I 9 migliori quadri nel mondo dell’intelligenza artificiale

Sono finiti i tempi in cui l’IA era considerata immaginaria.


Dai robot a Google Siri e ora l’introduzione del nuovo Google Duplex, l’intelligenza artificiale sembra aver fatto passi da gigante per diventare sempre più umana.

La domanda di machine learning e AI è cresciuta in modo esponenziale. Inoltre, la stessa comunità è cresciuta di conseguenza e ciò ha portato all’evoluzione di alcuni framework AI che rendono molto più facile l’apprendimento dell’IA.

In questo articolo, discuteremo alcuni dei migliori framework per iniziare con lo sviluppo dell’IA.

Flusso del tensore

Provenienza dalla famiglia di Google, Flusso del tensore si rivela un solido framework open source che supporta il deep learning e al quale è possibile accedere anche da un dispositivo mobile.

Il flusso tensoriale è considerato uno strumento adatto per lo sviluppo di programmi statistici. Poiché offre formazione distribuita, i modelli di macchine possono essere addestrati in modo molto più efficace a qualsiasi livello di astrazione che l’utente preferisce.

Caratteristiche

  • Un’interfaccia multi-programmazione scalabile per una facile programmazione
  • Forti driver di crescita, con una forte community open source
  • Fornisce manuali estesi e ben documentati per le persone

Professionisti

  • Il linguaggio usato dal flusso tensore è Python, che è molto popolare al giorno d’oggi.
  • Questo framework è capace di un alto potere computazionale. Quindi, può essere utilizzato su qualsiasi CPU o GPU.
  • Utilizza l’astrazione del grafico computazionale per creare modelli di macchine

Contro

  • Per prendere una decisione o una previsione, il framework passa i dati di input attraverso più nodi. Questo può richiedere molto tempo.
  • Manca anche molti dei modelli pre-addestrati di AI.

Microsoft CNTK

Microsoft CNTK è un framework open source più veloce e versatile che si basa su reti neurali che supportano il rimodellamento di testi, messaggi e voce.

Fornisce un ambiente di ridimensionamento efficiente grazie a una valutazione globale più rapida dei modelli di macchine, garantendo nel contempo l’accuratezza.

Microsoft CNTK ha integrazioni con importanti set di dati di grandi dimensioni che lo rendono la scelta principale per essere adottato da grandi giocatori come Skype, Cortana, ecc., Con un’architettura molto espressiva e facile da usare.

Caratteristiche

  • Altamente ottimizzato per fornire efficienza, scalabilità, velocità e integrazioni di alto livello
  • Dispone di componenti integrati come tuning dell’iperparametro, modelli di apprendimento supervisionato, rinforzo, CNN, RNN, ecc..
  • Le risorse sono utilizzate per fornire la migliore efficienza.
  • Reti proprie che possono essere espresse in modo efficiente come API complete, sia di livello alto che basso

Professionisti

  • Poiché supporta Python e C ++, questo framework può funzionare con più server contemporaneamente e quindi rende il processo di apprendimento più rapido.
  • È stato sviluppato tenendo presente i recenti sviluppi nel mondo dell’IA. L’architettura di Microsft CNTK supporta GAN, RNN e CNN.
  • Consente l’addestramento distribuito per addestrare efficacemente i modelli di macchine.

Contro

  • Manca una scheda di visualizzazione e supporto ARM mobile.

Caffe

Caffe è una rete di apprendimento profondo che viene fornita insieme all’insieme precaricato di reti neurali addestrate. Questa dovrebbe essere la tua prima scelta se la scadenza è vicina.

Conosciuto per le sue capacità di elaborazione delle immagini, questo framework ha anche esteso il supporto di MATLAB.

Caratteristiche

  • Tutti i suoi modelli sono scritti in schemi di testo in chiaro
  • Offre una velocità enorme e un lavoro altamente efficiente poiché è già precaricato.
  • Una community open source attiva per discussioni e codice collaborativo.

Professionisti

  • Collegando C, C ++ e Python, supporta anche la modellazione della CNN (reti neurali convoluzionali)
  • Efficiente nel calcolo di compiti numerici grazie alla sua velocità.

Contro

  • Caffe non è in grado di gestire dati complessi ma è relativamente veloce durante la gestione dell’elaborazione visiva delle immagini.

Theano

Utilizzando le GPU al posto della CPU, questo framework supporta la ricerca di deep learning ed è in grado di fornire precisione per le reti che necessitano di elevata potenza computazionale. Ad esempio, il calcolo di array multidimensionali richiede un’alta potenza e Theano è in grado di farlo.

Theano si basa su Python che è un linguaggio di programmazione collaudato quando si tratta di elaborazione e risposta più rapide.

Caratteristiche

  • La valutazione delle espressioni è più rapida grazie alla generazione di codice dinamico
  • Fornisce un eccellente rapporto di precisione anche quando i valori sono minimi.
  • Il unit test è una caratteristica significativa di Theano, in quanto consente all’utente di auto-verificare il proprio codice e di rilevare e diagnosticare facilmente gli errori.

Professionisti

  • Theano offre un supporto efficiente per tutte le applicazioni ad alta intensità di dati ma richiede la combinazione con altre librerie.
  • Ottimizzato in modo efficiente per la CPU e la GPU

Contro

  • Non ci saranno più aggiornamenti o aggiunte di funzionalità alla versione corrente di Theano.

 Apprendimento automatico Amazon

Essere un concorrente di tendenza nella comunità AI, Apprendimento automatico Amazon offre un supporto di alto livello nello sviluppo di strumenti di autoapprendimento.

Questo framework ha già basi di utenti esistenti nei suoi molteplici servizi come AWS, S3 e Amazon Redshift. Questo è un servizio gestito da Amazon, con tre operazioni eseguite sul modello, che sono l’analisi dei dati, la formazione del modello e la valutazione.

Caratteristiche

  • Esistono strumenti su misura per ogni livello di esperienza in AWS anche se sei un principiante, un esperto di dati o uno sviluppatore
  • La sicurezza è della massima importanza, quindi tutti i dati sono crittografati
  • Fornisce strumenti estesi per l’analisi e la comprensione dei dati
  • Integrazioni con tutti i principali set di dati

Professionisti

  • Non è necessario scrivere molto codice con questo framework. Invece, ti consente di interagire con il framework basato sull’intelligenza artificiale tramite le API.
  • Comunemente utilizzato da data scientist, sviluppatori e ricercatori ML.

Contro

  • Manca flessibilità poiché l’intero framework viene estratto, quindi se desideri scegliere un algoritmo di normalizzazione o di apprendimento automatico specifico, non puoi.
  • Manca anche la visualizzazione dei dati.

Torcia

Il Torcia è un framework open source che potrebbe supportare operazioni numeriche. Offre numerosi algoritmi per lo sviluppo più rapido di reti di apprendimento profondo.

È ampiamente utilizzato nei laboratori di intelligenza artificiale di Facebook e Twitter. Esiste un framework basato su Python noto come PyTorch che ha dimostrato di essere più semplice e affidabile.

Caratteristiche

  • Presenta molte routine per indicizzare, suddividere, trasporre con un modello di array N-dimensionale
  • Sono presenti routine di ottimizzazione, principalmente numeriche basate su modelli di reti neurali
  • Il supporto GPU è altamente efficiente
  • Si integra facilmente con iOS e Andriod

Professionisti

  • Altissima flessibilità per quanto riguarda le lingue e le integrazioni
  • Alto livello di velocità ed efficienza di utilizzo della GPU
  • Sono disponibili modelli preesistenti per la formazione dei dati.

Contro

  • La documentazione non è molto chiara per gli utenti, quindi presenta una curva di apprendimento più ripida
  • Mancanza di codice per un utilizzo immediato, quindi ci vuole tempo.
  • Inizialmente si basa su un linguaggio di programmazione chiamato Lua, e non molti ne sono a conoscenza.

Accord.Net

Accord.net è un framework basato su C # che aiuta nello sviluppo di reti neurali utilizzate per l’elaborazione di audio e immagini.

Le applicazioni possono utilizzarlo anche commercialmente per produrre applicazioni di visione artificiale, elaborazione del segnale e applicazioni statistiche.

Caratteristiche

  • Base di codice matura e ben collaudata, come è stata avviata nel 2012
  • Fornisce un set completo di modelli di esempio e set di dati per avviare rapidamente l’applicazione

Professionisti

  • È continuamente supportato da un team di sviluppo attivo.
  • Questo framework ben documentato che gestisce in modo efficiente il calcolo e la visualizzazione ad alta intensità numerica
  • L’implementazione di algoritmi e l’elaborazione del segnale può essere eseguita comodamente con questo framework.
  • Può gestire facilmente l’ottimizzazione numerica e le reti neurali artificiali.

Contro

  • Non è molto noto rispetto ad altri framework.
  • Le sue prestazioni sono più lente rispetto ad altri framework.

Apache Mahout

Apache Mahout, essendo un framework open source, mira allo sviluppo di framework di apprendimento automatico scalabili. Non tratta le API in quanto tali, ma aiuta l’implementazione di nuovi algoritmi di machine learning da parte di data scientist e ingegneri.

Caratteristiche

  • Nota per la Scala DSL, matematicamente molto espressiva
  • Estende il supporto a più backend distribuiti.

Professionisti

  • Aiuta in clustering, filtro collaborativo e classificazione.
  • Le sue operazioni computazionali fanno uso delle librerie Java, che è più veloce.

Contro

  • Le librerie Python non sono compatibili come le librerie Java con questo framework.
  • Le sue operazioni computazionali sono più lente di Spark MLib.

Spark MLib

Spark MLib framework di Apache è supportato da R, Scala, Java e Python. Può essere caricato con flussi di lavoro Hadoop per fornire algoritmi di apprendimento automatico come classificazione, regressione e clustering.

Oltre a Hadoop, può anche essere integrato con il cloud, Apache o persino con sistemi autonomi.

Caratteristiche

  • Le alte prestazioni sono uno degli elementi chiave e si dice che siano 100 volte più veloci di MapReduce
  • Spark è eccezionalmente versatile e funziona in più ambienti di elaborazione

Professionisti

  • Può elaborare rapidamente grandi quantità di dati, poiché funziona sul calcolo iterativo.
  • È disponibile in molte lingue e facilmente inseribile.
  • Cicla facilmente su larga scala di elaborazione dei dati.

Contro

  • Può essere collegato solo con Hadoop.
  • È difficile comprendere il meccanismo di questo framework, senza un ampio lavoro sullo stesso

Confronto quadro AI

Strutturalinguaggioopensource?Caratteristiche dell’architettura
tensorflowC ++ o PythonUtilizza strutture di dati
Microsoft CNTKC++Basato su GPU / CPU. Supporta RNN, GNN e CNN.
CaffeC++La sua architettura supporta la CNN
TheanoPitoneArchitettura flessibile che le consente di implementare in qualsiasi GPU o CPU
Amazon Machine LearningPiù lingueOriginario di Amazon, utilizza AWS.
TorciaLuaLa sua architettura consente calcoli potenti.
Accord.NetC #Capace di calcoli scientifici e riconoscimento di modelli.
Apache MahoutJava, ScalaCapace di far apprendere le macchine senza dover programmare
Spark MLibR, Scala, Java e PythonDriver ed esecutori girano nei loro processori. Cluster orizzontali o verticali.

Spero sopra che ti aiuti a scegliere il framework AI per il tuo prossimo sviluppo di applicazioni moderne.

Se sei uno sviluppatore e stai cercando di imparare l’apprendimento profondo per entrare nell’intelligenza artificiale, potresti prendere in considerazione l’idea di prenderlo corso online specializzato di Coursera.

Jeffrey Wilson Administrator
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