Topp 9 rammer i verden av kunstig intelligens

Borte er de gangene AI ble ansett for å være fiktiv.


Fra roboter til Google Siri og nå introduksjonen av den nye Google Duplex, synes kunstig intelligens å ha tatt betydelige skritt for å bli mer og mer human.

Etterspørselen etter maskinlæring og AI har vokst eksponentielt. I tillegg har samfunnet selv økt som et resultat, og det har ført til utviklingen av noen AI-rammer som gjør læring av AI mye enklere.

I denne artikkelen skal vi diskutere noen av de beste rammene for å komme i gang med AI-utvikling.

Tensorflow

Hilsen fra Google-familien, Tensorflow viser seg å være et robust open source-rammeverk som støtter dyp læring og som du kan få tilgang til, selv fra en mobil enhet.

Tensorflyt er ansett som et passende verktøy for statistisk programutvikling. Ettersom det tilbyr distribuert trening, kan maskinmodeller trenes mye mer effektivt på ethvert abstraksjonsnivå som brukeren foretrekker.

Funksjoner

  • Et skalerbart grensesnitt for flere programmeringer for enkel programmering
  • Sterke vekstdrivere, med et sterkt open source-samfunn
  • Gir omfattende og veldokumenterte manualer for mennesker

Pros

  • Språket som brukes av tensorstrømmen er Python, som er veldig populært i dag.
  • Dette rammeverket er i stand til høy datakraft. Derfor kan den brukes på hvilken som helst CPU eller GPU.
  • Bruker beregning av grafisk abstraksjon for å lage maskinmodeller

Ulemper

  • For å ta en beslutning eller prediksjon, passerer rammeverket inndatadataene gjennom flere noder. Dette kan være tidkrevende.
  • Det mangler også mange av de ferdigtrente modellene til AI.

Microsoft CNTK

Microsoft CNTK er et raskere og allsidig open source-rammeverk som er basert på nevrale nettverk som støtter tekst, melding og stemmeoppussing.

Det gir et effektivt skaleringsmiljø på grunn av en raskere totalvurdering av maskinmodellene mens du ivaretar nøyaktighet.

Microsoft CNTK har integrasjoner med store, massive datasett, noe som gjør det til det ledende valget å bli adoptert av store aktører som Skype, Cortana, etc., med en veldig uttrykksfull brukervennlig arkitektur også.

Funksjoner

  • Høyt optimalisert for å gi effektivitet, skalerbarhet, hastighet og høyt nivå integrasjoner
  • Har innebygde komponenter som hyperparameterinnstilling, overvåkede læringsmodeller, forsterkning, CNN, RNN, etc..
  • Ressurser brukes for å gi best mulig effektivitet.
  • Egne nettverk som kan uttrykkes effektivt som fulle API-er, både høyt nivå og lavt nivå

Pros

  • Siden det støtter Python og C ++, kan dette rammeverket fungere med flere servere samtidig og dermed gjøre læringsprosessen raskere.
  • Den er utviklet med tanke på den nylige utviklingen i AIs verden. Microsft CNTKs arkitektur støtter GAN, RNN og CNN.
  • Det tillater distribuert trening for å trene maskinmodeller effektivt.

Ulemper

  • Det mangler et visualiseringskort og mobil ARM-støtte.

Caffe

Caffe er et dypt læringsnettverk som kommer sammen med det forhåndsinnlastede settet med trente nevrale nettverk. Dette bør være ditt første valg hvis fristen din er nær.

Dette rammeverket er kjent for bildebehandlingsfunksjonene og har utvidet støtte for MATLAB.

Funksjoner

  • Alle modellene er skrevet i klartekstskjemaer
  • Tilbyr massiv hastighet og svært effektivt arbeid siden det allerede er forhåndsinnlastet.
  • Et aktivt open source-samfunn for diskusjon og samarbeidskode.

Pros

  • Sammenkobler C, C ++ og Python, støtter det også modellering av CNN (convolutional neurale nettverk)
  • Effektiv når du beregner numeriske oppgaver på grunn av hastigheten.

Ulemper

  • Caffe er ikke i stand til å håndtere komplekse data, men er relativt rask under håndtering av visuell prosessering av bilder.

Theano

Ved å bruke GPUer i stedet for CPU, støtter dette rammeverket dyp læringsforskning og er i stand til å levere nøyaktighet for nettverk som trenger høy regnekraft. For eksempel krever beregning av flerdimensjonale matriser høy effekt og Theano er i stand til det.

Theano er basert på python som er et velprøvd programmeringsspråk når det gjelder raskere prosessering og respons.

Funksjoner

  • Evalueringen av uttrykk er raskere på grunn av dynamisk kodegenerering
  • Gir et utmerket nøyaktighetsforhold selv når verdiene er minimale.
  • Enhetstesting er en viktig egenskap ved Theano, ettersom den lar brukeren selv verifisere koden sin, i tillegg til å oppdage og diagnostisere feil enkelt.

Pros

  • Theano tilbyr effektiv støtte for alle datakrevende applikasjoner, men krever kombinasjon med andre biblioteker.
  • Effektivt optimalisert for CPU så vel som GPU

Ulemper

  • Det vil ikke være mer oppdatering eller tillegg av funksjoner til den nåværende versjonen av Theano.

 Amazon maskinlæring

Å være en trendende deltaker til AI-samfunnet, Amazon maskinlæring tilbyr avansert støtte i utviklingen av selvlæringsverktøy.

Dette rammeverket har allerede eksisterende brukerbaser i sine flere tjenester som AWS, S3 og Amazon Redshift. Dette er en administrert tjeneste av Amazon, med tre operasjoner utført på modellen, som er dataanalyse, opplæring av modell og evaluering.

Funksjoner

  • Det er skreddersydde verktøy for alle nivåer i AWS selv om du er nybegynner, dataforsker eller utvikler
  • Sikkerhet er av største viktighet, så alle data er kryptert
  • Gir omfattende verktøy for dataanalyse og forståelse
  • Integrasjoner med alle større datasett

Pros

  • Du trenger ikke skrive mye kode med dette rammeverket. I stedet lar den samhandle med AI-drevet rammeverk via API-er.
  • Vanlig brukt av dataforskere, utviklere og ML-forskere.

Ulemper

  • Det mangler fleksibilitet ettersom hele rammeverket er abstrakt, så hvis du vil velge en bestemt normalisering eller maskinlæringsalgoritme, kan du ikke.
  • Det mangler også datavisualisering.

Lommelykt

De Lommelykt er et open source-rammeverk som kan støtte numeriske operasjoner. Det tilbyr mange algoritmer for raskere utvikling av nettverk med dyp læring.

Det brukes mye i AI-laboratoriene på Facebook og Twitter. Det er et pytonbasert rammeverk kjent som PyTorch som har vist seg å være enklere og mer pålitelige.

Funksjoner

  • Har mange rutiner for å indeksere, skive, transponere med en N-dimensjonal array-modell
  • Optimaliseringsrutiner er til stede, hovedsakelig numerisk basert på nevrale nettverksmodeller
  • GPU-støtte er svært effektiv
  • Integreres enkelt med iOS og Andriod

Pros

  • Svært høy fleksibilitet når det gjelder språk og integrasjoner
  • Høy hastighet og effektiviteten til GPU-utnyttelse
  • Eksisterende modeller er tilgjengelige for å trene dataene på.

Ulemper

  • Dokumentasjon er ikke veldig tydelig for brukerne, så den presenterer en brattere læringskurve
  • Mangel på kode for øyeblikkelig bruk så det tar tid.
  • Det er i utgangspunktet basert på et programmeringsspråk som heter Lua, og ikke mange er klar over det.

Accord.Net

Accord.net er et C # -basert rammeverk som hjelper utviklingen av nevrale nettverk brukt til lyd- og bildebehandling.

Applikasjoner kan bruke dette kommersielt også til å produsere datavisjonsapplikasjoner, signalbehandling så vel som statistikkapplikasjoner.

Funksjoner

  • Moden, godt testet kodebase, slik den ble startet i 2012
  • Tilbyr et omfattende utvalg av eksempelmodeller og datasett for å få applikasjonen raskt i gang

Pros

  • Det støttes kontinuerlig av et aktivt utviklingsteam.
  • Dette veldokumenterte rammeverket som effektivt håndterer numerisk intensiv beregning og visualisering
  • Implementering av algoritmer og signalbehandling kan utføres enkelt med dette rammeverket.
  • Den kan enkelt håndtere numerisk optimalisering og kunstige nevrale nettverk.

Ulemper

  • Det er ikke veldig kjent når det sammenlignes med andre rammer.
  • Ytelsen er tregere sammenlignet med andre rammer.

Apache Mahout

Apache Mahout, å være et open source-rammeverk, tar sikte på utvikling av skalerbare rammer for maskinlæring. Den omhandler ikke APIer som sådan, men hjelper i implementeringen av nye maskinlæringsalgoritmer av dataforskere og ingeniører.

Funksjoner

  • Kjent for det er Scala DSL som er matematisk veldig uttrykksfull
  • Utvider støtte til flere backends som er distribuert.

Pros

  • Det hjelper i klynger, samarbeidende filtrering og klassifisering.
  • Beregningsoperasjonene bruker Java-biblioteker, som er raskere.

Ulemper

  • Python-biblioteker er ikke like kompatible som Java-biblioteker med dette rammeverket.
  • Beregningsdriften er tregere enn Spark MLib.

Spark MLib

Spark MLib framework av Apache støttes av R, Scala, Java og Python. Den kan lastes med Hadoop-arbeidsflyter for å tilveiebringe maskinlæringsalgoritmer som klassifisering, regresjon og gruppering.

Bortsett fra Hadoop, kan den også integreres med skyen, Apache eller til og med frittstående systemer.

Funksjoner

  • Høy ytelse er et av nøkkelelementene og sies å være 100 ganger raskere enn MapReduce
  • Spark er usedvanlig allsidig og kjører i flere databehandlingsmiljøer

Pros

  • Den kan behandle enorme mengder data raskt, ettersom den fungerer på iterativ beregning.
  • Den er tilgjengelig på mange språk og er lett pluggbar.
  • Den sykler store skalaer med databehandling med letthet.

Ulemper

  • Det kan kun kobles til Hadoop.
  • Det er vanskelig å forstå denne rammemekanismen, uten omfattende arbeid med det

AI Framework Comparision

WorkSpråkÅpen kilde?Funksjoner ved arkitektur
tensorflowC ++ eller PythonJaBruker datastrukturer
Microsoft CNTKC++JaGPU / CPU-basert. Den støtter RNN, GNN og CNN.
CaffeC++JaArkitekturen støtter CNN
TheanoPythonJaFleksibel arkitektur som lar den distribueres i hvilken som helst GPU eller CPU
Amazon Machine LearningFlere språkJaKommer fra Amazon, bruker den AWS.
LommelyktLuaJaArkitekturen gir kraftige beregninger.
Accord.NetC #JaKan vitenskapelige beregninger og mønstergjenkjenning.
Apache MahoutJava, ScalaJaKan få maskiner til å lære uten å måtte programmere
Spark MLibR, Scala, Java og PythonJaDrivere og kjørere kjører i prosessorene sine. Horisontale eller vertikale klynger.

Jeg håper over hjelper deg å velge AI-rammen for din neste moderne applikasjonsutvikling.

Hvis du er en utvikler og ønsker å lære dyp læring for å komme inn i AI, kan du vurdere å ta dette spesialisert nettkurs av 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