Rammeverk for kunstig intelligens for å bygge fantastiske apper
Takket være evnen til å automatisere prosesser og analysere enorme datamengder har kunstig intelligens (AI) forandret flere bransjer. Kunstig intelligens er i ferd med å revolusjonere programvareutviklingen og omfatter chatbots, anbefalingsmotorer, bildeidentifikasjon og naturlig språkbehandling. I dette innlegget vil vi ta for oss en rekke viktige emner, blant annet hvorfor og hvordan man velger rammeverk for kunstig intelligens, samt hvilke rammeverk og biblioteker man bør sjekke ut.
Hvorfor velge et AI-rammeverk?
For å kunne lage programvare basert på kunstig intelligens raskere, billigere og med færre ressurser, er utviklere i dag mer og mer avhengige av relevante rammeverk og biblioteker. La oss si at rammeverk og biblioteker for kunstig intelligens er et sett med ferdige ressurser og verktøy som gjør det enklere å lage applikasjoner basert på kunstig intelligens. Disse rammeverkene danner grunnlaget for maskinlæring og dyplæringsalgoritmer og gjør det enklere å utvikle intelligent programvare.
Oppdag de beste rammeverkene for kunstig intelligens for effektiv apputvikling, og utnytt potensialet i kunstig intelligens i apper.
TensorFlow
TensorFlow er utviklet av Google og er et anerkjent maskinlæringsbibliotek med åpen kildekode for konstruksjon av nevrale nettverk. Allsidigheten strekker seg over et bredt spekter av bruksområder, fra bilde- og talegjenkjenning til naturlig språkbehandling.
PyTorch
PyTorch er kjent for sin dynamiske beregningsgraf og har blitt en favoritt blant både forskere og utviklere. Det intuitive grensesnittet og den sømløse integrasjonen med Python gir et gunstig miljø for eksperimentering med komplekse modeller for kunstig intelligens.
Keras
Keras ligger på toppen av TensorFlow og fremstår som et brukervennlig API for nevrale nettverk på høyt nivå. Programmets styrke ligger i at det muliggjør rask prototyping og eksperimentering, noe som gjør det til et utmerket valg for både nybegynnere og erfarne utviklere.
Scikit-Learn
Scikit-Learn er anerkjent for sin allsidighet og brukervennlighet og utmerker seg i tradisjonelle maskinlæringsoppgaver. Med et stort repertoar av algoritmer og verktøy er det perfekt for oppgaver som spenner fra klassifisering og regresjon til klyngedannelse.
MXNet
MXNet kommer fra Apache Software Foundation og har skapt seg en nisje innen effektivitet og skalerbarhet. Støtten for flere språk og den sømløse distribusjonen på tvers av ulike enheter gjør MXNet til et ideelt valg for store applikasjoner med kunstig intelligens.
Caffe
Caffe ble opprinnelig skreddersydd for bildeklassifisering, men har utviklet seg til å bli et robust rammeverk for dyp læring. Dets fremste styrker ligger i hastighet og modularitet, noe som gjør det til et foretrukket valg for utviklere som ønsker å jobbe med datasynprosjekter.
Theano
Selv om det ikke lenger utvikles aktivt, har Theano spilt en sentral rolle i utviklingen av rammeverk for dyp læring. Programmets effektivitet innen numeriske beregninger og symbolsk matematikk markerte en epoke med innovasjon innen kunstig intelligens.
Microsofts Cognitive Toolkit (CNTK)
CNTK er et produkt fra Microsoft og fremstår som et kraftig rammeverk for dyp læring med stort fokus på ytelse. Det håndterer effektivt opplæring av store nevrale nettverk på tvers av flere GPU-er og servere.
Deeplearning4j
Deeplearning4j er skreddersydd for Java- og Scala-utviklere og skiller seg ut som et distribuert rammeverk for dyp læring med åpen kildekode. Kompatibiliteten med Hadoop og Apache Spark gjør det til et robust valg for behandling av stordata.
Chainer
Chainer skiller seg ut med sin unike «define-by-run»-tilnærming, og gir utviklere mulighet til å definere nevrale nettverk dynamisk på farten. Denne fleksibiliteten har vist seg å være fordelaktig, særlig innen forskning og eksperimentering.
Torch
Torch ble opprinnelig utviklet for vitenskapelig databehandling, men har utviklet seg til et potent rammeverk for dyp læring. Skriptspråket Lua gir et enkelt og effektivt grensesnitt for konstruksjon av kompliserte nevrale nettverk.
Brain.js
Brain.js er skreddersydd for JavaScript-utviklere og er et fleksibelt og brukervennlig bibliotek for konstruksjon av nevrale nettverk i nettleseren. Det egner seg spesielt godt til oppgaver som bildegjenkjenning og naturlig språkbehandling.
Neon
Neon er utviklet med tanke på hastighet og effektivitet, og er et rammeverk for dyp læring med åpen kildekode som passer for både CPU-er og GPU-er. Den modulære arkitekturen og enkelheten gjør det til et attraktivt alternativ for en rekke ulike bruksområder.
H2O.ai
H2O.ai er en åpen kildekode-plattform for datavitenskap og maskinlæring, og har et brukervennlig grensesnitt for konstruksjon og distribusjon av modeller for kunstig intelligens. AutoML-funksjonene forenkler de kompliserte prosessene med modellvalg og -justering.
DeepPy
DeepPy er bygget på NumPy og fremstår som et enkelt, men effektivt rammeverk for dyp læring i Python. Rammeverket er lett tilgjengelig og fungerer som en innbydende plattform for utviklere som vil prøve seg på nevrale nettverk.
