Ktorý nástroj umelej inteligencie je najlepší na vytváranie aplikácií

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:

• Automatizované strojové učenie.
• Interpretovateľné modely strojového učenia.
• Analýza údajov veľkého rozsahu.