10 инструментов искусственного интеллекта, которые вы можете использовать для создания и обучения моделей глубокого обучения

В 2023 году вы не можете игнорировать рост инструментов искусственного интеллекта как инженер-программист. Очень важно, чтобы вы использовали их в своих интересах, поскольку они оказывают большое влияние на поле. Вот десять ресурсов, которые вы можете использовать, чтобы принять этот сдвиг и вырасти как инженер-программист.

1. Тензорный поток

TensorFlow — это инструмент разработки и развертывания модели машинного обучения с открытым исходным кодом. Это отличный ресурс для инженеров-программистов, заинтересованных в изучении искусственного интеллекта и машинного обучения. TensorFlow позволяет быстро и легко создавать и обучать модели глубокого обучения.

2. Керас

Keras — еще одна платформа с открытым исходным кодом для разработки и реализации моделей глубокого обучения. Он прост в использовании и понимании, что делает его отличным инструментом для начинающих. Keras без проблем работает с TensorFlow, что упрощает его использование вместе с другими инструментами искусственного интеллекта.

3. ПиТорч

PyTorch — известная платформа машинного обучения с открытым исходным кодом, используемая разработчиками программного обеспечения. Он хорошо известен своей простотой и адаптивностью, что делает его отличным инструментом для разработки и развертывания моделей глубокого обучения.

4. Кафе

Caffe — популярная среда глубокого обучения в бизнесе. Это быстро и эффективно, что делает его идеальным для приложений реального времени. Caffe также прост в использовании и имеет большую группу разработчиков, которая способствует его продвижению.

5. Amazon SageMaker

Amazon SageMaker — это платформа для разработки и внедрения моделей машинного обучения в облаке. Это отличный инструмент для инженеров-программистов, которые хотят использовать ИИ без необходимости работы с базовой инфраструктурой. SageMaker прост в использовании и хорошо работает с другими приложениями AWS.

6. Машинное обучение Microsoft Azure

Microsoft Azure Machine Learning — это облачная платформа для создания и развертывания моделей машинного обучения. Это отличный инструмент для инженеров-программистов, которые хотят использовать возможности ИИ в облаке Microsoft Azure. Машинное обучение Azure простое в использовании и легко интегрируется с другими службами Azure.

7. Облачная платформа искусственного интеллекта Google

Google Cloud AI Platform — это облачная платформа для создания и развертывания моделей машинного обучения. Это отличный инструмент для инженеров-программистов, которые хотят использовать возможности ИИ в облаке Google. Платформа Google Cloud AI проста в использовании и легко интегрируется с другими сервисами Google Cloud.

8. H2O.ai

H2O.ai — это платформа машинного обучения с открытым исходным кодом, которая упрощает создание и развертывание моделей машинного обучения. Это отличный инструмент для инженеров-программистов, которые хотят использовать возможности ИИ без написания сложного кода. H2O.ai прост в использовании и имеет сильное сообщество разработчиков, которые вносят свой вклад в его развитие.

9. Студия IBM Watson

IBM Watson Studio — это облачная платформа для создания и развертывания моделей машинного обучения. Это отличный инструмент для инженеров-программистов, которые хотят использовать возможности ИИ в IBM Cloud. Watson Studio проста в использовании и легко интегрируется с другими сервисами IBM Cloud.

10. Открытый ИИ

OpenAI — это исследовательский институт искусственного интеллекта, который занимается продвижением искусственного интеллекта безопасным и выгодным способом. Это отличный ресурс для разработчиков программного обеспечения, которые хотят узнать о последних разработках в области искусственного интеллекта и машинного обучения. OpenAI предоставляет доступ к передовым исследованиям в области ИИ и инструментам, которые можно использовать для создания и развертывания приложений ИИ.

Наконец, будучи инженером-программистом в 2023 году, вы не можете позволить себе игнорировать появление инструментов искусственного интеллекта. Они оказывают большое влияние на отрасль, и крайне важно извлечь из них выгоду. Эти десять ресурсов помогут вам принять изменения и стать более эффективным инженером-программистом.