Top 9 rámců ve světě umělé inteligence

Pryč jsou časy, kdy byla AI považována za smyšlenou.


Od robotů po Google Siri a nyní po zavedení nového Google Duplex se zdá, že umělá inteligence učinila značné kroky, aby se stala čím dál humánnější..

Poptávka po strojovém učení a umělé inteligenci rostla exponenciálně. Navíc se v důsledku toho také zvýšila samotná komunita, což vedlo k vývoji některých rámců AI, které učení AI mnohem usnadňují.

V tomto článku si probereme některé z nejlepších rámců, které vám pomohou začít s vývojem AI.

Tenzorový průtok

Zdravím z rodiny Google, Tenzorový průtok Ukázalo se, že jde o robustní open source framework, který podporuje hluboké učení a který je přístupný i z mobilního zařízení.

Tok tenzoru je považován za vhodný nástroj pro vývoj statistických programů. Protože nabízí distribuované školení, mohou být modely strojů školeny mnohem efektivněji na jakékoli úrovni abstrakce, kterou uživatel preferuje.

Funkce

  • Škálovatelné multifunkční rozhraní pro snadné programování
  • Silné hnací síly růstu se silnou komunitou s otevřeným zdrojovým kódem
  • Poskytuje rozsáhlé a dobře zdokumentované manuály pro lidi

Klady

  • Jazykem používaným tenzorovým tokem je Python, který je dnes velmi populární.
  • Tento rámec je schopen vysoké výpočetní síly. Lze jej tedy použít na libovolném CPU nebo GPU.
  • K vytvoření modelů strojů se používá výpočetní abstrakce

Nevýhody

  • Aby bylo možné učinit rozhodnutí nebo předpověď, rámec předá vstupní data přes více uzlů. To může být časově náročné.
  • Chybí také mnoho předškolených modelů umělé inteligence.

Microsoft CNTK

Microsoft CNTK je rychlejší a všestrannější otevřený zdrojový rámec založený na neuronových sítích, které podporují předělávání textu, zpráv a hlasu.

Poskytuje efektivní měřítko prostředí díky rychlejšímu celkovému vyhodnocení modelů strojů a zároveň se stará o přesnost.

Microsoft CNTK má integraci s hlavními rozsáhlými datovými soubory, což z něj činí vedoucí volbu pro velké hráče, jako jsou Skype, Cortana atd., S velmi expresivní snadno použitelnou architekturou.

Funkce

  • Vysoce optimalizovaná pro zajištění efektivity, škálovatelnosti, rychlosti a integrace na vysoké úrovni
  • Má vestavěné komponenty, jako je hyperparametrové ladění, supervidované modely učení, vyztužení, CNN, RNN atd..
  • Zdroje jsou využívány k zajištění nejlepší účinnosti.
  • Vlastní sítě, které lze efektivně vyjádřit, jako jsou plná API, vysoká i nízká úroveň

Klady

  • Protože podporuje Python a C ++, může tento rámec pracovat s více servery najednou, a proto proces učení zrychluje.
  • Byl vyvinut s ohledem na nedávný vývoj ve světě AI. Architektura Microsft CNTK podporuje GAN, RNN a CNN.
  • Umožňuje distribuované školení efektivně trénovat modely strojů.

Nevýhody

  • Chybí vizualizační deska a podpora mobilního ARM.

Caffe

Caffe je síť pro hluboké učení, která přichází s předinstalovanou sadou trénovaných neuronových sítí. Toto by měl být váš první výběr, pokud je váš termín blízko.

Tento rámec, známý svými schopnostmi zpracování obrazu, má také rozšířenou podporu MATLABu.

Funkce

  • Všechny jeho modely jsou psány ve formě prostého textu
  • Nabízí masivní rychlost a vysoce efektivní práci, protože je již předinstalovaná.
  • Aktivní komunita s otevřeným zdrojovým kódem pro diskusi a kód spolupráce.

Klady

  • Propojení C, C ++ a Python, také podporuje modelování CNN (konvoluční neuronové sítě)
  • Efektivní při výpočtu numerických úloh díky své rychlosti.

Nevýhody

  • Caffe není schopen zpracovat složitá data, ale je poměrně rychlý při zpracování vizuálního zpracování obrázků.

Theano

Použitím GPU namísto CPU tento rámec podporuje hluboký výzkum a je schopen poskytovat přesnost pro sítě, které vyžadují vysokou výpočetní sílu. Například výpočet vícerozměrných polí vyžaduje vysokou sílu a Theano je toho schopen.

Theano je založen na pythonu, který je osvědčeným programovacím jazykem, pokud jde o rychlejší zpracování a reakci.

Funkce

  • Vyhodnocování výrazů je rychlejší díky dynamickému generování kódu
  • Poskytuje vynikající poměr přesnosti i při minimálních hodnotách.
  • Testování jednotek je důležitou vlastností Theano, protože umožňuje uživateli samoověřovat svůj kód a snadno detekovat a diagnostikovat chyby..

Klady

  • Theano nabízí efektivní podporu pro všechny aplikace náročné na data, ale vyžaduje kombinaci s jinými knihovnami.
  • Efektivně optimalizováno pro CPU i GPU

Nevýhody

  • Na aktuální verzi Theano už nebude žádná aktualizace ani doplňování funkcí.

 Amazon machine machine

Být trendovým účastníkem komunity AI, Amazon machine machine nabízí špičkovou podporu ve vývoji nástrojů pro samoučení.

Tento rámec již má existující uživatelské základny ve svých více službách, jako jsou AWS, S3 a Amazon Redshift. Jedná se o spravovanou službu Amazonu, která na modelu provádí tři operace, kterými jsou analýza dat, školení modelu a vyhodnocení.

Funkce

  • Existují přizpůsobené nástroje pro každou úroveň zkušeností s AWS, i když jste začátečník, datový vědec nebo vývojář
  • Zabezpečení je nanejvýš důležité, takže všechna data jsou šifrována
  • Poskytuje rozsáhlé nástroje pro analýzu a porozumění dat
  • Integrace se všemi hlavními datovými sadami

Klady

  • V tomto rámci nemusíte psát mnoho kódu. Místo toho umožňuje interakci s rozhraním založeným na AI prostřednictvím rozhraní API.
  • Běžně používané vědci, vývojáři a výzkumníky ML.

Nevýhody

  • Postrádá flexibilitu, protože celý rámec je abstrahován, takže pokud si chcete vybrat konkrétní normalizaci nebo algoritmus strojového učení, nemůžete.
  • Chybí také vizualizace dat.

Pochodeň

Pochodeň je open source framework, který by mohl podporovat numerické operace. Nabízí četné algoritmy pro rychlejší rozvoj sítí pro hluboké učení.

Je hojně používán v laboratořích AI na Facebooku a Twitteru. Existuje pythonový rámec známý jako PyTorch, který se ukázal jako jednodušší a spolehlivější.

Funkce

  • Představuje mnoho rutin pro indexování, řezání, transpozici pomocí modelu N-rozměrného pole
  • Existují optimalizační rutiny, především číselné založené na modelech neuronových sítí
  • Podpora GPU je vysoce efektivní
  • Snadná integrace s iOS a Andriod

Klady

  • Velmi vysoká flexibilita, pokud jde o jazyky a integrace
  • Vysoká rychlost a efektivita využití GPU
  • K dispozici jsou již existující modely, na kterých je možné data trénovat.

Nevýhody

  • Dokumentace není pro uživatele příliš jasná, takže představuje strmější křivku učení
  • Nedostatek kódu pro okamžité použití, takže to vyžaduje čas.
  • Zpočátku je založen na programovacím jazyce zvaném Lua a mnoho z nich si toho není vědomo.

Accord.Net

Accord.net je rámec založený na C #, který pomáhá při vývoji neuronových sítí používaných pro zpracování zvuku a obrazu.

Aplikace to mohou komerčně používat také k vytváření aplikací pro počítačové vidění, zpracování signálů a statistických aplikací.

Funkce

  • Zralá, osvědčená kodebase, která byla zahájena v roce 2012
  • Poskytuje komplexní sadu vzorových modelů a datových sad pro rychlé spuštění aplikace

Klady

  • Je neustále podporován aktivním vývojovým týmem.
  • Tento dobře zdokumentovaný rámec, který efektivně zpracovává numericky náročné výpočty a vizualizace
  • Implementace algoritmů a zpracování signálu může být s tímto rámcem pohodlně prováděna.
  • Snadno zvládne numerickou optimalizaci a umělé neuronové sítě.

Nevýhody

  • Ve srovnání s jinými rámci není příliš známá.
  • Jeho výkon je ve srovnání s jinými rámci pomalejší.

Apache Mahout

Apache Mahout, jako otevřený zdrojový rámec se zaměřuje na vývoj škálovatelných rámců strojového učení. Nezabývá se API jako takovými, ale pomáhá při implementaci nových algoritmů strojového učení vědci a inženýry dat.

Funkce

  • Známý je Scala DSL, který je matematicky velmi výrazný
  • Rozšiřuje podporu na více distribuovaných backendů.

Klady

  • Pomáhá při sdružování, filtrování a klasifikaci.
  • Jeho výpočetní operace využívají knihovny Java, což je rychlejší.

Nevýhody

  • Knihovny Pythonu nejsou s tímto rámcem kompatibilní jako knihovny Java.
  • Jeho výpočetní operace jsou pomalejší než Spark MLib.

Spark MLib

Spark MLib framework Apache je podporován R, Scala, Java a Python. Lze jej načíst pomocí pracovních toků Hadoop pro poskytování algoritmů strojového učení, jako je klasifikace, regrese a shlukování.

Kromě Hadoopu může být také integrován do cloudových, Apache nebo dokonce samostatných systémů.

Funkce

  • Vysoký výkon je jedním z klíčových prvků a říká se, že je 100krát rychlejší než MapReduce
  • Spark je výjimečně všestranný a běží ve více výpočetních prostředích

Klady

  • Dokáže zpracovat obrovské množství dat rychle, protože pracuje na iteračním výpočtu.
  • Je k dispozici v mnoha jazycích a lze jej snadno připojit.
  • Snadno cykluje velké škály zpracování dat.

Nevýhody

  • Lze jej připojit pouze pomocí Hadoop.
  • Je obtížné pochopit mechanismus tohoto rámce, aniž by na tom byla rozsáhlá práce

Porovnání AI Framework

RámecJazykOpensource?Vlastnosti architektury
TensorFlowC ++ nebo PythonAnoPoužívá datové struktury
Microsoft CNTKC++AnoNa bázi GPU / CPU. Podporuje RNN, GNN a CNN.
CaffeC++AnoJeho architektura podporuje CNN
TheanoKrajtaAnoFlexibilní architektura umožňující nasazení v jakémkoli GPU nebo CPU
Amazon Machine LearningVíce jazykůAnoPochází z Amazonu, používá AWS.
PochodeňLuaAnoJeho architektura umožňuje výkonné výpočty.
Accord.NetC#AnoSchopen vědeckých výpočtů a rozpoznávání vzorů.
Apache MahoutJava, ScalaAnoJe schopen přimět stroje, aby se učily, aniž by musely programovat
Spark MLibR, Scala, Java a PythonAnoŘidiči a vykonavatelé běží ve svých procesorech. Vodorovné nebo svislé shluky.

Doufám, že výše vám pomůže vybrat rámec AI pro váš další moderní vývoj aplikací.

Pokud jste vývojář a chcete se naučit hluboké učení, jak se dostat do AI, pak byste měli zvážit tento postup specializovaný online kurz Coursera.

Jeffrey Wilson Administrator
Sorry! The Author has not filled his profile.
follow me
    Комментариев нет, будьте первым кто его оставит

    Комментарии закрыты.

    Adblock
    detector