As 9 principais estruturas do mundo da inteligência artificial

Longe vão os tempos em que a IA era considerada fictícia.


De robôs ao Google Siri e agora a introdução do novo Google Duplex, a inteligência artificial parece ter feito progressos consideráveis ​​para se tornar cada vez mais humana.

A demanda por aprendizado de máquina e IA cresceu exponencialmente. Além disso, a própria comunidade aumentou como resultado, e isso levou à evolução de algumas estruturas de IA que tornam a aprendizagem da IA ​​muito mais fácil.

Neste artigo, discutiremos algumas das melhores estruturas para você começar o desenvolvimento da IA.

Fluxo do tensor

Vindo da família Google, Fluxo do tensor prova ser uma estrutura robusta de código aberto que suporta aprendizado profundo e que pode ser acessado mesmo a partir de um dispositivo móvel.

O fluxo tensor é considerado uma ferramenta adequada para o desenvolvimento de programas estatísticos. Como oferece treinamento distribuído, os modelos de máquina podem ser treinados com muito mais eficácia em qualquer nível de abstração que o usuário preferir.

Recursos

  • Uma interface multiprogramação escalonável para facilitar a programação
  • Fortes fatores de crescimento, com uma forte comunidade de código aberto
  • Fornece manuais extensos e bem documentados para pessoas

Prós

  • A linguagem usada pelo fluxo tensorial é o Python, que é muito popular hoje em dia.
  • Essa estrutura é capaz de alto poder computacional. Portanto, ele pode ser usado em qualquer CPU ou GPU.
  • Usa abstração computacional de gráficos para criar modelos de máquinas

Contras

  • Para tomar uma decisão ou previsão, a estrutura passa os dados de entrada por vários nós. Isso pode ser demorado.
  • Também não possui muitos dos modelos pré-treinados de IA.

Microsoft CNTK

Microsoft CNTK é uma estrutura de código aberto mais rápida e versátil, baseada em redes neurais que suportam a remodelação de texto, mensagem e voz.

Ele fornece um ambiente de dimensionamento eficiente devido a uma avaliação geral mais rápida dos modelos de máquina, ao mesmo tempo em que cuida da precisão.

O Microsoft CNTK possui integrações com grandes conjuntos de dados, tornando-a a principal opção a ser adotada por grandes players como Skype, Cortana etc., com uma arquitetura fácil de usar e muito expressiva..

Recursos

  • Altamente otimizado para fornecer eficiência, escalabilidade, velocidade e integrações de alto nível
  • Possui componentes internos, como ajuste de hiperparâmetro, modelos de aprendizado supervisionado, reforço, CNN, RNN, etc..
  • Os recursos são utilizados para fornecer a melhor eficiência.
  • Redes próprias que podem ser expressas com eficiência, como APIs completas, de alto e baixo nível

Prós

  • Como ele suporta Python e C ++, essa estrutura pode trabalhar com vários servidores ao mesmo tempo e, portanto, torna o processo de aprendizado mais rápido..
  • Foi desenvolvido tendo em mente os recentes desenvolvimentos no mundo da IA. A arquitetura da Microsft CNTK suporta GAN, RNN e CNN.
  • Permite treinamento distribuído para treinar efetivamente os modelos de máquinas.

Contras

  • Falta uma placa de visualização e suporte móvel ARM.

Caffe

Caffe é uma rede de aprendizado profundo que acompanha o conjunto pré-carregado de redes neurais treinadas. Essa deve ser sua primeira escolha se o prazo estiver próximo.

Conhecida por suas capacidades de processamento de imagem, essa estrutura também oferece suporte estendido ao MATLAB.

Recursos

  • Todos os seus modelos são escritos em esquemas de texto sem formatação
  • Oferece velocidade massiva e trabalho altamente eficiente, pois já está pré-carregado.
  • Uma comunidade ativa de código aberto para discussão e código colaborativo.

Prós

  • Interligando C, C ++ e Python, também suporta a modelagem de CNN (redes neurais convolucionais)
  • Eficiente ao calcular tarefas numéricas devido à sua velocidade.

Contras

  • O Caffe não é capaz de lidar com dados complexos, mas é comparativamente rápido ao lidar com o processamento visual de imagens.

Theano

Usando GPUs no lugar da CPU, essa estrutura oferece suporte a pesquisas de aprendizado profundo e é capaz de fornecer precisão para redes que precisam de alto poder computacional. Por exemplo, o cálculo de matrizes multidimensionais requer alta potência e a Theano é capaz disso.

Theano é baseado em python, que é uma linguagem de programação comprovada quando se trata de processamento e resposta mais rápidos.

Recursos

  • A avaliação de expressões é mais rápida devido à geração dinâmica de código
  • Oferece uma excelente taxa de precisão mesmo quando os valores são mínimos.
  • O teste de unidade é um recurso significativo do Theano, pois permite que o usuário verifique seu código, além de detectar e diagnosticar erros facilmente.

Prós

  • A Theano oferece suporte eficiente a todos os aplicativos com uso intensivo de dados, mas exige a combinação com outras bibliotecas.
  • Otimizado de forma eficiente para a CPU e a GPU

Contras

  • Não haverá mais atualização ou adição de recursos na versão atual do Theano.

 Aprendizado de máquina da Amazon

Ser um participante de tendências da comunidade de IA, Aprendizado de máquina da Amazon oferece suporte de ponta no desenvolvimento de ferramentas de autoaprendizagem.

Essa estrutura já possui bases de usuários existentes em vários serviços, como AWS, S3 e Amazon Redshift. Este é um serviço gerenciado pela Amazon, com três operações executadas no modelo, que são análise de dados, treinamento do modelo e avaliação.

Recursos

  • Existem ferramentas personalizadas para todos os níveis de experiência na AWS, mesmo que você seja iniciante, cientista de dados ou desenvolvedor
  • A segurança é de extrema importância, portanto, todos os dados são criptografados
  • Fornece ferramentas abrangentes para análise e compreensão de dados
  • Integrações com todos os principais conjuntos de dados

Prós

  • Você não precisa escrever muito código com essa estrutura. Em vez disso, permite que você interaja com a estrutura baseada em IA via APIs.
  • Comumente usado por cientistas de dados, desenvolvedores e pesquisadores de ML.

Contras

  • Falta flexibilidade, pois toda a estrutura é abstraída. Portanto, se você quiser escolher um algoritmo de normalização ou aprendizado de máquina específico, não poderá.
  • Também não possui visualização de dados.

Tocha

o Tocha é uma estrutura de código aberto que pode suportar operações numéricas. Oferece numerosos algoritmos para o desenvolvimento mais rápido de redes de aprendizado profundo.

É amplamente utilizado nos laboratórios de IA do Facebook e Twitter. Existe uma estrutura baseada em python conhecida como PyTorch que provou ser mais simples e mais confiável.

Recursos

  • Apresenta muitas rotinas para indexar, cortar, transpor com um modelo de matriz N-dimensional
  • Rotinas de otimização estão presentes, principalmente com base numérica com modelos de redes neurais
  • O suporte à GPU é altamente eficiente
  • Integra-se facilmente ao iOS e Andriod

Prós

  • Flexibilidade muito alta em relação a idiomas e integrações
  • Alto nível de velocidade e eficiência de utilização da GPU
  • Modelos pré-existentes estão disponíveis para treinar os dados em.

Contras

  • A documentação não é muito clara para os usuários, por isso apresenta uma curva de aprendizado mais acentuada
  • Falta de código para uso imediato, por isso leva tempo.
  • Inicialmente, é baseado em uma linguagem de programação chamada Lua, e muitos não sabem disso.

Accord.Net

Accord.net é uma estrutura baseada em C # que auxilia no desenvolvimento de redes neurais usadas para processamento de áudio e imagem.

Os aplicativos também podem usar isso comercialmente para produzir aplicativos de visão computacional, processamento de sinais e aplicativos estatísticos.

Recursos

  • Base de código madura e bem testada, iniciada em 2012
  • Fornece um conjunto abrangente de modelos de amostra e conjuntos de dados para iniciar seu aplicativo rapidamente

Prós

  • É continuamente suportado por uma equipe de desenvolvimento ativa.
  • Essa estrutura bem documentada que lida com eficiência com computação e visualização intensivas numéricas
  • A implementação de algoritmos e processamento de sinais pode ser realizada convenientemente com essa estrutura.
  • Ele pode lidar facilmente com otimização numérica e redes neurais artificiais.

Contras

  • Não é muito conhecido quando comparado a outros frameworks.
  • Seu desempenho é mais lento em comparação com outras estruturas.

Apache Mahout

Apache Mahout, Sendo uma estrutura de código aberto, visa o desenvolvimento de estruturas de aprendizado de máquina escaláveis. Ele não lida com APIs, mas ajuda na implementação de novos algoritmos de aprendizado de máquina por cientistas e engenheiros de dados.

Recursos

  • Conhecida pelo Scala DSL, que é matematicamente muito expressivo
  • Estende o suporte a vários back-ends distribuídos.

Prós

  • Ajuda no agrupamento, filtragem colaborativa e classificação.
  • Suas operações computacionais utilizam bibliotecas Java, que são mais rápidas.

Contras

  • As bibliotecas Python não são tão compatíveis quanto as bibliotecas Java com esta estrutura.
  • Suas operações computacionais são mais lentas que o Spark MLib.

Spark MLib

Spark MLib A estrutura do Apache é suportada por R, Scala, Java e Python. Ele pode ser carregado com os fluxos de trabalho do Hadoop para fornecer algoritmos de aprendizado de máquina, como classificação, regressão e cluster.

Além do Hadoop, ele também pode ser integrado à nuvem, Apache ou até sistemas independentes.

Recursos

  • Alto desempenho é um dos elementos-chave e é considerado 100 vezes mais rápido que o MapReduce
  • O Spark é excepcionalmente versátil e roda em vários ambientes de computação

Prós

  • Ele pode processar grandes quantidades de dados rapidamente, pois trabalha com computação iterativa.
  • Está disponível em vários idiomas e facilmente conectável.
  • Ele executa grandes escalas de processamento de dados com facilidade.

Contras

  • Ele pode ser conectado apenas ao Hadoop.
  • É difícil entender o mecanismo dessa estrutura, sem um trabalho extenso sobre o mesmo

Comparação de estruturas de IA

EstruturaLínguaCódigo aberto?Recursos da arquitetura
TensorFlowC ++ ou PythonsimUsa estruturas de dados
Microsoft CNTKC++simBaseado em GPU / CPU. Ele suporta RNN, GNN e CNN.
CaffeC++simSua arquitetura suporta CNN
TheanoPitãosimArquitetura flexível, permitindo a implantação em qualquer GPU ou CPU
Aprendizado de máquina da AmazonMúltiplos idiomassimVindo da Amazon, ele usa a AWS.
TochaLuasimSua arquitetura permite cálculos poderosos.
Accord.NetC #simCapaz de cálculos científicos e reconhecimento de padrões.
Apache MahoutJava, ScalasimCapaz de fazer as máquinas aprenderem sem precisar programar
Spark MLibR, Scala, Java e PythonsimDrivers e executores são executados em seus processadores. Clusters horizontais ou verticais.

Espero que acima o ajude a escolher a estrutura de IA para o seu próximo desenvolvimento de aplicativos modernos.

Se você é um desenvolvedor e quer aprender um aprendizado profundo para entrar na IA, considere fazer isso curso online especializado da Coursera.

Jeffrey Wilson Administrator
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