Najboljših 9 okvirov v svetu umetne inteligence

Začeli so časi, ko je AI veljal za izmišljenega.


Od robotov do Googla Siri in zdaj uvedbe novega Google Duplexa se zdi, da je umetna inteligenca vzela velike korake, da bi postala čedalje bolj humana.

Povpraševanje po strojnem učenju in AI je naglo naraščalo. Poleg tega se je zaradi tega povečala tudi sama skupnost, kar je privedlo do razvoja nekaterih okvirov AI, ki olajšajo učenje AI.

V tem članku bomo razpravljali o nekaterih najboljših okvirih za začetek razvoja AI.

Natezni tok

Pozdravljeni iz Googlove družine, Natezni tok izkazalo se je za robustno odprtokodno ogrodje, ki podpira poglobljeno učenje in do katerega lahko dostopate celo z mobilne naprave.

Tenzorski tok velja za primerno orodje za razvoj statističnih programov. Ker ponuja razdeljeno usposabljanje, lahko modele strojev veliko učinkoviteje treniramo na kateri koli stopnji abstrakcije, ki jo ima uporabnik.

Lastnosti

  • Prilagodljiv vmesnik za več programov za enostavno programiranje
  • Gonilniki močne rasti z močno odprtokodno skupnostjo
  • Ponuja obsežne in dobro dokumentirane priročnike za ljudi

Prednosti

  • Jezik, ki ga uporablja tenzorski tok, je Python, ki je danes zelo priljubljen.
  • Ta okvir ima veliko računsko moč. Zato ga je mogoče uporabiti v katerem koli CPU-ju ali GPU-ju.
  • Za izdelavo modelov strojev uporablja računalniško abstrakcijo grafov

Slabosti

  • Za odločitev ali napoved okvir posreduje vhodne podatke skozi več vozlišč. To je lahko zamudno.
  • Manjka tudi veliko predhodno usposobljenih modelov AI.

Microsoft CNTK

Microsoft CNTK je hitrejši in vsestranski odprtokodni okvir, ki temelji na nevronskih omrežjih, ki podpirajo preoblikovanje besedil, sporočil in glasu.

Zagotavlja učinkovito okolje za skaliranje zaradi hitrejšega celovitega ocenjevanja modelov strojev, hkrati pa skrbi za natančnost.

Microsoft CNTK ima integracije z velikimi množicnimi nabori podatkov, zaradi česar je vodilna izbira, ki jo sprejmejo veliki igralci, kot so Skype, Cortana itd., Z zelo izrazito arhitekturo, ki je enostavna za uporabo.

Lastnosti

  • Zelo optimiziran za zagotavljanje učinkovitosti, razširljivosti, hitrosti in integracij na visoki ravni
  • Ima vgrajene komponente, kot so uglaševanje hiperparametrov, nadzorovani učni modeli, ojačitev, CNN, RNN itd..
  • Viri se uporabljajo za zagotavljanje najboljše učinkovitosti.
  • Lastna omrežja, ki jih je mogoče učinkovito izraziti, kot so polni API-ji, tako na visoki kot na nizki ravni

Prednosti

  • Ker podpira Python in C ++, lahko ta okvir deluje z več strežniki hkrati in tako učni proces postane hitrejši.
  • Razvit je bil ob upoštevanju nedavnih dogajanj v svetu AI. Microsft CNTK arhitektura podpira GAN, RNN in CNN.
  • Omogoča razdeljeno usposabljanje za učinkovito treniranje modelov strojev.

Slabosti

  • Manjka ji vizualizacijska plošča in podpora za mobilni ARM.

Caffe

Caffe je globoko učno omrežje, ki je priloženo prednapolnjenemu naboru usposobljenih nevronskih mrež. To je vaš prvi izbor, če se vam izteče rok.

Ta okvir, znan po svojih zmožnostih za obdelavo slik, ima tudi razširjeno podporo MATLAB.

Lastnosti

  • Vsi njeni modeli so napisani v preprostih shemah
  • Ponuja ogromno hitrost in zelo učinkovito delo, saj je že prednameščeno.
  • Aktivna odprtokodna skupnost za razpravo in kodeks za sodelovanje.

Prednosti

  • Medsebojno povezovanje C, C ++ in Python podpira tudi modeliranje CNN (konvolucionarnih nevronskih mrež)
  • Učinkovit pri računanju numeričnih opravil zaradi njegove hitrosti.

Slabosti

  • Caffe ni sposoben obdelovati zapletenih podatkov, vendar je pri obravnavi vizualne obdelave slik relativno hiter.

Theano

Z uporabo GPU-jev namesto CPU-ja ta okvir podpira raziskave poglobljenega učenja in je sposoben zagotoviti natančnost za omrežja, ki potrebujejo visoko računsko moč. Na primer, za računanje večdimenzionalnih nizov je potrebna velika moč in Theano je tega sposoben.

Theano temelji na pythonu, ki je preverjen programski jezik, ko gre za hitrejšo obdelavo in odzivanje.

Lastnosti

  • Ocenjevanje izrazov je hitrejše zaradi dinamičnega ustvarjanja kode
  • Zagotavlja odlično razmerje točnosti, tudi če so vrednosti minimalne.
  • Preizkušanje enot je pomembna lastnost podjetja Theano, saj uporabniku omogoča samo preverjanje svoje kode ter enostavno odkrivanje in diagnosticiranje napak.

Prednosti

  • Theano ponuja učinkovito podporo za vse aplikacije, ki intenzivno uporabljajo podatke, vendar zahteva kombiniranje z drugimi knjižnicami.
  • Učinkovito optimiziran za CPU kot tudi za GPU

Slabosti

  • V trenutni različici Theano ne bo več posodobitev ali dodajanja funkcij.

 Strojno učenje Amazonije

Kot trendni udeleženec AI skupnosti, Strojno učenje Amazonije ponuja vrhunsko podporo pri razvoju orodij za samoučno učenje.

Ta okvir že ima obstoječe uporabniške baze v številnih storitvah, kot so AWS, S3 in Amazon Redshift. To je upravljana storitev podjetja Amazon s tremi operacijami na modelu, ki so analiza podatkov, usposabljanje modela in evalvacija.

Lastnosti

  • Obstajajo prilagojena orodja za vsako raven izkušenj v AWS, tudi če ste začetnik, podatkovni znanstvenik ali razvijalec
  • Varnost je izjemnega pomena, zato so vsi podatki šifrirani
  • Ponuja obsežna orodja za analizo in razumevanje podatkov
  • Integracije z vsemi glavnimi nabori podatkov

Prednosti

  • V ta okvir vam ni treba napisati veliko kode. Namesto tega omogoča interakcijo z ogrodjem AI, ki ga poganja API.
  • Običajno jih uporabljajo znanstveniki, razvijalci in raziskovalci ML.

Slabosti

  • Manjka mu prožnost, saj je celoten okvir abstrahiran, zato če želite izbrati določen algoritem normalizacije ali strojnega učenja, ne morete.
  • Manjka tudi vizualizacija podatkov.

Gorilnik

The Gorilnik je odprtokodni okvir, ki bi lahko podpiral številčne operacije. Ponuja številne algoritme za hitrejši razvoj omrežij globokega učenja.

Veliko se uporablja v AI laboratorijih Facebooka in Twitterja. Obstaja okvir na osnovi pytona, znan kot PyTorch, ki se je izkazal za bolj preprost in zanesljiv.

Lastnosti

  • Odlikuje veliko rutin za indeksiranje, rezanje, prenašanje z N-dimenzionalnim modelom matrike
  • Optimizacijske rutine so prisotne, predvsem numerične, ki temeljijo na modelih nevronskih mrež
  • Podpora za GPU je zelo učinkovita
  • Enostavno se integrira z iOS-om in Andriodom

Prednosti

  • Zelo velika prilagodljivost glede jezikov in integracij
  • Visoka hitrost in učinkovitost uporabe GPU-ja
  • Za usposabljanje podatkov so na voljo že obstoječi modeli.

Slabosti

  • Dokumentacija uporabnikom ni zelo jasna, zato predstavlja bolj strmo krivuljo učenja
  • Pomanjkanje kode za takojšnjo uporabo, zato je potreben čas.
  • Na začetku temelji na programskem jeziku, imenovanem Lua, in tega se ne zavedajo mnogi.

Accord.Net

Accord.net je okvir, ki temelji na C #, ki pomaga pri razvoju nevronskih mrež, ki se uporabljajo za obdelavo zvoka in slike.

Aplikacije lahko to komercialno uporabljajo tudi za izdelavo aplikacij za računalniški vid, obdelavo signalov in statistike.

Lastnosti

  • Zrela, dobro preizkušena koda, kot se je začela leta 2012
  • Zagotavlja obsežen nabor vzorčnih modelov in nabora podatkov za hitro zagon aplikacije

Prednosti

  • Nenehno ga podpira aktivna razvojna ekipa.
  • Ta dobro dokumentiran okvir, ki učinkovito obravnava številčno intenzivno računanje in vizualizacijo
  • Izvedba algoritmov in obdelava signalov lahko s tem okvirom poteka priročno.
  • Z lahkoto upravlja z numerično optimizacijo in umetnimi nevronskimi mrežami.

Slabosti

  • V primerjavi z drugimi okviri ni zelo dobro znan.
  • Njegova zmogljivost je počasnejša v primerjavi z drugimi okviri.

Apache Mahout

Apache Mahout, Ker je okvir odprtega vira, je njegov cilj oblikovanje razširljivih okvirov strojnega učenja. Ne obravnava API-jev kot takih, ampak pomaga pri izvajanju novih algoritmov strojnega učenja s strani znanstvenikov in inženirjev.

Lastnosti

  • Znano po tem, da je Scala DSL, ki je matematično zelo ekspresiven
  • Podpira več podpornih datotek, ki se distribuirajo.

Prednosti

  • Pomaga pri združevanju, skupnem filtriranju in razvrščanju.
  • Računalniške operacije uporabljajo knjižnice Java, kar je hitrejše.

Slabosti

  • Python knjižnice niso tako združljive kot knjižnice Java s tem okvirom.
  • Njegove računske operacije so počasnejše kot Spark MLib.

Spark MLib

Spark MLib frame by Apache podpirajo R, Scala, Java in Python. Lahko se naloži z delovnimi tokovi Hadoop za zagotavljanje algoritmov strojnega učenja, kot so klasifikacija, regresija in grozdenje.

Poleg Hadoopa ga je mogoče integrirati tudi v oblak, Apache ali celo samostojne sisteme.

Lastnosti

  • Visoka zmogljivost je eden ključnih elementov in naj bi bila 100-krat hitrejša od MapReduce
  • Spark je izjemno vsestranski in deluje v več računalniških okoljih

Prednosti

  • Hitro lahko obdeluje velike količine podatkov, saj deluje pri iterativnem računanju.
  • Na voljo je v številnih jezikih in ga je enostavno priključiti.
  • Z lahkoto kroži velike lestvice za obdelavo podatkov.

Slabosti

  • Lahko je priključen samo s Hadoopom.
  • Težko je razumeti mehanizem tega okvira brez obsežnega dela na istem

AI okvirna primerjava

OkvirJezikOdprtokodno?Značilnosti arhitekture
TensorFlowC ++ ali PythonDaUporablja strukture podatkov
Microsoft CNTKC++DaTemelji na GPU / CPU. Podpira RNN, GNN in CNN.
CaffeC++DaNjegova arhitektura podpira CNN
TheanoPythonDaPrilagodljiva arhitektura, ki omogoča uvajanje v kateri koli GPU ali CPU
Strojno učenje AmazonVeč jezikovDaČe prihaja iz Amazona, uporablja AWS.
GorilnikLuaDaNjegova arhitektura omogoča močne izračune.
Accord.NetC #DaSposoben znanstvenih izračunov in prepoznavanja vzorcev.
Apache MahoutJava, ScalaDaSposoben je, da se stroji učijo, ne da bi morali programirati
Spark MLibR, Scala, Java in PythonDaVozniki in izvršitelji delujejo v svojih procesorjih. Vodoravni ali navpični grozdi.

Upam, da vam zgoraj pomaga izbrati okvir AI za vaš naslednji sodobni razvoj aplikacij.

Če ste razvijalec in se želite naučiti poglobljenega učenja za vstop v AI, potem lahko razmislite o tem Coursera specializiran spletni tečaj.

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