Vilket verktyg för artificiell intelligens är bäst för att bygga applikationer

Valet av vilket verktyg inom artificiell intelligens som ska användas för att bygga en applikation beror på flera faktorer, till exempel de specifika kraven för din applikation, din expertisnivå och de funktioner du behöver. Nedan följer några av de bästa verktygen för artificiell intelligens, som är mycket erkända för att bygga applikationer, var och en med sina styrkor.

TensorFlow

Det är Googles ramverk för djupinlärning med öppen källkod, mycket tillgängligt för att bygga applikationer för artificiell intelligens.

Viktiga funktioner:

• Flexibilitet: Det stöder ett stort antal olika neurala nätverksmodeller och ger både hög- och lågnivåprogrammering.
• Gemenskap och stöd: Stort samhällsstöd och dokumentation.
• Skalbarhet: Kan användas för forskning och produktion och det skalar bra för att köras på flera CPU: er och GPU: er.
• Integration: Integreras med Keras, ett API på hög nivå för att snabbt bygga och träna modeller.
  

Användningsområden:

• Applikationer för djupinlärning.
• Bild- och taligenkänning.
• Bearbetning av naturligt språk.
  

PyTorch

PyTorch är utvecklat av Facebooks AI Research lab och är ett annat populärt ramverk för djupinlärning med öppen källkod.

Viktiga funktioner:

• Användarvänlighet: PyTorch är populärt bland forskare eftersom det är mer Python-baserat och lättare att felsöka än TensorFlow.
• Dynamiska beräkningsgrafer: Ger mer flexibilitet och gör felsökning enklare.
• Gemenskap och support: Ett växande community och massor av resurser tillgängliga.
• Interoperabilitet: Stöder integration med andra verktyg för artificiell intelligens och maskininlärning.
  

Användningar:

• Forskning och prototyper.
• Datorseende.
• Tillämpningar för bearbetning av naturligt språk.
  

Microsoft Azure Machine Learning

Microsoft Azure Machine Learning är en molnbaserad tjänst för att bygga, träna och distribuera modeller för maskininlärning.

Viktiga funktioner:

• Integrerad miljö: Ger en omfattande miljö för att hantera hela livscykeln för maskininlärning.
• AutoML: Automatisera modellval och hyperparameterinställning.
• Skalbarhet: Skalar enkelt med Azures molninfrastruktur.
• Integration: Integreras sömlöst med andra Azure-tjänster och Microsoft-verktyg.
  
  

Användningsområden:

• Applikationer för artificiell intelligens på företagsnivå.
• Automatiserad maskininlärning.
• Maskininlärningsverksamhet i stor skala.
  

Google Cloud AI Platform

Google Cloud AI Platform ger en uppsättning verktyg och tjänster för att utveckla och distribuera maskininlärningsmodeller på Google Cloud.

Viktiga funktioner:

• Hanterade tjänster: Erbjuder hanterade Jupyter-ramverk, utbildning och prediktionstjänster.
• AI-hubb: Ett arkiv med komponenter och modeller för artificiell intelligens.
• AutoML: Bygg en anpassad modell med minimal kodning.
• Skalbarhet: Skala på den robusta infrastrukturen i Google Cloud.
  

Användningsområden:

• End-to-end arbetsflöden för maskininlärning.
• Bygg en anpassad modell med minimal kodning.
• Storskaliga implementeringar av artificiell intelligens.
  

IBM Watson

IBM Watson erbjuder en serie tjänster och verktyg för artificiell intelligens för att bygga, träna och distribuera modeller för artificiell intelligens.

Viktiga funktioner:

• Förbyggda modeller: Det ger tillgång till olika förtränade modeller för artificiell intelligens.
• Bearbetning av naturligt språk: Det erbjuder stark naturlig språkbehandling.
• Integreras enkelt med andra tjänster som tillhandahålls av IBM-molnet.
• Visuella verktyg: Verktyg för att bygga och träna dina modeller med minimal kodning.
  

Användningsområden:

• Företagsapplikationer för artificiell intelligens.
• Bearbetning av naturligt språk.
• Använda förutbildade modeller.
  

Amazon SageMaker

Det är en helt hanterad tjänst för att ge alla utvecklare och datavetare möjlighet att snabbt bygga, träna och distribuera maskininlärningsmodeller i skala.

Viktiga funktioner:

• Integrerad utvecklingsmiljö: Den innehåller Jupyter-ramverk för att enkelt utveckla en modell.
• Automatisk modellinställning: Hyperparameteroptimering via SageMakers inställningsfunktion.
• Skalbarhet: Sömlöst skalar med AWS-infrastruktur.
• Utplacering: Enkel modelldistribution, slutpunkter för förutsägelser i realtid.
  

Använder:

• End-to-end maskininlärningsprojekt.
• Integreras väl med tjänster på AWS.
• Lösningar för artificiell intelligens som skalar.
  

H2Oai

H2Oai tillhandahåller en open source-plattform för utveckling och driftsättning av maskininlärningsmodeller.

Viktiga funktioner:

• AutoML: Det automatiserar träning och inställning av maskininlärningsmodeller.
• Tolkningsbar artificiell intelligens: Verktyg för att förklara modellförutsägelser.
• Skalbarhet: Den stöder distribuerad databehandling för stora datamängder.
• Integration: De olika programmeringsspråk och big data-plattformar som den kan integreras med.
  

Användningsområden:

• Automatiserad maskininlärning.
• Tolkningsbara modeller för maskininlärning.
• Storskalig dataanalys.