Top 10 instrumente și cadre de dezvoltare AI pe care ar trebui să le cunoașteți

Inteligența artificială nu mai este un cuvânt cheie futurist. Acum, este o parte vitală a inovației în diferite industrii. De la automatizarea sarcinilor mundane până la activarea analizelor predictive, AI redimensionează modul în care funcționează întreprinderile. Cu toate acestea, puterea inteligenței artificiale nu se află doar în teorie - este instrumentele de dezvoltare și cadrele din culise care aduc aplicații AI la viață.

Indiferent dacă sunteți un pasionat de AI, un om de știință de date sau o afacere care dorește să construiască soluții inteligente, cunoașterea instrumentelor și cadrelor de inteligență artificială potrivite este esențial pentru succes. În acest articol, explorăm primele 10 instrumente și cadre de dezvoltare AI care vă pot accelera călătoria serviciilor de dezvoltare AI în 2024 și nu numai.

Instrumente și cadre de dezvoltare AI de top

1. Tensorflow

Cel mai bun pentru: învățare profundă și rețele neuronale

Dezvoltat de: Google Brain Team

TensorFlow este printre cele mai utilizate și versatile cadre de dezvoltare AI, ideale pentru construirea de modele de învățare profundă și rețele neuronale. Se ocupă de o gamă largă de sarcini precum recunoașterea imaginii, procesarea vorbirii și înțelegerea limbajului natural.

De ce iese în evidență:

• Scalabilitate excelentă pentru aplicații la nivel de producție
• Ecosistem robust (Tensorboard, TensorFlow Lite și TensorFlow.js)
• Suport puternic al comunității și întreprinderii

2. Pytorch

Cel mai bun pentru: Cercetare și prototipare rapidă

Dezvoltat de Facebook AI Research Lab (FAIR)

Pytorch este foarte popular în comunitatea de cercetare datorită graficului său dinamic de calcul și interfeței Pythonic. Datorită designului său intuitiv și ușurinței de depanare, Pytorch este alegerea ideală pentru dezvoltarea iterativă.

Caracteristici cheie:

• Sprijin puternic pentru accelerarea GPU
• Suport autohton pentru ONNX (Exchange de rețea neuronală deschisă)
• Adoptat pe scară largă în academie și laboratoare de cercetare

3. Scikit-Learn

Cel mai bun pentru: modele clasice de învățare automată

Dezvoltat în: Python

Căutați cel mai bun instrument AI pentru a efectua mai multe sarcini precum clasificarea, regresia și gruparea? Scikit-Learn este alegerea potrivită. Unele dintre cele mai bune instrumente AI pentru dezvoltatori sunt construite pe deasupra SCIPY, CUPY și MATPLOTLIB.

Puncte forte:

• Ușor de implementat și interpretat
• Selecție largă de modele standard ML
• Integrare perfectă cu alte biblioteci Python

4. Keras

Cel mai bun pentru: începători și dezvoltare rapidă, de învățare profundă

Integrat cu: TensorFlow

Keras este o API de rețea neuronală ușor de utilizat, care se desfășoară pe deasupra Tensorflow sau Pytorch, simplificând dezvoltarea modelului de învățare profundă. Acest instrument de dezvoltare AI rezumă complexitatea construirii de modele de învățare profundă care permit experimentarea și prototiparea rapidă.

De ce să folosiți Keras:

• Extrem de modular și extensibil
• Suportă mai multe backend -uri (TensorFlow, CNTK, Theano)
• Curba de învățare lină

5. Apache MXNET

Cel mai bun pentru: învățare profundă scalabilă pe mai multe GPU -uri

Suportat de: Amazon Web Services (AWS)

Apache MXNET - cel mai popular cadru de dezvoltare AI - este cunoscut pentru scalabilitatea și performanța excelentă. Suportă mai multe stive tehnologice precum Python, R, Scala și Julia. Acest cadru de adopție AI permite implementarea eficientă a modelelor de învățare profundă la scară.

Ceea ce îl face unic:

• Model de programare hibrid (imperativ + simbolic)
• Ușor și scalabil
• Ideal pentru dispozitive de margine și aplicații mobile

6. OpenCV

Cel mai bun pentru: aplicații de viziune computerizată

Suport limbaj: C ++, Python, Java, Matlab

Dacă aveți nevoie de un instrument de dezvoltare a software-ului AI open-source pentru viziunea computerului în timp real, OpenCV este alegerea potrivită. De la recunoașterea facială până la urmărirea mișcării, instrumentul de formare a modelului AI are tot ce ai nevoie pentru a construi aplicații de procesare a imaginilor și video.

Caracteristici de bază:

• Capabilități extinse de procesare a imaginilor
• Suport de accelerare GPU
• Ușor integrabil cu TensorFlow și Pytorch

7. Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)

Cel mai bun pentru: învățare profundă optimizată de performanță

Dezvoltat de: Microsoft

Microsoft Cognitive este un set de instrumente de învățare profundă, conceput pentru antrenamentele de modele de înaltă performanță. Deși mai puțin popular decât Tensorflow sau Pytorch, este foarte optimizat pentru performanță și este utilizat în multe produse Microsoft, cum ar fi Skype și Cortana.

Repere:

• Pregătire paralelă pe mai multe GPU -uri
• Integrare perfectă cu Microsoft Azure
• Definiția modelului la nivel înalt prin Brainscript

8. H2O.AI

Cel mai bun pentru: Învățare automată automată (Automl) și aplicații de afaceri

Folosit de: întreprinderi în fintech, asistență medicală, asigurare

H2O.AI este o altă cea mai bună platformă de dezvoltare AI care acceptă algoritmii ML pentru a crea modele predictive. Oferă o interfață de utilizator web (flux) ușor de utilizat, precum și integrare AI în afaceri cu Python, R și Java.

Avantaje:

• Algoritmi rapide și scalabili
• Automl pentru non-programatori
• Excelent pentru știința datelor de calitate a întreprinderii

9. RapidMiner

Cel mai bun pentru: pregătirea datelor, modelarea ML și informațiile de afaceri

Utilizatori țintă: analiști, oameni de știință de date și utilizatori de afaceri

RapidMiner este unul dintre cele mai puternice instrumente de dezvoltare a software -ului AI pentru proiectarea modelelor ML cu codificare minimă. Interfața sa de drag-and-drop o face accesibilă utilizatorilor cu cunoștințe de programare limitate, oferind în același timp profunzime pentru oamenii de știință cu experiență.

De ce întreprinderile le place:

• Platforma All-in-One pentru știința datelor
• Opțiuni fără cod și cod scăzut
• Instrumente puternice de vizualizare și raportare

10. IBM Watson

Cel mai bun pentru: Construirea AI conversațională și a soluțiilor AI pentru întreprindere

Dezvoltat de: IBM

IBM Watson este o suită de soluții API și AI pentru întreprinderile care permit dezvoltatorilor să integreze caracteristicile AI în aplicațiile lor, cum ar fi NLP, recunoașterea vizuală și învățarea automată. Este deosebit de puternic în construirea chatbotilor și a asistenților virtuali.

Caracteristici standout:

• Securitate și conformitate cu gradul de întreprindere
• Modele pre-instruite specifice industriei
• Integrare perfectă cu IBM Cloud

Gânduri finale

Alegerea instrumentului sau cadrului de dezvoltare AI adecvat depinde de obiectivele proiectului, de expertiza echipei dvs. și de tipul de aplicație AI pe care doriți să o construiți. Tensorflow și Pytorch domină învățarea profundă, în timp ce Scikit-Learn și H2O.AI oferă căi accesibile pentru ML tradițional. OpenCV și IBM Watson sunt două instrumente populare de dezvoltare a software -ului AI care oferă oportunități pentru cazuri de utilizare specializată în viziune și inteligență artificială conversațională.

Indiferent dacă prototipați sau scalați o soluție pregătită pentru producție, aceste instrumente AI bazate pe cloud vă pot ajuta să construiți aplicații AI inteligente, performante și inovatoare, care determină o valoare reală a afacerii.

Aveți de gând să dezvoltați o soluție AI personalizată pentru afacerea dvs.? Luați în considerare parteneriatul cu o companie de dezvoltare AI personalizată cu experiență care vă poate transforma ideea în realitate - rapidă, sigură și scalabilă.