10 najlepszych narzędzi programistycznych i ramy, które powinieneś znać

Sztuczna inteligencja nie jest już futurystycznym modnym hasłem. Teraz jest to istotna część innowacji w różnych branżach. Od automatyzacji przyziemnych zadań po umożliwienie analizy predykcyjnej, AI przekształca sposób działania firm. Jednak siła sztucznej inteligencji nie leży sama w teorii - to narzędzia programistyczne i ramy za kulisami, które ożywiają aplikacje AI.

Niezależnie od tego, czy jesteś entuzjastą sztucznej inteligencji, naukowcem z danych, czy firmą, która chce budować inteligentne rozwiązania, znajomość odpowiednich narzędzi i ram sztucznej inteligencji ma kluczowe znaczenie dla sukcesu. W tym artykule badamy 10 najlepszych narzędzi i ram programistycznych AI, które mogą przyspieszyć podróż usług rozwojowych AI w 2024 r. I później.

Najlepsze narzędzia i ramy programistyczne AI

1. Tensorflow

Najlepsze na: głębokie uczenie się i sieci neuronowe

Opracowany przez: Google Brain Team

Tensorflow jest jednym z najczęściej używanych i wszechstronnych ram rozwoju AI, idealnych do budowania modeli głębokiego uczenia się i sieci neuronowych. Obsługuje szeroki zakres zadań, takich jak rozpoznawanie obrazu, przetwarzanie mowy i zrozumienie języka naturalnego.

Dlaczego się wyróżnia:

• Doskonała skalowalność aplikacji na poziomie produkcyjnym
• Solidny ekosystem (Tensorboard, Tensorflow Lite i Tensorflow.js)
• Silne wsparcie społeczności i przedsiębiorstwa

2. Pytorch

Najlepsze na: badania i szybkie prototypowanie

Opracowany przez AI Laborbet AI Facebooka (Fair)

Pytorch jest bardzo popularny w społeczności badawczej ze względu na dynamiczny wykres obliczeniowy i interfejs piytoniczny. Dzięki intuicyjnej projektowi i łatwości debugowania Pytorch jest idealnym wyborem do iteracyjnego rozwoju.

Kluczowe funkcje:

• Silne poparcie dla przyspieszenia GPU
• Natywna obsługa Onnx (Open Neural Network Exchange)
• Powszechnie przyjęty w laboratoriach akademickich i badawczych

3. Scikit-Learn

Najlepsze na: klasyczne modele uczenia maszynowego

Opracowany w: Python

Szukasz najlepszego narzędzia AI do wykonywania kilku zadań, takich jak klasyfikacja, regresja i grupowanie? Scikit-Learn to właściwy wybór. Niektóre z najlepszych narzędzi AI dla programistów są zbudowane na Scipy, Numpy i Matplotlib.

Mocne strony:

• Łatwe do wdrożenia i interpretacji
• Szeroki wybór standardowych modeli ML
• Bezproblemowa integracja z innymi bibliotekami Python

4. Keras

Najlepsze dla: początkujących i szybki, głębokie uczenie się

Zintegrowany z: Tensorflow

Keras to łatwy w użyciu interfejs API sieci neuronowej, który działa na szczycie TensorFlow lub Pytorch, upraszczając rozwój modelu głębokiego uczenia się. To narzędzie programistyczne AI wyodrębnia złożoność budowania modeli głębokiego uczenia się, które umożliwiają szybkie eksperymenty i prototypowanie.

Dlaczego warto korzystać z keras:

• Wysoce modułowy i rozszerzalny
• Obsługuje wiele backendów (Tensorflow, Cntk, Theano)
• Gładka krzywa uczenia się

5. Apache Mxnet

Najlepsze dla: Skalowalne głębokie uczenie się na wielu procesorach graficznych

Obsługiwane przez: Amazon Web Services (AWS)

Apache Mxnet - najpopularniejszy framework rozwoju AI - jest znany ze swojej skalowalności i doskonałej wydajności. Obsługuje wiele stosów technologicznych, takich jak Python, R, Scala i Julia. Te ramy adopcji AI umożliwiają efektywne wdrażanie modeli głębokiego uczenia się na dużą skalę.

Co czyni go wyjątkowym:

• Model programowania hybrydowego (imperatyw + symboliczny)
• Lekkie i skalowalne
• Idealny do urządzeń krawędziowych i aplikacji mobilnych

6. OpenCV

Najlepsze dla: aplikacje komputerowe

Wsparcie językowe: C ++, Python, Java, Matlab

Jeśli potrzebujesz narzędzia do tworzenia oprogramowania AI open source do wizji komputerowej w czasie rzeczywistym, OpenCV jest właściwym wyborem. Od rozpoznawania twarzy po śledzenie ruchu, narzędzie treningowe AI Model ma wszystko, czego potrzebujesz, aby zbudować aplikacje do przetwarzania obrazu i wideo.

Cechy podstawowe:

• Rozległe możliwości przetwarzania obrazu
• Obsługa przyspieszenia GPU
• Łatwo zintegrowane z TensorFlow i Pytorch

7. Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)

Najlepsze dla: zoptymalizowane w wydajności głębokie uczenie się

Opracowany przez: Microsoft

Microsoft Cognitive to głębokie narzędzia do uczenia się przeznaczone do treningu modeli o wysokiej wydajności. Chociaż jest mniej popularny niż TensorFlow lub Pytorch, jest wysoce zoptymalizowany pod kątem wydajności i jest używany w wielu produktach Microsoft, takich jak Skype i Cortana.

Przegląd najważniejszych wydarzeń:

• Trening równoległy na wielu GPU
• Bezproblemowa integracja z Microsoft Azure
• Definicja modelu wysokiego poziomu za pośrednictwem BrainScript

8. H2O.AI

Najlepsze dla: zautomatyzowane uczenie maszynowe (automl) i aplikacje biznesowe

Używane przez: Enterprises in Fintech, Healthcare, Insurance

H2O.AI to kolejna najlepsza platforma programistyczna AI, która obsługuje algorytmy ML w celu tworzenia modeli predykcyjnych. Oferuje łatwy w użyciu interfejs internetowy (FLED), a także integrację AI w biznesie z Python, R i Java.

Zalety:

• Szybkie i skalowalne algorytmy
• Automl dla nieprogramatorów
• Idealne dla nauki o danych klasy korporacyjnej

9. RapidMiner

Najlepsze na: przygotowanie danych, modelowanie ML i inteligencja biznesowa

Użytkownicy docelowi: analitycy, naukowcy danych i użytkownicy biznesowi

RapidMiner jest jednym z najpotężniejszych narzędzi programistycznych oprogramowania AI do projektowania modeli ML z minimalnym kodowaniem. Jego interfejs przeciągania i upuszczania sprawia, że ​​jest dostępny dla użytkowników o ograniczonej wiedzy programistycznej, jednocześnie oferując głębokość doświadczonym naukowcom.

Dlaczego firmy to uwielbiają:

• Platforma wszechstronna dla nauki o danych
• Opcje bez kodu i niskiego kodu
• Silne narzędzia do wizualizacji i raportowania

10. IBM Watson

Najlepsze dla: budowanie rozmów i przedsiębiorstwa AI Solutions

Opracowany przez: IBM

IBM Watson to pakiet rozwiązań API i AI dla firm, które umożliwiają programistom integrację funkcji AI z ich aplikacjami, takimi jak NLP, rozpoznawanie wizualne i uczenie maszynowe. Jest to szczególnie silne w budowaniu chatbotów i wirtualnych asystentów.

Wyróżniające się funkcje:

• Bezpieczeństwo i zgodność klasy korporacyjnej
• Wstępnie wyszkolone modele branżowe
• Bezproblemowa integracja z IBM Cloud

Ostateczne myśli

Wybór odpowiedniego narzędzia do rozwoju sztucznej inteligencji lub ramy zależy od celów projektu, wiedzy specjalistycznej zespołu i rodzaju aplikacji AI, którą chcesz zbudować. Tensorflow i Pytorch dominują głębokie uczenie się, podczas gdy Scikit-Learn i H2O.ai oferują dostępne ścieżki dla tradycyjnego ML. OpenCV i IBM Watson to dwa popularne narzędzia do tworzenia oprogramowania AI, które zapewniają możliwości specjalistycznych przypadków użycia w wizji i sztucznej inteligencji konwersacyjnej.

Niezależnie od tego, czy prototypujesz, czy skalujesz rozwiązanie gotowe do produkcji, te narzędzia AI oparte na chmurze mogą pomóc w budowaniu inteligentnych, wysokowydajnych i innowacyjnych aplikacji AI, które napędzają prawdziwą wartość biznesową.

Czy planujesz opracować niestandardowe rozwiązanie AI dla swojej firmy? Rozważ współpracę z doświadczoną niestandardową firmą rozwojową AI, która może zmienić twój pomysł w rzeczywistość - szybki, bezpieczny i skalowalny.