzymał trakcję i wiele pochlebnych opinii.

Zwolennicy:

PyTorch jest prosty do zrozumienia, jeszcze prostszy do kodowania i zapewnia najwyższą kompatybilność z platformami chmurowymi. Posiada kompleksowy zestaw niezawodnych interfejsów API do rozszerzania bibliotek Pytorch, aby były bardziej elastyczne, szybsze i przyjazne dla optymalizacji. W czasie wykonywania obsługuje wykresy obliczeniowe, jednocześnie obsługując zarówno GPU, jak i CPU. Co więcej, IDE i narzędzia do debugowania Pythona ułatwiają debugowanie.

Wyzwania:

Z rokiem wydania 2016, PyTorch jest nowszy niż inne, ma mniej użytkowników i nie jest powszechnie uznawany. Brakuje narzędzi do monitorowania i wizualizacji, takich jak tablica tensorowa. Ponadto, w porównaniu z innymi frameworkami, społeczność programistów związana z tym frameworkiem jest wciąż skromna.

Może Cię również zainteresować: Jak wdrożyć sztuczną inteligencję (AI) w swojej strategii SEO?

Kolejny krok dla Ciebie!

Tych 9 platform i narzędzi sztucznej inteligencji wymienionych na liście może pomóc biznesmenom, inżynierom i naukowcom, takim jak ty, stawić czoła rzeczywistym problemom, a tym samym rozwijać i wzmacniać podstawową technologię. Jak widać, wszystkie te narzędzia mają swoje odrębne cechy, zestawy zalet, a także wyzwania. Możesz skorzystać z tych ram i narzędzi AI zgodnie z przydatnością funkcji wymaganą przez Twój model biznesowy lub cel projektu.

Następnym krokiem po zrozumieniu cech, zalet i wad wymienionych ram i narzędzi sztucznej inteligencji jest to, że należy je od razu wdrożyć, aby osiągnąć idealną wydajność z przewagą konkurencyjną nad innymi.

 Ten artykuł został napisany przez Heenę Soni. Heena jest zapaloną badaczką i pisarką w TRooTech.com, firmie technologicznej pracującej nad cyfryzacją procesów branżowych dla różnych dziedzin. Będąc częścią zespołu zarządzania treścią, jest entuzjastycznie nastawiona do zaawansowanych technologii i lubi być na bieżąco z najnowszą wiedzą technologiczną. Możesz śledzić ją na LinkedIn.