Top 10 strumenti di sviluppo dell'intelligenza artificiale e framework che dovresti sapere

L'intelligenza artificiale non è più una parola d'ordine futuristica. Ora, è una parte vitale dell'innovazione in diversi settori. Dall'automazione di attività banali all'abilitazione dell'analisi predittiva, l'IA sta rimodellando il modo in cui operano le aziende. Tuttavia, il potere dell'intelligenza artificiale non è solo nella teoria: sono gli strumenti di sviluppo e i quadri dietro le quinte che danno vita alle applicazioni di intelligenza artificiale.

Che tu sia un appassionato di intelligenza artificiale, un data scientist o un'azienda che cerca di costruire soluzioni intelligenti, conoscere i giusti strumenti e framework di intelligenza artificiale è fondamentale per il successo. In questo articolo, esploriamo i primi 10 strumenti di sviluppo dell'intelligenza artificiale e framework che possono accelerare il tuo percorso di servizi di sviluppo AI nel 2024 e oltre.

I migliori strumenti e quadri di sviluppo dell'intelligenza artificiale

1. Tensorflow

Meglio per: Deep Learning e Neural Networks

Sviluppato da: Google Brain Team

Tensorflow è tra i quadri di sviluppo AI più utilizzati e versatili, ideali per costruire modelli di apprendimento profondo e reti neurali. Gestisce una vasta gamma di compiti come il riconoscimento delle immagini, l'elaborazione del parlato e la comprensione del linguaggio naturale.

Perché spicca:

• Eccellente scalabilità per applicazioni a livello di produzione
• Ecosistema robusto (Tensorboard, Tensorflow Lite e Tensorflow.JS)
• Supporto forte della comunità e delle imprese

2. Pytorch

Meglio per: ricerca e prototipazione rapida

Sviluppato dal laboratorio di ricerca AI di Facebook (fiera)

Pytorch è molto popolare nella comunità di ricerca per il suo grafico di calcolo dinamico e l'interfaccia pitonica. Grazie al suo design intuitivo e alla facilità di debug, Pytorch è la scelta ideale per lo sviluppo iterativo.

Caratteristiche chiave:

• Forte supporto per l'accelerazione della GPU
• Supporto nativo per ONNX (Open Neural Network Exchange)
• Ampiamente adottato nel mondo accademico e laboratori di ricerca

3. Scikit-Learn

Meglio per: modelli classici di apprendimento automatico

Sviluppato in: Python

Stai cercando il miglior strumento AI per eseguire diverse attività come classificazione, regressione e clustering? Scikit-Learn è la scelta giusta. Alcuni dei migliori strumenti di intelligenza artificiale per gli sviluppatori sono costruiti su Scipy, Numpy e Matplotlib.

Punti di forza:

• Facile da implementare e interpretare
• Ampia selezione di modelli ML standard
• Integrazione senza soluzione di continuità con altre biblioteche Python

4. Keras

Meglio per: principianti e sviluppo rapido e profondo

Integrato con: Tensorflow

Keras è un'API di rete neurale di facile utilizzo che funziona in cima a Tensorflow o Pytorch, semplificando lo sviluppo del modello di apprendimento profondo. Questo strumento di sviluppo dell'intelligenza artificiale estrae la complessità della costruzione di modelli di apprendimento profondo che consentono una rapida sperimentazione e prototipazione.

Perché usare Keras:

• Altamente modulare ed estensibile
• Supporta più backend (Tensorflow, CNTK, Theano)
• Curva di apprendimento fluida

5. Apache MXNET

Meglio per: apprendimento profondo scalabile su più GPU

Supportato da: Amazon Web Services (AWS)

Apache MXNET - il framework di sviluppo AI più popolare - è noto per la sua scalabilità e le sue eccellenti prestazioni. Supporta più pile tecnologiche come Python, R, Scala e Julia. Questo framework di adozione dell'IA consente un'implementazione efficiente di modelli di apprendimento profondo su vasta scala.

Cosa lo rende unico:

• Modello di programmazione ibrido (imperativo + simbolico)
• Leggero e scalabile
• Ideale per dispositivi Edge e app mobili

6. OpenCv

Meglio per: applicazioni per la visione artificiale

Supporto linguistico: C ++, Python, Java, Matlab

Se hai bisogno di uno strumento di sviluppo software AI open source per la visione artificiale in tempo reale, OpenCV è la scelta giusta. Dal riconoscimento facciale al monitoraggio del movimento, lo strumento di formazione modello AI ha tutto il necessario per creare applicazioni di elaborazione di immagini e video.

Caratteristiche principali:

• Ampie capacità di elaborazione delle immagini
• Supporto di accelerazione della GPU
• Facilmente integrabile con Tensorflow e Pytorch

7. Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)

Meglio per: apprendimento profondo ottimizzato per le prestazioni

Sviluppato da: Microsoft

Microsoft Cognitive è un toolkit di apprendimento profondo progettato per la formazione del modello ad alte prestazioni. Sebbene meno popolare di Tensorflow o Pytorch, è altamente ottimizzato per le prestazioni e viene utilizzato in molti prodotti Microsoft, come Skype e Cortana.

Punti salienti:

• Allenamento parallelo su più GPU
• Integrazione senza soluzione di continuità con Microsoft Azure
• Definizione del modello di alto livello tramite Brascript

8. H2O.AI

Meglio per: Apprendimento automatico automatizzato (AUTOML) e applicazioni aziendali

Utilizzato da: Enterprises in fintech, sanitario, assicurazione

H2O.AI è un'altra migliore piattaforma di sviluppo AI che supporta gli algoritmi ML per creare modelli predittivi. Offre un'interfaccia utente Web (flusso) di facile utilizzo e l'integrazione di intelligenza artificiale nel mondo degli affari con Python, R e Java.

Vantaggi:

• Algoritmi veloci e scalabili
• Automobile per non programmatori
• Ottimo per la scienza dei dati di livello aziendale

9. Rapidminer

Meglio per: preparazione dei dati, modellazione ML e business intelligence

Utenti target: analisti, data scientist e utenti aziendali

Rapidminer è uno dei più potenti strumenti di sviluppo software AI per la progettazione di modelli ML con una codifica minima. La sua interfaccia di trascinamento di trascinamento lo rende accessibile agli utenti con conoscenze di programmazione limitate, pur offrendo profondità per i data scientist esperti.

Perché le aziende lo adorano:

• Piattaforma all-in-one per la scienza dei dati
• Opzioni senza codice e a basso codice
• Forti strumenti di visualizzazione e reporting

10. IBM Watson

Meglio per: costruire AI conversazionale e soluzioni AI aziendali

Sviluppato da: IBM

IBM Watson è una suite di soluzioni API e AI per le aziende che consentono agli sviluppatori di integrare le funzionalità di intelligenza artificiale nelle loro applicazioni, come PNL, riconoscimento visivo e apprendimento automatico. È particolarmente forte nella costruzione di chatbot e assistenti virtuali.

Caratteristiche straordinarie:

• Sicurezza e conformità di livello aziendale
• Modelli pre-addestrati specifici del settore
• Integrazione senza soluzione di continuità con IBM Cloud

Pensieri finali

La scelta dello strumento o del framework di sviluppo AI giusto dipende dagli obiettivi del tuo progetto, dall'esperienza del tuo team e dal tipo di applicazione di intelligenza artificiale che si desidera creare. Tensorflow e Pytorch dominano l'apprendimento profondo, mentre Scikit-Learn e H2O.AI offrono percorsi accessibili per ML tradizionali. OpenCV e IBM Watson sono due popolari strumenti di sviluppo software di intelligenza artificiale che offrono opportunità per casi d'uso specializzati in visione e intelligenza artificiale conversazionale.

Che tu stia prototipando o ridimensionando una soluzione pronta per la produzione, questi strumenti di intelligenza artificiale basati su cloud possono aiutarti a creare applicazioni di intelligenza artificiale intelligenti, ad alte prestazioni e innovative che guidano il valore aziendale reale.

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