Top 9 okvira u svijetu umjetne inteligencije

Prošla su vremena u kojima se AI smatrao izmišljenim.


Od robota do Google Siri-a, a sada i do uvođenja novog Google Duplexa, čini se da je umjetna inteligencija uvelike napredovala da postane sve humanija.

Potražnja za strojnim učenjem i AI rasla je eksponencijalno. Uz to, i sama zajednica se povećala kao rezultat, a to je dovelo do evolucije nekih AI okvira koji znatno olakšavaju učenje AI.

U ovom ćemo članku razmotriti neke od najboljih okvira kako započeti s razvojem AI.

Tijek tenzora

Pozdravljam iz Googleove obitelji, Tijek tenzora pokazalo se da je snažan okvir otvorenog koda koji podržava duboko učenje i kojem se može pristupiti čak i sa mobilnog uređaja.

Tijek tenzora smatra se prikladnim alatom za razvoj statističkih programa. Budući da nudi raspodijeljenu obuku, modeli strojeva mogu se mnogo učinkovitije osposobiti na bilo kojoj razini apstrakcije koju korisnik preferira.

Značajke

  • Prilagodljivo sučelje za više programiranja za jednostavno programiranje
  • Snažni pokretači rasta, s jakom zajednicom otvorenog koda
  • Pruža opsežne i dobro dokumentirane priručnike za ljude

prozodija

  • Jezik kojim se koristi tenzorska struja je Python, koji je u današnje vrijeme vrlo popularan.
  • Ovaj je okvir sposoban za veliku računsku snagu. Dakle, može se koristiti na bilo kojem CPU-u ili GPU-u.
  • Za izradu modela strojeva koristi računalnu apstrakciju grafikona

kontra

  • Da bi se donijela odluka ili predviđanje, okvir prosljeđuje ulazne podatke kroz više čvorova. Ovo može dugotrajno.
  • Nedostaje i mnogim unaprijed obučenim modelima AI.

Microsoft CNTK

Microsoft CNTK je brži i svestraniji okvir otvorenog koda koji se temelji na neuronskim mrežama koje podržavaju preoblikovanje teksta, poruka i glasa.

Omogućuje učinkovito okruženje skaliranja zbog brže cjelokupne procjene modela stroja uz brigu o točnosti.

Microsoft CNTK ima integracije s velikim ogromnim skupovima podataka što ga čini vodećim izborom koji će usvojiti veliki igrači poput Skypea, Cortane itd., A vrlo je ekspresivna arhitektura jednostavna za korištenje..

Značajke

  • Visoko optimizirana za pružanje učinkovitosti, skalabilnosti, brzine i integracije na visokoj razini
  • Ima ugrađene komponente poput podešavanja hiperparametara, nadziranih modela učenja, pojačanja, CNN-a, RNN-a itd..
  • Resursi se koriste za postizanje najbolje učinkovitosti.
  • Vlastite mreže koje se mogu učinkovito izraziti, poput potpunih API-ja, i visoke i niske razine

prozodija

  • Kako podržava Python i C ++, ovaj okvir može raditi s više poslužitelja odjednom i stoga proces učenja ubrzava.
  • Razvijen je imajući na umu nedavna zbivanja u svijetu AI. Microsft CNTK arhitektura podržava GAN, RNN i CNN.
  • Omogućuje učinkovito raspodjelu treninga za učinkovito treniranje modela strojeva.

kontra

  • Nedostaje ploča za vizualizaciju i podrška za mobilni ARM.

caffe

caffe je mreža dubokog učenja koja dolazi zajedno s unaprijed instaliranim setom uvježbanih neuronskih mreža. Ovo bi vam trebao biti prvi odabir ako vam se bliži rok.

Poznat po svojim mogućnostima obrade slike, ovaj okvir također ima široku podršku MATLAB-a.

Značajke

  • Svi njeni modeli napisani su u otvorenim shemama
  • Nudi ogromnu brzinu i vrlo učinkovit rad, jer je već unaprijed instaliran.
  • Aktivna zajednica otvorenog koda za raspravu i kolaborativni kôd.

prozodija

  • Međusobno povezivanje C, C ++ i Pythona, također podržava modeliranje CNN-a (konvolucionarnih neuronskih mreža)
  • Učinkovit pri računanju numeričkih zadataka zbog svoje brzine.

kontra

  • Caffe nije sposoban za obradu složenih podataka, ali je relativno brz tijekom rukovanja vizualnom obradom slika.

Theano

Korištenje GPU-a umjesto CPU-a, ovaj okvir podržava istraživanje dubokog učenja i sposoban je pružiti točnost za mreže kojima je potrebna velika računska snaga. Na primjer, za izračunavanje višedimenzionalnih nizova potrebna je velika snaga i Theano je u tome sposoban.

Theano temelji se na pythonu, što je provjereni programski jezik kada je u pitanju brža obrada i reagiranje.

Značajke

  • Procjena izraza je brža zbog dinamičke generacije koda
  • Omogućuje odličan omjer točnosti čak i kad su vrijednosti minimalne.
  • Testiranje uređaja je značajna značajka tvrtke Theano, jer omogućava korisniku da samo potvrdi svoj kod, kao i lako otkriti i dijagnosticirati pogreške.

prozodija

  • Theano nudi učinkovitu podršku za sve aplikacije s intenzivnim podacima, ali zahtijeva kombiniranje s drugim knjižnicama.
  • Učinkovito optimiziran za CPU kao i za GPU

kontra

  • Neće biti više ažuriranja ili dodavanja značajki trenutnoj verziji Theanoa.

 Strojno učenje Amazona

Budući da je ulagač u AI zajednicu, Strojno učenje Amazona nudi vrhunsku podršku u razvoju alata za samo učenje.

Ovaj okvir već ima postojeće baze korisnika u višestrukim servisima poput AWS, S3 i Amazon Redshift. Ovo je usluga kojom upravlja Amazon, s tri operacije izvedene na modelu, a to su analiza podataka, obuka modela i evaluacija.

Značajke

  • Postoje prilagođeni alati za svaku razinu iskustva u AWS-u, čak i ako ste početnik, istraživač podataka ili programer
  • Sigurnost je od najveće važnosti, pa su svi podaci šifrirani
  • Pruža opsežne alate za analizu i razumijevanje podataka
  • Integracije sa svim glavnim skupima podataka

prozodija

  • Ne morate napisati puno koda s ovim okvirom. Umjesto toga, omogućuje vam interakciju s AI napajanim okvirom preko API-ja.
  • Obično ga koriste znanstvenici, programeri i ML istraživači.

kontra

  • Nedostaje joj fleksibilnost jer je cijeli okvir apstrahiran, pa ako želite odabrati određeni algoritam normalizacije ili strojnog učenja, ne možete.
  • Također nedostaje vizualizacija podataka.

Baklja

Baklja je okvir otvorenog koda koji bi mogao podržati numeričke operacije. Nudi brojne algoritme za brži razvoj mreža dubokog učenja.

Dugo se koristi u AI laboratorijima Facebooka i Twittera. Postoji okvir temeljen na pitonu poznat kao PyTorch koji se pokazao jednostavnijim i pouzdanijim.

Značajke

  • Sadrži puno rutina za indeksiranje, presjecanje, premještanje s N-dimenzionalnim modelom niza
  • Postoje optimizacijske rutine, prvenstveno numeričke temeljene na modelima neuronske mreže
  • Podrška za GPU vrlo je učinkovita
  • Lako se integrira s iOS-om i Andriodom

prozodija

  • Vrlo velika fleksibilnost u pogledu jezika i integracija
  • Visoka brzina i učinkovitost iskorištavanja GPU-a
  • Dostupni su već postojeći modeli za osposobljavanje podataka o.

kontra

  • Dokumentacija korisnicima nije baš jasna, pa predstavlja strmiju krivulju učenja
  • Nedostatak koda za trenutnu upotrebu, tako da treba vremena.
  • U početku se temelji na programskom jeziku pod nazivom Lua, a toga nisu mnogi svjesni.

Accord.Net

Accord.net je C # temeljen okvir koji pomaže u razvoju neuronskih mreža koje se koriste za obradu zvuka i slike.

Aplikacije to mogu koristiti i komercijalno za proizvodnju aplikacija za računalni vid, obradu signala kao i statističke aplikacije.

Značajke

  • Zrela, dobro provjerena baza podataka, kako je započeta 2012. godine
  • Pruža sveobuhvatan skup uzoraka modela i skupova podataka za brzo pokretanje aplikacije

prozodija

  • Stalno ga podržava aktivni razvojni tim.
  • Ovaj dobro dokumentovani okvir koji učinkovito rukovodi numeričkim intenzivnim računanjem i vizualizacijom
  • Provedba algoritama i obrada signala može se prikladno izvesti s ovim okvirom.
  • Lako se može nositi s numeričkom optimizacijom i umjetnim neuronskim mrežama.

kontra

  • Nije baš dobro poznato u usporedbi s drugim okvirima.
  • Njegove su performanse sporije u odnosu na druge okvire.

Apache Mahout

Apache Mahout, kao okvir otvorenog koda, usmjeren je na razvoj skalabilnih okvira strojnog učenja. Ne bavi se API-jevima kao takvim, ali pomaže u implementaciji novih algoritama strojnog učenja od strane znanstvenika i inženjera podataka.

Značajke

  • Poznata po tome što je matematički vrlo ekspresivan Scala DSL
  • Proširena je podrška na višestruke pozadine koje se distribuiraju.

prozodija

  • Pomaže u grupiranju, kolaborativnom filtriranju i razvrstavanju.
  • Za svoje računske operacije koristi se Java biblioteka, što je brže.

kontra

  • Python knjižnice nisu toliko kompatibilne kao Java knjižnice s ovim okvirom.
  • Njegove računske operacije su sporije od Spark MLib.

Spark MLib

Spark MLib Apacheov okvir podržava R, Scala, Java i Python. Može se učitati s radnim tokovima Hadoopa za pružanje algoritama strojnog učenja poput klasifikacije, regresije i grupiranja.

Osim Hadoopa, može se integrirati i s cloud, Apache ili čak samostalnim sustavima.

Značajke

  • Visoke performanse jedan su od ključnih elemenata i kažu da su 100 puta brže od MapReduce
  • Spark je izuzetno svestran i radi u više računalnih okruženja

prozodija

  • Brzo može obraditi ogromne količine podataka jer djeluje na iterativnom računanju.
  • Dostupna je na mnogim jezicima i lako se može priključiti.
  • Ciklusi velike razmjere obrade podataka s lakoćom.

kontra

  • Može se priključiti samo s Hadoop-om.
  • Teško je razumjeti mehanizam ovog okvira, bez opsežnog rada na istom

AI Okvirna usporedba

OkvirJezikOtvoreni izvor?Značajke arhitekture
TensorFlowC ++ ili PythonDaKoristi strukture podataka
Microsoft CNTKC++DaNa temelju GPU / CPU-a. Podržava RNN, GNN i CNN.
caffeC++DaNjegova arhitektura podržava CNN
TheanoPitonDaFleksibilna arhitektura koja omogućuje da se implementira u bilo koji GPU ili CPU
Amazonsko strojno učenjeViše jezikaDaDolazeći s Amazona, koristi AWS.
BakljaLuaDaNjegova arhitektura omogućuje snažne proračune.
Accord.NetC #DaSposoban za znanstvene proračune i prepoznavanje uzoraka.
Apache MahoutJava, ScalaDaSposoban za izradu strojeva za učenje bez programiranja
Spark MLibR, Scala, Java i PythonDaVozači i izvršitelji rade u svojim procesorima. Vodoravni ili okomiti grozdovi.

Nadam se da vam gore pomaže da odaberete AI okvir za svoj sljedeći razvoj moderne aplikacije.

Ako ste programer i želite naučiti duboko učenje kako biste ušli u AI, možda biste trebali razmotriti ovo Coursera specijalizirani internetski 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