알아야 할 상위 10 개 AI 개발 도구 및 프레임 워크

인공 지능은 더 이상 미래의 유행어가 아닙니다. 이제는 다른 산업 전반에 걸쳐 혁신의 중요한 부분입니다. 평범한 작업 자동화부터 예측 분석 가능에 이르기까지 AI는 비즈니스 운영 방식을 재구성하고 있습니다. 그러나 인공 지능의 힘은 이론에만 해당되지 않습니다. 그것은 AI 응용 프로그램을 생명에 가져 오는 무대 뒤의 개발 도구와 프레임 워크입니다.

AI 애호가이든 데이터 과학자 또는 지능형 솔루션을 구축하려는 비즈니스이든, 올바른 인공 지능 도구와 프레임 워크를 아는 것은 성공에 중요합니다. 이 기사에서는 2024 년 이후 AI 개발 서비스 여정을 가속화 할 수있는 상위 10 개의 AI 개발 도구 및 프레임 워크를 살펴 봅니다.

최고 AI 개발 도구 및 프레임 워크

1. 텐서 플로우

최고 : 딥 러닝 및 신경망

개발자 : Google Brain Team

Tensorflow는 가장 널리 사용되고 다양한 AI 개발 프레임 워크 중 하나이며 딥 러닝 모델 및 신경망을 구축하는 데 이상적입니다. 이미지 인식, 음성 처리 및 자연어 이해와 같은 광범위한 작업을 처리합니다.

눈에 띄는 이유 :

• 생산 수준 응용 프로그램의 탁월한 확장 성
• 강력한 생태계 (Tensorboard, Tensorflow Lite 및 Tensorflow.js)
• 강력한 커뮤니티 및 기업 지원

2. Pytorch

최상의 : 연구 및 빠른 프로토 타이핑

Facebook의 AI Research Lab (Fair) 에서 개발했습니다 .

Pytorch는 역동적 인 계산 그래프와 Pythonic 인터페이스로 인해 연구 커뮤니티에서 매우 인기가 있습니다. 직관적 인 디자인과 디버깅의 용이성 덕분에 Pytorch는 반복 개발에 이상적인 선택입니다.

주요 기능 :

• GPU 가속도에 대한 강력한 지원
• ONNX에 대한 기본 지원 (Open Neural Network Exchange)
• 학계 및 연구소에서 널리 채택되었습니다

3. Scikit-Learn

최상의 : 클래식 머신 러닝 모델

Python 에서 개발되었습니다

분류, 회귀 및 클러스터링과 같은 여러 작업을 수행 할 수있는 최상의 AI 도구를 찾고 있습니까? Scikit-Learn이 올바른 선택입니다. 개발자를위한 최고의 AI 도구 중 일부는 Scipy, Numpy 및 Matplotlib 위에 구축되었습니다.

강점 :

• 구현하고 해석하기 쉽습니다
• 표준 ML 모델의 광범위한 선택
• 다른 Python 라이브러리와의 원활한 통합

4. 케라

최고의 : 초보자와 신속하고 딥 러닝 개발

통합 : 텐서 플로

Keras는 사용하기 쉬운 신경망 API로 텐서 플로 또는 Pytorch 위에서 실행되어 딥 러닝 모델 개발을 단순화합니다. 이 AI 개발 도구는 빠른 실험과 프로토 타이핑을 가능하게하는 딥 러닝 모델을 구축 할 수있는 복잡성을 추상화합니다.

Keras를 사용하는 이유 :

• 고도로 모듈 식적이고 확장 가능합니다
• 여러 백엔드를 지원합니다 (Tensorflow, CNTK, Theano)
• 부드러운 학습 곡선

5. Apache Mxnet

최상의 : 다중 GPU에서 확장 가능한 딥 러닝

지원 : Amazon Web Services (AWS)

가장 인기있는 AI 개발 프레임 워크 인 Apache MXNet은 확장 성과 탁월한 성능으로 유명합니다. Python, R, Scala 및 Julia와 같은 여러 기술 스택을 지원합니다. 이 AI 채택 프레임 워크를 사용하면 딥 러닝 모델을 규모로 효율적으로 배포 할 수 있습니다.

독특한 것 :

• 하이브리드 프로그래밍 모델 (명령 + 기호)
• 가볍고 확장 가능
• 에지 장치 및 모바일 앱에 이상적입니다

6. opencv

최상의 : 컴퓨터 비전 응용 프로그램

언어 지원 : C ++, Python, Java, Matlab

실시간 컴퓨터 비전을위한 오픈 소스 AI 소프트웨어 개발 도구가 필요한 경우 OpenCV가 올바른 선택입니다. 얼굴 인식에서 모션 추적에 이르기까지 AI 모델 교육 도구에는 이미지 및 비디오 처리 응용 프로그램을 구축하는 데 필요한 모든 것이 있습니다.

핵심 기능 :

• 광범위한 이미지 처리 기능
• GPU 가속 지원
• Tensorflow 및 Pytorch와 쉽게 통합 할 수 있습니다

7. Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)

가장 좋은 : 성능 최적화 된 딥 러닝

개발자 : Microsoft

Microsoft Cognitive는 고성능 모델 교육을 위해 설계된 딥 러닝 툴킷입니다. Tensorflow 또는 Pytorch보다 덜 인기가 있지만 성능에 최적화되어 있으며 Skype 및 Cortana와 같은 많은 Microsoft 제품에서 사용됩니다.

하이라이트:

• 다중 GPU에 대한 병렬 교육
• Microsoft Azure와의 원활한 통합
• Brainscript를 통한 고급 모델 정의

8. h2o.ai

최상의 : 자동 기계 학습 (자동화 된 기계 학습) 및 비즈니스 애플리케이션

사용 : Fintech, Healthcare, Insurance의 기업

H2O.AI는 예측 모델을 만들기 위해 ML 알고리즘을 지원하는 또 다른 최고의 AI 개발 플랫폼입니다. Python, R 및 Java와의 비즈니스에서 AI 통합뿐만 아니라 사용하기 쉬운 웹 UI (Flow)를 제공합니다.

장점 :

• 빠르고 확장 가능한 알고리즘
• 비 프로그래머 용 automl
• 엔터프라이즈 급 데이터 과학에 적합합니다

9. RapidMiner

최상의 : 데이터 준비, ML 모델링 및 비즈니스 인텔리전스

대상 사용자 : 분석가, 데이터 과학자 및 비즈니스 사용자

RapidMiner는 최소한의 코딩으로 ML 모델을 설계하기위한 가장 강력한 AI 소프트웨어 개발 도구 중 하나입니다. 드래그 앤 드롭 인터페이스를 통해 프로그래밍 지식이 제한된 사용자가 액세스 할 수 있지만 숙련 된 데이터 과학자에게 깊이를 제공합니다.

기업이 좋아하는 이유 :

• 데이터 과학을위한 올인원 플랫폼
• 코드 없음 및 저 코드 옵션
• 강력한 시각화 및보고 도구

10. IBM WATSON

최상의 : 대화 AI 및 Enterprise AI 솔루션 구축

개발자 : IBM

IBM Watson은 개발자가 AI 기능을 NLP, 시각적 인식 및 기계 학습과 같은 응용 프로그램에 통합 할 수있는 비즈니스를위한 API 및 AI 솔루션 제품군입니다. 챗봇과 가상 어시스턴트를 구축하는 데 특히 강력합니다.

눈에 띄는 기능 :

• 엔터프라이즈 등급 보안 및 규정 준수
• 미리 훈련 된 산업 별 모델
• IBM 클라우드와의 원활한 통합

최종 생각

올바른 AI 개발 도구 또는 프레임 워크 선택은 프로젝트 목표, 팀의 전문 지식 및 구축하려는 AI 응용 프로그램 유형에 따라 다릅니다. Tensorflow와 Pytorch는 딥 러닝을 지배하는 반면 Scikit-Learn과 H2O.AI는 전통적인 ML에 접근 가능한 경로를 제공합니다. OpenCV와 IBM Watson은 비전 및 대화적인 인공 지능의 전문 사용 사례를위한 기회를 제공하는 두 가지 인기있는 AI 소프트웨어 개발 도구입니다.

프로덕션 준비가 가능한 솔루션을 프로토 타이핑이든 스케일링하든, 이러한 클라우드 기반 AI 도구는 실제 비즈니스 가치를 유도하는 지능적이고 성능이 높은 혁신적인 AI 애플리케이션을 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다.

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