10 AI platforme za izgradnjo sodobne aplikacije

Zdaj ko vemo, da nas Terminatorji ne bodo dobili, je čas, da se spoprijateljimo z umetno inteligenco in izkoristimo to!


Področje umetne inteligence in njena najbolj znana poddisciplina Strojno učenje sta bila dolgo obdana s skrivnostno avro. Strokovnjaki za propagandni tisk so črpali članek za članom, ki je napovedoval dvig super inteligentnih, super neodvisnih in super zlih strojev, zaradi česar so mnogi padli v obup (tudi jaz).

In kaj imamo danes, da pokažemo za ves hrup in dim? AI tehnologija, ki še zdaleč ni popolna, neprijetna napake, in omejen, nedelujoč robot, ki se je skoraj na silo spremenil v a državljan. Hudiča, še nimamo dostojnega algoritma prevajanja jezika.

Če danes še vedno kdo vztraja, da je bližnjega dne, je moja reakcija:

Kaj je torej AI, ML in vsi ti buzzwordi, če ne konec človeštva?

No, to so novi načini programiranja računalnika za reševanje težav, povezanih s klasifikacijo in napovedovanjem. In uganite kaj, končno imamo veliko AI storitev, ki jih lahko začnete uporabljati takoj v svoji poslovni aplikaciji in izkoristite ogromne koristi.

Kaj lahko platforme AI danes naredijo za podjetja?

Dobro vprašanje!

Umetna inteligenca je v svoji uporabi (vsaj teoretično) tako splošna, da ne bi bilo mogoče izpostaviti namena, za katerega je bila razvita. Kot da bi vprašali, za kaj je bila razvita razpredelnica in kaj lahko storite z njo. Seveda je bil razvit za računovodstvo, danes pa to odgovornost zelo presega. In računovodstvo ni edina funkcija – ljudje ga uporabljajo kot orodje za upravljanje projektov, kot todo seznam, kot bazo podatkov in kaj ne.

Enako je z AI.

V grobem je AI uporaben za naloge, ki so slabo opredeljene in se opirajo na učenje iz izkušenj. Da, to počnejo tudi ljudje, vendar ima AI prednost, saj lahko v trenutku opravi z obdelavo podatkov in doseže sklepe veliko, veliko hitreje. Nekatere značilne aplikacije AI so torej:

  • Zaznavanje obrazov na fotografiji, videoposnetku itd
  • Razvrščanje in označevanje slik, na primer za starševsko svetovanje
  • Pretvorba besedila v govor
  • Zaznavanje predmetov v medijih (npr. Avto, ženska itd.)
  • Napoved gibanja cen delnic
  • Zaznavanje financiranja terorizma (med milijoni transakcij na dan)
  • Priporočljivi sistemi (nakupovanje, glasba, prijatelji itd.)
  • Razbijanje Captcha
  • Filtriranje neželene pošte
  • Zaznavanje vdorov v omrežje

Lahko bi nadaljeval in nadaljeval in verjetno zmanjkalo strani (figurativno gledano), toda mislim, da zdaj že dobiš idejo. Vse to so primeri težav, s katerimi so se ljudje borili rešiti s tradicionalnimi računalniškimi sredstvi. In vendar so to pomembne, saj imajo velike potrebe v poslu in resničnem svetu.

Torej, brez dodatnega pohoda, začnimo s seznamom naših najboljših AI platform in poglejmo, kaj lahko ponudijo.

Storitve Amazon AI

Tako kot Amazon hitro odpušča podjetja, tako je tudi AWS tako prevladujoč kot platforma, da skoraj nič drugega ne pride na pamet. Enako velja z Storitve Amazon AI, ki je polna nogavic neverjetno uporabnih AI storitev.

Tu je nekaj pametnih storitev, ki jih ima AWS.

Amazon razumeti: Pomaga razumeti vse gore besedilnih, nestrukturiranih podatkov, ki jih imate. Eden od primerov je rudarjenje obstoječih klepetov za podporo strankam in ugotavljanje, kakšne so bile stopnje zadovoljstva sčasoma, katere so glavne skrbi stranke, katere ključne besede se najbolj uporabljajo itd..

Amazonska napoved: Storitev nič nastavitve za uporabo vaših obstoječih podatkov časovnih vrst in njihovo pretvorbo v natančne napovedi za prihodnost. Če se sprašujete, kakšni so podatki časovnih vrst, poglejte ta članek, ki sem ga napisal pred kratkim (poiščite bazo podatkov z imenom Timecale proti koncu članka).

Amazon Lex: Vgradite pogovorne vmesnike (besedilne in / ali vizualne) v svoje aplikacije. Zakulisje predstavljajo Amazonovi usposobljeni modeli strojnega učenja, ki dešifrirajo namero in med pogovorom govorijo v besedilo..

Amazonska prilagoditev: Enostavna in neinfrastrukturna storitev, s katero lahko ustvarite priporočila svojim strankam ali sebi! V to storitev lahko vnesete podatke o e-trgovini ali skorajda kar koli in uživate v zelo natančnih in zanimivih predlogih. Seveda, večji kot je nabor podatkov, boljša bodo priporočila.

Obstaja veliko več AI storitev, ki jih ima Amazon, in lahko bi skoraj ves dan preživeli brskanje po njih. Kljub temu je to dejavnost, ki jo iz srca priporočam! ��

Opomba: Povzetek vseh teh storitev je težko najti skupaj v dokumentih AWS, če pa obiščete https://aws.amazon.com/machine-learning, so te navedene v spustnem meniju pod “AI Services”.

TensorFlow

TensorFlow je knjižnica (in tudi platforma), ki jo je ustvarila ekipa zadaj Google Brain. Gre za izvedbo poddomene ML, imenovane Deep Learning Neural Networks; to pomeni, da je TensorFlow Googlova stvar, kako doseči strojno učenje z nevronskimi mrežami s tehniko globokega učenja.

To pomeni, da TensorFlow seveda ni edini način uporabe nevronskih omrežij – tam je veliko knjižnic, vsaka s svojimi prednosti in slabostmi.

Na splošno TensorFlow vam omogoča zaloge strojne učenja za več različnih programskih okolij. Kljub temu je osnovna platforma precej vizualna in se večinoma zanaša na grafe in vizualizacije podatkov. Tudi če ste neprogramer, je mogoče z nekaj truda doseči dobre rezultate iz TensorFlow-a.

Zgodovinsko gledano je bil TensorFlow namenjen „demokratizaciji“ strojnega učenja. Po mojem vedenju je bila prva platforma, ki je ML naredila preprosto, vizualno in dostopno tej stopnji. Kot rezultat tega je uporaba ML-a eksplodirala in ljudje so lahko brez težav trenirali modele.

Najpomembnejše prodajno mesto TensorFlow je Keras, ki je knjižnica za učinkovito programsko delo z Neural Networks. Tu je nekaj preprostega ustvarjanja preprostega, popolnoma povezanega omrežja (perceptron):

model = tf.keras.Sequences ()
# V model doda gosto povezano plast z 64 enotami:
model.add (sloji. gosto (64, aktivacija = ‘relu’))
# Dodaj še eno:
model.add (sloji. gosto (64, aktivacija = ‘relu’))
# Dodajte softmax plast z 10 izhodnimi enotami:
model.add (layer.Dense (10, aktivacija = ‘softmax’))

Seveda je treba izvesti tudi konfiguracijo, usposabljanje itd., Vendar so tudi enako preprosti.

Težko je najti napako s TensorFlow, če upoštevamo, da je ML prišel v JavaScript, mobilne naprave in celo IoT rešitve. Vendar v očeh puristov ostaja “manjša” platforma, s katero se lahko spopadajo vsi Tom, Dick in Harry. Bodite torej pripravljeni na sovraštvo, ko se boste pomerili navzgor po lestvi spretnosti in naleteli na bolj razsvetljene duše. ��

Če ste novinec, potem to preverite TensorFlow predstavitev spletnega tečaja.

Upoštevajte tudi: Nekatere kritike TensorFlow omenjajo, da ne more uporabljati GPU-jev, kar ne drži več. Danes TensorFlow ne deluje samo z GPU, ampak je Google razvil edino specializirano strojno opremo, imenovano TPU (TensorFlow Processing Unit), ki je na voljo kot oblak storitev.

Storitve Google AI

Tako kot storitve Amazona, tudi Google ima oblak v oblaku storitve ki se vrti okoli AI. Ne bom našteval vseh storitev, saj so precej podobne Amazonovi ponudbi. Tu je posnetek zaslona, ​​kaj je na voljo razvijalcem, če jih zanima:

Na splošno sta na voljo dva načina uporabe Googlovih storitev AI. Prva je uporaba modela, ki ga je Google že usposobil, in ga šele začeti uporabljati v svojih izdelkih. Drugi je t.i. AutoML storitev, ki avtomatizira več posredniških stopenj strojnega učenja in pomaga, recimo, razvijalcem polnih paketov z manj strokovnega znanja o ML v lažji izdelavi in ​​usposabljanju modelov.

H2O

“2” v H2O naj bi bil podpisnik (po videzu spominja na kemijsko formulo za vodo), vendar je mučno, če ga vtipkate. Upam, da so ljudje zadaj H2O ne bo imel toliko pozornosti!

H2O je odprtokodna platforma za strojno učenje, ki jo uporabljajo velika imena, vključena v Fortune 500.

Glavna ideja je, da bi vrhunske raziskave AI dosegle širšo javnost, namesto da bi ostale v rokah podjetij z globokimi žepi in vzvodi. V okviru platforme H2O je na voljo več izdelkov, kot so:

  • H2O: Osnovna platforma za raziskovanje in uporabo strojnega učenja.
  • Peneča voda: Uradna integracija s Apache iskrica za velike nabore podatkov.
  • H2O4GPU: Različica platforme H2O s pospešenim GPU-jem.

H2O izdeluje tudi rešitve, prilagojene podjetju, ki vključujejo:

  • AI brez voznika: Ne, AI brez voznikov nima nobene zveze s samovozečimi avtomobili! �� Več je v vrsticah Googlove ponudbe AutoML – večina stopenj AI / ML je avtomatiziranih, zaradi česar so orodja preprostejša in hitrejša za razvoj.
  • Plačana podpora: Kot podjetje ne morete čakati na odpiranje vprašanj v GitHubu in upate, da bodo kmalu odgovorili. Če je čas denar, H2O ponuja plačano podporo in svetovanje za velika podjetja.

Petuum

Petuum razvije Simfonija platforma, ki je zasnovana tako, da AI ne dela na pamet. Z drugimi besedami, če ste se naveličali kodiranja in / ali ne želite zapomniti več knjižnic in izhodnih formatov, se bo Simfonija počutila kot dopust v Alpah!

Medtem ko na platformi Symphony ni nič “odprtega”, so funkcije vredne spuščanja:

  • Uporabniški vmesnik povleci in spusti
  • Enostavna gradnja interaktivnih podatkovnih cevovodov
  • Tone standardiziranih in modularnih gradnikov za ustvarjanje bolj izpopolnjenih aplikacij AI
  • Programiranje in vmesniki API, ki se počutijo vizualno, niso dovolj močni
  • Samodejna optimizacija z GPU-ji
  • Distribuirana, zelo razširljiva platforma
  • Zbiranje podatkov iz več virov

Obstaja še veliko funkcij, ki bodo resnično občutile, da je bila ovira za vstop znatno zmanjšana. Zelo priporočljivo!

Polyaxon

Največji izziv danes pri strojnem učenju in AI ni najti dobrih knjižnic in algoritmov (ali celo učnih virov), temveč usposobljenega inženiringa, ki ga je treba uporabiti za spopadanje z behemoth sistemi in velikimi obremenitvami podatkov.

Tudi za sezonske programske inženirje je to lahko preveč vprašanje. Če se tudi vi počutite tako, Polyaxon je vreden ogleda.

Polyaxon ni knjižnica ali celo ogrodje; namesto tega je končna rešitev za upravljanje vseh vidikov strojnega učenja, kot so:

  • Podatkovne povezave in pretakanje
  • Pospeševanje strojne opreme
  • Kontejnerizacija in orkestracija
  • Načrtovanje, shranjevanje in varnost
  • Cevovod, optimizacija, sledenje itd.
  • Nadzorna plošča, API-ji, vizualizacije itd.

Precej je knjižničnih in ponudniških agnostik, saj je podprto veliko število priljubljenih (odprtih in zaprtih kod) rešitev.

Seveda se morate še vedno ukvarjati z uvajanjem in spreminjanjem lestvice na določeni ravni. Če se želite temu izogniti, Polyaxon ponuja rešitev PaaS, ki vam omogoča elastično uporabo njihove infrastrukture.

DataRobot

Enostavno povedano, DataRobot je osredotočena rešitev strojnega učenja za podjetje. Vizualno je viden do konca in je zasnovan tako, da hitro shrani vaše podatke in jih posreduje konkretni poslovni uporabi.

Vmesnik je intuitiven in eleganten, kar omogoča, da se nestrokovnjaki znajdejo za volani in ustvarijo smiselne vpoglede.

DataRobot nima več funkcij; namesto tega se osredotoča na tradicionalni občutek podatkov in zagotavlja zanesljive zmogljivosti pri:

  • Avtomatsko strojno učenje
  • Regresija in klasifikacija
  • Časovne serije

Vse pogosteje so to za vaše podjetje. Se pravi, v večini primerov je DataRobot vse, kar potrebujete. ��

NeuralDesigner

Medtem ko smo na temo enostavnih in močnih platform AI, ki jih je enostavno uporabljati, NeuralDesigner si zasluži posebno omembo.

O NeuralDesignerju ni veliko reči, vendar je treba storiti še veliko! Glede na to, da je Nevronska omrežja bolj ali manj prevladovala v sodobni metodologiji strojnega učenja, je smiselno delati s platformo, ki je osredotočena izključno na nevronske mreže. Brez veliko izbire, brez motenj – kakovost nad količino.

NeuralDesigner se odlikuje na več načinov:

  • Programiranje ni potrebno. Nasploh.
  • Zapletena gradnja vmesnikov ni potrebna. Vse je postavljeno v razumnih, enostavno razumljivih, naročenih korakih.
  • Zbirka najbolj naprednih in izpopolnjenih algoritmov, značilnih za Nevronske mreže.
  • Paralelizacija CPU-ja in pospeševanje GPU-ja za visoke zmogljivosti.

Vredno a poglej? Definitivno!

Prevision.io

Pervision.io je platforma za upravljanje vseh vidikov strojnega učenja, od obdelave podatkov do uvajanja v obsegu.

NapovedIO

Če ste razvijalec, NapovedIO je neverjetno uporabna ponudba, ki jo morate pogledati. V svojem bistvu je PredictionIO platforma za strojno učenje, ki lahko zaužije podatke iz vaše aplikacije (splet, mobilni telefon ali kako drugače) in hitro sestavi napovedi.

Naj vas ime ne zavede – PredictionIO ni samo za napovedi, ampak podpira celoten spekter strojnega učenja. Tukaj je nekaj kul razlogov, da se imate radi:

  • Podpora za razvrščanje, regresijo, priporočila, NLP in kaj ne.
  • Zgradite za obvladovanje resnih delovnih obremenitev v nastavitvi Big Data.
  • Več vgrajenih predloge za tiste, ki se jim mudi.
  • Na voljo v paketu z Apache Spark, MLlib, HBase, Akka HTTP in Elasticsearch, ki ustreza vsem mogočim potrebam robustne in moderne aplikacije.
  • Kombinirano zaužitje podatkov iz več virov, bodisi v paketnem ali v realnem času.
  • Uveden kot tipična spletna storitev – enostaven za uživanje in hranjenje.

Pri večini spletnih projektov ne vidim, kako PredictionIO nima veliko smisla. Pojdi naprej in poskusi!

Zaključek

Danes ne manjka ogrodja ali platforme AI in ML; Prevladala sem nad izbiro, ko sem začela raziskovati ta članek. Kot rezultat tega sem skušal omejiti seznam na edinstvene ali zanimive. Če menite, da sem nekaj pomembnega zamudil, mi sporočite.

Coursera dobili nekaj odličnih tečajev strojnega učenja, zato preverite, če vas zanima učenje.

Katera platforma je torej najboljša? Na žalost ni jasnega odgovora. Eden od razlogov je, da je večina teh storitev vezana na določen tehnološki kup ali ekosisteme (večinoma gradijo vrt, obzidan). Drugi, pomembnejši razlog, je ta, da so bile tehnologije AI in ML do zdaj komoditizirane in obstaja tekma, da bi zagotovili čim več funkcij po čim nižji ceni. Noben prodajalec si ne more privoščiti, da ne ponudi tistega, kar ponujajo drugi, vsako novo ponudbo pa tekmeci kopirajo in strežejo skoraj čez noč.

Tako se vse skupaj spodobi s tem, kakšen je vaš kup in cilji, kako intuitivno se vam zdi storitev, kakšna je vaša percepcija podjetij, ki stojijo za njo in podobno.

Toda ne glede na to, je samoumevno, da je AI končno na voljo kot storitev, zato bi bilo skrajno nespametno, da ga ne bi izkoristili. ��

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