Какой инструмент искусственного интеллекта лучше всего подходит для создания приложений

Выбор инструмента искусственного интеллекта для создания приложения зависит от нескольких факторов, таких как конкретные требования к приложению, уровень вашей квалификации и необходимые вам функции. Ниже перечислены некоторые из лучших инструментов искусственного интеллекта, получивших широкое признание при создании приложений, каждый из которых имеет свои сильные стороны.

TensorFlow

Это фреймворк глубокого обучения от Google с открытым исходным кодом, очень доступный для создания приложений искусственного интеллекта.

Ключевые особенности:

• Гибкость: Поддерживает большое количество моделей нейронных сетей и обеспечивает как высокоуровневое, так и низкоуровневое программирование.
• Сообщество и поддержка: Огромная поддержка сообщества и документация.
• Масштабируемость: Может использоваться для исследований и производства, хорошо масштабируется для работы на нескольких CPU и GPU.
• Интеграция: Интегрируется с Keras, высокоуровневым API для быстрого построения и обучения моделей.
  

Области применения:

• Приложения глубокого обучения.
• Распознавание изображений и речи.
• Обработка естественного языка.
  

PyTorch

Разработанный исследовательской лабораторией Facebooks AI Research, PyTorch является еще одним популярным фреймворком глубокого обучения с открытым исходным кодом.

Ключевые особенности:

• Простота использования: PyTorch популярен среди исследователей, потому что он больше основан на Python и его легче отлаживать, чем TensorFlow.
• Динамические вычислительные графики: Обеспечивают большую гибкость и упрощают отладку.
• Сообщество и поддержка: Развивающееся сообщество и множество доступных ресурсов.
• Интероперабельность: Поддерживает интеграцию с другими инструментами искусственного интеллекта и машинного обучения.
  

Применение:

• Исследования и создание прототипов.
• Компьютерное зрение.
• Приложения для обработки естественного языка.
  

Microsoft Azure Machine Learning

Microsoft Azure Machine Learning — это облачный сервис для создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения.

Ключевые особенности:

• Интегрированная среда: Предоставляет комплексную среду для управления всем жизненным циклом машинного обучения.
• AutoML: Автоматизация выбора модели и настройки гиперпараметров.
• Масштабируемость: Легко масштабируется с помощью облачной инфраструктуры Azure.
• Интеграция: Бесшовная интеграция с другими службами Azure и инструментами Microsoft.
  
  

Применение:

• Приложения искусственного интеллекта корпоративного уровня.
• Автоматизированное машинное обучение.
• Крупномасштабные операции машинного обучения.
  

Google Cloud AI Platform

Google Cloud AI Platform — это набор инструментов и сервисов для разработки и развертывания моделей машинного обучения в Google Cloud.

Ключевые особенности:

• Управляемые сервисы: Предлагает управляемые фреймворки Jupyter, услуги обучения и прогнозирования.
• AI Hub: Хранилище компонентов и моделей искусственного интеллекта.
• AutoML: построение пользовательской модели с минимальным кодированием.
• Масштабируемость: Масштабирование на базе надежной инфраструктуры Google Cloud.
  

Применение:

• Сплошные рабочие процессы машинного обучения.
• Построение пользовательской модели с минимальным кодированием.
• Крупномасштабные развертывания искусственного интеллекта.
  

IBM Watson

IBM Watson предлагает набор услуг и инструментов искусственного интеллекта для создания, обучения и развертывания моделей искусственного интеллекта.

Ключевые особенности:

• Готовые модели: Предоставляет доступ к различным предварительно обученным моделям искусственного интеллекта.
• Обработка естественного языка: Предлагает мощную обработку естественного языка.
• Легко интегрируется с другими сервисами, предоставляемыми облаком IBM.
• Визуальные инструменты: Инструменты для построения и обучения моделей с минимальным кодированием.
  

Применение:

• Корпоративные приложения искусственного интеллекта.
• Обработка естественного языка.
• Использование предварительно обученных моделей.
  

Amazon SageMaker

Это полностью управляемый сервис, позволяющий каждому разработчику и специалисту по исследованию данных быстро создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения в масштабе.

Ключевые особенности:

• Интегрированная среда разработки: Содержит фреймворки Jupyter для легкой разработки модели.
• Автоматическая настройка модели: Оптимизация гиперпараметров с помощью функции настройки SageMakers.
• Масштабируемость: Бесшовное масштабирование с помощью инфраструктуры AWS.
• Развертывание: Простое развертывание модели, конечные точки для прогнозирования в реальном времени.
  

Применение:

• Сплошные проекты машинного обучения.
• Хорошо интегрируется с сервисами на AWS.
• Масштабируемые решения в области искусственного интеллекта.
  

H2Oai

H2Oai — платформа с открытым исходным кодом для разработки и развертывания моделей машинного обучения.

Ключевые особенности:

• AutoML: автоматизирует обучение и настройку моделей машинного обучения.
• Интерпретируемый искусственный интеллект: Инструменты для объяснения предсказаний модели.
• Масштабируемость: Поддерживает распределенные вычисления для работы с большими массивами данных.
• Интеграция: Различные языки программирования и платформы для работы с большими данными, с которыми он интегрируется.
  

Области применения:

• Автоматизированное машинное обучение.
• Интерпретируемые модели машинного обучения.
• Анализ крупномасштабных данных.