Ποιο εργαλείο τεχνητής νοημοσύνης είναι καλύτερο για την κατασκευή εφαρμογών

Η επιλογή του εργαλείου τεχνητής νοημοσύνης που θα χρησιμοποιήσετε για την κατασκευή μιας εφαρμογής εξαρτάται από διάφορους παράγοντες, όπως οι ειδικές απαιτήσεις της εφαρμογής σας, το επίπεδο της τεχνογνωσίας σας και τα χαρακτηριστικά που χρειάζεστε. Ακολουθούν ορισμένα από τα κορυφαία εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης, που αναγνωρίζονται σε τεράστιο βαθμό για την κατασκευή εφαρμογών, το καθένα με τα δυνατά του σημεία.

TensorFlow

Πρόκειται για το πλαίσιο βαθιάς μάθησης ανοικτού κώδικα της Google, ιδιαίτερα προσιτό για την κατασκευή εφαρμογών τεχνητής νοημοσύνης.

Βασικά χαρακτηριστικά:

• Ευελιξία: Υποστηρίζει μεγάλη ποικιλία μοντέλων νευρωνικών δικτύων και παρέχει προγραμματισμό τόσο υψηλού όσο και χαμηλού επιπέδου.
• Κοινότητα και υποστήριξη: Τεράστια υποστήριξη από την κοινότητα και τεκμηρίωση.
• Επεκτασιμότητα: Μπορεί να χρησιμοποιηθεί για έρευνα και παραγωγή και κλιμακώνεται καλά για να εκτελείται σε πολλαπλές CPU και GPU.
• Ενσωμάτωση: Ενσωματώνεται με το Keras, ένα API υψηλού επιπέδου για τη γρήγορη κατασκευή και εκπαίδευση μοντέλων.
  

Χρήσεις:

• Εφαρμογές βαθιάς μάθησης.
• Αναγνώριση εικόνας και ομιλίας.
• Επεξεργασία φυσικής γλώσσας.
  

PyTorch

Το PyTorch, που αναπτύχθηκε από το εργαστήριο AI Research του Facebooks, είναι ένα άλλο δημοφιλές πλαίσιο βαθιάς μάθησης ανοικτού κώδικα.

Βασικά χαρακτηριστικά:

• Ευκολία χρήσης: Το PyTorch είναι δημοφιλές μεταξύ των ερευνητών επειδή βασίζεται περισσότερο στην Python και είναι ευκολότερο στην αποσφαλμάτωση από το TensorFlow.
• Δυναμικά γραφήματα υπολογισμών: Επιτρέπει μεγαλύτερη ευελιξία και διευκολύνει την αποσφαλμάτωση.
• Κοινότητα και υποστήριξη: Μια αναπτυσσόμενη κοινότητα και τόνοι διαθέσιμων πόρων.
• Διαλειτουργικότητα: Υποστηρίζει την ενσωμάτωση με άλλα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης και μηχανικής μάθησης.
  

Χρήσεις:

• Έρευνα και δημιουργία πρωτοτύπων.
• Όραση υπολογιστών.
• Εφαρμογές επεξεργασίας φυσικής γλώσσας.
  

Microsoft Azure Machine Learning

Η μηχανική μάθηση Microsoft Azure είναι μια υπηρεσία που βασίζεται στο νέφος για τη δημιουργία, την εκπαίδευση και την ανάπτυξη μοντέλων μηχανικής μάθησης.

Βασικά χαρακτηριστικά:

• Ολοκληρωμένο περιβάλλον: Παρέχει ένα ολοκληρωμένο περιβάλλον για τη διαχείριση ολόκληρου του κύκλου ζωής της μηχανικής μάθησης.
• AutoML: Αυτοματοποίηση της επιλογής μοντέλου και του συντονισμού υπερπαραμέτρων.
• Επεκτασιμότητα: Εύκολη κλιμάκωση με την υποδομή νέφους Azure.
• Ενσωμάτωση: Απρόσκοπτη ενσωμάτωση με άλλες υπηρεσίες Azure και εργαλεία της Microsoft.
  
  

Χρήσεις:

• Εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης επιχειρηματικού επιπέδου.
• Αυτοματοποιημένη μηχανική μάθηση.
• Λειτουργίες μηχανικής μάθησης μεγάλης κλίμακας.
  

Google Cloud AI Platform

Το Google Cloud AI Platform παρέχει μια σειρά εργαλείων και υπηρεσιών για την ανάπτυξη και την ανάπτυξη μοντέλων μηχανικής μάθησης στο Google Cloud.

Βασικά χαρακτηριστικά:

• Διαχειριζόμενες υπηρεσίες: Προσφέρει διαχειριζόμενα πλαίσια Jupyter, υπηρεσίες εκπαίδευσης και πρόβλεψης.
• AI Hub: Ένα αποθετήριο στοιχείων και μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης.
• AutoML: Δημιουργήστε ένα προσαρμοσμένο μοντέλο με ελάχιστη κωδικοποίηση.
• Επεκτασιμότητα: Κλιμάκωση στην ισχυρή υποδομή του Google Cloud.
  

Χρήσεις:

• Ροές εργασίας μηχανικής μάθησης από άκρο σε άκρο.
• Κατασκευάστε ένα προσαρμοσμένο μοντέλο με ελάχιστη κωδικοποίηση.
• Αναπτύξεις τεχνητής νοημοσύνης μεγάλης κλίμακας.
  

IBM Watson

Το IBM Watson προσφέρει μια σουίτα υπηρεσιών και εργαλείων τεχνητής νοημοσύνης για τη δημιουργία, την εκπαίδευση και την ανάπτυξη μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης.

Βασικά χαρακτηριστικά:

• Προκατασκευασμένα μοντέλα: Παρέχει πρόσβαση σε διάφορα προ-εκπαιδευμένα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης.
• Επεξεργασία φυσικής γλώσσας: Προσφέρει ισχυρή επεξεργασία φυσικής γλώσσας.
• Εύκολη ενσωμάτωση με άλλες υπηρεσίες που παρέχονται από το cloud της IBM.
• Οπτικά εργαλεία: Εργαλεία για τη δημιουργία και την εκπαίδευση των μοντέλων σας με ελάχιστη κωδικοποίηση.
  

Χρήσεις:

• Επιχειρησιακές εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης.
• Επεξεργασία φυσικής γλώσσας.
• Αξιοποίηση προ-εκπαιδευμένων μοντέλων.
  

Amazon SageMaker

Πρόκειται για μια πλήρως διαχειρίσιμη υπηρεσία που δίνει τη δυνατότητα σε κάθε προγραμματιστή και επιστήμονα δεδομένων να δημιουργεί, να εκπαιδεύει και να αναπτύσσει γρήγορα μοντέλα μηχανικής μάθησης σε κλίμακα.

Βασικά χαρακτηριστικά:

• Ολοκληρωμένο περιβάλλον ανάπτυξης: Περιέχει πλαίσια Jupyter για την εύκολη ανάπτυξη ενός μοντέλου.
• Αυτόματη ρύθμιση του μοντέλου: Βελτιστοποίηση των υπερπαραμέτρων μέσω της δυνατότητας ρύθμισης του SageMakers.
• Επεκτασιμότητα: Απρόσκοπτη κλιμάκωση με την υποδομή AWS.
• Ανάπτυξη: Εύκολη ανάπτυξη μοντέλου, τελικά σημεία για προβλέψεις σε πραγματικό χρόνο.
  

Χρήσεις:

• Έργα μηχανικής μάθησης από άκρο σε άκρο.
• Ενσωματώνεται καλά με υπηρεσίες στο AWS.
• Λύσεις τεχνητής νοημοσύνης που κλιμακώνονται.
  

H2Oai

Το H2Oai παρέχει μια πλατφόρμα ανοικτού κώδικα για την ανάπτυξη και την ανάπτυξη μοντέλων μηχανικής μάθησης.

Βασικά χαρακτηριστικά:

• AutoML: Αυτοματοποιεί την εκπαίδευση και τη ρύθμιση των μοντέλων μηχανικής μάθησης.
• Ερμηνεύσιμη τεχνητή νοημοσύνη: Εργαλεία για την επεξήγηση των προβλέψεων του μοντέλου.
• Επεκτασιμότητα: Υποστηρίζει κατανεμημένο υπολογισμό για μεγάλα σύνολα δεδομένων.
• Ολοκλήρωση: Οι διάφορες γλώσσες προγραμματισμού και οι πλατφόρμες μεγάλων δεδομένων με τις οποίες ενσωματώνεται.
  

Χρήσεις:

• Αυτοματοποιημένη μηχανική μάθηση.
• Ερμηνεύσιμα μοντέλα μηχανικής μάθησης.
• Ανάλυση δεδομένων μεγάλης κλίμακας.