10 principais ferramentas e estruturas de desenvolvimento de IA que você deve conhecer

A inteligência artificial não é mais um chavão futurista. Agora, é uma parte vital da inovação em diferentes indústrias. Desde a automação de tarefas mundanas até a ativação da análise preditiva, a IA está remodelando como as empresas operam. No entanto, o poder da inteligência artificial não reside apenas na teoria - são as ferramentas e estruturas de desenvolvimento nos bastidores que dão vida aos aplicativos de IA.

Seja você um entusiasta da IA, um cientista de dados ou uma empresa que procura criar soluções inteligentes, conhecer as ferramentas e estruturas de inteligência artificiais certas é fundamental para o sucesso. Neste artigo, exploramos as 10 principais ferramentas e estruturas de desenvolvimento de IA que podem acelerar sua jornada de serviços de desenvolvimento de IA em 2024 e além.

Principais ferramentas e estruturas de desenvolvimento de IA

1. Tensorflow

Melhor para: aprendizado profundo e redes neurais

Desenvolvido por: Google Brain Team

O TensorFlow está entre as estruturas de desenvolvimento de IA mais amplamente utilizadas e versáteis, ideais para criar modelos de aprendizado profundo e redes neurais. Ele lida com uma ampla gama de tarefas como reconhecimento de imagem, processamento de fala e entendimento da linguagem natural.

Por que se destaca:

• Excelente escalabilidade para aplicações de nível de produção
• Ecossistema robusto (tensorboard, tensorflow lite e tensorflow.js)
• Forte suporte comunitário e corporativo

2. Pytorch

Melhor para: pesquisa e prototipagem rápida

Desenvolvido pelo AI Research Lab do Facebook (Fair)

A Pytorch é altamente popular na comunidade de pesquisa devido ao seu gráfico dinâmico de computação e interface pitônica. Graças ao seu design intuitivo e facilidade de depuração, a Pytorch é a escolha ideal para o desenvolvimento iterativo.

Principais recursos:

• Forte apoio à aceleração da GPU
• Suporte nativo para ONNX (Open Neural Network Exchange)
• Amplamente adotado na academia e nos laboratórios de pesquisa

3. Scikit-Learn

Melhor para: modelos clássicos de aprendizado de máquina

Desenvolvido em: Python

Você está procurando a melhor ferramenta de IA para executar várias tarefas, como classificação, regressão e cluster? Scikit-Learn é a escolha certa. Algumas das melhores ferramentas de IA para desenvolvedores são construídas sobre o Scipy, Numpy e Matplotlib.

Pontos fortes:

• Fácil de implementar e interpretar
• Ampla seleção de modelos ML padrão
• Integração perfeita com outras bibliotecas Python

4. Keras

Melhor para: iniciantes e desenvolvimento rápido e profundo

Integrado com: tensorflow

Keras é uma API de rede neural fácil de usar que é executada em cima do Tensorflow ou Pytorch, simplificando o desenvolvimento do modelo de aprendizado profundo. Essa ferramenta de desenvolvimento de IA abstrava a complexidade de construir modelos de aprendizado profundo que permitem experimentação rápida e prototipagem.

Por que usar Keras:

• Altamente modular e extensível
• Suporta vários backnds (Tensorflow, CNTK, Theano)
• Curva de aprendizado suave

5. Apache mxnet

Melhor para: aprendizado profundo escalável em várias GPUs

Suportado por: Amazon Web Services (AWS)

O Apache MXNET - a estrutura de desenvolvimento de IA mais popular - é conhecida por sua escalabilidade e excelente desempenho. Ele suporta várias pilhas de tecnologia, como Python, R, Scala e Julia. Essa estrutura de adoção da IA ​​permite a implantação eficiente de modelos de aprendizado profundo em escala.

O que o torna único:

• Modelo de programação híbrido (imperativo + simbólico)
• Leve e escalável
• Ideal para dispositivos de borda e aplicativos móveis

6. OpenEncv

Melhor para: Aplicativos de visão computacional

Suporte ao idioma: C ++, Python, Java, Matlab

Se você precisar de uma ferramenta de desenvolvimento de software de IA de código aberto para visão computacional em tempo real, o OpenCV é a escolha certa. Do reconhecimento facial ao rastreamento de movimento, a ferramenta de treinamento de modelos de IA tem tudo o que você precisa para criar aplicativos de processamento de imagem e vídeo.

Recursos principais:

• Extensos recursos de processamento de imagem
• Suporte de aceleração da GPU
• Facilmente integrável com tensorflow e pytorch

7. Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)

Melhor para: aprendizado profundo otimizado para o desempenho

Desenvolvido por: Microsoft

O Microsoft Cognitive é um kit de ferramentas de aprendizado profundo projetado para treinamento de modelos de alto desempenho. Embora menos popular que o Tensorflow ou o Pytorch, ele é altamente otimizado para desempenho e é usado em muitos produtos da Microsoft, como Skype e Cortana.

Destaques:

• Treinamento paralelo em múltiplas GPUs
• Integração perfeita com o Microsoft Azure
• Definição de modelo de alto nível via BrenScript

8. H2O.ai

Melhor para: Aprendizado de máquina automatizado (Automl) e aplicativos de negócios

Usado por: empresas em fintech, saúde, seguro

O H2O.AI é outra melhor plataforma de desenvolvimento de IA que suporta algoritmos ML para criar modelos preditivos. Oferece uma interface de usuário da web fácil de usar (fluxo), bem como a integração de IA nos negócios com Python, R e Java.

Vantagens:

• Algoritmos rápidos e escaláveis
• Automl para não programadores
• Ótimo para ciência de dados de nível corporativo

9. RapidMiner

Melhor para: preparação de dados, modelagem de ML e inteligência de negócios

Usuários -alvo: analistas, cientistas de dados e usuários de negócios

O RapidMiner é uma das ferramentas de desenvolvimento de software de AI mais poderosas para projetar modelos de ML com codificação mínima. Sua interface de arrastar e soltar a torna acessível a usuários com conhecimento limitado de programação, enquanto ainda oferece profundidade para cientistas de dados experientes.

Por que as empresas adoram:

• Plataforma all-in-one para ciência de dados
• Opções sem código e baixo código
• Ferramentas de visualização e relatório fortes

10. IBM Watson

Melhor para: Construindo a IA Conversa e as soluções da IA ​​corporativa

Desenvolvido por: IBM

A IBM Watson é um conjunto de soluções APIs e AI para empresas que permitem que os desenvolvedores integrem recursos de IA em seus aplicativos, como PNL, reconhecimento visual e aprendizado de máquina. É particularmente forte na construção de chatbots e assistentes virtuais.

Recursos de destaque:

• Segurança e conformidade de nível corporativo
• Modelos pré-treinados específicos da indústria
• Integração perfeita com IBM Cloud

Pensamentos finais

A escolha da ferramenta ou estrutura de desenvolvimento de IA certa depende dos objetivos do seu projeto, da experiência da sua equipe e do tipo de aplicativo de IA que você deseja criar. Tensorflow e Pytorch dominam o aprendizado profundo, enquanto o Scikit-Learn e o H2O.Ai oferecem caminhos acessíveis para o ML tradicional. O OpenCV e o IBM Watson são duas ferramentas populares de desenvolvimento de software de IA que oferecem oportunidades para casos de uso especializado em visão e inteligência artificial de conversação.

Esteja você prototipando ou dimensionando uma solução pronta para produção, essas ferramentas de IA baseadas em nuvem podem ajudá-lo a criar aplicativos de IA inteligentes, de alto desempenho e inovadores que geram valor comercial real.

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