Welke tool voor kunstmatige intelligentie is het beste voor het bouwen van toepassingen

De keuze welke tool in kunstmatige intelligentie te gebruiken voor het bouwen van een applicatie hangt af van verschillende factoren, zoals de specifieke vereisten van je applicatie, je expertiseniveau en de functies die je nodig hebt. Hieronder volgen enkele van de beste hulpmiddelen voor kunstmatige intelligentie, die algemeen erkend zijn om toepassingen te bouwen, elk met hun eigen sterke punten.

TensorFlow

Dit is het open-source deep learning framework van Google, zeer toegankelijk voor het bouwen van toepassingen voor kunstmatige intelligentie.

Belangrijkste kenmerken:

• Flexibiliteit: Het ondersteunt een grote verscheidenheid aan neurale netwerkmodellen en biedt zowel high-level als low-level programmering.
• Gemeenschap en ondersteuning: Enorme ondersteuning van de gemeenschap en documentatie.
• Schaalbaarheid: Kan worden gebruikt voor onderzoek en productie en het schaalt goed om op meerdere CPU’s en GPU’s te draaien.
• Integratie: Integreert met Keras, een API op hoog niveau voor het snel bouwen en trainen van modellen.
  

Toepassingen:

• Toepassingen voor diep leren.
• Beeld- en spraakherkenning.
• Natuurlijke taalverwerking.
  

PyTorch

PyTorch, ontwikkeld door Facebooks AI Research lab, is een ander populair open source deep learning framework.

Belangrijkste kenmerken:

• Gebruiksgemak: PyTorch is populair onder onderzoekers omdat het meer op Python is gebaseerd en gemakkelijker te debuggen is dan TensorFlow.
• Dynamische berekeningsgrafieken: Zorgt voor meer flexibiliteit en maakt debuggen gemakkelijker.
• Gemeenschap en ondersteuning: Een groeiende gemeenschap en tonnen beschikbare bronnen.
• Interoperabiliteit: Ondersteunt integratie met andere tools voor kunstmatige intelligentie en machinaal leren.
  

Gebruik:

• Onderzoek en prototyping.
• Computer vision.
• Toepassingen voor natuurlijke taalverwerking.
  

Microsoft Azure Machine Learning

Microsoft Azure Machine Learning is een cloudservice voor het bouwen, trainen en implementeren van modellen voor machinaal leren.

Belangrijkste kenmerken:

• Geïntegreerde omgeving: Biedt een uitgebreide omgeving voor het beheer van de gehele levenscyclus van machinaal leren.
• AutoML: Automatiseren van modelselectie en hyperparameter tuning.
• Schaalbaarheid: Gemakkelijk schaalbaar met Azure cloud-infrastructuur.
• Integratie: Integreert naadloos met andere Azure services en Microsoft tools.
  
  

Toepassingen:

• Toepassingen voor kunstmatige intelligentie op bedrijfsniveau.
• Geautomatiseerd machinaal leren.
• Machine learning-operaties op grote schaal.
  

Google Cloud AI Platform

Google Cloud AI Platform biedt een suite met tools en services voor het ontwikkelen en implementeren van modellen voor machinaal leren op Google Cloud.

Belangrijkste functies:

• Beheerde services: Biedt beheerde Jupyter-frameworks, training en voorspellingsservices.
• AI Hub: Een opslagplaats van componenten en modellen voor kunstmatige intelligentie.
• AutoML: Bouw een aangepast model met minimale codering.
• Schaalbaarheid: Schaal op de robuuste infrastructuur van Google Cloud.
  

Toepassingen:

• End-to-end machine learning workflows.
• Bouw een aangepast model met minimale codering.
• Grootschalige implementaties van kunstmatige intelligentie.
  

IBM Watson

IBM Watson biedt een reeks diensten en tools voor kunstmatige intelligentie voor het bouwen, trainen en implementeren van modellen voor kunstmatige intelligentie.

Belangrijkste kenmerken:

• Vooraf gebouwde modellen: Biedt toegang tot verschillende voorgetrainde modellen voor kunstmatige intelligentie.
• Natuurlijke taalverwerking: Biedt sterke verwerking van natuurlijke taal.
• Kan gemakkelijk worden geïntegreerd met andere diensten die door de IBM cloud worden geleverd.
• Visuele tools: Tools om uw modellen te bouwen en te trainen met minimale codering.
  

Toepassingen:

• Bedrijfsapplicaties voor kunstmatige intelligentie.
• Natuurlijke taalverwerking.
• Gebruik van voorgetrainde modellen.
  

Amazon SageMaker

Dit is een volledig beheerde service waarmee elke ontwikkelaar en datawetenschapper snel modellen voor machinaal leren kan bouwen, trainen en implementeren op schaal.

Belangrijkste kenmerken:

• Geïntegreerde ontwikkelomgeving: Het bevat Jupyter frameworks om eenvoudig een model te ontwikkelen.
• Automatische modelaanpassing: Hyperparameter optimalisatie via SageMakers tuning functie.
• Schaalbaarheid: Naadloos schaalbaar met AWS-infrastructuur.
• Implementatie: Eenvoudige implementatie van modellen, eindpunten voor real-time voorspellingen.
  

Toepassingen:

• End-to-end machine learning projecten.
• Goed te integreren met services op AWS.
• Kunstmatige intelligentie-oplossingen die schalen.
  

H2Oai

H2Oai biedt een open-source platform voor het ontwikkelen en implementeren van machine learning modellen.

Belangrijkste functies:

• AutoML: automatiseert het trainen en tunen van machine learning modellen.
• Verklaarbare kunstmatige intelligentie: Tools voor het verklaren van modelvoorspellingen.
• Schaalbaarheid: Het ondersteunt gedistribueerd computergebruik voor grote datasets.
• Integratie: De verschillende programmeertalen en big data platforms waarmee het integreert.
  

Toepassingen:

• Geautomatiseerd machinaal leren.
• Interpreteerbare modellen voor machinaal leren.
• Grootschalige gegevensanalyse.