Mikä tekoälytyökalu on paras sovellusten rakentamiseen

Se, mitä tekoälytyökalua kannattaa käyttää sovelluksen rakentamiseen, riippuu useista tekijöistä, kuten sovelluksen erityisvaatimuksista, asiantuntemuksen tasosta ja tarvitsemistasi ominaisuuksista. Seuraavassa on lueteltu joitakin huippuluokan tekoälytyökaluja, jotka on laajalti tunnustettu sovellusten rakentamiseen ja joilla kullakin on omat vahvuutensa.

TensorFlow

Se on Googlen avoimen lähdekoodin syväoppimiskehys, joka on erittäin helppokäyttöinen tekoälysovellusten rakentamiseen.

Keskeiset ominaisuudet:

• Joustavuus: Se tukee monia erilaisia neuroverkkomalleja ja tarjoaa sekä korkean että matalan tason ohjelmointia.
• Yhteisö ja tuki: Valtava yhteisön tuki ja dokumentaatio.
• Skaalautuvuus: Voidaan käyttää tutkimukseen ja tuotantoon, ja se skaalautuu hyvin useilla suorittimilla ja näytönohjaimilla.
• Integrointi: Integroituu Kerasiin, joka on korkean tason API mallien nopeaan rakentamiseen ja kouluttamiseen.
  

Käyttää:

• Syväoppimissovellukset.
• Kuvan- ja puheentunnistus.
• Luonnollisen kielen käsittely.
  

PyTorch

Facebooks AI Research Labin kehittämä PyTorch on toinen suosittu avoimen lähdekoodin syväoppimiskehys.

Tärkeimmät ominaisuudet:

• Helppokäyttöisyys: PyTorch on suosittu tutkijoiden keskuudessa, koska se on enemmän Python-pohjainen ja helpompi debugata kuin TensorFlow.
• Dynaamiset laskentagraafit: Mahdollistaa suuremman joustavuuden ja helpottaa virheenkorjausta.
• Yhteisö ja tuki: Kasvava yhteisö ja runsaasti resursseja saatavilla.
• Yhteentoimivuus: Tukee integrointia muiden tekoäly- ja koneoppimisvälineiden kanssa.
  

Käyttökohteet:

• Tutkimus ja prototyyppien kehittäminen.
• Tietokonenäkö.
• Luonnollisen kielen käsittelysovellukset.
  

Microsoft Azure Machine Learning

Microsoft Azure machine learning on pilvipohjainen palvelu koneoppimismallien rakentamiseen, kouluttamiseen ja käyttöönottoon.

Tärkeimmät ominaisuudet:

• Integroitu ympäristö: Tarjoaa kattavan ympäristön koko koneoppimisen elinkaaren hallintaan.
• AutoML: Automatisoi mallin valinta ja hyperparametrien viritys.
• Skaalautuvuus: Skaalautuu helposti Azure-pilvi-infrastruktuurin kanssa.
• Integrointi: Integroituu saumattomasti muihin Azure-palveluihin ja Microsoftin työkaluihin.
  
  

Käyttökohteet:

• Yritystason tekoälysovellukset.
• Automatisoitu koneoppiminen.
• Laajamittaiset koneoppimistoiminnot.
  

Google Cloud AI Platform

Google Cloud AI Platform antaa valikoiman työkaluja ja palveluita koneoppimismallien kehittämiseen ja käyttöönottoon Google Cloudissa.

Tärkeimmät ominaisuudet:

• Hallitut palvelut: Tarjoaa hallitut Jupyter-kehykset, koulutus- ja ennustuspalvelut.
• AI Hub: Tekoälykomponenttien ja mallien arkisto.
• AutoML: Rakenna mukautettu malli minimaalisella koodauksella.
• Skaalautuvuus: Skaalaa Google Cloudin vankalla infrastruktuurilla.
  

Käyttökohteet:

• End-to-end koneoppimisen työnkulut.
• Rakenna mukautettu malli minimaalisella koodauksella.
• Laajamittaiset tekoälyn käyttöönotot.
  

IBM Watson

IBM Watson tarjoaa valikoiman tekoälypalveluja ja työkaluja tekoälymallien rakentamiseen, kouluttamiseen ja käyttöönottoon.

Tärkeimmät ominaisuudet:

• Valmiiksi rakennetut mallit: Se tarjoaa pääsyn erilaisiin tekoälyn valmiiksi koulutettuihin malleihin.
• Luonnollisen kielen käsittely: Se tarjoaa vahvan luonnollisen kielen käsittelyn.
• Integroituu helposti muihin IBM:n pilvipalvelun tarjoamiin palveluihin.
• Visuaaliset työkalut: Työkalut mallien rakentamiseen ja harjoitteluun minimaalisella koodauksella.
  

Käyttökohteet:

• Yritysten tekoälysovellukset.
• Luonnollisen kielen käsittely.
• Esikoulutettujen mallien hyödyntäminen.
  

Amazon SageMaker

Se on täysin hallinnoitu palvelu, joka antaa jokaiselle kehittäjälle ja datatieteilijälle mahdollisuuden rakentaa, kouluttaa ja ottaa käyttöön nopeasti koneoppimismalleja mittakaavassa.

Tärkeimmät ominaisuudet:

• Integroitu kehitysympäristö: Se sisältää Jupyter-kehykset, joiden avulla mallin kehittäminen on helppoa.
• Automaattinen mallin viritys: Hyperparametrien optimointi SageMakersin viritysominaisuuden avulla.
• Skaalautuvuus: Skaalautuu saumattomasti AWS-infrastruktuurin kanssa.
• Käyttöönotto: Helppo mallin käyttöönotto, päätepisteet reaaliaikaisia ennusteita varten.
  

Käyttökohteet:

• Koneoppimishankkeet päästä päähän.
• Integroituu hyvin AWS:n palveluihin.
• Tekoälyratkaisut, jotka skaalautuvat.
  

H2Oai

H2Oai tarjoaa avoimen lähdekoodin alustan koneoppimismallien kehittämiseen ja käyttöönottoon.

Tärkeimmät ominaisuudet:

• AutoML: Se automatisoi koneoppimismallien harjoittelun ja virittämisen.
• Tulkittava tekoäly: Työkalut mallien ennusteiden selittämiseen.
• Skaalautuvuus: Se tukee hajautettua tietojenkäsittelyä suuria tietokokonaisuuksia varten.
• Integrointi: Erilaiset ohjelmointikielet ja big data -alustat, joihin se integroituu.
  

Käyttökohteet:

• Automatisoitu koneoppiminen.
• Tulkittavat koneoppimismallit.
• Suuren mittakaavan data-analyysi.