Alat kecerdasan buatan mana yang terbaik untuk membangun aplikasi

Pilihan alat kecerdasan buatan mana yang akan digunakan untuk membangun aplikasi bergantung pada beberapa faktor, seperti persyaratan spesifik aplikasi Anda, tingkat keahlian Anda, dan fitur yang Anda butuhkan. Berikut ini adalah beberapa alat kecerdasan buatan terbaik, yang dikenal luas untuk membangun aplikasi, masing-masing dengan kelebihannya.

TensorFlow

TensorFlow adalah kerangka kerja pembelajaran mendalam sumber terbuka dari Google, yang sangat mudah diakses untuk membangun aplikasi kecerdasan buatan.

Fitur Utama:

• Fleksibilitas: Mendukung berbagai macam model jaringan syaraf dan menyediakan pemrograman tingkat tinggi dan tingkat rendah.
• Komunitas dan Dukungan: Dukungan dan dokumentasi komunitas yang besar.
• Skalabilitas: Dapat digunakan untuk Riset dan Produksi dan dapat diskalakan dengan baik untuk berjalan di beberapa CPU dan GPU.
• Integrasi: Terintegrasi dengan Keras, API tingkat tinggi untuk membangun dan melatih model dengan cepat.
  

Penggunaan

• Aplikasi pembelajaran mendalam.
• Pengenalan gambar dan ucapan.
• Pemrosesan bahasa alami.
  

PyTorch

Dikembangkan oleh laboratorium Riset AI Facebook, PyTorch adalah kerangka kerja pembelajaran mendalam sumber terbuka yang populer.

Fitur Utama:

• Kemudahan Penggunaan: PyTorch populer di kalangan peneliti karena lebih berbasis Python dan lebih mudah di-debug daripada TensorFlow.
• Grafik Komputasi Dinamis: Memungkinkan lebih banyak fleksibilitas dan membuat debugging lebih mudah.
• Komunitas dan Dukungan: Komunitas yang terus berkembang dan banyak sumber daya yang tersedia.
• Inter-operabilitas: Mendukung integrasi dengan kecerdasan buatan dan alat pembelajaran mesin lainnya.
  

Penggunaan

• Penelitian dan pembuatan prototipe.
• Visi komputer.
• Aplikasi pemrosesan bahasa alami.
  

Microsoft Azure Machine Learning

Microsoft Azure machine learning adalah layanan berbasis cloud untuk membangun, melatih, dan menerapkan model pembelajaran mesin.

Fitur Utama:

• Lingkungan Terpadu: Menyediakan lingkungan yang komprehensif untuk mengelola seluruh siklus pembelajaran mesin.
• AutoML: Mengotomatiskan pemilihan model dan penyetelan hiperparameter.
• Skalabilitas: Mudah diskalakan dengan infrastruktur cloud Azure.
• Integrasi: Terintegrasi dengan mulus dengan layanan Azure lainnya dan alat Microsoft.
  
  

Penggunaan

• Aplikasi kecerdasan buatan tingkat perusahaan.
• Pembelajaran mesin otomatis.
• Operasi pembelajaran mesin berskala besar.
  

Google Cloud AI Platform

Google Cloud AI Platform memberikan serangkaian alat dan layanan untuk mengembangkan dan menerapkan model pembelajaran mesin di Google Cloud.

Fitur Utama:

• Layanan Terkelola: Menawarkan kerangka kerja, pelatihan, dan layanan prediksi Jupyter yang terkelola.
• AI Hub: Tempat penyimpanan komponen dan model kecerdasan buatan.
• AutoML: Membangun model khusus dengan pengkodean minimum.
• Skalabilitas: Skala pada infrastruktur Google Cloud yang kuat.
  

Penggunaan

• Alur kerja pembelajaran mesin dari ujung ke ujung.
• Membangun model khusus dengan pengkodean minimum.
• Penerapan kecerdasan buatan berskala besar.
  

IBM Watson

IBM Watson menawarkan serangkaian layanan dan alat bantu kecerdasan buatan untuk membangun, melatih, dan menerapkan model kecerdasan buatan.

Fitur-fitur utama:

• Model-model yang Sudah Dibangun Sebelumnya: Fitur ini menyediakan akses ke berbagai model kecerdasan buatan yang telah dilatih sebelumnya.
• Pemrosesan Bahasa Alami: Menawarkan pemrosesan bahasa alami yang kuat.
• Mudah diintegrasikan dengan layanan lain yang disediakan oleh cloud IBM.
• Alat-alat Visual: Alat untuk membangun dan melatih model Anda dengan pengkodean minimum.
  

Penggunaan

• Aplikasi kecerdasan buatan perusahaan.
• Pemrosesan bahasa alami.
• Memanfaatkan model yang telah dilatih sebelumnya.
  

Amazon SageMaker

Ini adalah layanan yang dikelola sepenuhnya untuk memberdayakan setiap pengembang dan ilmuwan data agar dapat dengan cepat membangun, melatih, dan menerapkan model pembelajaran mesin dalam skala besar.

Fitur Utama:

• Lingkungan Pengembangan Terpadu: Berisi kerangka kerja Jupyter untuk mengembangkan model dengan mudah.
• Penyetelan Model Otomatis: Optimalisasi hyperparameter melalui fitur tuning SageMakers.
• Skalabilitas: Skala yang mulus dengan infrastruktur AWS.
• Penerapan: Penerapan model yang mudah, titik akhir untuk prediksi waktu nyata.
  

Penggunaan

• Proyek pembelajaran mesin end-to-end.
• Terintegrasi dengan baik dengan layanan di AWS.
• Solusi kecerdasan buatan yang berskala.
  

H2Oai

H2Oai menyediakan platform sumber terbuka untuk mengembangkan dan menerapkan model pembelajaran mesin.

Fitur Utama:

• AutoML: Mengotomatiskan pelatihan dan penyetelan model pembelajaran mesin.
• Kecerdasan buatan yang dapat diinterpretasikan: Alat untuk menjelaskan prediksi model.
• Skalabilitas: Mendukung komputasi terdistribusi untuk kumpulan data yang besar.
• Integrasi: Berbagai bahasa pemrograman dan platform data besar yang dapat diintegrasikan.
  

Penggunaan

• Pembelajaran mesin otomatis.
• Model pembelajaran mesin yang dapat diinterpretasikan.
• Analisis data berskala besar.