Tehisintellekti maailma 9 parimat raamistikku

Möödas on ajad, mil AI-d peeti väljamõeldud.


Alates robotitest kuni Google Siri ja nüüd uue Google Duplexi tutvustamiseni näib tehisintellekt, et üha inimlikumaks muutumisel on tehtud märkimisväärseid samme.

Nõudlus masinõppe ja AI järele on hüppeliselt kasvanud. Lisaks on kogukond ise selle tagajärjel suurenenud ja see on viinud mõnede AI-raamistike arendamiseni, mis muudavad AI õppimise palju lihtsamaks.

Selles artiklis käsitleme mõnda parimat raamistikku, mille abil saate AI arendamisega alustada.

Tensori vool

Tervitus Google’i perekonnast, Tensori vool osutub jõuliseks avatud lähtekoodiga raamistikuks, mis toetab sügavat õppimist ja millele pääseb juurde isegi mobiilseadmest.

Tensori voogu peetakse statistikaprogrammi arendamiseks sobivaks vahendiks. Kuna see pakub hajutatud koolitust, saab masinemudeleid palju tõhusamalt koolitada igal abstraktsiooni tasemel, mida kasutaja eelistab.

Funktsioonid

  • Skaleeritav mitme programmeerimise liides hõlpsaks programmeerimiseks
  • Tugevad kasvumootorid, tugeva avatud lähtekoodiga kogukond
  • Pakub inimestele ulatuslikke ja hästi dokumenteeritud käsiraamatuid

Plussid

  • Tennsorivoolus kasutatav keel on Python, mis on tänapäeval väga populaarne.
  • See raamistik on võimeline suureks arvutusvõimsuseks. Seega saab seda kasutada mis tahes protsessoril või GPU-l.
  • Kasutab arvutimudelite loomiseks graafilist abstraktsiooni

Miinused

  • Otsuse või ennustuse tegemiseks edastab raamistik sisendandmed mitme sõlme kaudu. See võib olla aeganõudev.
  • Samuti puuduvad paljud eelkoolitatud AI mudelid.

Microsofti CNTK

Microsofti CNTK on kiirem ja mitmekülgne avatud lähtekoodiga raamistik, mis põhineb närvivõrkudel, mis toetavad teksti, sõnumi ja hääle ümberehitust.

See tagab tõhusa skaleerimiskeskkonna tänu masinamudelite kiiremale üldisele hindamisele, hoolitsedes samas täpsuse eest.

Microsofti CNTK-l on integratsioon suuremate massiliste andmekogumitega, mis teeb sellest juhtiv valiku suurte mängijate, näiteks Skype’i, Cortana jt poolt, ning ka väga väljendusrikka ja hõlpsasti kasutatava arhitektuuriga.

Funktsioonid

  • Ülimalt optimeeritud, et pakkuda tõhusust, mastaapsust, kiirust ja kõrgetasemelist integratsiooni
  • Tal on sisseehitatud komponendid nagu hüperparameetri häälestamine, juhendatud õppemudelid, tugevdamine, CNN, RNN jne.
  • Parima efektiivsuse tagamiseks kasutatakse ressursse.
  • Oma võrgud, mida saab tõhusalt väljendada, näiteks täielikud API-liidesed, nii kõrge kui ka madal

Plussid

  • Kuna see toetab Pythoni ja C ++, saab see raamistik töötada mitme serveriga korraga ja muudab õppimisprotsessi kiiremaks.
  • See on välja töötatud, pidades silmas hiljutisi arenguid AI maailmas. Microsfti CNTK arhitektuur toetab GAN, RNN ja CNN.
  • See võimaldab hajutatud väljaõpet masinamudelite tõhusaks treenimiseks.

Miinused

  • Sellel puudub visualiseerimislaud ja mobiilne ARM-i tugi.

Kohvik

Kohvik on sügavõppevõrk, mis tuleb koos eelsalvestatud koolitatud närvivõrkude komplektiga. Kui tähtaeg on lähedal, peaks see olema teie esimene valik.

Selle pilditöötluse võimaluste poolest on see raamistik laiendanud ka MATLAB-i tuge.

Funktsioonid

  • Kõik selle mudelid on kirjutatud tavalise tekstiga skeemides
  • Pakub tohutut kiirust ja ülimalt tõhusat tööd, kuna see on juba eelsalvestatud.
  • Aktiivne avatud lähtekoodiga kogukond aruteluks ja koostöökood.

Plussid

  • C, C ++ ja Pythoni ühendamisel toetab see ka CNN (konvolutsioonneuraalvõrgud) modelleerimist
  • Tõhus arvuliste ülesannete arvutamisel kiiruse tõttu.

Miinused

  • Kohvik ei ole võimeline töötlema keerulisi andmeid, kuid on kujutiste visuaalse töötlemise korral suhteliselt kiire.

Theano

Kasutades protsessori asemel GPU-sid, toetab see raamistik süvaõppe uuringuid ja on võimeline andma täpsust võrkudes, mis vajavad suurt arvutusvõimet. Näiteks nõuab mitmemõõtmeliste massiivide arvutamine suurt võimsust ja Theano on selleks võimeline.

Theano põhineb pythonil, mis on tõestatud programmeerimiskeel kiirema töötlemise ja reageerimise osas.

Funktsioonid

  • Lausete hindamine on dünaamilise koodi genereerimise tõttu kiirem
  • Tagab suurepärase täpsuse suhte isegi siis, kui väärtused on minimaalsed.
  • Ühikute testimine on Theano oluline omadus, kuna see võimaldab kasutajal oma koodi ise kontrollida ning vigu hõlpsalt tuvastada ja diagnoosida.

Plussid

  • Theano pakub tõhusat tuge kõigile andmemahukatele rakendustele, kuid vajab ühendamist teiste teekidega.
  • Tõhusalt optimeeritud nii CPU kui ka GPU jaoks

Miinused

  • Theano praegust versiooni enam ei värskendata ega funktsioone lisa.

 Amazoni masinõpe

Olles trendikas siseneja AI kogukonda, Amazoni masinõpe pakub tipptasemel tuge iseõppimisvahendite väljatöötamisel.

Sellel raamistikul on juba olemasolevad kasutajabaasid oma mitmetes teenustes nagu AWS, S3 ja Amazon Redshift. See on Amazoni hallatav teenus, mille mudelis tehakse kolm toimingut, milleks on andmete analüüs, mudeli väljaõpe ja hindamine.

Funktsioonid

  • AWS-i kogemuse igal tasemel on kohandatud tööriistad, isegi kui olete algaja, andmeteadlane või arendaja
  • Turvalisus on ülimalt oluline, seega on kõik andmed krüptitud
  • Pakub ulatuslikke tööriistu andmete analüüsimiseks ja mõistmiseks
  • Integreerimine kõigi peamiste andmekogumitega

Plussid

  • Selle raamistiku abil ei pea te palju koodi kirjutama. Selle asemel võimaldab see API-de kaudu suhelda AI-toega raamistikuga.
  • Sageli kasutavad andmeteadlased, arendajad ja ML-i teadlased.

Miinused

  • Sellel puudub paindlikkus, kuna kogu raamistik on kokku võetud, nii et kui soovite valida konkreetse normaliseerimise või masinõppe algoritmi, ei saa te seda teha.
  • Samuti puudub andmete visualiseerimine.

Taskulamp

Taskulamp on avatud lähtekoodiga raamistik, mis võiks toetada numbrilisi toiminguid. See pakub arvukalt algoritme süvaõppevõrkude kiiremaks arendamiseks.

Seda kasutatakse laialdaselt Facebooki ja Twitteri AI laborites. On olemas Pythonil põhinev raamistik, mida tuntakse PyTorchina ja mis on osutunud lihtsamaks ja usaldusväärsemaks.

Funktsioonid

  • Sisaldab palju rutiine N-mõõtmelise massiivi mudeli indekseerimiseks, viilimiseks ja ülevõtmiseks
  • On olemas optimeerimisrutiinid, mis põhinevad peamiselt närvivõrgu mudelitel
  • GPU tugi on väga tõhus
  • Integreerub hõlpsalt iOS-i ja Andriodiga

Plussid

  • Väga suur paindlikkus keelte ja integratsiooni osas
  • Suur kiirus ja GPU kasutamise tõhusus
  • Andmete koolitamiseks on olemas olemasolevad mudelid.

Miinused

  • Dokumentatsioon ei ole kasutajatele väga selge, seega on see järsem õppimiskõver
  • Kood puudub koheseks kasutamiseks, nii et see võtab aega.
  • See põhineb algselt programmeerimiskeelel nimega Lua ja vähesed pole sellest teadlikud.

Accord.Net

Accord.net on C # -l põhinev raamistik, mis aitab arendada heli- ja pilditöötluseks kasutatavaid närvivõrke.

Rakendused saavad seda kasutada ka kommertsiaalselt nägemisrakenduste, signaalitöötluse ja statistikarakenduste tootmiseks.

Funktsioonid

  • Küps, hästi testitud koodibaas, nagu see algas 2012. aastal
  • Pakub laiaulatuslikku näidismudelite ja andmekogumite komplekti, et saaksite oma rakenduse kiireks käivitamiseks

Plussid

  • Seda toetab pidevalt aktiivne arendusmeeskond.
  • See hästi dokumenteeritud raamistik, mis tegeleb tõhusalt arvuliselt intensiivse arvutamise ja visualiseerimisega
  • Selle raamistiku abil saab mugavalt teostada algoritme ja signaalitöötlust.
  • See saab hõlpsalt hakkama numbrilise optimeerimise ja kunstlike närvivõrkudega.

Miinused

  • Võrreldes teiste raamistikega pole see eriti teada.
  • Selle jõudlus on teiste raamidega võrreldes aeglasem.

Apache Mahout

Apache Mahout, olles avatud lähtekoodiga raamistik, on suunatud mastabeeritavate masinõpperaamistike väljatöötamisele. See ei käsitle API-sid kui selliseid, vaid aitab andmete masinate ja inseneride poolt uute masinõppe algoritmide rakendamisel.

Funktsioonid

  • Tuntud on Scala DSL, mis on matemaatiliselt väga väljendusrikas
  • Laiendab tuge mitmele levitatavale taustaprogrammile.

Plussid

  • See aitab klastrite moodustamisel, koostöös filtreerimisel ja klassifitseerimisel.
  • Selle arvutuslikud toimingud kasutavad Java-teeke, mis on kiirem.

Miinused

  • Pythoni teegid pole selle raamistikuga nii ühilduvad kui Java teegid.
  • Selle arvutuslikud toimingud on aeglasemad kui Spark MLib-il.

Säde MLib

Säde MLib Apache raamistikku toetavad R, Scala, Java ja Python. Seda saab laadida Hadoopi töövoogudega, et pakkuda selliseid masinõppe algoritme nagu klassifitseerimine, regressioon ja klasterdamine.

Peale Hadoopi saab seda integreerida ka pilve, Apache või isegi eraldiseisvate süsteemidega.

Funktsioonid

  • Suur jõudlus on üks võtmeelemente ja väidetavalt on see 100 korda kiirem kui MapReduce
  • Spark on erakordselt mitmekülgne ja töötab mitmes arvutuskeskkonnas

Plussid

  • See suudab kiiresti töödelda tohutul hulgal andmeid, kuna töötab korduva arvutamisega.
  • See on saadaval paljudes keeltes ja hõlpsasti ühendatav.
  • See tsüklib hõlpsalt suurt hulka andmetöötlust.

Miinused

  • Selle saab ühendada ainult Hadoopiga.
  • Selle raamistiku mehhanismist on raske aru saada, ilma et selle kallal oleks põhjalikku tööd

AI raamistiku võrdlus

RaamistikKeelAvatud lähtekoodiga?Arhitektuuri omadused
TensorFlowC ++ või PythonJahKasutab andmestruktuure
Microsofti CNTKC++JahGPU / CPU põhine. See toetab RNN, GNN ja CNN.
KohvikC++JahSelle arhitektuur toetab CNN-i
TheanoPythonJahPaindlik arhitektuur, mis võimaldab selle kasutuselevõttu mis tahes GPU-s või CPU-s
Amazoni masinõpeMitu keeltJahAmazonist tervitades kasutab see AWS-i.
TaskulampLuaJahSelle arhitektuur võimaldab võimsaid arvutusi.
Accord.NetC #JahVõimalik teaduslikeks arvutusteks ja mustrituvastuseks.
Apache MahoutJava, ScalaJahVõimalik panna masinad õppima ilma programmeerimata
Säde MLibR, Scala, Java ja PythonJahDraiverid ja täitjad töötavad oma protsessorites. Horisontaalsed või vertikaalsed klastrid.

Loodan, et ülaltoodud aitab teil valida AI raamistiku oma järgmise kaasaegse rakenduse arendamiseks.

Kui olete arendaja ja soovite õppida AI-sse süvenemist, siis võiksite seda kaaluda Kursuse spetsialiseeritud veebikursus.

Jeffrey Wilson Administrator
Sorry! The Author has not filled his profile.
follow me
    Like this post? Please share to your friends:
    Adblock
    detector
    map