Kuris dirbtinio intelekto įrankis geriausiai tinka programoms kurti

Pasirinkimas, kurį dirbtinio intelekto įrankį naudoti programai kurti, priklauso nuo kelių veiksnių, pavyzdžiui, konkrečių jūsų programos reikalavimų, jūsų kompetencijos lygio ir jums reikalingų funkcijų. Toliau pateikiami keli geriausi dirbtinio intelekto įrankiai, plačiai pripažinti kurti taikomąsias programas, kiekvienas iš jų turi savo stipriųjų pusių.

TensorFlow

Tai Google atvirojo kodo gilaus mokymosi sistema, labai prieinama dirbtinio intelekto programoms kurti.

Pagrindinės funkcijos:

• Lankstumas: Jis palaiko daugybę įvairių neuroninių tinklų modelių ir suteikia galimybę programuoti tiek aukšto, tiek žemo lygio programas.
• Bendruomenė ir palaikymas: Didžiulė bendruomenės parama ir dokumentacija.
• Mastelio keitimas: Gali būti naudojamas moksliniams tyrimams ir gamybai, be to, jį galima gerai mastelizuoti, kad veiktų keliuose CPU ir GPU.
• Integracija: Integruojama su Keras, aukšto lygio API, skirta greitai kurti ir mokyti modelius.
  

Naudojimo būdai:

• Gilaus mokymosi programos.
• Vaizdų ir kalbos atpažinimas.
• Natūralios kalbos apdorojimas.
  

PyTorch

Kita populiari atvirojo kodo gilaus mokymosi sistema PyTorch, sukurta Facebooks dirbtinio intelekto tyrimų laboratorijoje.

Pagrindinės funkcijos:

• Naudojimo paprastumas: PyTorch yra populiarus tarp tyrėjų, nes yra labiau pagrįstas Pythonu ir jį lengviau derinti nei TensorFlow.
• Dinaminiai skaičiavimų grafikai: Tai suteikia daugiau lankstumo ir palengvina derinimą.
• Bendruomenė ir palaikymas: Auganti bendruomenė ir daugybė prieinamų išteklių.
• Sąveikumas: Palaikoma integracija su kitais dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi įrankiais.
  

Naudojimo būdai:

• Tyrimai ir prototipų kūrimas.
• Kompiuterinė vizija.
• Natūralios kalbos apdorojimo taikomosios programos.
  

Microsoft Azure Machine Learning

Microsoft Azure Machine Learning yra debesijos paslauga, skirta mašininio mokymosi modeliams kurti, mokyti ir diegti.

Pagrindinės funkcijos:

• Integruota aplinka: Suteikiama išsami aplinka, skirta valdyti visą mašininio mokymosi gyvavimo ciklą.
• AutoML: Automatizuokite modelio parinkimą ir hiperparametrų derinimą.
• mastelio keitimas: Lengvai keičiasi kartu su Azure debesų infrastruktūra.
• Integracija: Sklandžiai integruojasi su kitomis Azure paslaugomis ir Microsoft įrankiais.
  
  

Naudojimas:

• Įmonių lygio dirbtinio intelekto programos.
• Automatinis mašininis mokymasis.
• Didelio masto mašininio mokymosi operacijos.
  

Google Cloud AI Platform

Google Cloud AI Platform suteikia įrankių ir paslaugų rinkinį, skirtą mašininio mokymosi modeliams kurti ir diegti Google Cloud debesyje.

Pagrindinės funkcijos:

• Valdomos paslaugos: Siūlomos valdomos Jupyter struktūros, mokymo ir prognozavimo paslaugos.
• AI Hub: Dirbtinio intelekto komponentų ir modelių saugykla.
• AutoML: Sukurkite pasirinktinį modelį naudodami minimalų kodavimą.
• Mastelio keitimas: Plėskite naudodamiesi patikima Google Cloud infrastruktūra.
  

Naudojimo būdai:

• Galutinės mašininio mokymosi darbo eigos.
• Sukurkite pasirinktinį modelį naudodami minimalų kodavimą.
• Didelės apimties dirbtinio intelekto diegimai.
  

IBM Watson

IBM Watson siūlo dirbtinio intelekto paslaugų ir įrankių rinkinį, skirtą dirbtinio intelekto modeliams kurti, mokyti ir diegti.

Pagrindinės funkcijos:

• Iš anksto parengti modeliai: Suteikiama prieiga prie įvairių iš anksto apmokytų dirbtinio intelekto modelių.
• Natūralios kalbos apdorojimas: Jis siūlo stiprų natūralios kalbos apdorojimą.
• Lengvai integruojama su kitomis IBM debesijos teikiamomis paslaugomis.
• Vaizdiniai įrankiai: Įrankiai, skirti modeliams kurti ir mokyti naudojant minimalų kodavimą.
  

Naudojimo būdai:

• Įmonių dirbtinio intelekto taikomosios programos.
• Natūralios kalbos apdorojimas.
• Iš anksto apmokytų modelių naudojimas.
  

Amazon SageMaker

Tai visiškai valdoma paslauga, suteikianti galimybę kiekvienam programuotojui ir duomenų mokslininkui greitai kurti, mokyti ir diegti mašininio mokymosi modelius dideliu mastu.

Pagrindinės funkcijos:

• Integruota kūrimo aplinka: Joje yra Jupyter karkasai, kad būtų galima lengvai kurti modelį.
• Automatinis modelio derinimas: Hiperparametrų optimizavimas naudojant SageMakers derinimo funkciją.
• mastelio keitimas: Sklandžiai keičiasi su AWS infrastruktūra.
• Diegimas: Lengvas modelio diegimas, galiniai taškai realaus laiko prognozėms.
  

Naudojimo būdai:

• Galutiniai mašininio mokymosi projektai.
• Gerai integruojasi su AWS paslaugomis.
• Dirbtinio intelekto sprendimai, kuriuos galima mastelizuoti.
  

H2Oai

H2Oai yra atvirojo kodo platforma, skirta mašininio mokymosi modeliams kurti ir diegti.

Pagrindinės funkcijos:

• AutoML: automatizuoja mašininio mokymosi modelių mokymą ir derinimą.
• Interpretuojamas dirbtinis intelektas: Įrankiai, skirti modelių prognozėms paaiškinti.
• mastelio keitimas: Jis palaiko paskirstytąjį skaičiavimą dideliems duomenų rinkiniams.
• Integracija: Įvairios programavimo kalbos ir didelių duomenų platformos, su kuriomis ji integruojama.
  

Naudojimo būdai:

• Automatinis mašininis mokymasis.
• Interpretuojami mašininio mokymosi modeliai.
• Didelės apimties duomenų analizė.