Top 9 cadre și instrumente AI [Propozanți + provocări]

În aceste vremuri, când progresul a ocupat primul loc, inteligența artificială profită la maximum de oportunități.

Când ne-am uitat la piața globală de inteligență artificială, se putea ști că dimensiunea pieței acesteia creștea la Rata de creștere anuală compusă de 38,1% din 2022 până în 2030.

După cum a fost sondat în 2021, piața globală de inteligență artificială a fost evaluată la 87,04 miliarde USD și ar întâmpina o cerere crescută în diferite sectoare, cum ar fi BFSI, auto, sănătate și multe altele.

Utilizarea din ce în ce mai mare a calculului paralel în centrele de date AI, un trafic de date mai mare și extinderea acceptării platformelor de învățare automată în cloud care acoperă mai multe industrii de aplicații sunt factorii cheie ai unei astfel de creșteri a cererii de AI în ultimii și anii următori.

În plus, reducerile globale ale costurilor hardware stimulează dezvoltarea generală a industriei. Unul dintre celelalte elemente esențiale care stimulează expansiunea pieței este numărul tot mai mare de parteneriate și colaborări întreprinse de diferite firme importante. În plus, se preconizează că accentul tot mai mare pus pe dezvoltarea sistemelor AI conștiente de om va genera un potențial profitabil pentru industria infrastructurii AI în următorii ani.

Învățarea automată (ML) și inteligența artificială (AI) sunt la mare căutare. Drept urmare, comunitatea a crescut, rezultând în inventarea diferitelor cadre AI care simplifică învățarea AI. Această postare va trece prin unele dintre cele mai bune cadre pentru a începe cu programarea AI și pentru a ajuta la îmbunătățirea eficienței afacerii.

Cele mai bune cadre și instrumente AI de care să te uiți

Acum să discutăm în detaliu toate aceste cadre și instrumente AI pentru a afla mai multe despre ele și pentru a găsi motivul pentru care aceste cadre și instrumente sunt cele mai bune.

Recomandat pentru tine: Care este rolul inteligenței artificiale (AI) în securitatea cibernetică?

1. TensorFlow

TensorFlow este o interfață de programare multiplă scalabilă, cu factori de creștere puternici, care permite o programare simplă. Are un ecosistem mare open-source și oferă documentație extinsă și detaliată.

Fiind considerată o metodă excelentă de dezvoltare a programelor statistice, permite, de asemenea, instruirea distribuită. Aici, modelele de mașini pot fi predate la orice nivel de abstractizare, așa cum este cerut de utilizator, într-un format eficient.

Susținătorii:

Tensor flow folosește popularul limbaj de programare Python și are multă putere de procesare. Și astfel, poate fi folosit cu orice CPU sau GPU. De asemenea, abstracția graficului computațional ar putea fi utilizată cu TensorFlow pentru a dezvolta diferite modele de mașini.

Provocările:

Cadrul direcționează datele primite prin numeroase noduri pentru a genera o judecată sau o predicție, ceea ce ar putea consuma ceva timp. De asemenea, îi lipsesc modelele pre-antrenate AI.

2. Microsoft CNTK

Microsoft CNTK este un cadru bazat pe rețea neuronală open-source mai adaptabil și mai rapid, care permite reformarea textului, a mesajelor și a vocii. Mediul său eficient de scalare oferă o evaluare generală mai rapidă a modelelor de mașini, păstrând în același timp integritatea datelor.

Acest cadru dinamic include integrări cu seturi importante de date, ceea ce îl face cea mai bună alegere pentru adoptare de către firme importante precum Skype, Cortana și altele, precum și un design extrem de expresiv și ușor de utilizat.

Este un cadru extrem de optimizat, cu productivitate, scalabilitate, performanță și integrări la nivel înalt. Microsoft CNTK are propria sa rețea care poate fi reprezentată eficient, cum ar fi API-uri cuprinzătoare, atât la nivel înalt, cât și la nivel scăzut.

În plus, are componente încorporate, inclusiv RNN, tuning hiperparametru, modele de învățare supravegheată, întărire, CNN etc. și resurse care promovează eficiența maximă.

Susținătorii:

Deoarece acceptă Python și C++, Microsoft CNTK poate lucra cu un număr de servere simultan pentru a accelera procesul de învățare. Dezvoltată cu cele mai recente progrese în AI, arhitectura Microsoft CNTK acceptă GAN, RNN și CNN. În plus, permite instruirea dispersată pentru a antrena cu succes modele de mașini.

Provocările:

Îi lipsește o placă de vizualizare, precum și compatibilitatea ARM mobilă.

3. Cafea

Caffe este o rețea de învățare profundă preîncărcată cu un set de rețele neuronale antrenate. Dacă aveți un termen limită strâns, aceasta ar trebui să fie opțiunea dvs. principală. Acest cadru este popular pentru capacitățile sale de procesare a imaginilor, dar acceptă și MATLAB pe scară largă.

Modelele Caffe sunt create în întregime în scheme de text simplu. Nu numai că are o comunitate activă open-source pentru dezbateri și codare colaborativă, dar oferă și o viteză și o eficiență incredibile, deoarece este preîncărcat.

Susținătorii:

Interconectează C, C++ și Python și permite, de asemenea, modelarea CNN (rețele neuronale convoluționale). Caffe depășește excelența atunci când efectuează lucrări cantitative datorită vitezei sau capabilităților de economisire a timpului.

Provocările:

Caffe nu poate gestiona date complexe, dar este relativ rapidă când vine vorba de procesarea vizuală a imaginilor.

4. Theano

Acest cadru promovează cercetarea învățării profunde și este dedicat asigurării fiabilității rețelelor care necesită capacități mari de procesare prin utilizarea GPU-urilor mai degrabă decât CPU-urilor. Calcularea matricei multidimensionale, de exemplu, necesită o cantitate semnificativă de putere, pe care o deține Theano. Theano este un limbaj de programare popular bazat pe Python și este recunoscut pentru procesarea și răspunsul rapid.

Generarea dinamică a codului Theano permite o evaluare mai rapidă a expresiei. În plus, chiar și atunci când numerele sunt mici, oferă un raport excelent de precizie. O altă caracteristică cheie a Theano este testarea unitară, care permite utilizatorilor să-și autoverifice codul și să detecteze și să rezolve cu ușurință erorile.

Susținătorii:

Theano oferă asistență solidă pentru toate aplicațiile care folosesc intens date, deși trebuie combinată cu biblioteci suplimentare. De asemenea, este optimizat cu precizie atât pentru procesor, cât și pentru GPU.

Provocările:

Nu se așteaptă mai multe upgrade-uri sau adăugări de caracteristici la cea mai recentă versiune a Theano.

5. Învățare automată Amazon

Învățarea automată Amazon oferă asistență de vârf în dezvoltarea tehnologiilor de auto-învățare. Această platformă are deja o bază de utilizatori în numeroasele sale servicii, cum ar fi AWS, S3 și Amazon Redshift. Acesta este un serviciu gestionat de Amazon care efectuează trei operațiuni pe model: analiza datelor, instruirea modelului și evaluarea modelului.

În AWS, puteți găsi instrumente pentru fiecare nivel de experiență, fie că este un începător, un cercetător de date sau un dezvoltator. Deoarece securitatea este primordială, acest produs include criptarea completă a datelor. În afară de asta, oferă instrumente largi pentru analiza și înțelegerea datelor, precum și acces la toate bazele de date importante.

Susținătorul:

Cu acest cadru, nu trebuie să scrieți mult cod, în schimb, vă permite să comunicați cu cadrul alimentat de AI folosind API-uri. Amazon Machine Learning este foarte apreciat de oamenii de știință de date, dezvoltatori și cercetătorii de învățare automată.

Provocările:

Îi lipsește flexibilitatea, deoarece întregul sistem este abstract, astfel încât nu puteți alege o abordare specifică de normalizare sau de învățare automată. Când vine vorba de vizualizarea datelor, învățarea automată a Amazon este insuficientă.

S-ar putea să vă placă: Știința datelor vs. Inteligența artificială – Care sunt diferențele?

6. SCIKIT LEARN

Scikit-learn este o bibliotecă de învățare automată robustă și fiabilă în Python. Este fundamentul multor calcule de învățare supravegheate și nesupravegheate. Precedentele includ recidive directe și calculate, grupare, arbori de decizie și k-implica.

Până când începeți să implementați calcule din ce în ce mai avansate, Scikit-learn este un instrument mai mult decât adecvat cu care să lucrați dacă ați început cu învățarea automată. Oferă o gamă largă de calcule pentru aplicații populare AI și data mining, inclusiv gruparea, recidivarea și ordinea.

Chiar și activitățile complicate, cum ar fi modificarea datelor, definirea caracteristicilor și folosirea tehnicilor de ansamblu, pot fi realizate în câteva rânduri. În plus, se bazează pe NumPy și SciPy, două module esențiale Python.

Susținătorii:

Biblioteca este oferită sub licență BSD, ceea ce înseamnă că este gratuită, cu constrângeri minore legale și de licență. Nu numai că este simplu de utilizat, dar pachetul scikit-learn este extrem de adaptabil și util pentru aplicațiile din lumea reală. Puteți asista la utilizările sale în diferite cazuri, cum ar fi predicția comportamentului consumatorilor, generarea de neuroimagini și așa mai departe.

Scikit-Learn este susținut de o mare comunitate online din întreaga lume, de autori și colaboratori cu experiență. Pentru clienții care doresc să conecteze algoritmii cu propriile platforme, site-ul web scikit-learn include documentație extinsă API.

Provocările:

Nu este o opțiune potrivită pentru un studiu în profunzime sau în detaliu.

7. KERAS

Dacă preferați modul Python de a face activități, Keras funcționează cel mai bine pentru dvs. Keras are o bibliotecă de rețele neuronale de nivel înalt care rulează pe Theano sau TensorFlow. Este o aplicație multi-backend și multiplatformă care se concentrează frumos pe experiența utilizatorului și permite crearea rapidă a prototipurilor. În afară de asta, acceptă și rețelele convoluționale și recurente.

Keras este simplu de depanat și explorat, deoarece este un cadru bazat pe Python. Keras este expresiv, adaptabil și potrivit pentru cercetarea exploratorie. A fost creat pentru a permite experimentarea rapidă și include, de asemenea, o bibliotecă de rețea neuronală extrem de modulară construită în Python.

Susținătorii:

Acest cadru reduce numărul de pași de utilizator necesari pentru scenariile de utilizare obișnuită. Fiind o interfață simplă și consecventă, Keras vă permite să creați blocuri personalizate pentru a comunica idei noi de cercetare. Oferă prototipare rapidă și ușoară, creând în același timp noi straturi, măsurători și modele de ultimă oră.

Provocările:

Deoarece acest cadru utilizează No RBM (Mașini Boltzmann restricționate), este un cadru mai puțin flexibil și mai sofisticat. Există mai puține proiecte care sunt disponibile online decât TensorFlow Multi-GPU și nu sunt complet funcționale.

8. MXNET

Utilizează un fundal uituc pentru a schimba timpul de calcul cu memorie, ceea ce poate fi mai ales pentru rețele recurente pe secvențe foarte lungi. MXNet este un alt cadru de Deep Learning bine-cunoscut. MXNet, care a fost fondat de Apache Software Foundation, acceptă o gamă largă de limbaje precum JavaScript, Python și C++.

Amazon Web Services ajută, de asemenea, MXNet să dezvolte modele de deep-learning. Spre deosebire de practic toate celelalte cadre majore, nu este guvernată în mod expres de o întreprindere mare, care este considerată o caracteristică bună pentru un cadru dezvoltat de comunitate. MXNET acceptă TVM, ceea ce îmbunătățește compatibilitatea cu implementarea și permite utilizarea unei game mai largi de tipuri de dispozitive suplimentare.

Susținătorii:

Modelul care servește în MXNET este simplu, în timp ce API-ul este rapid. Acest cadru nu numai că acceptă GPU, ci are și un mod multi-GPU. Este un cadru eficient, scalabil și rapid care acceptă diferite limbaje de programare, cum ar fi Scala, R, Python, C++ și JavaScript.

Provocările:

MXNet are o comunitate open-source comparativ mai mică în comparație cu TensorFlow. O astfel de lipsă de suport semnificativ al comunității înseamnă un timp mai lung de implementare atunci când este vorba de îmbunătățiri, remedieri de erori și alte îmbunătățiri. MxNet, deși este utilizat pe scară largă de diverse firme din industria IT, nu este la fel de cunoscut ca Tensorflow.

9. PYTORCH

PyTorch este un sistem de inteligență artificială creat de Facebook și codul său sursă este disponibil pe GitHub, unde îl folosesc profesioniști de top. A primit tracțiune și o mulțime de feedback favorabil.

Susținătorii:

PyTorch este ușor de înțeles, chiar mai simplu de codat și cu compatibilitate maximă cu platformele cloud. Are un set cuprinzător de API-uri robuste pentru extinderea bibliotecilor Pytorch pentru a fi mai adaptabil, mai rapid și mai ușor de optimizat. În timpul execuției, acceptă grafice computaționale, suportând în același timp atât GPU, cât și CPU. Mai mult, IDE-ul Python și instrumentele de depanare simplifică depanarea.

Provocările:

Odată cu anul de lansare 2016, PyTorch este mai nou decât alții, are mai puțini utilizatori și nu este recunoscut în general. Există o lipsă de instrumente de monitorizare și vizualizare, cum ar fi o placă tensor. De asemenea, în comparație cu alte cadre, comunitatea de dezvoltatori asociată cu acest cadru este încă modestă.

S-ar putea să vă placă și: Cum să implementați inteligența artificială (AI) în strategia dvs. de SEO?

Următorul pas pentru tine!

Aceste 9 cadre și instrumente AI enumerate ar putea ajuta oamenii de afaceri, inginerii și oamenii de știință ca dvs. să se confrunte cu probleme din lumea reală, dezvoltând și consolidând astfel tehnologia de bază. După cum putem vedea, toate aceste instrumente au propriile lor caracteristici distincte, seturi de avantaje și provocări, de asemenea. Puteți utiliza aceste cadre și instrumente AI în funcție de caracteristicile adecvate cerute de modelul dvs. de afaceri sau de obiectivul proiectului.

Următorul pas după înțelegerea caracteristicilor, avantajelor și dezavantajelor acestor cadre și instrumente AI enumerate este că trebuie să implementați unul imediat pentru a obține performanța ideală cu un avantaj competitiv față de ceilalți.

 Acest articol este scris de Heena Soni. Heena este un cercetător pasionat și scriitor la TRooTech.com, o companie de tehnologie care lucrează la digitalizarea proceselor din industrie pentru diverse domenii. Făcând parte din echipa de management al conținutului, este entuziasmată de tehnologia avansată și îi place să fie la curent cu cele mai recente cunoștințe în materie de tehnologie. O poți urmări pe LinkedIn.