9 Kerangka Teratas di Dunia Kecerdasan Buatan

Lewatlah sudah saat-saat di mana AI dianggap fiktif.


Dari robot ke Google Siri dan sekarang pengenalan Google Duplex baru, kecerdasan buatan tampaknya telah mengambil langkah besar untuk menjadi lebih dan lebih manusiawi.

Permintaan untuk pembelajaran mesin dan AI telah tumbuh secara eksponensial. Selain itu, komunitas itu sendiri telah meningkat sebagai hasilnya, dan itu telah mengarah pada evolusi beberapa kerangka kerja AI yang membuat pembelajaran AI lebih mudah..

Pada artikel ini, kita akan membahas beberapa kerangka kerja terbaik untuk membantu Anda memulai dengan pengembangan AI.

Aliran Tensor

Berasal dari keluarga Google, Aliran Tensor terbukti menjadi kerangka kerja open source yang kuat yang mendukung pembelajaran mendalam dan yang dapat diakses bahkan dari perangkat seluler.

Tensor flow dianggap sebagai alat yang tepat untuk pengembangan program statistik. Karena menawarkan pelatihan terdistribusi, model mesin dapat dilatih jauh lebih efektif di setiap tingkat abstraksi yang disukai pengguna.

fitur

  • Antarmuka multi pemrograman scalable untuk pemrograman mudah
  • Pendorong pertumbuhan yang kuat, dengan komunitas open source yang kuat
  • Memberikan manual yang luas dan didokumentasikan dengan baik untuk orang-orang

Pro

  • Bahasa yang digunakan oleh aliran tensor adalah Python, yang sangat populer saat ini.
  • Kerangka kerja ini mampu daya komputasi yang tinggi. Oleh karena itu, dapat digunakan pada CPU atau GPU apa pun.
  • Menggunakan abstraksi grafik komputasi untuk membuat model mesin

Cons

  • Untuk membuat keputusan atau prediksi, framework melewatkan input data melalui banyak node. Ini bisa memakan waktu.
  • Ini juga tidak memiliki banyak model AI terlatih.

Microsoft CNTK

Microsoft CNTK adalah kerangka kerja open source yang lebih cepat, dan serbaguna yang didasarkan pada jaringan saraf yang mendukung teks, pesan, dan remodeling suara.

Ini memberikan lingkungan penskalaan yang efisien karena evaluasi keseluruhan yang lebih cepat dari model mesin sambil menjaga akurasi.

Microsoft CNTK memiliki integrasi dengan kumpulan data besar sehingga menjadikannya pilihan utama untuk diadopsi oleh pemain besar seperti Skype, Cortana, dll., Dengan arsitektur yang sangat ekspresif, mudah digunakan juga.

fitur

  • Sangat dioptimalkan untuk memberikan efisiensi, skalabilitas, kecepatan, dan integrasi tingkat tinggi
  • Memiliki komponen bawaan seperti penyetelan hyperparameter, model pembelajaran yang diawasi, penguatan, CNN, RNN, dll..
  • Sumber daya digunakan untuk memberikan efisiensi terbaik.
  • Jaringan sendiri yang dapat diekspresikan secara efisien seperti API lengkap, baik level tinggi maupun level rendah

Pro

  • Karena mendukung Python dan C ++, kerangka kerja ini dapat bekerja dengan beberapa server sekaligus dan karenanya membuat proses belajar lebih cepat.
  • Telah dikembangkan dengan mengingat tentang perkembangan terkini di dunia AI. Arsitektur Microsft CNTK mendukung GAN, RNN, dan CNN.
  • Ini memungkinkan pelatihan yang didistribusikan untuk melatih model mesin secara efektif.

Cons

  • Tidak memiliki papan visualisasi dan dukungan ARM seluler.

Caffe

Caffe adalah jaringan pembelajaran yang mendalam yang datang bersama dengan set jaringan saraf terlatih yang sudah dimuat sebelumnya. Ini harus menjadi pilihan pertama Anda jika tenggat waktu Anda sudah dekat.

Dikenal karena kemampuan pemrosesan gambarnya, kerangka kerja ini juga telah memperluas dukungan MATLAB.

fitur

  • Semua modelnya ditulis dalam skema plaintext
  • Menawarkan kecepatan tinggi dan pekerjaan yang sangat efisien karena sudah dimuat sebelumnya.
  • Komunitas open source aktif untuk diskusi dan kode kolaboratif.

Pro

  • Menghubungkan C, C ++, dan Python, itu juga mendukung pemodelan CNN (jaringan saraf convolutional)
  • Efisien saat menghitung tugas numerik karena kecepatannya.

Cons

  • Caffe tidak mampu menangani data yang kompleks tetapi relatif cepat saat menangani pemrosesan visual gambar.

Theano

Menggunakan GPU sebagai pengganti CPU, kerangka kerja ini mendukung penelitian pembelajaran yang mendalam dan mampu memberikan akurasi untuk jaringan yang membutuhkan daya komputasi tinggi. Sebagai contoh, perhitungan array multi-dimensi membutuhkan daya tinggi dan Theano mampu melakukannya.

Theano didasarkan pada python yang merupakan bahasa pemrograman yang terbukti ketika datang untuk pemrosesan dan respons yang lebih cepat.

fitur

  • Evaluasi ekspresi lebih cepat karena pembuatan kode dinamis
  • Memberikan rasio akurasi yang sangat baik bahkan ketika nilainya minimal.
  • Unit testing adalah fitur signifikan dari Theano, karena memungkinkan pengguna untuk memverifikasi sendiri kode mereka serta mendeteksi dan mendiagnosis kesalahan dengan mudah.

Pro

  • Theano menawarkan dukungan yang efisien untuk semua aplikasi intensif data tetapi membutuhkan penggabungan dengan perpustakaan lain.
  • Dioptimalkan secara efisien untuk CPU dan juga GPU

Cons

  • Tidak akan ada lagi pembaruan atau penambahan fitur ke versi Theano saat ini.

 Pembelajaran mesin Amazon

Menjadi peserta yang sedang tren di komunitas AI, Pembelajaran mesin Amazon menawarkan dukungan canggih dalam pengembangan alat belajar mandiri.

Kerangka kerja ini sudah memiliki basis pengguna yang ada di beberapa layanannya seperti AWS, S3 dan Amazon Redshift. Ini adalah layanan yang dikelola oleh Amazon, dengan tiga operasi dilakukan pada model, yaitu analisis data, pelatihan model dan evaluasi.

fitur

  • Ada Alat yang dirancang khusus untuk setiap tingkat pengalaman di AWS bahkan jika Anda seorang pemula, ilmuwan atau pengembang data
  • Keamanan sangat penting, sehingga semua data dienkripsi
  • Menyediakan alat yang luas untuk analisis dan pemahaman data
  • Integrasi dengan semua set data utama

Pro

  • Anda tidak perlu menulis banyak kode dengan kerangka ini. Alih-alih, itu memungkinkan Anda berinteraksi dengan kerangka kerja yang diberdayakan AI melalui API.
  • Biasa digunakan oleh para ilmuwan data, pengembang dan peneliti ML.

Cons

  • Ini tidak memiliki fleksibilitas karena seluruh kerangka kerja diabstraksikan jadi jika Anda ingin memilih suatu algoritma normalisasi atau pembelajaran mesin tertentu, Anda tidak dapat.
  • Itu juga tidak memiliki visualisasi data.

Obor

Itu Obor adalah kerangka kerja open source yang dapat mendukung operasi numerik. Ini menawarkan banyak algoritma untuk pengembangan jaringan pembelajaran mendalam yang lebih cepat.

Ini digunakan secara luas di laboratorium AI Facebook dan Twitter. Ada kerangka kerja berbasis python yang dikenal sebagai PyTorch yang telah terbukti lebih sederhana dan lebih dapat diandalkan.

fitur

  • Menampilkan banyak rutinitas untuk diindeks, diiris, dipindahkan dengan model array N-dimensi
  • Hadir rutin optimasi, terutama berbasis numerik dengan model jaringan saraf
  • Dukungan GPU sangat efisien
  • Mudah diintegrasikan dengan iOS dan Andriod

Pro

  • Fleksibilitas yang sangat tinggi terkait bahasa dan integrasi
  • Tingkat kecepatan tinggi dan efisiensi penggunaan GPU
  • Model yang sudah ada tersedia untuk melatih data.

Cons

  • Dokumentasi tidak begitu jelas bagi pengguna, sehingga menyajikan kurva pembelajaran yang lebih curam
  • Kurangnya kode untuk segera digunakan sehingga butuh waktu.
  • Awalnya didasarkan pada bahasa pemrograman yang disebut Lua, dan tidak banyak yang menyadarinya.

Accord.Net

Accord.net adalah kerangka kerja berbasis C # yang membantu dalam pengembangan jaringan saraf yang digunakan untuk pemrosesan audio dan gambar.

Aplikasi dapat menggunakan ini secara komersial juga untuk menghasilkan aplikasi visi komputer, pemrosesan sinyal serta aplikasi statistik.

fitur

  • Basis kode yang matang dan teruji dengan baik, seperti yang dimulai pada 2012
  • Menyediakan serangkaian model sampel dan set data yang komprehensif untuk memulai aplikasi Anda dengan cepat

Pro

  • Ini terus didukung oleh tim pengembangan aktif.
  • Kerangka kerja yang terdokumentasi dengan baik ini yang secara efisien menangani perhitungan intensif dan visualisasi numerik
  • Implementasi algoritma dan pemrosesan sinyal dapat dilakukan dengan nyaman dengan kerangka kerja ini.
  • Ini dapat dengan mudah menangani optimasi numerik dan jaringan saraf tiruan.

Cons

  • Ini tidak terlalu dikenal jika dibandingkan dengan kerangka kerja lain.
  • Kinerjanya lebih lambat dibandingkan dengan kerangka kerja lainnya.

Apache Mahout

Apache Mahout, menjadi kerangka kerja open source, bertujuan untuk pengembangan kerangka kerja pembelajaran mesin yang skalabel. Itu tidak berurusan dengan API seperti itu tetapi membantu dalam implementasi algoritma pembelajaran mesin baru oleh ilmuwan data dan insinyur.

fitur

  • Dikenal karena Scala DSL yang secara matematis sangat ekspresif
  • Memperluas dukungan ke beberapa backend yang didistribusikan.

Pro

  • Ini membantu dalam pengelompokan, penyaringan kolaboratif, dan klasifikasi.
  • Operasi komputasinya menggunakan perpustakaan Java, yang lebih cepat.

Cons

  • Pustaka python tidak kompatibel seperti pustaka Java dengan kerangka kerja ini.
  • Operasi komputasinya lebih lambat dari Spark MLib.

Spark MLib

Spark MLib framework oleh Apache didukung oleh R, Scala, Java, dan Python. Dapat dimuat dengan alur kerja Hadoop untuk menyediakan algoritma pembelajaran mesin seperti klasifikasi, regresi, dan pengelompokan.

Terlepas dari Hadoop, itu juga dapat diintegrasikan dengan cloud, Apache, atau bahkan sistem mandiri.

fitur

  • Kinerja tinggi adalah salah satu elemen kunci dan dikatakan 100 kali lebih cepat daripada MapReduce
  • Spark sangat serbaguna dan berjalan di beberapa lingkungan komputasi

Pro

  • Itu dapat memproses sejumlah besar data dengan cepat, karena bekerja pada komputasi berulang.
  • Ini tersedia dalam banyak bahasa dan mudah dicolokkan.
  • Ini siklus skala besar pemrosesan data dengan mudah.

Cons

  • Itu bisa dicolokkan dengan Hadoop saja.
  • Sulit untuk memahami mekanisme kerangka kerja ini, tanpa kerja keras untuk hal yang sama

Perbandingan Kerangka Kerja AI

KerangkaBahasaOpensource?Fitur Arsitektur
TensorFlowC ++ atau PythonIyaMenggunakan struktur data
Microsoft CNTKC++IyaBerbasis GPU / CPU. Ini mendukung RNN, GNN, dan CNN.
CaffeC++IyaArsitekturnya mendukung CNN
TheanoPythonIyaArsitektur fleksibel memungkinkannya untuk digunakan dalam GPU atau CPU apa pun
Pembelajaran Mesin AmazonBeberapa bahasaIyaBerasal dari Amazon, ia menggunakan AWS.
OborLuaIyaArsitekturnya memungkinkan perhitungan yang kuat.
Accord.NetC #IyaMampu melakukan penghitungan ilmiah dan pengenalan pola.
Apache MahoutJawa, ScalaIyaMampu membuat mesin belajar tanpa harus memprogram
Spark MLibR, Scala, Java, dan PythonIyaDriver, dan pelaksana berjalan di prosesor mereka. Cluster horizontal atau vertikal.

Saya harap di atas membantu Anda memilih kerangka kerja AI untuk pengembangan aplikasi modern Anda berikutnya.

Jika Anda seorang pengembang dan ingin mempelajari pembelajaran mendalam untuk masuk ke AI, maka Anda dapat mempertimbangkan untuk mengambil ini kursus online khusus oleh Coursera.

Jeffrey Wilson Administrator
Sorry! The Author has not filled his profile.
follow me
    Like this post? Please share to your friends:
    Adblock
    detector
    map