Який інструмент штучного інтелекту найкраще підходить для створення додатків

Вибір інструменту штучного інтелекту для створення застосунку залежить від кількох факторів, таких як конкретні вимоги вашого застосунку, рівень вашого досвіду та функції, які вам потрібні. Нижче наведені деякі з найкращих інструментів штучного інтелекту, які широко визнані для створення додатків, кожен з яких має свої сильні сторони.

TensorFlow

Це фреймворк глибокого навчання з відкритим вихідним кодом від Google, дуже доступний для створення додатків штучного інтелекту.

Ключові особливості:

• Гнучкість: Підтримує велику кількість моделей нейронних мереж і забезпечує як високорівневе, так і низькорівневе програмування.
• Спільнота та підтримка: Величезна підтримка спільноти та документація.
• Масштабованість: Може використовуватися для досліджень і виробництва, добре масштабується для роботи на декількох процесорах і графічних процесорах.
• Інтеграція: Інтегрується з Keras, високорівневим API для швидкої побудови та навчання моделей.
  

Застосування:

• Програми глибокого навчання.
• Розпізнавання зображень і мови.
• Обробка природної мови.
  

PyTorch

Розроблений лабораторією Facebook AI Research, PyTorch – ще один популярний фреймворк для глибокого навчання з відкритим вихідним кодом.

Ключові особливості:

• Простота використання: PyTorch популярний серед дослідників, оскільки він більше базується на Python і його легше налагоджувати, ніж TensorFlow.
• Динамічні графіки обчислень: Забезпечує більшу гнучкість і полегшує налагодження.
• Спільнота та підтримка: Зростаюча спільнота та безліч доступних ресурсів.
• Інтероперабельність: Підтримує інтеграцію з іншими інструментами штучного інтелекту та машинного навчання.
  

Використання:

• Дослідження та створення прототипів.
• Комп’ютерний зір.
• Програми для обробки природної мови.
  

Microsoft Azure Machine Learning

Microsoft Azure Machine Learning – це хмарний сервіс для побудови, навчання та розгортання моделей машинного навчання.

Ключові особливості:

• Інтегроване середовище: Забезпечує комплексне середовище для управління всім життєвим циклом машинного навчання.
• AutoML: Автоматизуйте вибір моделі та налаштування гіперпараметрів.
• Масштабованість: Легко масштабується за допомогою хмарної інфраструктури Azure.
• Інтеграція: Легко інтегрується з іншими службами Azure та інструментами Microsoft.
  
  

Застосування:

• Програми штучного інтелекту корпоративного рівня.
• Автоматизоване машинне навчання.
• Масштабні операції машинного навчання.
  

Google Cloud AI Platform

Google Cloud AI Platform – це набір інструментів і сервісів для розробки та розгортання моделей машинного навчання в Google Cloud.

Ключові можливості:

• Керовані сервіси: Пропонує керовані фреймворки Jupyter, послуги навчання та прогнозування.
• AI Hub: Сховище компонентів і моделей штучного інтелекту.
• AutoML: створення власної моделі з мінімальним кодуванням.
• Масштабованість: Масштабуйте на надійній інфраструктурі Google Cloud.
  

Використання:

• Наскрізні робочі процеси машинного навчання.
• Створіть власну модель з мінімальним кодуванням.
• Масштабне розгортання штучного інтелекту.
  

IBM Watson

IBM Watson пропонує набір сервісів та інструментів для побудови, навчання та розгортання моделей штучного інтелекту.

Основні можливості:

• Попередньо побудовані моделі: Надає доступ до різних попередньо навчених моделей штучного інтелекту.
• Обробка природної мови: Пропонує потужну обробку природної мови.
• Легко інтегрується з іншими сервісами, що надаються хмарою IBM.
• Візуальні інструменти: Інструменти для побудови та навчання ваших моделей з мінімальним кодуванням.
  

Застосування:

• Корпоративні програми штучного інтелекту.
• Обробка природної мови.
• Використання попередньо навчених моделей.
  

Amazon SageMaker

Це повністю керований сервіс, який дає можливість кожному розробнику та аналітику даних швидко створювати, навчати та розгортати моделі машинного навчання у великих масштабах.

Ключові особливості:

• Інтегроване середовище розробки: Містить фреймворки Jupyter для легкої розробки моделі.
• Автоматичне налаштування моделі: Оптимізація гіперпараметрів за допомогою функції налаштування SageMakers.
• Масштабованість: Легко масштабується за допомогою інфраструктури AWS.
• Розгортання: Легке розгортання моделі, кінцеві точки для прогнозування в реальному часі.
  

Застосування:

• Наскрізні проекти машинного навчання.
• Добре інтегрується з сервісами на AWS.
• Рішення для штучного інтелекту, що масштабуються.
  

H2Oai

H2Oai надає платформу з відкритим вихідним кодом для розробки та розгортання моделей машинного навчання.

Ключові особливості:

• AutoML: автоматизує навчання та налаштування моделей машинного навчання.
• Інтерпретований штучний інтелект: Інструменти для пояснення прогнозів моделі.
• Масштабованість: Підтримує розподілені обчислення для великих наборів даних.
• Інтеграція: Різні мови програмування та платформи великих даних, з якими інтегрується.
  

Використання:

• Автоматизоване машинне навчання.
• Інтерпретовані моделі машинного навчання.
• Масштабний аналіз даних.