9 המסגרות המובילות בעולם הבינה המלאכותית

חלפו התקופות בהן AI נחשב לבדיוני.


מרובוטים ל- Google Siri ועכשיו הצגת הדופלקס החדש של גוגל, נראה כי בינה מלאכותית עשתה צעדים לא מבוטלים כדי להיות אנושית יותר ויותר..

הביקוש למידת מכונה ו- AI צמח באופן אקספוננציאלי. בנוסף, הקהילה עצמה גדלה כתוצאה מכך, וזה הביא להתפתחות של כמה מסגרות AI שמקלות על לימוד AI בהרבה..

במאמר זה, נדון בכמה מהמסגרות הטובות ביותר לתחילת העבודה עם פיתוח AI.

זרימת טנסור

שלום ממשפחת גוגל, זרימת טנסור מוכחת כמסגרת קוד פתוח חזקה התומכת בלמידה מעמיקה וניתן לגשת אליה אפילו ממכשיר נייד.

זרימת טנזור נחשבת לכלי מתאים לפיתוח תכנית סטטיסטית. מכיוון שהיא מציעה אימונים מבוזרים, ניתן לאמן דגמי מכונות בצורה יעילה הרבה יותר בכל רמה של הפשטה שהמשתמש מעדיף.

תכונות

  • ממשק רב תכנות הניתן להרחבה לתכנות קל
  • נהגי צמיחה חזקים, עם קהילה בעלת קוד פתוח חזק
  • מספק מדריכים נרחבים ומתועדים היטב לאנשים

מקצוענים

  • השפה בה משתמשים בזרימת טנזור היא פייתון, הפופולרית מאוד בימינו.
  • מסגרת זו מסוגלת לעוצמה חישובית גבוהה. מכאן שניתן להשתמש בו בכל CPU או GPU.
  • משתמש בהפשטת גרפים חישוביים ליצירת דגמי מכונות

חסרונות

  • כדי לקבל החלטה או חיזוי, המסגרת מעבירה את נתוני הקלט דרך צמתים מרובים. זה יכול לקחת זמן רב.
  • חסר לו גם הרבה מהדגמים המאומנים מראש של AI.

מיקרוסופט CNTK

מיקרוסופט CNTK היא מסגרת קוד פתוח מהירה ורב-תכליתית, המבוססת על רשתות עצביות התומכות בשיפוץ טקסט, מסרים וקולי קול.

זה מספק סביבת קנה מידה יעילה בגלל הערכה כוללת מהירה יותר של דגמי המכונות תוך הקפדה על דיוק.

ל- CNTK של מיקרוסופט אינטגרציות עם מערכי נתונים גדולים ומסיביים, מה שהופך אותה לבחירה המובילה שאומצת על ידי שחקנים גדולים כמו סקייפ, קורטנה וכו ‘, עם ארכיטקטורה מאוד אקספרסיבית לשימוש מאוד גם כן..

תכונות

  • אופטימיזציה גבוהה לספק יעילות, מדרגיות, מהירות ואינטגרציות ברמה גבוהה
  • יש רכיבים מובנים כמו כוונון היפר-פרמטרים, דגמי למידה מפוקחים, חיזוק, CNN, RNN וכו ‘..
  • המשאבים משמשים כדי לספק את היעילות הטובה ביותר.
  • רשתות בעלות יכולות לבוא לידי ביטוי ביעילות כמו ממשקי API מלאים, הן ברמה גבוהה והן ברמה נמוכה

מקצוענים

  • מכיוון שהוא תומך ב- Python ו- C ++, מסגרת זו יכולה לעבוד עם מספר שרתים בו-זמנית ומכאן הופכת את תהליך הלמידה למהיר יותר.
  • הוא פותח תוך התחשבות בהתפתחויות האחרונות בעולם ה- AI. הארכיטקטורה של מיקרוסופט CNTK תומכת ב- GAN, RNN ו- CNN.
  • זה מאפשר אימונים מבוזרים לאמן דגמי מכונות בצורה יעילה.

חסרונות

  • הוא חסר לוח הדמיה ותמיכה ARM ניידת.

קפה

קפה היא רשת למידה עמוקה המגיעה יחד עם הסט הטעון מראש של רשתות עצביות מיומנות. זו צריכה להיות הבחירה הראשונה שלך אם המועד האחרון שלך קרוב.

מסגרת זו, הידועה ביכולות עיבוד התמונות שלה, תומכת גם ב- MATLAB.

תכונות

  • כל הדגמים שלה כתובים בסכמות פשוטות
  • מציע מהירות מסיבית ועבודה יעילה במיוחד מכיוון שהיא כבר נטענת מראש.
  • קהילה קוד פתוח פעילה לדיון וקוד שיתופי.

מקצוענים

  • תוך קישור בין C, C ++, ו- Python, זה תומך גם במודלים של CNN (רשתות עצביות מפותלות)
  • יעיל בעת מחשוב משימות מספריות בגלל המהירות שלה.

חסרונות

  • קפה אינו מסוגל לטפל בנתונים מורכבים אך הוא מהיר יחסית תוך כדי טיפול בעיבוד חזותי של תמונות.

תיאנו

באמצעות GPUs במקום מעבד, מסגרת זו תומכת במחקר למידה מעמיקה ומסוגלת לספק דיוק עבור רשתות הזקוקות לחישוב גבוה. לדוגמה, חישוב מערכים רב מימדיים דורש הספק גבוה ותיאנו מסוגל לכך.

תיאנו מבוסס על פיתון שהוא שפת תכנות מוכחת כשמדובר בעיבוד ותגובה מהירים יותר.

תכונות

  • הערכת הביטויים מהירה יותר בגלל יצירת קוד דינמי
  • מספק יחס דיוק מצוין גם כאשר הערכים הם מינימליים.
  • בדיקת יחידות היא תכונה משמעותית של תיאנו, מכיוון שהיא מאפשרת למשתמש לאמת את הקוד שלהם באופן עצמאי, כמו גם לזהות ולאבחן שגיאות בקלות.

מקצוענים

  • Theano מציע תמיכה יעילה לכל היישומים עתירי הנתונים אך דורשת שילוב עם ספריות אחרות.
  • אופטימיזציה יעילה למעבד כמו גם ל- GPU

חסרונות

  • לא יהיה יותר עדכון או תוספת של תכונות לגרסה הנוכחית של Theano.

 למידת מכונות אמזון

להיות גורם מגמה בקהילה AI, למידת מכונות אמזון מציע תמיכה מתקדמת בפיתוח כלים למידה עצמית.

למסגרת זו יש כבר בסיסי משתמשים קיימים בשירותיה המרובים כמו AWS, S3 ו- Amazon Redshift. זהו שירות מנוהל על ידי אמזון, עם שלוש פעולות המבוצעות על גבי המודל, שהם ניתוח נתונים, הכשרת מודל והערכה.

תכונות

  • ישנם כלים המותאמים לכל רמה של ניסיון ב- AWS גם אם אתה מתחיל, מדען נתונים או מפתח
  • חשיבות עליונה לאבטחה, ולכן כל הנתונים מוצפנים
  • מספק כלים נרחבים לניתוח והבנת נתונים
  • שילובים עם כל מערכי הנתונים העיקריים

מקצוענים

  • אינך צריך לכתוב הרבה קוד במסגרת זו. במקום זאת, זה מאפשר לך לקיים אינטראקציה עם מסגרת המופעלת על ידי AI באמצעות ממשק API.
  • נפוץ על ידי מדעני נתונים, מפתחים וחוקרי ML.

חסרונות

  • זה חסר גמישות מכיוון שהמסגרת כולה מופשטת, כך שאם אתה רוצה לבחור באלגוריתם או באלגוריתם למידת מכונה מסוים, אתה לא יכול.
  • זה גם חסר הדמיית נתונים.

לפיד

ה לפיד היא מסגרת קוד פתוח שיכולה לתמוך בפעולות מספריות. הוא מציע אלגוריתמים רבים לפיתוח מהיר יותר של רשתות למידה עמוקה.

משתמשים בו רבות במעבדות AI של פייסבוק וטוויטר. יש מסגרת מבוססת פיתון המכונה PyTorch שהוכחה כפשוטה ואמינה יותר.

תכונות

  • כולל הרבה שגרות לאינדקס, פרוסה, העברה באמצעות דגם מערך N ממדי
  • שגרות אופטימיזציה קיימות, בעיקר מספריות המבוססות על דגמי רשת עצביים
  • תמיכה ב- GPU יעילה ביותר
  • משתלב בקלות עם iOS ו- Andriod

מקצוענים

  • גמישות גבוהה מאוד בכל הקשור לשפות ואינטגרציות
  • מהירות גבוהה ויעילות ניצול GPU גבוהה
  • קיימים דגמים קיימים שקיימים כדי לאמן את הנתונים עליהם.

חסרונות

  • התיעוד אינו ברור במיוחד למשתמשים, ולכן הוא מציג עקומת למידה תלולה יותר
  • חוסר קוד לשימוש מיידי כך שזה לוקח זמן.
  • תחילה היא מבוססת על שפת תכנות בשם לואה, ולא רבים מודעים לה.

Accord.Net

Accord.net היא מסגרת מבוססת C # המסייעת בפיתוח רשתות עצביות המשמשות לעיבוד אודיו ותמונות.

יישומים יכולים להשתמש בזה גם באופן מסחרי כדי לייצר יישומי ראיית מחשב, עיבוד אותות כמו גם יישומי סטטיסטיקה.

תכונות

  • בסיס קוד בוגר ובדוק היטב, כפי שהחל בשנת 2012
  • מספק מערך מקיף של מודלים ומערכות נתונים לדוגמא כדי להתחיל את היישום שלך במהירות

מקצוענים

  • זה נתמך ברציפות על ידי צוות פיתוח פעיל.
  • מסגרת מתועדת זו המטפלת ביעילות בחישוב ובמחשבים אינטנסיביים מספריים
  • ניתן לבצע יישום אלגוריתמים ועיבוד אותות בצורה נוחה במסגרת זו.
  • זה יכול להתמודד בקלות עם אופטימיזציה מספרית ורשתות עצביות מלאכותיות.

חסרונות

  • זה לא מאוד ידוע בהשוואה למסגרות אחרות.
  • הביצועים שלו איטית יותר בהשוואה למסגרות אחרות.

אפאצ’י מהאוט

אפאצ’י מהאוט, היותה מסגרת קוד פתוח, מכוונת לפתח מסגרות למידת מכונות מדרגיות. זה לא עוסק בממשקי API ככאלה אלא מסייע ביישום אלגוריתמים חדשים למידת מכונה על ידי מדעני ומהנדסי נתונים.

תכונות

  • ידוע בזכות ה- Scala DSL שהוא מאוד אקספרסיבי מבחינה מתמטית
  • מרחיב את התמיכה למספר גיבויים המופצים.

מקצוענים

  • זה מסייע באשכולות, סינון שיתופי וסיווג.
  • פעולות החישוב שלה עושה שימוש בספריות Java, המהירות יותר.

חסרונות

  • ספריות פייתון אינן תואמות כמו ספריות Java במסגרת זו.
  • פעולות החישוב שלה איטיות יותר מ- Spark MLib.

ניצוץ MLib

ניצוץ MLib המסגרת של Apache נתמכת על ידי R, Scala, Java ו- Python. ניתן לטעון אותו בזרימות עבודה של Hadoop לצורך אספקת אלגוריתמים למידת מכונה כגון סיווג, רגרסיה ואשכולות.

מלבד Hadoop, ניתן לשלב אותה גם עם הענן, אפאצ’י או אפילו מערכות עצמאיות.

תכונות

  • ביצועים גבוהים הם אחד מרכיבי המפתח ואומרים שהוא מהיר פי מאה מ- MapReduce
  • הניצוץ הוא תכליתי במיוחד ופועל בסביבות מחשוב מרובות

מקצוענים

  • זה יכול לעבד כמויות אדירות של נתונים במהירות, מכיוון שהוא עובד על חישוב איטרטיבי.
  • זה זמין בשפות רבות וניתן להחלפה בקלות.
  • זה מחזור בקנה מידה של מאזניים גדולים של עיבוד נתונים.

חסרונות

  • ניתן לחבר אותה לחברת Hadoop בלבד.
  • קשה להבין את מנגנון המסגרת הזו, מבלי לבצע עבודות נרחבות בנושא

השוואה למסגרת AI

מסגרתשפהקוד פתוח?תכונות של אדריכלות
טנסור פלוC ++ או פייתוןכןמשתמש במבני נתונים
מיקרוסופט CNTKג++כןמבוסס GPU / מעבד. זה תומך ב- RNN, GNN ו- CNN.
קפהג++כןהארכיטקטורה שלה תומכת ב- CNN
תיאנופייתוןכןארכיטקטורה גמישה המאפשרת לה לפרוס בכל GPU או מעבד
למידת מכונת אמזוןמספר שפותכןכשהוא באמזון, הוא משתמש ב- AWS.
לפידלואהכןהארכיטקטורה שלו מאפשרת חישובים רבי עוצמה.
Accord.NetC #כןיכולת חישובים מדעיים וזיהוי תבניות.
אפאצ’י מהאוטג’אווה, סקאלהכןמסוגל לגרום למכונות ללמוד בלי צורך לתכנת
ניצוץ MLibR, סקאלה, ג’אווה ופייתוןכןנהגים ומפעילים רצים במעבדים שלהם. אשכולות אופקיים או אנכיים.

אני מקווה שלמעלה עוזר לך לבחור את מסגרת ה- AI לפיתוח היישומים המודרני הבא שלך.

אם אתה מפתח ומחפש ללמוד למידה עמוקה כדי להיכנס ל- AI, ייתכן שתשקול לקחת זאת קורס מקוון מתמחה על ידי 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