Hvilket verktøy for kunstig intelligens er best for å bygge applikasjoner

Valget av hvilket verktøy for kunstig intelligens du skal bruke til å bygge en applikasjon, avhenger av flere faktorer, for eksempel de spesifikke kravene til applikasjonen din, kompetansenivået ditt og hvilke funksjoner du trenger. Her følger noen av de beste verktøyene for kunstig intelligens, som er anerkjent for å bygge applikasjoner, og som alle har sine styrker.

TensorFlow

Dette er Googles rammeverk for dyp læring med åpen kildekode, som er svært tilgjengelig for å bygge applikasjoner med kunstig intelligens.

Viktige funksjoner:

• Fleksibilitet: Det støtter et stort utvalg av nevrale nettverksmodeller og tilbyr programmering på både høyt og lavt nivå.
• Fellesskap og støtte: Enorm støtte og dokumentasjon fra fellesskapet.
• Skalerbarhet: Kan brukes til forskning og produksjon, og det skalerer godt til å kjøre på flere CPU-er og GPU-er.
• Integrasjon: Integreres med Keras, et API på høyt nivå for å bygge og trene modeller raskt.
  

Bruksområder:

• Applikasjoner for dyp læring.
• Bilde- og talegjenkjenning.
• Naturlig språkbehandling.
  

PyTorch

PyTorch er utviklet av Facebooks AI Research Lab og er et annet populært rammeverk for dyp læring med åpen kildekode.

Viktige funksjoner:

• Brukervennlighet: PyTorch er populært blant forskere fordi det er mer Python-basert og enklere å feilsøke enn TensorFlow.
• Dynamiske beregningsgrafer: Gir mer fleksibilitet og gjør feilsøking enklere.
• Fellesskap og støtte: Et voksende fellesskap og massevis av tilgjengelige ressurser.
• Interoperabilitet: Støtter integrering med andre verktøy for kunstig intelligens og maskinlæring.
  

Bruksområder:

• Forskning og prototyping.
• Datasyn.
• Applikasjoner for behandling av naturlig språk.
  

Microsoft Azure Machine Learning

Microsoft Azure Machine Learning er en skybasert tjeneste for å bygge, trene og distribuere maskinlæringsmodeller.

Viktige funksjoner:

• Integrert miljø: Tilbyr et omfattende miljø for å administrere hele maskinlæringens livssyklus.
• AutoML: Automatiser modellvalg og hyperparameterinnstilling.
• Skalerbarhet: Enkel skalering med Azure-skyinfrastruktur.
• Integrasjon: Sømløs integrering med andre Azure-tjenester og Microsoft-verktøy.
  
  

Bruksområder:

• Applikasjoner for kunstig intelligens på bedriftsnivå.
• Automatisert maskinlæring.
• Maskinlæringsoperasjoner i stor skala.
  

Google Cloud AI Platform

Google Cloud AI Platform tilbyr en pakke med verktøy og tjenester for utvikling og distribusjon av maskinlæringsmodeller på Google Cloud.

Viktige funksjoner:

• Administrerte tjenester: Tilbyr administrerte Jupyter-rammeverk, opplæring og prediksjonstjenester.
• AI Hub: Et arkiv med komponenter og modeller for kunstig intelligens.
• AutoML: Bygg en tilpasset modell med et minimum av koding.
• Skalerbarhet: Skaler på den robuste infrastrukturen i Google Cloud.
  

Bruksområder:

• End-to-end-arbeidsflyter for maskinlæring.
• Bygg en tilpasset modell med et minimum av koding.
• Storskala distribusjoner av kunstig intelligens.
  

IBM Watson

IBM Watson tilbyr en pakke med tjenester og verktøy for kunstig intelligens for å bygge, trene og distribuere modeller for kunstig intelligens.

Viktige funksjoner:

• Forhåndsbygde modeller: Den gir tilgang til ulike forhåndstrente modeller for kunstig intelligens.
• Naturlig språkbehandling: Den tilbyr sterk naturlig språkbehandling.
• Kan enkelt integreres med andre tjenester som leveres av IBM-skyen.
• Visuelle verktøy: Verktøy for å bygge og trene modeller med minimal koding.
  

Bruksområder:

• Bedriftsapplikasjoner for kunstig intelligens.
• Naturlig språkbehandling.
• Bruk av forhåndstrente modeller.
  

Amazon SageMaker

Det er en fullstendig administrert tjeneste som gjør det mulig for alle utviklere og dataforskere å raskt bygge, trene og distribuere maskinlæringsmodeller i stor skala.

Viktige funksjoner:

• Integrert utviklingsmiljø: Det inneholder Jupyter-rammeverk for å enkelt utvikle en modell.
• Automatisk modellinnstilling: Hyperparameteroptimalisering via SageMakers tuning-funksjon.
• Skalerbarhet: Sømløs skalering med AWS-infrastruktur.
• Distribusjon: Enkel modelldistribusjon, endepunkter for sanntidsspådommer.
  

Bruksområder:

• End-to-end maskinlæringsprosjekter.
• Integreres godt med tjenester på AWS.
• Løsninger for kunstig intelligens som skalerer.
  

H2Oai

H2Oai er en åpen kildekode-plattform for utvikling og distribusjon av maskinlæringsmodeller.

Viktige funksjoner:

• AutoML: Automatiserer opplæring og innstilling av maskinlæringsmodeller.
• Tolkbar kunstig intelligens: Verktøy for å forklare modellprediksjoner.
• Skalerbarhet: Den støtter distribuert databehandling for store datasett.
• Integrasjon: De ulike programmeringsspråkene og stordataplattformene den kan integreres med.
  

Bruksområder:

• Automatisert maskinlæring.
• Tolkbare maskinlæringsmodeller.
• Analyse av data i stor skala.