7 лучших фреймворков искусственного интеллекта, которые стоит изучить в 2022 году

7 лучших фреймворков искусственного интеллекта, которые стоит изучить в 2022 году Изучение

Искусственный интеллект теперь стал синонимом цифровой трансформации, и его влияние очевидно в современном мире. Согласно исследованию, к 2025 году мировой рынок ИИ достигнет 190,61 миллиарда долларов. Цифровые аборигены и энтузиасты технологий революционизируют цифровое пространство, делая его более синергетическим и интерактивным. Сегодня даже обычный человек может узнать о фреймворках ИИ и внести свой вклад в изменение цифровой ткани земного шара.

Платформа искусственного интеллекта ускоряет и упрощает разработку приложений ИИ. К ним относятся глубокое обучение, машинное обучение, решения НЛП и нейронные сети. ИИ быстро становится нормой. Организации сопоставляют огромные объемы данных, также называемые «большими данными», и поэтому требуют технологий, достаточно надежных для оценки и использования этих данных. Это ключевая причина, по которой большинству технологий в сегодняшнюю цифровую эпоху нужна структура ИИ.

В этом блоге мы обсудим 10 лучших фреймворков искусственного интеллекта, которые стоит изучить в 2022 году. Итак, приступим.

1. TensorFlow

Минимальное исследование фреймворков ИИ почти наверняка приведет вас к TensorFlow. Он был разработан командой Google Brain для внутреннего использования Google в производстве и исследованиях. Основная версия была выпущена в 2015 году под лицензией Apache License 2.0. Google выпустил обновленную версию — Tensor 2.0, в сентябре 2019 года. Его можно использовать во множестве языков программирования, в частности, в Python, JavaScript, C++ и Java.

Ключевая особенность:

  • Вычислительная мощность: Может использоваться на любом процессоре или графическом процессоре и, следовательно, обладает высокой вычислительной мощностью.
  • Использование абстракции графа: использует абстракцию графа для создания моделей машин. TensorFlow позволяет создавать нейронные сети с графами, изображающими операции в виде узлов.

Чтобы получить больше информации о TensorFlow, нажмите здесь.

2. PyTorch

PyTorch — одна из наиболее популярных платформ, поскольку она отлично адаптируется с точки зрения интеграции и языков. Он был разработан исследовательской лабораторией искусственного интеллекта Facebook и выпущен в январе 2016 года как библиотека с открытым исходным кодом, в основном используемая в программном обеспечении для глубокого обучения, компьютерного зрения и обработки естественного языка. Еще одна примечательная особенность Pytorch — его большое сходство как с iOS, так и с Android.

Читайте также:  Как использовать Airtable: руководство для начинающих

Ключевая особенность:

  • Вычислительный граф: во время выполнения поддерживается вычислительный граф. Поэтому выражение и оценка математического выражения проще в PyTorch.
  • Простая отладка: используются инструменты отладки, такие как IPDB и PDB. Программисты могут использовать Python IDE PyCharm для отладки благодаря графу вычислений во время выполнения.

3. Theano

Theano — это платформа искусственного интеллекта на основе Python, способная обеспечить максимальную точность для сетей, которым требуется высокая вычислительная мощность. Он используется для манипулирования и вычисления математических выражений, обычно выражений с матрицей. Выражения в Theano оцениваются быстрее благодаря динамической генерации кода. Он также поддерживает модули высокого уровня, такие как Lasagne.

Ключевая особенность:

  • Скорость выполнения: он может использовать графические процессоры и выполнять фрагменты выражений в графическом или центральном процессоре, что быстрее, чем Python.
  • Безупречный коэффициент точности: он известен своей точностью и обеспечивает отличный коэффициент точности независимо от того, насколько минимальны значения, что делает его весьма предпочтительным.

4. Microsoft CNTK

Microsoft Cognitive Toolkit — это универсальная платформа, поддерживающая ремоделирование голоса, сообщений и текста. Первоначальный выпуск этой платформы был выпущен 25 января 2016 года. Эта структура обеспечивает эффективное выражение низкоуровневых и высокоуровневых сетей, а ее ресурсы обеспечивают высокую эффективность благодаря оптимальному использованию. Microsoft CNTK совместим с Python и C++ и, следовательно, может работать с несколькими серверами одновременно, сокращая продолжительность всего процесса.

Ключевая особенность:

  • Высокоразвитый: он очень продвинут, поскольку поддерживает GAN, CNN и RNN. Кроме того, CNTK оптимизирован для обеспечения точности, масштабируемости и интеграции высокого уровня.
  • Более быстрая оценка: предлагает более быструю оценку моделей машин, что обеспечивает масштабируемую среду.

5. Scikit-learn

Scikit-learn предлагает набор контролируемых и неконтролируемых алгоритмов и основан на Python. Его последний выпуск состоялся 25 декабря 2021 года. С помощью SciKit можно проверить достоверность контролируемых моделей на невидимых данных. Кроме того, с помощью этой структуры можно извлечь определенные функции из изображений и текста.

Ключевая особенность:

  • Умеренность размерности: сокращение атрибутов в данных для выбора функций и обобщения.
  • Алгоритмы обучения с учителем: имеет множество алгоритмов обучения с учителем, таких как машины опорных векторов и деревья решений.
  • Алгоритмы обучения без учителя : также есть алгоритмы без учителя, такие как кластерный анализ, факторинг и нейронные сети без учителя.
Читайте также:  Учебное пособие по Spring Framework: начало работы со Spring

6. Apache Mahout

Apache Mahout нацелен на разработку масштабируемых фреймворков и является одной из наиболее предпочтительных сетей с открытым исходным кодом. Это позволяет приложениям анализировать большие объемы данных за относительно короткий период времени. Он также обеспечивает эволюционное программирование, поскольку Mahout поставляется с возможностями распределенных функций. Он разработан на Java и Scala.

Ключевая особенность:

  • Готовая к использованию структура:Mahout очень удобен для разработчиков с точки зрения проведения интеллектуального анализа данных на значительных наборах данных благодаря своей готовой к использованию структуре.
  • Математически выразительный: он использует Scala DSL, который математически очень выразительный. Следовательно, широта идей, которые можно изобразить на этом конкретном языке, больше.

7. Amazon Machine Learning

Amazon Machine Learning — новый игрок в сфере искусственного интеллекта, но он быстро становится известным благодаря своим подходящим функциям. Первоначально он был выпущен 29 ноября 2017 года. Основные операции этой структуры состоят из анализа данных, обучения модели и оценки. Amazon Machine Learning очень удобен для начинающих, поскольку предлагает индивидуальные инструменты для каждого уровня опыта. Следовательно, это предпочтительный вариант для разработчиков всех уровней квалификации.

Ключевая особенность:

  • Широкое использование: эта структура широко используется разработчиками, специалистами по данным и исследователями машинного обучения, поскольку она позволяет обнаруживать закономерности в данных конечных пользователей с помощью алгоритмов и строить математические модели на основе этих закономерностей.
  • Абстрактная структура:Amazon Machine Learning обеспечивает меньшую гибкость из-за своей абстрактной структуры.
  • Фреймворк на основе ИИ :в этом фреймворке меньше кода из-за его фреймворка и API на базе ИИ. Это позволяет бизнес-аналитикам разрабатывать модели машинного обучения и прогнозировать точные прогнозы без особых знаний в области машинного обучения.
Оцените статью
bestprogrammer.ru
Добавить комментарий

Adblock
detector