Que ferramenta de inteligência artificial é melhor para criar aplicações

A escolha da ferramenta de inteligência artificial a utilizar para criar uma aplicação depende de vários factores, tais como os requisitos específicos da sua aplicação, o seu nível de conhecimentos e as funcionalidades de que necessita. Seguem-se algumas das principais ferramentas de inteligência artificial, amplamente reconhecidas para criar aplicações, cada uma com os seus pontos fortes.

TensorFlow

É a estrutura de aprendizagem profunda de código aberto da Google, altamente acessível para a criação de aplicações de inteligência artificial.

Principais caraterísticas:

• Flexibilidade: Suporta uma grande variedade de modelos de redes neurais e oferece programação de alto e baixo nível.
• Comunidade e suporte: Enorme suporte e documentação da comunidade.
• Escalabilidade: Pode ser usado para pesquisa e produção e é bem dimensionado para ser executado em várias CPUs e GPUs.
• Integração: Integra-se com Keras, uma API de alto nível para construir e treinar modelos rapidamente.
  

Usos:

• Aplicações de aprendizagem profunda.
• Reconhecimento de imagem e fala.
• Processamento de linguagem natural.
  

PyTorch

Desenvolvido pelo laboratório de investigação de IA do Facebook, o PyTorch é outra estrutura popular de aprendizagem profunda de código aberto.

Principais caraterísticas:

• Facilidade de uso: O PyTorch é popular entre os pesquisadores porque é mais baseado em Python e mais fácil de depurar do que o TensorFlow.
• Gráficos de computação dinâmica: Permite mais flexibilidade e facilita a depuração.
• Comunidade e suporte: Uma comunidade crescente e toneladas de recursos disponíveis.
• Interoperabilidade: Suporta a integração com outras ferramentas de inteligência artificial e de aprendizagem automática.
  

Utilizações:

• Investigação e criação de protótipos.
• Visão computacional.
• Aplicações de processamento de linguagem natural.
  

Microsoft Azure Machine Learning

O Microsoft Azure Machine Learning é um serviço baseado em nuvem para criar, treinar e implantar modelos de aprendizado de máquina.

Principais caraterísticas:

• Ambiente integrado: Fornece um ambiente abrangente para gerenciar todo o ciclo de vida do aprendizado de máquina.
• AutoML: Automatiza a seleção de modelos e a afinação de hiperparâmetros.
• Escalabilidade: Escala facilmente com a infraestrutura de nuvem do Azure.
• Integração: Integra-se perfeitamente com outros serviços do Azure e ferramentas da Microsoft.
  
  

Utilizações:

• Aplicações de inteligência artificial de nível empresarial.
• Aprendizagem automática de máquinas.
• Operações de aprendizagem automática em grande escala.
  

Google Cloud AI Platform

O Google Cloud AI Platform oferece um conjunto de ferramentas e serviços para desenvolver e implementar modelos de aprendizagem automática no Google Cloud.

Principais caraterísticas:

• Serviços gerenciados: Oferece frameworks Jupyter geridos, formação e serviços de previsão.
• AI Hub: Um repositório de componentes e modelos de inteligência artificial.
• AutoML: Crie um modelo personalizado com o mínimo de codificação.
• Escalabilidade: Escala na infraestrutura robusta do Google Cloud.
  

Utilizações:

• Fluxos de trabalho de aprendizado de máquina de ponta a ponta.
• Crie um modelo personalizado com o mínimo de codificação.
• Implementações de inteligência artificial em grande escala.
  

IBM Watson

O IBM Watson oferece um conjunto de serviços e ferramentas de inteligência artificial para criar, treinar e implementar modelos de inteligência artificial.

Principais caraterísticas:

• Modelos pré-construídos: Fornece acesso a vários modelos pré-treinados de inteligência artificial.
• Processamento de linguagem natural: Oferece um forte processamento de linguagem natural.
• Integra-se facilmente com outros serviços fornecidos pela nuvem da IBM.
• Ferramentas visuais: Ferramentas para construir e treinar seus modelos com o mínimo de codificação.
  

Utilizações:

• Aplicações empresariais de inteligência artificial.
• Processamento de linguagem natural.
• Utilização de modelos pré-treinados.
  

Amazon SageMaker

É um serviço totalmente gerido para capacitar cada programador e cientista de dados a criar, treinar e implementar rapidamente modelos de aprendizagem automática em escala.

Principais recursos:

• Ambiente de desenvolvimento integrado: Contém frameworks Jupyter para desenvolver facilmente um modelo.
• Ajuste automático de modelos: Otimização de hiperparâmetros por meio do recurso de ajuste do SageMakers.
• Escalabilidade: Escala sem problemas com a infraestrutura da AWS.
• Implementação: Fácil implementação de modelos, pontos finais para previsões em tempo real.
  

Utilizações:

• Projetos de aprendizado de máquina de ponta a ponta.
• Integra-se bem com serviços no AWS.
• Soluções de inteligência artificial que escalam.
  

H2Oai

O H2Oai fornece uma plataforma de código aberto para desenvolver e implantar modelos de aprendizado de máquina.

Principais caraterísticas:

• AutoML: automatiza a formação e a afinação de modelos de aprendizagem automática.
• Inteligência artificial interpretável: Ferramentas para explicar as previsões do modelo.
• Escalabilidade: Suporta computação distribuída para grandes conjuntos de dados.
• Integração: As várias linguagens de programação e plataformas de grandes volumes de dados com que se integra.
  

Utilizações:

• Aprendizagem automática de máquinas.
• Modelos de aprendizagem automática interpretáveis.
• Análise de dados em grande escala.