As 9 principais estruturas e ferramentas de IA [proponentes + desafios]

Nestes tempos em que o avanço está em primeiro plano, a Inteligência Artificial está aproveitando ao máximo as oportunidades.

Quando olhamos para o mercado global de IA, pode-se saber que seu tamanho de mercado estava aumentando na taxa de crescimento anual composta de 38,1% de 2022 a 2030.

Conforme pesquisado em 2021, o mercado global de IA foi avaliado em US$ 87,04 bilhões e enfrentaria uma demanda crescente em diferentes setores, como BFSI, automotivo, saúde e muito mais.

O uso crescente de computação paralela em centros de dados de IA, maior tráfego de dados e aceitação crescente de plataformas de aprendizado de máquina em nuvem que abrangem vários setores de aplicativos são os principais impulsionadores desse aumento na demanda de IA nos últimos e próximos anos.

Além disso, as reduções globais de custos de hardware estão impulsionando o desenvolvimento geral da indústria. Um dos outros elementos essenciais que impulsionam a expansão do mercado é o número crescente de parcerias e colaborações realizadas por várias grandes empresas. Além disso, a crescente ênfase no desenvolvimento de sistemas de IA com reconhecimento humano é projetada para gerar potencial lucrativo para o setor de infraestrutura de IA nos próximos anos.

O aprendizado de máquina (ML) e a inteligência artificial (IA) estão em alta demanda. Como resultado, a comunidade cresceu, resultando na invenção de vários frameworks de IA que simplificam o aprendizado de IA. Esta postagem abordará algumas das melhores estruturas para começar a programar IA e ajudar a melhorar a eficiência dos negócios.

Melhores estruturas e ferramentas de IA para o Look Out

Agora vamos discutir todas essas estruturas e ferramentas de IA em detalhes para saber mais sobre elas e descobrir o motivo pelo qual essas estruturas e ferramentas são as melhores.

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1. TensorFlow

O TensorFlow é uma interface de multiprogramação escalável com drivers de crescimento poderosos que permitem uma programação simples. Possui um grande ecossistema de código aberto e fornece documentação extensa e detalhada.

Sendo considerado um excelente método para desenvolvimento de programas estatísticos, permite também treinamento distribuído. Aqui, os modelos de máquina podem ser ensinados em qualquer nível de abstração conforme exigido pelo usuário em um formato efetivo.

Os Proponentes:

O fluxo tensor usa a popular linguagem de programação Python e tem muito poder de processamento. E assim, pode ser usado com qualquer CPU ou GPU. Além disso, a abstração do gráfico computacional pode ser usada com o TensorFlow para desenvolver diferentes modelos de máquinas.

Os desafios:

A estrutura roteia os dados recebidos por vários nós para gerar uma avaliação ou previsão, o que pode consumir algum tempo. Também carece de modelos pré-treinados de IA.

2. Microsoft CNTK

O Microsoft CNTK é uma estrutura baseada em rede neural de código aberto mais adaptável e mais rápida que permite a reforma de texto, mensagem e voz. Seu ambiente de dimensionamento eficiente oferece uma avaliação geral mais rápida dos modelos de máquina, mantendo a integridade dos dados.

Essa estrutura dinâmica apresenta integrações com os principais conjuntos de dados, tornando-a a melhor escolha para adoção por empresas importantes como Skype, Cortana e outras, além de um design altamente expressivo e fácil de usar.

É uma estrutura altamente otimizada com produtividade, escalabilidade, desempenho e integrações de alto nível. O Microsoft CNTK possui sua própria rede que pode ser representada de forma eficiente, como APIs abrangentes, tanto de alto quanto de baixo nível.

Além disso, possui componentes embutidos, incluindo RNN, ajuste de hiperparâmetros, modelos de aprendizado supervisionado, reforço, CNN, etc., e recursos que promovem a máxima eficiência.

Os Proponentes:

Por oferecer suporte a Python e C++, o Microsoft CNTK pode trabalhar com vários servidores ao mesmo tempo para acelerar o processo de aprendizado. Desenvolvido com os mais recentes avanços em IA, a arquitetura do Microsoft CNTK suporta GAN, RNN e CNN. Além disso, permite treinamento disperso para treinar modelos de máquinas com sucesso.

Os desafios:

Está faltando uma placa de visualização, bem como compatibilidade com ARM móvel.

3. Café

Caffe é uma rede de aprendizagem profunda pré-carregada com um conjunto de redes neurais treinadas. Se você tem um prazo apertado, esta deve ser sua principal opção. Essa estrutura é popular por seus recursos de processamento de imagem, mas também suporta MATLAB extensivamente.

Os modelos Caffe são criados inteiramente em esquemas de texto simples. Ele não apenas possui uma comunidade ativa de código aberto para debate e codificação colaborativa, mas também oferece velocidade e eficiência incríveis porque é pré-carregado.

Os Proponentes:

Ele interconecta C, C++ e Python e também permite modelagem CNN (redes neurais convolucionais). Caffe supera a excelência ao realizar trabalhos quantitativos devido à sua velocidade ou capacidade de economia de tempo.

Os desafios:

Caffe não pode lidar com dados complexos, mas é relativamente rápido quando se trata de processamento visual de imagem.

4. Teano

Essa estrutura promove pesquisas de aprendizado profundo e é dedicada a fornecer confiabilidade para redes que exigem altos recursos de processamento, utilizando GPUs em vez de CPUs. A computação de matriz multidimensional, por exemplo, requer uma quantidade significativa de energia, que o Theano possui. Theano é uma linguagem de programação popular baseada em Python e é reconhecida por processamento e resposta rápidos.

A geração dinâmica de código do Theano permite uma avaliação de expressão mais rápida. Além disso, mesmo quando os números são pequenos, fornece uma excelente taxa de precisão. Outro recurso importante do Theano é o teste de unidade, que permite que os usuários autoverifiquem seu código e detectem e resolvam erros com facilidade.

Os Proponentes:

Theano fornece assistência sólida para todos os aplicativos com uso intensivo de dados, embora deva ser combinado com bibliotecas adicionais. Também é otimizado com precisão para a CPU e a GPU.

Os desafios:

Não há mais atualizações ou adições de recursos esperadas para a última iteração do Theano.

5. Aprendizado de máquina da Amazon

O aprendizado de máquina da Amazon fornece assistência de ponta no desenvolvimento de tecnologias de autoaprendizagem. Essa plataforma já possui uma base de usuários em seus diversos serviços, como AWS, S3 e Amazon Redshift. Este é um serviço gerenciado pela Amazon que executa três operações no modelo: análise de dados, treinamento de modelo e avaliação de modelo.

Na AWS, é possível encontrar ferramentas para todos os níveis de experiência, seja um novato, um cientista de dados ou um desenvolvedor. Como a segurança é fundamental, este produto inclui criptografia de dados completa. Além disso, fornece amplas ferramentas para análise e entendimento de dados, bem como acesso a todos os bancos de dados importantes.

O Proponente:

Com essa estrutura, você não precisa escrever muito código; em vez disso, ela permite que você se comunique com a estrutura baseada em IA usando APIs. O Amazon Machine Learning é altamente considerado por cientistas de dados, desenvolvedores e pesquisadores de aprendizado de máquina.

Os desafios:

Falta flexibilidade porque todo o sistema é abstraído, portanto, você não pode escolher uma normalização específica ou abordagem de aprendizado de máquina. Quando se trata de visualização de dados, o aprendizado de máquina da Amazon fica aquém.

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6. APRENDIZAGEM SCIKIT

O Scikit-learn é uma biblioteca de aprendizado de máquina robusta e confiável em Python. É a base de muitos cálculos de aprendizado supervisionados e não supervisionados. Os precedentes incluem recaídas diretas e calculadas, agrupamento, árvores de decisão e k-implica.

Até que você comece a implementar cálculos cada vez mais avançados, o Scikit-learn é uma ferramenta mais do que adequada para trabalhar se você está apenas começando com o aprendizado de máquina. Ele oferece uma ampla variedade de cálculos para aplicativos populares de IA e mineração de dados, incluindo agrupamento, recorrência e ordem.

Mesmo atividades complicadas, como modificar dados, definir recursos e empregar técnicas de ensemble, podem ser feitas em poucas linhas. Além disso, é baseado em NumPy e SciPy, dois módulos essenciais do Python.

Os Proponentes:

A biblioteca é oferecida sob a licença BSD, o que significa que é gratuita com apenas pequenas restrições legais e de licenciamento. Além de ser simples de usar, o pacote scikit-learn é extremamente adaptável e útil para aplicativos do mundo real. Você pode testemunhar seus usos em diferentes casos, como previsão de comportamento do consumidor, geração de neuroimagem e assim por diante.

O Scikit-Learn é apoiado por uma grande comunidade on-line mundial de suporte, autores e colaboradores experientes. Para clientes que desejam conectar os algoritmos com suas próprias plataformas, o site scikit-learn inclui extensa documentação de API.

Os desafios:

Não é uma opção adequada para um estudo aprofundado ou detalhado.

7. KERAS

Se você prefere a maneira Python de realizar atividades, o Keras funciona melhor para você. Keras possui uma biblioteca de rede neural de alto nível que roda em Theano ou TensorFlow. É um aplicativo multibackend e multiplataforma que se concentra perfeitamente na experiência do usuário e permite a prototipagem rápida. Além disso, também suporta redes convolucionais e recorrentes.

O Keras é simples de depurar e explorar porque é uma estrutura baseada em Python. Keras é expressivo, adaptável e adequado para pesquisas exploratórias. Ele foi criado para permitir experimentação rápida e também inclui uma biblioteca de rede neural altamente modular construída em Python.

Os Proponentes:

Essa estrutura reduz o número de etapas do usuário necessárias para cenários de uso comum. Sendo uma interface direta e consistente, o Keras permite que você crie blocos de construção sob medida para comunicar novas ideias de pesquisa. Ele fornece prototipagem rápida e fácil, além de criar novas camadas, medições e modelos de ponta.

Os desafios:

Como esta estrutura não usa RBM (Restricted Boltzmann Machines), é uma estrutura menos flexível e mais sofisticada. Há menos projetos disponíveis on-line do que o TensorFlow Multi-GPU e eles não são totalmente funcionais.

8. MXNET

Ele emprega um pano de fundo esquecido para trocar o tempo de computação pela memória, o que pode ser particularmente melhor para redes recorrentes em sequências muito longas. MXNet é outra estrutura de Deep Learning bem conhecida. O MXNet, fundado pela Apache Software Foundation, oferece suporte a uma ampla variedade de linguagens, como JavaScript, Python e C++.

A Amazon Web Services também ajuda a MXNet a desenvolver modelos de aprendizado profundo. Ao contrário de praticamente todos os outros frameworks principais, ele não é expressamente governado por uma grande empresa, o que é considerado um bom recurso para um framework desenvolvido pela comunidade. O MXNET suporta TVM, o que melhora a compatibilidade de implantação e permite o uso de uma gama mais ampla de tipos de dispositivos adicionais.

Os Proponentes:

O modelo que atende no MXNET é simples enquanto a API é rápida. Essa estrutura não apenas suporta GPU, mas também possui um modo multi-GPU. É uma estrutura eficaz, escalável e rápida que suporta diferentes linguagens de programação, como Scala, R, Python, C++ e JavaScript.

Os desafios:

O MXNet tem uma comunidade de código aberto comparativamente menor em comparação com o TensorFlow. Essa falta de suporte significativo da comunidade indica um tempo de implementação mais longo quando se trata de melhorias, correções de bugs e outros aprimoramentos. O MxNet, embora amplamente utilizado por várias empresas do setor de TI, não é tão conhecido quanto o Tensorflow.

9. PYTORCH

PyTorch é um sistema de inteligência artificial criado pelo Facebook e seu código-fonte está disponível no GitHub, onde os melhores profissionais o utilizam. Recebeu tração e muito feedback favorável.

Os Proponentes:

O PyTorch é simples de entender, ainda mais simples de codificar e com total compatibilidade com plataformas de nuvem. Possui um conjunto abrangente de APIs robustas para estender as bibliotecas Pytorch para serem mais adaptáveis, mais rápidas e otimizadas. Em tempo de execução, ele oferece suporte a gráficos computacionais, ao mesmo tempo em que suporta GPU e CPU. Além disso, o IDE do Python e as ferramentas de depuração simplificam a depuração.

Os desafios:

Com o ano de lançamento de 2016, o PyTorch é mais novo do que outros, tem menos usuários e não é geralmente reconhecido. Faltam ferramentas de monitoramento e visualização, como um tensor board. Além disso, quando comparado com outros frameworks, a comunidade de desenvolvedores associada a este framework ainda é modesta.

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O próximo passo para você!

Essas 9 estruturas e ferramentas de IA listadas podem ajudar empresários, engenheiros e cientistas como você a enfrentar problemas do mundo real, desenvolvendo e reforçando a tecnologia central. Como podemos ver, todas essas ferramentas têm seus próprios recursos distintos, conjuntos de vantagens e também desafios. Você pode adotar essas estruturas e ferramentas de IA de acordo com a adequação de recursos exigida por seu modelo de negócios ou meta de projeto.

A próxima etapa depois de entender as características, prós e contras dessas estruturas e ferramentas de IA listadas é que você deve implementar uma imediatamente para obter o desempenho ideal com uma vantagem competitiva sobre as outras.

 Este artigo foi escrito por Heena Soni. Heena é uma ávida pesquisadora e escritora da TRooTech.com, uma empresa de tecnologia que trabalha na digitalização de processos industriais para vários domínios. Fazendo parte da equipe de gerenciamento de conteúdo, ela se entusiasma com a tecnologia avançada e gosta de estar atualizada com o know-how mais recente da tecnologia. Você pode segui-la no LinkedIn.