Топ-5 лучших фреймворков и библиотек искусственного интеллекта для ИИ

Существование искусственного интеллекта существует уже давно. Влияние ИИ никогда не было ограниченным, более того, в последние годы он стал важным элементом.

Огромные улучшения в различных областях, особенно в разработке мобильных приложений, связаны с разработкой различных библиотек и фреймворков. Таким образом, мы можем сказать, что ИИ стал быстро реагирующей ИТ-областью, и в этой области проводится множество исследований. Существует множество решений ИИ, которые появились благодаря реализации и интеграции библиотек и фреймворка.

Давайте обсудим лучшую платформу для искусственного интеллекта на рынке

1. TensorFlow

TensorFlow - это библиотека нейронной сети, созданная Google. Кроме того, это программное обеспечение с открытым исходным кодом для выполнения численных расчетов с использованием графов потоков данных.

Говоря о работе, он учится решать задачи, улучшая и обрабатывая данные в разных узлах. В центре внимания всего процесса находится поиск правильного решения. Tensor доступен на языке программирования Python.

Кроме того, он предлагает разработчикам использовать API-интерфейсы для языков Python и C / C ++, которые могут подключаться к программному обеспечению разработчика. Более того, эта структура признана за сильную архитектуру.

Следовательно, структура с такой архитектурой позволяет выполнять вычисления на любом CPU или GPU, будь то мобильное устройство, настольный компьютер или сервер.

Преимущества:

• Библиотека с открытым исходным кодом, поэтому обработка данных в дешевой облачной среде;

• Он хорош для глубокого обучения и создает сети искусственного интеллекта для распознавания образов.

2. Теано

Theano - мощная библиотека Python, которая считается сильным конкурентом TensorFlow. Прозрачное использование графического процессора соответствующей библиотекой для выполнения вычислений с большим объемом данных. Более того, он построен для численных операций с многомерными массивами с высоким уровнем эффективности.

Theano - это библиотека и расширение языка Python, которое позволяет ученым эффективно вычислять математические выражения. Theano используется для поддержки крупномасштабных вычислительно-ресурсоемких операций для получения плодотворных результатов.

Лучшая часть этой библиотеки в том, что она также разработана для ускорения разработки машинного обучения. Следовательно, его компилятор преобразует математические выражения, написанные на языке Python, в код C или CUDA.

Преимущества:

• Инструментарий полезен для настройки нейронных сетей и их обучения.

• Чрезвычайно простой в использовании, который можно легко редактировать с помощью Python.

• Выполнение многослойных персептронов, рекуррентных нейронных сетей, автоэнкодеров, сверточных и т. Д.

3. Кафе

Когда мы говорим о Caffe, с его помощью мы можем очень легко построить сверточную нейронную сеть (CNN). Изначально фреймворк Caffe предназначен только для коммерческого использования. Его основная работа используется для классификации изображений. Когда он хорошо работает на графическом процессоре, обеспечивает большую скорость во время работы.

Это открытый исходный код, написанный на языке C ++ и, кроме того, он позволяет писать пользовательские алгоритмы на Python. Поэтому он предлагает широкий набор инструментов для разработки и развертывания современных алгоритмов глубокого обучения.

Такие области, как астрономия и робототехника, развиваются с использованием распознавания речи и изображений. Предлагаемое решение предназначено для разных областей. Высокая производительность делает Caffe идеальным инструментом среди всех. Сегодня Caffe является лидером в области искусственного интеллекта для глубокого обучения для коммерческого использования.

Как и в других фреймворках, существуют доступные модели обучения, которые уже интегрированы в систему, эффективную для исследований в области искусственного интеллекта и глубокого обучения.

Преимущества:

· Чистая архитектура для мгновенного развертывания во время процесса.

· Он работает легко и быстро при переключении между центральным и графическим процессорами.

· Это открытый исходный код, который позволяет разработчикам контролировать интеграцию, а также изменять ее для своих нужд.

4. Керас

Керас характеризует библиотеку, которая представляет собой библиотеку нейронной сети с открытым исходным кодом, написанную на Python. Более того, он может работать с нейронными сетями на более высоком уровне.

Он упрощает многие задачи, но не предназначен для использования в качестве комплексной среды машинного обучения, как другие в списке.

Он используется в рекуррентных нейронных сетях и сверточный на CPU и GPU. Таким образом, обеспечивается высокий уровень абстракции, что упрощает настройку нейронных сетей независимо от того, на какой платформе они находятся. Самое приятное в Keras то, что Google TensorFlow в настоящее время поддерживает Keras в качестве серверной части.

Преимущества:

· Это простая реализация экспериментов и проста в использовании.

· Открытый исходный код, который абсолютно понятен разработчикам, имеющим опыт машинного обучения.

5. CNTK

CNTK - это набор средств вычислительной сети от Microsoft. Набор инструментов используется в таких продуктах Microsoft, как Windows Cortana, Skype Translator, где используются службы распознавания речи.

CNTK разработан на языке C ++ и может использоваться для решения задач автоматического перевода и распознавания изображений.

CNTK (Computational Network Toolkit) от Microsoft - это библиотека, которая улучшает модульность, обеспечивая алгоритмы обучения и описания моделей. Более того, он работает с поддержанием разделения вычислительных сетей.

Процесс CNTK может использовать несколько серверов одновременно. Таким образом, CNTK позволяет разработчикам создавать распределенные нейронные сети, предназначенные для случаев, когда для работы требуется много серверов.

Более того, его функциональность близка к TensorFlow от Google. Однако немного быстрее, чем TensorFlow.

Преимущества:

· CNTK поддерживает разные модели нейронных сетей.

· Он также поддерживает упреждающие, сверточные, рекуррентные нейронные сети, а также их комбинации.

· В основном для вычислений используется графический процессор, поэтому обеспечивается линейная масштабируемость.

Подведение итогов

Обсуждаемые библиотеки со временем зарекомендовали себя как высококачественные решения в различных отраслях. Такие гиганты, как Google, Yahoo, Apple и Microsoft, используют некоторые из этих библиотек для своих проектов глубокого обучения и машинного обучения. Эти фреймворки оказались лучшими инструментами на рынке разработки приложений, где разработчики разрабатывают новые решения для своих клиентов.

Подробнее о: Как искусственный интеллект влияет на мобильное приложение?

Первоначально опубликовано на www.bebee.com.