Hvilket værktøj til kunstig intelligens er bedst til at bygge applikationer

Valget af, hvilket værktøj til kunstig intelligens der skal bruges til at bygge en applikation, afhænger af flere faktorer, f.eks. de specifikke krav til din applikation, dit ekspertiseniveau og de funktioner, du har brug for. Følgende er nogle af de bedste værktøjer til kunstig intelligens, som er meget anerkendte til at bygge applikationer, hver med sine styrker.

TensorFlow

Det er Googles open source deep learning-framework, som er meget tilgængeligt til opbygning af applikationer med kunstig intelligens.

Vigtige funktioner:

• Fleksibilitet: Det understøtter et stort udvalg af neurale netværksmodeller og giver mulighed for programmering på både højt og lavt niveau.
• Fællesskab og support: Kæmpe community-support og dokumentation.
• Skalerbarhed: Kan bruges til forskning og produktion, og det skalerer godt til at køre på flere CPU’er og GPU’er.
• Integration: Integreres med Keras, en API på højt niveau til hurtig opbygning og træning af modeller.
  

Anvendelser:

• Deep learning-applikationer.
• Billed- og talegenkendelse.
• Behandling af naturligt sprog.
  

PyTorch

PyTorch er udviklet af Facebooks AI Research lab og er en anden populær open source deep learning-ramme.

Vigtige funktioner:

• Brugervenlighed: PyTorch er populær blandt forskere, fordi den er mere Python-baseret og lettere at debugge end TensorFlow.
• Dynamiske beregningsgrafer: Giver mere fleksibilitet og gør debugging lettere.
• Fællesskab og support: Et voksende fællesskab og masser af tilgængelige ressourcer.
• Interoperabilitet: Understøtter integration med andre værktøjer til kunstig intelligens og maskinlæring.
  

Anvendelser:

• Forskning og prototyper.
• Computersyn.
• Applikationer til behandling af naturligt sprog.
  

Microsoft Azure Machine Learning

Microsoft Azure Machine Learning er en skybaseret tjeneste til opbygning, træning og implementering af maskinlæringsmodeller.

Vigtige funktioner:

• Integreret miljø: Giver et omfattende miljø til styring af hele maskinlæringens livscyklus.
• AutoML: Automatiser modelvalg og hyperparameterindstilling.
• Skalerbarhed: Skaleres nemt med Azure cloud-infrastruktur.
• Integration: Integreres problemfrit med andre Azure-tjenester og Microsoft-værktøjer.
  
  

Anvendelser:

• Applikationer med kunstig intelligens på virksomhedsniveau.
• Automatiseret maskinlæring.
• Maskinlæringsoperationer i stor skala.
  

Google Cloud AI Platform

Google Cloud AI Platform giver en række værktøjer og tjenester til udvikling og implementering af maskinlæringsmodeller på Google Cloud.

Vigtige funktioner:

• Administrerede tjenester: Tilbyder administrerede Jupyter-frameworks, træning og forudsigelsestjenester.
• AI Hub: Et lager af komponenter og modeller til kunstig intelligens.
• AutoML: Byg en brugerdefineret model med et minimum af kodning.
• Skalerbarhed: Skaler på den robuste infrastruktur i Google Cloud.
  

Anvendelser:

• End-to-end maskinlæringsworkflows.
• Byg en brugerdefineret model med et minimum af kodning.
• Implementering af kunstig intelligens i stor skala.
  

IBM Watson

IBM Watson tilbyder en række tjenester og værktøjer til kunstig intelligens til opbygning, træning og implementering af modeller for kunstig intelligens.

Vigtige funktioner:

• Forudbyggede modeller: Den giver adgang til forskellige foruddannede modeller for kunstig intelligens.
• Behandling af naturligt sprog: Den tilbyder stærk behandling af naturligt sprog.
• Integreres nemt med andre tjenester, der leveres af IBM-skyen.
• Visuelle værktøjer: Værktøjer til at bygge og træne dine modeller med et minimum af kodning.
  

Anvendelser:

• Virksomhedsapplikationer med kunstig intelligens.
• Behandling af naturligt sprog.
• Brug af foruddannede modeller.
  

Amazon SageMaker

Det er en fuldt administreret tjeneste, der giver alle udviklere og dataforskere mulighed for hurtigt at bygge, træne og implementere maskinlæringsmodeller i stor skala.

Vigtige funktioner:

• Integreret udviklingsmiljø: Det indeholder Jupyter-frameworks, der gør det nemt at udvikle en model.
• Automatisk modelindstilling: Hyperparameteroptimering via SageMakers tuning-funktion.
• Skalerbarhed: Skalerer problemfrit med AWS-infrastruktur.
• Implementering: Nem modeludrulning, slutpunkter til forudsigelser i realtid.
  

Anvendelser:

• End-to-end maskinlæringsprojekter.
• Integreres godt med tjenester på AWS.
• Løsninger med kunstig intelligens, der kan skaleres.
  

H2Oai

H2Oai er en open source-platform til udvikling og implementering af maskinlæringsmodeller.

Vigtige funktioner:

• AutoML: Automatiserer træning og tuning af maskinlæringsmodeller.
• Fortolkbar kunstig intelligens: Værktøjer til at forklare modelforudsigelser.
• Skalerbarhed: Understøtter distribueret databehandling af store datasæt.
• Integration: De forskellige programmeringssprog og big data-platforme, den kan integreres med.
  

Anvendelser:

• Automatiseret maskinlæring.
• Fortolkelige maskinlæringsmodeller.
• Dataanalyse i stor skala.