10 лучших инструментов и структур разработки ИИ, которые вы должны знать

Искусственный интеллект больше не является футуристическим модным словом. Теперь это жизненно важная часть инноваций в разных отраслях. От автоматизации мирских задач до обеспечения прогнозирующей аналитики, ИИ меняет, как работают предприятия. Тем не менее, сила искусственного интеллекта не лежит только в теории - это инструменты разработки и рамки за кулисами, которые оживляют приложения ИИ.

Являетесь ли вы энтузиастом искусственного интеллекта, ученым для данных или бизнесом, стремящимся создать интеллектуальные решения, знание правильных инструментов и структур искусственного интеллекта имеет решающее значение для успеха. В этой статье мы исследуем 10 лучших инструментов и структур разработки ИИ, которые могут ускорить ваше путешествие по разработке искусственного интеллекта в 2024 году и далее.

Лучшие инструменты разработки ИИ и рамки

1. Тензорфлоу

Лучше всего для: глубокого обучения и нейронных сетей

Разработано: Google Brain Team

Tensorflow является одной из наиболее широко используемых и универсальных рамках разработки ИИ, идеально подходящей для создания моделей глубокого обучения и нейронных сетей. Он обрабатывает широкий спектр таких задач, как распознавание изображений, обработка речи и понимание естественного языка.

Почему это выделяется:

• Отличная масштабируемость для применений на уровне производства
• Надежная экосистема (Tensorboard, Tensorflow Lite и Tensorflow.js)
• Сильная поддержка сообщества и предприятий

2. Pytorch

Лучше всего для: исследования и быстрого прототипирования

Разработано в исследовательской лаборатории Facebook (Fair) (Fair)

Pytorch очень популярен в исследовательском сообществе из -за своего графика динамических вычислений и питонического интерфейса. Благодаря интуитивному дизайну и простоте отладки, Pytorch является идеальным выбором для итеративного развития.

Ключевые функции:

• Сильная поддержка ускорения графического процессора
• Нативная поддержка ONNX (Exchange Open Neural Network)
• Широко принято в академических и исследовательских лабораториях

3. Scikit-learn

Лучше всего для: Классические модели машинного обучения

Разработано в: Python

Вы ищете лучший инструмент для ИИ для выполнения нескольких задач, таких как классификация, регрессия и кластеризация? Scikit-learn-правильный выбор. Некоторые из лучших инструментов ИИ для разработчиков построены на вершине Scipy, Numpy и Matplotlib.

Сильные стороны:

• Легко реализовать и интерпретировать
• Широкий выбор стандартных моделей ML
• Бесплатная интеграция с другими библиотеками Python

4. Керас

Лучше всего для: начинающих и быстрого развития глубокого обучения

Интегрирован с: tensorflow

Keras-это простой в использовании API нейронной сети, который работает на вершине Tensorflow или Pytorch, упрощающий разработку модели глубокого обучения. Этот инструмент разработки искусственного интеллекта устраняет сложность построения моделей глубокого обучения, которые обеспечивают быстрые эксперименты и прототипирование.

Зачем использовать кера:

• Очень модульный и расширяемый
• Поддерживает множественные бэкэнды (Tensorflow, CNTK, Theano)
• Плавная кривая обучения

5. Apache Mxnet

Лучше всего для: масштабируемого глубокого обучения на нескольких графических процессорах

Поддерживается: Amazon Web Services (AWS)

Apache Mxnet - самая популярная структура разработки ИИ - известна своей масштабируемостью и отличной производительностью. Он поддерживает несколько технологических стеков, таких как Python, R, Scala и Julia. Эта структура принятия ИИ обеспечивает эффективное развертывание моделей глубокого обучения в масштабе.

Что делает его уникальным:

• Модель гибридного программирования (императив + символическая)
• Легкий и масштабируемый
• Идеально подходит для устройств и мобильных приложений

6. OpenCV

Лучше всего для: приложения компьютерного зрения

Языковая поддержка: C ++, Python, Java, Matlab

Если вам нужен инструмент разработки программного обеспечения с открытым исходным искусством для компьютерного зрения в реальном времени, OpenCV является правильным выбором. От распознавания лиц до отслеживания движения, инструмент обучения Model Model имеет все необходимое для создания приложений обработки изображений и видео.

Основные функции:

• Обширные возможности обработки изображений
• Поддержка ускорения графического процессора
• Легко интегрируется с Tensorflow и Pytorch

7. Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)

Лучше всего для: оптимизированного производительности глубокого обучения

Разработано: Microsoft

Microsoft Cognitive - это инструментарий для глубокого обучения, разработанный для высокопроизводительной модели. Хотя он менее популярен, чем Tensorflow или Pytorch, он высоко оптимизирован для производительности и используется во многих продуктах Microsoft, таких как Skype и Cortana.

Основные моменты:

• Параллельное обучение на нескольких графических процессорах
• Бесплатная интеграция с Microsoft Azure
• Определение модели высокого уровня через бразонт

8. H2O.ai

Лучше всего для: автоматического машинного обучения (Automl) и бизнес -приложений

Используется: Enterprises в Fintech, здравоохранение, страхование

H2O.AI - еще одна лучшая платформа разработки искусственного интеллекта, которая поддерживает алгоритмы ML для создания прогнозных моделей. Он предлагает простой в использовании веб-интерфейс (поток), а также интеграцию ИИ в бизнесе с Python, R и Java.

Преимущества:

• Быстрые и масштабируемые алгоритмы
• Automl для неправограмм
• Отлично подходит для науки о данных предприятия

9. Rapidminer

Лучше всего для: подготовки данных, моделирования ML и бизнес -аналитики

Целевые пользователи: аналитики, ученые данных и бизнес -пользователи

Rapidminer - один из самых мощных инструментов разработки программного обеспечения для искусственного интеллекта для разработки моделей ML с минимальным кодированием. Его интерфейс перетаскивания делает его доступным для пользователей с ограниченными знаниями по программированию, в то же время предлагая глубину опытных ученых данных.

Почему предприятия это нравится:

• Все в одном платформу для науки о данных
• Параметры без кода и низкого кода
• Сильная инструменты визуализации и отчетности

10. IBM Watson

Лучше всего для: Создание решений разговорного ИИ и Энтерпрайза ИИ

Разработано: IBM

IBM Watson - это набор решений API и AI для предприятий, которые позволяют разработчикам интегрировать функции искусственного интеллекта в свои приложения, такие как NLP, визуальное распознавание и машинное обучение. Это особенно сильнее в создании чат -ботов и виртуальных помощников.

Выдающиеся функции:

• Безопасность и соблюдение корпоративного уровня и соответствие
• Предварительно обученные отраслевые модели
• Бесплатная интеграция с IBM Cloud

Последние мысли

Выбор правильного инструмента или структуры разработки ИИ зависит от целей вашего проекта, опыта вашей команды и типа приложения ИИ, который вы хотите построить. Tensorflow и Pytorch доминируют в глубоком обучении, в то время как Scikit-Learn и H2O.ai предлагают доступные пути для традиционного ML. OpenCV и IBM Watson - это два популярных инструмента разработки программного обеспечения для искусственного интеллекта, которые предоставляют возможности для специализированных вариантов использования в области зрения и разговорного искусственного интеллекта.

Независимо от того, создаете ли вы прототипирование или масштабируете готовое к производству решение, эти облачные инструменты искусственного интеллекта могут помочь вам создать интеллектуальные, высокопроизводительные и инновационные приложения ИИ, которые повышают реальную ценность бизнеса.

Планируете ли вы разработать пользовательское решение для искусственного интеллекта для вашего бизнеса? Рассмотрим партнерские отношения с опытной компанией по разработке искусственного интеллекта, которая может превратить вашу идею в реальность - быстрая, безопасная и масштабируемая.