Quel est le meilleur outil d’intelligence artificielle pour créer des applications

Le choix de l’outil d’intelligence artificielle à utiliser pour créer une application dépend de plusieurs facteurs, tels que les exigences spécifiques de votre application, votre niveau d’expertise et les fonctionnalités dont vous avez besoin. Voici quelques-uns des meilleurs outils d’intelligence artificielle, largement reconnus pour la création d’applications, chacun ayant ses points forts.

TensorFlow

Il s’agit d’un framework d’apprentissage profond open-source de Google, très accessible pour la création d’applications d’intelligence artificielle.

Caractéristiques principales:

• Flexibilité : Il prend en charge une grande variété de modèles de réseaux neuronaux et permet une programmation de haut niveau et de bas niveau.
• Communauté et assistance : Une documentation et un soutien communautaire considérables.
• Évolutivité : Il peut être utilisé pour la recherche et la production et s’adapte bien à l’exécution sur plusieurs CPU et GPU.
• Intégration : S’intègre à Keras, une API de haut niveau permettant de construire et d’entraîner rapidement des modèles.
  

Utilisations:

• Applications d’apprentissage profond.
• Reconnaissance d’images et de la parole.
• Traitement du langage naturel.
  

PyTorch

Développé par le laboratoire de recherche en IA de Facebook, PyTorch est un autre framework d’apprentissage profond open source populaire.

Caractéristiques principales:

• Facilité d’utilisation : PyTorch est populaire parmi les chercheurs parce qu’il est davantage basé sur Python et plus facile à déboguer que TensorFlow.
• Graphes de calcul dynamiques : Ils permettent une plus grande flexibilité et facilitent le débogage.
• Communauté et assistance : Une communauté grandissante et des tonnes de ressources disponibles.
• Interopérabilité : Prise en charge de l’intégration avec d’autres outils d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique.
  

Utilisations:

• Recherche et prototypage.
• Vision par ordinateur.
• Applications de traitement du langage naturel.
  

Microsoft Azure Machine Learning

Microsoft Azure Machine Learning est un service basé sur le cloud qui permet de construire, d’entraîner et de déployer des modèles d’apprentissage automatique.

Caractéristiques principales:

• Environnement intégré : Fournit un environnement complet pour gérer l’ensemble du cycle de vie de l’apprentissage automatique.
• AutoML : Automatise la sélection des modèles et le réglage des hyperparamètres.
• Évolutivité : S’adapte facilement à l’infrastructure en nuage Azure.
• Intégration : Intégration transparente avec d’autres services Azure et outils Microsoft.
  
  

Utilisations:

• Applications d’intelligence artificielle au niveau de l’entreprise.
• Apprentissage automatique.
• Opérations d’apprentissage automatique à grande échelle.
  

Google Cloud AI Platform

Google Cloud AI Platform est une suite d’outils et de services permettant de développer et de déployer des modèles d’apprentissage automatique sur Google Cloud.

Caractéristiques principales:

• Services gérés : Offre des cadres Jupyter gérés, des services de formation et de prédiction.
• AI Hub : Un référentiel de composants et de modèles d’intelligence artificielle.
• AutoML : construction d’un modèle personnalisé avec un minimum de codage.
• Évolutivité : Évoluez sur l’infrastructure robuste de Google Cloud.
  

Utilisations:

• Flux de travail d’apprentissage automatique de bout en bout.
• Création d’un modèle personnalisé avec un minimum de codage.
• Déploiements d’intelligence artificielle à grande échelle.
  

IBM Watson

IBM Watson offre une suite de services et d’outils d’intelligence artificielle pour la construction, l’entraînement et le déploiement de modèles d’intelligence artificielle.

Caractéristiques principales:

• Modèles préconstruits : Il permet d’accéder à divers modèles d’intelligence artificielle pré-entraînés.
• Traitement du langage naturel : Il offre un traitement efficace du langage naturel.
• Il s’intègre facilement à d’autres services fournis par le nuage IBM.
• Outils visuels : Outils permettant de construire et d’entraîner vos modèles avec un minimum de codage.
  

Utilisations:

• Applications d’intelligence artificielle d’entreprise.
• Traitement du langage naturel.
• Utilisation de modèles pré-entraînés.
  

Amazon SageMaker

Il s’agit d’un service entièrement géré qui permet à chaque développeur et scientifique des données de construire, d’entraîner et de déployer rapidement des modèles d’apprentissage automatique à grande échelle.

Caractéristiques principales:

• Environnement de développement intégré : Il contient des cadres Jupyter pour développer facilement un modèle.
• Ajustement automatique du modèle : Optimisation des hyperparamètres via la fonction de réglage de SageMakers.
• Évolutivité : Évolution transparente avec l’infrastructure AWS.
• Déploiement : Déploiement facile du modèle, points d’extrémité pour les prédictions en temps réel.
  

Utilisations:

• Projets d’apprentissage automatique de bout en bout.
• S’intègre bien avec les services sur AWS.
• Solutions d’intelligence artificielle évolutives.
  

H2Oai

H2Oai fournit une plateforme open-source pour le développement et le déploiement de modèles d’apprentissage automatique.

Caractéristiques principales:

• AutoML : automatise l’entraînement et le réglage des modèles d’apprentissage automatique.
• Intelligence artificielle interprétable : Outils permettant d’expliquer les prédictions des modèles.
• Évolutivité : Elle prend en charge l’informatique distribuée pour les grands ensembles de données.
• Intégration : Les différents langages de programmation et plateformes de big data avec lesquels il s’intègre.
  

Utilisations:

• Apprentissage automatique.
• Modèles d’apprentissage automatique interprétables.
• Analyse de données à grande échelle.