Ktorý nástroj umelej inteligencie je najlepší na vytváranie aplikácií

16/09/2024 5 min read

Výber nástroja umelej inteligencie, ktorý použijete na vytváranie aplikácie, závisí od viacerých faktorov, ako sú konkrétne požiadavky vašej aplikácie, úroveň vašich odborných znalostí a funkcie, ktoré potrebujete. Nižšie sú uvedené niektoré z najlepších nástrojov umelej inteligencie, značne uznávaných na vytváranie aplikácií, pričom každý z nich má svoje silné stránky.

TensorFlow

Je to open-source rámec hlbokého učenia spoločnosti Google, veľmi prístupný na vytváranie aplikácií umelej inteligencie.

Kľúčové funkcie:

Flexibilita: Podporuje veľké množstvo modelov neurónových sietí a poskytuje vysokoúrovňové aj nízkoúrovňové programovanie.
Komunita a podpora: Obrovská podpora komunity a dokumentácia.
Škálovateľnosť: Môže sa používať na výskum a produkciu a dobre sa škáluje na beh na viacerých CPU a GPU.
Integrácia: Integrácia s Keras, vysokoúrovňovým API na rýchle vytváranie a trénovanie modelov.

Použitie:

Aplikácie hlbokého učenia.
Rozpoznávanie obrazu a reči.
Spracovanie prirodzeného jazyka.

PyTorch

PyTorch, vyvinutý výskumným laboratóriom AI spoločnosti Facebooks, je ďalší populárny open source rámec pre hlboké učenie.

Kľúčové funkcie:

Jednoduchosť používania: PyTorch je medzi výskumníkmi obľúbený, pretože je viac založený na jazyku Python a ľahšie sa ladí ako TensorFlow.
Dynamické výpočtové grafy: Umožňuje väčšiu flexibilitu a uľahčuje ladenie.
Komunita a podpora: Rastúca komunita a množstvo dostupných zdrojov.
Interoperabilita: Podporuje integráciu s inými nástrojmi umelej inteligencie a strojového učenia.

Využitie:

Výskum a prototypovanie.
Počítačové videnie.
Aplikácie na spracovanie prirodzeného jazyka.

Microsoft Azure Machine Learning

Microsoft Azure machine learning je cloudová služba na vytváranie, trénovanie a nasadzovanie modelov strojového učenia.

Kľúčové funkcie:

Integrované prostredie: Poskytuje komplexné prostredie na správu celého životného cyklu strojového učenia.
AutoML: Automatizujte výber modelu a ladenie hyperparametrov.
Škálovateľnosť: Jednoduché škálovanie s cloudovou infraštruktúrou Azure.
Integrácia: Bezproblémová integrácia s ostatnými službami Azure a nástrojmi Microsoft.

Použitie:

Aplikácie umelej inteligencie na podnikovej úrovni.
Automatizované strojové učenie.
Operácie strojového učenia veľkého rozsahu.

Google Cloud AI Platform

Platforma Google Cloud AI Platform poskytuje súbor nástrojov a služieb na vývoj a nasadenie modelov strojového učenia v službe Google Cloud.

Kľúčové funkcie:

Spravované služby: Ponúka spravované rámce Jupyter, školiace a predikčné služby.
AI Hub: Úložisko komponentov a modelov umelej inteligencie.
AutoML: Vytvorenie vlastného modelu s minimálnym množstvom kódovania.
Škálovateľnosť: Škálovateľnosť: Škálujte na robustnej infraštruktúre Google Cloud.

Použitie:

Koncové pracovné postupy strojového učenia.
Zostavte vlastný model s minimálnym kódovaním.
Rozsiahle nasadenia umelej inteligencie.

IBM Watson

IBM Watson ponúka balík služieb a nástrojov umelej inteligencie na vytváranie, školenie a nasadzovanie modelov umelej inteligencie.

Kľúčové funkcie:

Vopred zostavené modely: Poskytuje prístup k rôznym predtrénovaným modelom umelej inteligencie.
Spracovanie prirodzeného jazyka: Ponúka silné spracovanie prirodzeného jazyka.
Ľahko sa integruje s ostatnými službami poskytovanými v cloude IBM.
Vizuálne nástroje: Nástroje na vytváranie a trénovanie modelov s minimom kódovania.

Využitie:

Podnikové aplikácie umelej inteligencie.
Spracovanie prirodzeného jazyka.
Využívanie predtrénovaných modelov.

Amazon SageMaker

Ide o plne spravovanú službu, ktorá umožňuje každému vývojárovi a dátovému vedcovi rýchlo vytvárať, trénovať a nasadzovať modely strojového učenia vo veľkom rozsahu.

Kľúčové funkcie:

Integrované vývojové prostredie: Obsahuje rámce Jupyter na jednoduchý vývoj modelu.
Automatické ladenie modelu: Optimalizácia hyperparametrov prostredníctvom funkcie ladenia SageMakers.
Škálovateľnosť: Bezproblémové škálovanie s infraštruktúrou AWS.
Nasadenie: Jednoduché nasadenie modelu, koncové body pre predpovede v reálnom čase.

Použitie:

Koncové projekty strojového učenia.
Dobre sa integruje so službami na AWS.
Riešenia umelej inteligencie, ktoré sa škálujú.

H2Oai

H2Oai poskytuje open-source platformu na vývoj a nasadenie modelov strojového učenia.

Kľúčové funkcie:

AutoML: Automatizuje trénovanie a ladenie modelov strojového učenia.
Interpretovateľná umelá inteligencia: Nástroje na vysvetľovanie predpovedí modelov.
Škálovateľnosť: Podporuje distribuované výpočty pre veľké súbory údajov.
Integrácia: Rôzne programovacie jazyky a platformy na spracovanie veľkých objemov údajov, s ktorými sa integruje.

Využitie: