Katero orodje umetne inteligence je najboljše za izdelavo aplikacij

Izbira orodja umetne inteligence, ki ga boste uporabili za izdelavo aplikacije, je odvisna od več dejavnikov, kot so posebne zahteve vaše aplikacije, raven vašega strokovnega znanja in funkcije, ki jih potrebujete. V nadaljevanju je predstavljenih nekaj najboljših orodij umetne inteligence, ki so v veliki meri priznana za gradnjo aplikacij, vsako pa ima svoje prednosti.

TensorFlow

To je Googlovo odprtokodno ogrodje za globoko učenje, zelo dostopno za gradnjo aplikacij umetne inteligence.

Ključne funkcije:

• Prilagodljivost: Podpira veliko različnih modelov nevronskih mrež in omogoča tako programiranje na visoki kot na nizki ravni.
• Skupnost in podpora: Ogromna podpora skupnosti in dokumentacija.
• Skalabilnost: Uporablja se lahko za raziskave in proizvodnjo ter se lahko dobro skalira za delovanje na več procesorjih in grafičnih procesorjih.
• Integracija: Vključuje se v Keras, API visoke ravni za hitro gradnjo in usposabljanje modelov.
  

Uporablja se:

• Aplikacije za globoko učenje.
• Prepoznavanje slik in govora.
• Obdelava naravnega jezika.
  

PyTorch

PyTorch je še eno priljubljeno odprtokodno ogrodje za globoko učenje, ki ga je razvil Facebookov laboratorij za raziskave umetne inteligence.

Ključne funkcije:

• Enostavnost uporabe: PyTorch je priljubljen med raziskovalci, ker temelji na jeziku Python in ga je lažje odpravljati napake kot TensorFlow.
• Dinamični računski grafikoni: Omogoča večjo prilagodljivost in olajša odpravljanje napak.
• Skupnost in podpora: Na voljo je vedno večja skupnost in množica virov.
• Medobratovalnost: Podpira integracijo z drugimi orodji za umetno inteligenco in strojno učenje.
  

Uporabe:

• Raziskave in izdelava prototipov.
• Računalniški vid.
• Aplikacije za obdelavo naravnega jezika.
  

Microsoft Azure Machine Learning

Microsoft Azure machine learning je storitev v oblaku za gradnjo, usposabljanje in uporabo modelov strojnega učenja.

Ključne funkcije:

• Integrirano okolje: Zagotavlja celovito okolje za upravljanje celotnega življenjskega cikla strojnega učenja.
• AutoML: Avtomatizacija izbire modela in uglaševanja hiperparametrov.
• Skalabilnost: Enostavno skaliranje z infrastrukturo v oblaku Azure.
• Integracija: Brezhibno se povezuje z drugimi storitvami Azure in Microsoftovimi orodji.
  
  

Uporablja se:

• Uporaba: Aplikacije umetne inteligence na ravni podjetja.
• Avtomatizirano strojno učenje.
• Operacije strojnega učenja velikega obsega.
  

Google Cloud AI Platform

Platforma Google Cloud AI Platform ponuja nabor orodij in storitev za razvoj in uporabo modelov strojnega učenja v oblaku Google Cloud.

Ključne funkcije:

• Upravljane storitve: Ponuja upravljana ogrodja Jupyter, storitve usposabljanja in napovedovanja.
• Vozlišče AI: HUB: skladišče komponent in modelov umetne inteligence.
• AutoML: Ustvarite model po meri z minimalnim kodiranjem.
• Skalabilnost: Povečajte obseg na robustni infrastrukturi Googlovega oblaka.
  

Uporabe:

• Uporabniki: Celoviti delovni tokovi strojnega učenja.
• Ustvarite model po meri z minimalnim kodiranjem.
• Velik obseg uvajanja umetne inteligence.
  

IBM Watson

IBM Watson ponuja nabor storitev in orodij umetne inteligence za gradnjo, usposabljanje in uvajanje modelov umetne inteligence.

Ključne funkcije:

• vnaprej pripravljeni modeli: Omogoča dostop do različnih vnaprej usposobljenih modelov umetne inteligence.
• Obdelava naravnega jezika: Ponuja močno obdelavo naravnega jezika.
• Enostavno se integrira z drugimi storitvami, ki jih zagotavlja IBM-ov oblak.
• Vizualna orodja: Orodja za gradnjo in usposabljanje modelov z minimalnim kodiranjem.
  

Uporablja se:

• Uporaba: aplikacije umetne inteligence v podjetjih.
• Obdelava naravnega jezika.
• Uporaba predhodno usposobljenih modelov.
  

Amazon SageMaker

Je v celoti upravljana storitev, ki vsakemu razvijalcu in podatkovnemu znanstveniku omogoča hitro izgradnjo, usposabljanje in uporabo modelov strojnega učenja v velikem obsegu.

Ključne funkcije:

• Integrirano razvojno okolje: Vsebuje ogrodja Jupyter za enostaven razvoj modela.
• Samodejno uglaševanje modela: Optimizacija hiperparametrov prek funkcije uglaševanja SageMakers.
• Skalabilnost: Brezhibno skaliranje z infrastrukturo AWS.
• Namestitev: Enostavna namestitev modela, končne točke za napovedi v realnem času.
  

Uporablja se:

• Uporabniki: Končni projekti strojnega učenja.
• Dobro se povezuje s storitvami v sistemu AWS.
• Rešitve za umetno inteligenco, ki jih je mogoče razširiti.
  

H2Oai

H2Oai zagotavlja odprtokodno platformo za razvoj in uporabo modelov strojnega učenja.

Ključne funkcije:

• AutoML: avtomatizira usposabljanje in nastavljanje modelov strojnega učenja.
• Interpretabilna umetna inteligenca: Orodja za razlago napovedi modelov.
• Skalabilnost: Podpira porazdeljeno računalništvo za velike nabore podatkov.
• Integracija: Integracija: Različni programski jeziki in platforme za velike podatke, s katerimi se povezuje.
  

Uporabe:

• Avtomatizirano strojno učenje.
• Interpretirani modeli strojnega učenja.
• Analiza podatkov velikega obsega.