Care instrument de inteligență artificială este cel mai bun pentru crearea de aplicații

Alegerea instrumentului de inteligență artificială pe care să îl utilizați pentru construirea unei aplicații depinde de mai mulți factori, cum ar fi cerințele specifice ale aplicației dumneavoastră, nivelul dumneavoastră de expertiză și caracteristicile de care aveți nevoie. Următoarele sunt câteva dintre cele mai bune instrumente de inteligență artificială, recunoscute pe scară largă pentru a construi aplicații, fiecare cu punctele sale forte.

TensorFlow

Este cadrul open-source de învățare profundă al Google, extrem de accesibil pentru construirea de aplicații de inteligență artificială.

Caracteristici cheie:

• Flexibilitate: Suportă o mare varietate de modele de rețele neuronale și oferă atât programare la nivel înalt, cât și la nivel scăzut.
• Comunitate și asistență: Suport și documentație uriașă din partea comunității.
• Scalabilitate: Poate fi utilizat pentru cercetare și producție și se scalează bine pentru a rula pe mai multe CPU-uri și GPU-uri.
• Integrare: Se integrează cu Keras, un API de nivel înalt pentru construirea și antrenarea rapidă a modelelor.
  

Utilizări:

• Aplicații de învățare profundă.
• Recunoașterea imaginilor și a vorbirii.
• Prelucrarea limbajului natural.
  

PyTorch

Dezvoltat de Facebooks AI Research lab, PyTorch este un alt cadru popular de învățare profundă cu sursă deschisă.

Caracteristici principale:

• Ușurința de utilizare: PyTorch este popular printre cercetători deoarece este mai bazat pe Python și mai ușor de depanat decât TensorFlow.
• Grafice de calcul dinamice: Permite mai multă flexibilitate și facilitează depanarea.
• Comunitate și asistență: O comunitate în creștere și tone de resurse disponibile.
• Interoperabilitate: Suportă integrarea cu alte instrumente de inteligență artificială și învățare automată.
  

Utilizări:

• Cercetare și crearea de prototipuri.
• Viziune computerizată.
• Aplicații de procesare a limbajului natural.
  

Microsoft Azure Machine Learning

Microsoft Azure machine learning este un serviciu bazat pe cloud pentru construirea, instruirea și implementarea modelelor de machine learning.

Caracteristici principale:

• Mediu integrat: Oferă un mediu complet pentru gestionarea întregului ciclu de viață al învățării automate.
• AutoML: Automatizați selectarea modelului și reglarea hiperparametrilor.
• Scalabilitate: Se scalează ușor cu infrastructura cloud Azure.
• Integrare: Se integrează perfect cu alte servicii Azure și instrumente Microsoft.
  
  

Utilizări:

• Aplicații de inteligență artificială la nivel de întreprindere.
• Învățare automatizată a mașinilor.
• Operațiuni de învățare automată la scară largă.
  

Google Cloud AI Platform

Google Cloud AI Platform oferă o suită de instrumente și servicii pentru dezvoltarea și implementarea modelelor de învățare automată pe Google Cloud.

Caracteristici cheie:

• Servicii gestionate: Oferă cadre Jupyter gestionate, formare și servicii de predicție.
• AI Hub: Un depozit de componente și modele de inteligență artificială.
• AutoML: Construiți un model personalizat cu o codificare minimă.
• Scalabilitate: Scalați pe infrastructura robustă a Google Cloud.
  

Utilizări:

• Fluxuri de lucru de învățare automată de la un capăt la altul.
• Construiți un model personalizat cu o codificare minimă.
• Implementări pe scară largă de inteligență artificială.
  

IBM Watson

IBM Watson oferă o suită de servicii și instrumente de inteligență artificială pentru construirea, instruirea și implementarea de modele de inteligență artificială.

Caracteristici principale:

• Modele pre-construite: Oferă acces la diverse modele pre-antrenate de inteligență artificială.
• Prelucrarea limbajului natural: Oferă o procesare puternică a limbajului natural.
• Se integrează ușor cu alte servicii furnizate de cloud-ul IBM.
• Instrumente vizuale: Instrumente pentru construirea și antrenarea modelelor dvs. cu o codificare minimă.
  

Utilizări:

• Aplicații de inteligență artificială pentru întreprinderi.
• Procesarea limbajului natural.
• Utilizarea modelelor pre-antrenate.
  

Amazon SageMaker

Este un serviciu complet gestionat pentru a permite fiecărui dezvoltator și cercetător de date să construiască, să antreneze și să implementeze rapid modele de învățare automată la scară largă.

Caracteristici cheie:

• Mediu de dezvoltare integrat: Acesta conține cadre Jupyter pentru a dezvolta cu ușurință un model.
• Reglare automată a modelului: Optimizarea hiperparametrilor prin intermediul funcției de tuning SageMakers.
• Scalabilitate: Se scalează fără probleme cu infrastructura AWS.
• Implementare: Implementare ușoară a modelului, puncte finale pentru predicții în timp real.
  

Utilizări:

• Proiecte de învățare automată end-to-end.
• Se integrează bine cu serviciile de pe AWS.
• Soluții de inteligență artificială care se extind.
  

H2Oai

H2Oai oferă o platformă open-source pentru dezvoltarea și implementarea modelelor de învățare automată.

Caracteristici cheie:

• AutoML: Automatizează formarea și reglarea modelelor de învățare automată.
• Inteligență artificială interpretabilă: Instrumente pentru explicarea predicțiilor modelului.
• Scalabilitate: Suportă calculul distribuit pentru seturi mari de date.
• Integrare: Diversele limbaje de programare și platforme de date mari cu care se integrează.
  

Utilizări:

• Învățarea automată a mașinilor.
• Modele interpretabile de învățare automată.
• Analiza datelor la scară largă.