Dirbtinio intelekto sistemos, skirtos nuostabių programėlių kūrimui
Dirbtinis intelektas (DI) dėl savo gebėjimo automatizuoti procesus ir analizuoti didžiulius duomenų kiekius visiškai pakeitė kelias pramonės šakas. Dirbtinis intelektas iš esmės keičia programinės įrangos kūrimą, apimdamas pokalbių robotus, rekomendacijų variklius, vaizdų atpažinimą ir natūralios kalbos apdorojimą. Taigi šiame pranešime bus aptariamos įvairios svarbios temos, įskaitant tai, kodėl ir kaip pasirinkti dirbtinio intelekto karkasus, taip pat kokius karkasus ir bibliotekas patikrinti.
Kodėl verta rinktis dirbtinio intelekto sistemą?
Siekdami greičiau, pigiau ir naudodami mažiau išteklių sukurti dirbtiniu intelektu valdomą programinę įrangą, kūrėjai šiomis dienomis vis labiau priklauso nuo atitinkamų karkasų ir bibliotekų. Tarkime, kad dirbtinio intelekto karkasai ir bibliotekos – tai iš anksto parengtų išteklių ir priemonių rinkinys, kuris palengvina dirbtiniu intelektu grindžiamų programų kūrimo procesą. Mašininio mokymosi ir gilaus mokymosi algoritmų pagrindą sudaro šie karkasai, kurie palengvina išmaniosios programinės įrangos programėlių kūrimą.
Atraskite geriausius dirbtinio intelekto karkasus, skirtus galingam programėlių kūrimui, išnaudojant dirbtinio intelekto potencialą programėlėse.
TensorFlow
Sukurta Google, TensorFlow išsiskiria kaip atvirojo kodo mašininio mokymosi biblioteka, plačiai pripažinta neuroniniams tinklams konstruoti. Jos universalumas apima visą spektrą taikomųjų programų – nuo vaizdų ir kalbos atpažinimo iki natūralios kalbos apdorojimo.
PyTorch
Dinamišku skaičiavimo grafiku garsėjanti PyTorch tapo mėgstama tiek tarp tyrėjų, tiek tarp kūrėjų. Jo intuityvi sąsaja ir sklandi integracija su Python suteikia palankią aplinką eksperimentuoti su sudėtingais dirbtinio intelekto modeliais.
Keras
Keras, sukurtas ant TensorFlow, yra aukšto lygio neuroninių tinklų API, sukurta taip, kad ja būtų lengva naudotis. Jos stiprioji pusė – galimybė greitai kurti prototipus ir eksperimentuoti, todėl ji yra puikus pasirinkimas tiek pradedantiesiems, tiek patyrusiems programuotojams.
Scikit-Learn
Pripažįstama dėl savo universalumo ir patogumo naudotojui, Scikit-Learn puikiai atlieka tradicines mašininio mokymosi užduotis. Turėdama gausų algoritmų ir įrankių repertuarą, ji puikiai tinka įvairioms užduotims – nuo klasifikavimo ir regresijos iki klasterizavimo.
MXNet
Iš Apache Software Foundation kilęs MXNet sukūrė savo nišą efektyvumo ir masteliavimo srityje. Jis palaiko daugybę kalbų ir sklandžiai diegiamas įvairiuose įrenginiuose, todėl yra idealus pasirinkimas didelės apimties dirbtinio intelekto programoms.
Caffe
Iš pradžių pritaikyta vaizdų klasifikavimui, Caffe tapo patikima gilaus mokymosi sistema. Jos stipriosios pusės – greitis ir modulinė struktūra, todėl ją renkasi kompiuterinės regos projektų kūrėjai.
Theano
Nepaisant to, kad Theano nebėra aktyviai kuriama, ji atliko svarbų vaidmenį gilaus mokymosi struktūrų raidoje. Jo skaitinių skaičiavimų ir simbolinės matematikos efektyvumas žymėjo inovacijų erą dirbtinio intelekto srityje.
Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)
Tai Microsoft produktas, CNTK pasirodo kaip galinga gilaus mokymosi sistema, kurioje daug dėmesio skiriama našumui. Ji efektyviai tvarko didelių neuroninių tinklų mokymą naudojant kelis GPU ir serverius.
Deeplearning4j
Pritaikyta Java ir Scala kūrėjams, Deeplearning4j išsiskiria kaip atvirojo kodo paskirstyto gilaus mokymosi sistema. Dėl suderinamumo su Hadoop ir Apache Spark ji yra patikimas didelių duomenų apdorojimo pasirinkimas.
Chainer
Chainer išsiskiria unikaliu „define-by-run” metodu ir suteikia kūrėjams galimybę dinamiškai apibrėžti neuroninius tinklus. Toks lankstumas yra naudingas, ypač mokslinių tyrimų ir eksperimentų srityje.
Torch
Iš pradžių sukurta moksliniams skaičiavimams, Torch tapo galinga gilaus mokymosi sistema. Jos scenarijų kalba Lua suteikia paprastą ir veiksmingą sąsają sudėtingiems neuroniniams tinklams kurti.
Brain.js
Brain.js yra lanksti ir patogi biblioteka, skirta JavaScript programuotojams, skirta neuroniniams tinklams naršyklėje kurti. Ji ypač tinka tokioms užduotims kaip vaizdų atpažinimas ir natūralios kalbos apdorojimas.
Neon
Sukurta siekiant greičio ir efektyvumo, Neon išsiskiria kaip atvirojo kodo gilaus mokymosi sistema, pritaikyta ir centriniams, ir grafiniams procesoriams. Dėl savo modulinės architektūros ir paprastumo ji yra patraukli įvairioms taikomosioms programoms.
H2O.ai
H2O.ai yra atvirojo kodo duomenų mokslo ir mašininio mokymosi platforma, kurioje sukurta patogi naudotojo sąsaja dirbtinio intelekto modeliams kurti ir diegti. Jos AutoML galimybės supaprastina sudėtingus modelio parinkimo ir derinimo procesus.
DeepPy
Sukurta NumPy pagrindu, DeepPy yra paprasta, bet galinga Python gilaus mokymosi sistema. Ji suteikia prieinamą pradinį tašką, todėl yra palanki platforma kūrėjams, besiveržiantiems į neuroninių tinklų sritį.
