Кой инструмент за изкуствен интелект е най-добър за създаване на приложения

Изборът на инструмент за изкуствен интелект, който да използвате за създаване на приложение, зависи от няколко фактора, като например специфичните изисквания на вашето приложение, нивото на експертни познания и функциите, от които се нуждаете. По-долу са представени някои от най-добрите инструменти за изкуствен интелект, значително признати за изграждане на приложения, всеки от които има своите силни страни.

TensorFlow

Това е рамката с отворен код за дълбоко обучение на Google, изключително достъпна за изграждане на приложения за изкуствен интелект.

Ключови функции:

• Гъвкавост: Поддържа голямо разнообразие от модели на невронни мрежи и предоставя възможност за програмиране както на високо, така и на ниско ниво.
• Общност и поддръжка: Огромна подкрепа от общността и документация.
• Мащабируемост: Може да се използва за научни изследвания и производство и се мащабира добре за работа на множество CPU и GPU.
• Интеграция: Интегрира се с Keras, API от високо ниво за бързо изграждане и обучение на модели.
  

Употреби:

• Приложения за дълбоко обучение.
• Разпознаване на изображения и реч.
• Обработка на естествен език.
  

PyTorch

Разработена от лабораторията за изследване на изкуствения интелект на Facebooks, PyTorch е друга популярна рамка за дълбоко обучение с отворен код.

Основни характеристики:

• Лесно използване: PyTorch е популярен сред изследователите, защото е базиран на Python и е по-лесен за отстраняване на грешки от TensorFlow.
• Динамични графики на изчисленията: Позволява по-голяма гъвкавост и улеснява отстраняването на грешки.
• Общност и поддръжка: Нарастваща общност и тонове налични ресурси.
• Взаимодействие: Поддържа интеграция с други инструменти за изкуствен интелект и машинно обучение.
  

Употреби:

• Изследвания и създаване на прототипи.
• Компютърно зрение.
• Приложения за обработка на естествен език.
  

Microsoft Azure Machine Learning

Microsoft Azure Machine Learning е базирана в облака услуга за изграждане, обучение и внедряване на модели за машинно обучение.

Основни характеристики:

• Интегрирана среда: Осигурява цялостна среда за управление на целия жизнен цикъл на машинното обучение.
• AutoML: Автоматизирайте избора на модел и настройката на хиперпараметри.
• Мащабируемост: Лесно се мащабира с облачната инфраструктура на Azure.
• Интеграция: Безпроблемно се интегрира с други услуги на Azure и инструменти на Microsoft.
  
  

Употреби:

• Приложения за изкуствен интелект на корпоративно ниво.
• Автоматизирано машинно обучение.
• Мащабни операции за машинно обучение.
  

Google Cloud AI Platform

Google Cloud AI Platform предоставя набор от инструменти и услуги за разработване и внедряване на модели за машинно обучение в Google Cloud.

Основни характеристики:

• Управлявани услуги: Предлага управлявани рамки Jupyter, услуги за обучение и прогнозиране.
• AI Hub: Хъб: хранилище на компоненти и модели за изкуствен интелект.
• AutoML: Изграждане на потребителски модел с минимално кодиране.
• Мащабируемост: Мащабирайте в стабилната инфраструктура на Google Cloud.
  

Употреби:

• Работни процеси за машинно обучение от край до край.
• Изграждане на потребителски модел с минимално кодиране.
• Мащабни внедрявания на изкуствен интелект.
  

IBM Watson

IBM Watson предлага набор от услуги и инструменти за изграждане, обучение и внедряване на модели на изкуствен интелект.

Основни характеристики:

• Предварително изградени модели: Предоставя достъп до различни предварително обучени модели на изкуствен интелект.
• Обработка на естествен език: Той предлага силна обработка на естествен език.
• Лесно се интегрира с други услуги, предоставяни от облака на IBM.
• Визуални инструменти: Инструменти за изграждане и обучение на вашите модели с минимално кодиране.
  

Употреби:

• Корпоративни приложения за изкуствен интелект.
• Обработка на естествен език.
• Използване на предварително обучени модели.
  

Amazon SageMaker

Това е напълно управлявана услуга, която дава възможност на всеки разработчик и специалист по данни бързо да изгражда, обучава и внедрява модели за машинно обучение в голям мащаб.

Основни характеристики:

• Интегрирана среда за разработка: Тя съдържа рамки на Jupyter за лесно разработване на модел.
• Автоматична настройка на модела: Оптимизиране на хиперпараметри чрез функцията за настройка на SageMakers.
• Мащабируемост: Безпроблемно се мащабира с инфраструктурата на AWS.
• Разгръщане: Лесно разгръщане на модела, крайни точки за прогнози в реално време.
  

Употреби:

• Проекти за машинно обучение от край до край.
• Интегрира се добре с услугите на AWS.
• Решения за изкуствен интелект, които се мащабират.
  

H2Oai

H2Oai предоставя платформа с отворен код за разработване и внедряване на модели за машинно обучение.

Основни характеристики:

• AutoML: автоматизира обучението и настройката на моделите за машинно обучение.
• Интерпретируем изкуствен интелект: Инструменти за обяснение на прогнозите на моделите.
• Мащабируемост: Поддържа разпределени изчисления за големи масиви от данни.
• Интеграция: Различните езици за програмиране и платформи за големи данни, с които се интегрира.
  

Употреби:

• Автоматизирано машинно обучение.
• Интерпретируеми модели за машинно обучение.
• Мащабен анализ на данни.