9 najlepších rámcov vo svete umelej inteligencie

Preč sú časy, keď bola AI považovaná za fiktívnu.


Od robotov po Google Siri a teraz po zavedení nového Google Duplex sa zdá, že umelá inteligencia urobila značné kroky, aby sa stala čoraz humánnejšou..

Dopyt po strojovom učení a AI exponenciálne vzrástol. Okrem toho sa v dôsledku toho zvýšila aj samotná komunita, čo viedlo k vývoju niektorých rámcov AI, ktoré uľahčujú učenie AI..

V tomto článku si preberieme niekoľko najlepších rámcov, ktoré vám pomôžu začať s vývojom AI.

Tenzorový prietok

Zdravím z rodiny Google, Tenzorový prietok Ukázalo sa, že ide o robustný rámec s otvoreným zdrojom, ktorý podporuje hlboké vzdelávanie a ku ktorému je možné pristupovať dokonca aj z mobilného zariadenia.

Tok tenzorov sa považuje za vhodný nástroj na vývoj štatistických programov. Pretože ponúka distribuované školenie, modely strojov môžu byť trénované oveľa efektívnejšie pri akejkoľvek úrovni abstrakcie, ktorú uprednostňuje užívateľ.

Vlastnosti

  • Škálovateľné viac programovacie rozhranie pre ľahké programovanie
  • Silné hnacie sily rastu so silnou komunitou s otvoreným zdrojom
  • Poskytuje ľuďom rozsiahle a dobre zdokumentované príručky

Pros

  • Jazyk používaný v tenzorovom toku je Python, ktorý je v súčasnosti veľmi populárny.
  • Tento rámec je schopný vysokej výpočtovej sily. Preto sa dá použiť na akomkoľvek CPU alebo GPU.
  • Používa výpočtovú abstrakciu na vytvorenie modelov strojov

Zápory

  • Na rozhodnutie alebo predikciu rámec prechádza vstupné dáta cez viacero uzlov. To môže byť časovo náročné.
  • Chýba mu tiež veľa vopred trénovaných modelov AI.

Microsoft CNTK

Microsoft CNTK je rýchlejší a univerzálny rámec s otvoreným zdrojovým kódom, ktorý je založený na neurónových sieťach, ktoré podporujú prestavovanie textu, správ a hlasu.

Poskytuje efektívne prostredie na úpravu mierky vďaka rýchlejšiemu celkovému hodnoteniu modelov strojov a zároveň sa stará o presnosť.

Microsoft CNTK má integráciu s rozsiahlymi množinami údajov, vďaka čomu je hlavnou voľbou pre veľkých hráčov, ako sú Skype, Cortana atď., S veľmi výraznou ľahko použiteľnou architektúrou.

Vlastnosti

  • Vysoko optimalizovaná pre efektívnosť, škálovateľnosť, rýchlosť a integráciu na vysokej úrovni
  • Má vstavané komponenty, ako sú hyperparameterové ladenie, supervízované vzdelávacie modely, zosilnenie, CNN, RNN atď..
  • Na zabezpečenie najlepšej účinnosti sa využívajú zdroje.
  • Vlastné siete, ktoré sa dajú efektívne vyjadriť, napríklad úplné API, a to na vysokej aj nízkej úrovni

Pros

  • Pretože podporuje Python a C ++, tento rámec môže pracovať s viacerými servermi naraz, a preto zrýchľuje proces učenia.
  • Bola vyvinutá s ohľadom na nedávny vývoj vo svete AI. Architektúra Microsft CNTK podporuje GAN, RNN a CNN.
  • Umožňuje distribuované školenie na efektívne školenie modelov strojov.

Zápory

  • Chýba vizualizačná tabuľa a podpora mobilného ARM.

Caffe

Caffe je hlboká vzdelávacia sieť, ktorá prichádza spolu s predinštalovaným súborom trénovaných neurónových sietí. Toto by malo byť vaše prvé rozhodnutie, ak je váš konečný termín blízko.

Tento rámec, ktorý je známy svojimi schopnosťami spracovania obrazu, má rozšírenú podporu MATLABu.

Vlastnosti

  • Všetky jeho modely sú napísané v holých textových schémach
  • Ponúka veľkú rýchlosť a vysoko efektívnu prácu, pretože je už vopred nabitá.
  • Aktívna komunita s otvoreným zdrojovým kódom na diskusiu a spoluprácu.

Pros

  • Prepojením C, C ++ a Pythonu podporuje aj modelovanie CNN (konvolučné neurónové siete)
  • Efektívne pri výpočte numerických úloh kvôli svojej rýchlosti.

Zápory

  • Caffe nie je schopný spracovať zložité údaje, ale je pomerne rýchly pri spracovaní vizuálneho spracovania obrázkov.

Theano

Použitím GPU namiesto CPU tento rámec podporuje výskum hlbokého vzdelávania a je schopný poskytovať presnosť sieťam, ktoré potrebujú vysokú výpočtovú silu. Napríklad výpočet mnohorozmerných polí vyžaduje vysokú silu a Theano to dokáže.

Theano je založený na pythone, ktorý je osvedčeným programovacím jazykom, pokiaľ ide o rýchlejšie spracovanie a reakciu.

Vlastnosti

  • Vyhodnocovanie výrazov je rýchlejšie vďaka dynamickému generovaniu kódu
  • Poskytuje vynikajúci pomer presnosti aj pri minimálnych hodnotách.
  • Testovanie jednotiek je dôležitou vlastnosťou Theano, pretože umožňuje užívateľovi overiť si svoj kód a ľahko odhaliť a diagnostikovať chyby..

Pros

  • Theano ponúka efektívnu podporu pre všetky aplikácie náročné na dáta, ale vyžaduje kombináciu s inými knižnicami.
  • Efektívne optimalizované pre procesor aj GPU

Zápory

  • Na aktuálnu verziu Theano už nebude existovať žiadna aktualizácia ani pridávanie funkcií.

 Amazon machine machine

Byť vstupujúcim do komunity AI, Amazon machine machine ponúka špičkovú podporu pri vývoji nástrojov samoučenia.

Tento rámec už má existujúce používateľské základne vo svojich viacerých službách, ako sú AWS, S3 a Amazon Redshift. Ide o spravovanú službu Amazonu, ktorá vykonáva tri operácie na modeli, ktorými sú analýza údajov, školenie modelu a hodnotenie.

Vlastnosti

  • K dispozícii sú prispôsobené nástroje pre každú úroveň skúseností s AWS, aj keď ste začiatočník, vedec údajov alebo vývojár
  • Bezpečnosť je nanajvýš dôležitá, takže všetky údaje sú šifrované
  • Poskytuje rozsiahle nástroje na analýzu a porozumenie údajov
  • Integrácia so všetkými hlavnými súbormi údajov

Pros

  • V tomto rámci nemusíte písať veľa kódu. Namiesto toho vám umožňuje komunikovať s rámcom založeným na AI prostredníctvom rozhraní API.
  • Bežne používajú vedci údajov, vývojári a výskumníci v oblasti ML.

Zápory

  • Chýba mu flexibilita, pretože celý rámec je obmedzený, takže ak si chcete zvoliť konkrétny algoritmus normalizácie alebo strojového učenia, nemôžete.
  • Takisto chýba vizualizácia údajov.

Fakľa

Fakľa je rámec s otvoreným zdrojovým kódom, ktorý by mohol podporovať numerické operácie. Ponúka množstvo algoritmov pre rýchlejší rozvoj sietí hlbokého vzdelávania.

Je široko používaný v laboratóriách AI na Facebooku a Twitteri. Existuje pythonový rámec známy ako PyTorch, ktorý sa ukázal byť jednoduchší a spoľahlivejší.

Vlastnosti

  • Obsahuje množstvo rutín na indexovanie, delenie a transponovanie pomocou modelu N-rozmerného poľa
  • Existujú optimalizačné rutiny, primárne číselné založené na modeloch neurónovej siete
  • Podpora GPU je vysoko efektívna
  • Ľahko sa integruje s iOS a Andriod

Pros

  • Veľmi vysoká flexibilita, pokiaľ ide o jazyky a integrácie
  • Vysoká rýchlosť a efektivita využitia GPU
  • K dispozícii sú už existujúce modely, pomocou ktorých je možné údaje trénovať.

Zápory

  • Dokumentácia nie je pre používateľov veľmi jasná, preto predstavuje strmejšiu krivku učenia
  • Nedostatok kódu na okamžité použitie, takže to vyžaduje čas.
  • Spočiatku je založený na programovacom jazyku s názvom Lua, a nie je si toho veľa vedomých.

Accord.Net

Accord.net je rámec založený na C #, ktorý pomáha pri vývoji neurónových sietí používaných na spracovanie zvuku a obrazu.

Aplikácie to môžu komerčne využívať aj na vytváranie aplikácií počítačového videnia, spracovania signálov a štatistických aplikácií.

Vlastnosti

  • Zrelá, osvedčená kodebáza, ktorá sa začala v roku 2012
  • Poskytuje komplexnú sadu vzorových modelov a súborov údajov na rýchle spustenie aplikácie

Pros

  • Neustále ho podporuje aktívny vývojový tím.
  • Tento dobre zdokumentovaný rámec, ktorý efektívne spracováva numericky náročné výpočty a vizualizácie
  • Implementácia algoritmov a spracovania signálov sa môže pohodlne uskutočňovať pomocou tohto rámca.
  • Ľahko zvládne numerickú optimalizáciu a umelé neurónové siete.

Zápory

  • V porovnaní s inými rámcami to nie je príliš známe.
  • Jeho výkon je v porovnaní s inými rámcami pomalší.

Apache Mahout

Apache Mahout, Keďže sa jedná o otvorený zdrojový rámec, zameriava sa na vývoj škálovateľných rámcov strojového učenia. Nezaoberá sa API ako takými, ale pomáha pri implementácii nových algoritmov strojového učenia vedcami a technikmi údajov..

Vlastnosti

  • Známy je Scala DSL, ktorý je matematicky veľmi výrazný
  • Rozširuje podporu na niekoľko distribuovaných backendov.

Pros

  • Pomáha pri zoskupovaní, filtrovaní a klasifikácii.
  • Jeho výpočtové operácie využívajú knižnice Java, ktoré sú rýchlejšie.

Zápory

  • Knižnice Pythonu nie sú s týmto rámcom kompatibilné ako knižnice Java.
  • Jeho výpočtové operácie sú pomalšie ako Spark MLib.

Spark MLib

Spark MLib framework Apache je podporovaný R, Scala, Java a Python. Môže sa načítať s pracovnými postupmi Hadoop na poskytovanie algoritmov strojového učenia, ako je klasifikácia, regresia a zoskupovanie.

Okrem Hadoopu môže byť tiež integrovaný do cloudových, Apache alebo dokonca samostatných systémov.

Vlastnosti

  • Vysoký výkon je jedným z kľúčových prvkov a uvádza sa, že je 100-krát rýchlejší ako MapReduce
  • Spark je mimoriadne všestranný a beží vo viacerých počítačových prostrediach

Pros

  • Dokáže rýchlo spracovať veľké množstvo údajov, pretože pracuje na iteratívnom výpočte.
  • Je k dispozícii v mnohých jazykoch a ľahko sa dá pripojiť.
  • Ľahko cykluje veľké rozsahy spracovania údajov.

Zápory

  • Môže byť zapojený iba s Hadoopom.
  • Je ťažké porozumieť mechanizmu tohto rámca, bez toho, aby sme na tom museli robiť rozsiahlu prácu

Porovnanie rámca AI

rámecJazykopensource?Funkcie architektúry
TensorFlowC ++ alebo PythonÁnoPoužíva dátové štruktúry
Microsoft CNTKC++ÁnoNa báze GPU / CPU. Podporuje RNN, GNN a CNN.
CaffeC++ÁnoJeho architektúra podporuje CNN
TheanokrajtaÁnoFlexibilná architektúra, ktorá umožňuje nasadenie v akomkoľvek GPU alebo CPU
Amazon Machine LearningViac jazykovÁnoPochádza z Amazonu, používa AWS.
FakľaLuaÁnoJeho architektúra umožňuje výkonné výpočty.
Accord.NetC #ÁnoSchopné vedeckých výpočtov a rozpoznávania vzorov.
Apache MahoutJava, ScalaÁnoSú schopné prinútiť stroje, aby sa učili bez nutnosti programovania
Spark MLibR, Scala, Java a PythonÁnoV ich procesoroch bežia vodiči a vykonávatelia. Horizontálne alebo vertikálne zhluky.

Dúfam, že vyššie vám pomôže vybrať rámec AI pre váš ďalší moderný vývoj aplikácií.

Ak ste vývojár a chcete sa naučiť hlboké učenie, ako sa dostať do AI, potom môžete zvážiť jeho prijatie špecializovaný online kurz 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