เครื่องมือและกรอบการพัฒนา AI 10 อันดับแรกที่คุณควรรู้

ปัญญาประดิษฐ์ไม่ได้เป็นคำศัพท์อนาคตอีกต่อไป ตอนนี้มันเป็นส่วนสำคัญของนวัตกรรมในอุตสาหกรรมที่แตกต่างกัน จากงานทางโลกโดยอัตโนมัติไปจนถึงการเปิดใช้งานการวิเคราะห์การทำนาย AI กำลังปรับเปลี่ยนวิธีการดำเนินธุรกิจ อย่างไรก็ตามพลังของปัญญาประดิษฐ์ไม่ได้อยู่ในทฤษฎีเพียงอย่างเดียว - เป็นเครื่องมือการพัฒนาและกรอบการทำงานเบื้องหลังฉากที่ทำให้แอปพลิเคชัน AI มีชีวิต

ไม่ว่าคุณจะเป็นผู้ที่ชื่นชอบ AI นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลหรือธุรกิจที่ต้องการสร้างโซลูชั่นที่ชาญฉลาดการรู้เครื่องมือปัญญาประดิษฐ์และกรอบการทำงานที่เหมาะสมนั้นสำคัญต่อความสำเร็จ ในบทความนี้เราสำรวจเครื่องมือและกรอบการพัฒนา AI 10 อันดับแรกที่สามารถเร่งการเดินทาง AI Development Services ของคุณในปี 2567 และอื่น ๆ

เครื่องมือและกรอบการพัฒนา AI อันดับต้น ๆ

1. Tensorflow

ดีที่สุดสำหรับ: การเรียนรู้ลึกและเครือข่ายประสาท

พัฒนาโดย: ทีม Google Brain

Tensorflow เป็นหนึ่งในกรอบการพัฒนา AI ที่ใช้กันอย่างแพร่หลายและหลากหลายที่สุดซึ่งเหมาะสำหรับการสร้างแบบจำลองการเรียนรู้ลึกและเครือข่ายประสาท มันจัดการงานที่หลากหลายเช่นการจดจำภาพการประมวลผลคำพูดและความเข้าใจภาษาธรรมชาติ

ทำไมมันถึงโดดเด่น:

• ความยืดหยุ่นที่ยอดเยี่ยมสำหรับแอปพลิเคชันระดับการผลิต
• ระบบนิเวศที่แข็งแกร่ง (tensorboard, tensorflow lite และ tensorflow.js)
• ชุมชนที่แข็งแกร่งและการสนับสนุนองค์กร

2. Pytorch

ดีที่สุดสำหรับ: การวิจัยและการสร้างต้นแบบอย่างรวดเร็ว

พัฒนาโดย AI Research Lab ของ Facebook (FAIR)

Pytorch เป็นที่นิยมอย่างมากในชุมชนการวิจัยเนื่องจากกราฟการคำนวณแบบไดนามิกและอินเทอร์เฟซ Pythonic ด้วยการออกแบบที่ใช้งานง่ายและความสะดวกในการดีบัก Pytorch เป็นตัวเลือกที่เหมาะสำหรับการพัฒนาซ้ำ

คุณสมบัติที่สำคัญ:

• การสนับสนุนที่แข็งแกร่งสำหรับการเร่งความเร็ว GPU
• การสนับสนุนดั้งเดิมสำหรับ ONNX (Open Neural Network Exchange)
• นำมาใช้อย่างกว้างขวางใน Academia และ Research Labs

3. Scikit-learn

ดีที่สุดสำหรับ: โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องคลาสสิก

พัฒนาใน: Python

คุณกำลังมองหาเครื่องมือ AI ที่ดีที่สุดในการทำงานหลายอย่างเช่นการจำแนกประเภทการถดถอยและการจัดกลุ่มหรือไม่? Scikit-Learn เป็นตัวเลือกที่ถูกต้อง เครื่องมือ AI ที่ดีที่สุดสำหรับนักพัฒนาบางส่วนถูกสร้างขึ้นบน Scipy, Numpy และ Matplotlib

จุดแข็ง:

• ง่ายต่อการใช้งานและตีความ
• รุ่น ML แบบมาตรฐานให้เลือกมากมาย
• การรวมเข้ากับห้องสมุด Python อื่น ๆ อย่างราบรื่น

4. Keras

ดีที่สุดสำหรับ: ผู้เริ่มต้นและการพัฒนาการเรียนรู้อย่างรวดเร็ว

รวมกับ: tensorflow

Keras เป็น Neural Network API ที่ใช้งานง่ายซึ่งทำงานบน TensorFlow หรือ Pytorch ทำให้การพัฒนารูปแบบการเรียนรู้ลึกง่ายขึ้น เครื่องมือการพัฒนา AI นี้แสดงให้เห็นถึงความซับซ้อนของการสร้างแบบจำลองการเรียนรู้ลึกที่ช่วยให้การทดลองและการสร้างต้นแบบอย่างรวดเร็ว

ทำไมต้องใช้ Keras:

• โมดูลสูงและขยายได้
• รองรับแบ็กเอนด์หลายรายการ (Tensorflow, CNTK, Theano)
• เส้นโค้งการเรียนรู้ที่ราบรื่น

5. Apache MxNet

ดีที่สุดสำหรับ: การเรียนรู้ลึกที่ปรับขนาดได้ใน GPU หลายตัว

สนับสนุนโดย: Amazon Web Services (AWS)

Apache MXNET - กรอบการพัฒนา AI ที่ได้รับความนิยมมากที่สุด - เป็นที่รู้จักกันดีในเรื่องความยืดหยุ่นและประสิทธิภาพที่ยอดเยี่ยม รองรับสแต็คเทคโนโลยีหลายอย่างเช่น Python, R, Scala และ Julia กรอบการใช้ AI นี้ช่วยให้การปรับใช้แบบจำลองการเรียนรู้ลึกอย่างมีประสิทธิภาพในระดับ

อะไรทำให้มันไม่เหมือนใคร:

• รูปแบบการเขียนโปรแกรมแบบไฮบริด (Imperative + Symbolic)
• น้ำหนักเบาและปรับขนาดได้
• เหมาะสำหรับอุปกรณ์ขอบและแอพมือถือ

6. Opencv

ดีที่สุดสำหรับ: แอปพลิเคชันคอมพิวเตอร์วิสัยทัศน์

การสนับสนุนภาษา: C ++, Python, Java, Matlab

หากคุณต้องการเครื่องมือพัฒนาซอฟต์แวร์โอเพนซอร์ซสำหรับวิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์แบบเรียลไทม์ OpenCV เป็นตัวเลือกที่เหมาะสม ตั้งแต่การจดจำใบหน้าไปจนถึงการติดตามการเคลื่อนไหวเครื่องมือฝึกอบรม AI Model มีทุกสิ่งที่คุณต้องการในการสร้างแอปพลิเคชันการประมวลผลภาพและวิดีโอ

คุณสมบัติหลัก:

• ความสามารถในการประมวลผลภาพที่กว้างขวาง
• การสนับสนุนการเร่งความเร็ว GPU
• สามารถรวมเข้ากับ tensorflow และ pytorch ได้อย่างง่ายดาย

7. Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)

ดีที่สุดสำหรับ: การเรียนรู้เชิงลึกที่เหมาะสมที่สุด

พัฒนาโดย: Microsoft

Microsoft Cognitive เป็นชุดเครื่องมือการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งที่ออกแบบมาสำหรับการฝึกอบรมแบบจำลองประสิทธิภาพสูง แม้ว่าจะได้รับความนิยมน้อยกว่า Tensorflow หรือ Pytorch แต่ก็มีประสิทธิภาพสูงสำหรับประสิทธิภาพและใช้ในผลิตภัณฑ์ Microsoft หลายชนิดเช่น Skype และ Cortana

ไฮไลท์:

• การฝึกอบรมแบบขนานเกี่ยวกับ GPU หลายตัว
• การรวมเข้าด้วยกันอย่างราบรื่นกับ Microsoft Azure
• คำจำกัดความโมเดลระดับสูงผ่านทางสมอง

8. h2o.ai

ดีที่สุดสำหรับ: Automated Machine Learning (AutomL) และแอปพลิเคชันธุรกิจ

ใช้โดย: Enterprises ใน Fintech, Healthcare, Insurance

H2O.AI เป็นแพลตฟอร์มการพัฒนา AI ที่ดีที่สุดอีกหนึ่งแพลตฟอร์มที่รองรับอัลกอริทึม ML เพื่อสร้างแบบจำลองการทำนาย มันมีเว็บ UI (flow) ที่ใช้งานง่ายรวมถึงการรวม AI ในธุรกิจกับ Python, R และ Java

ข้อดี:

• อัลกอริทึมที่รวดเร็วและปรับขนาดได้
• AutomL สำหรับผู้ที่ไม่ได้เขียนโปรแกรม
• เหมาะสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลระดับองค์กร

9. Rapidminer

ดีที่สุดสำหรับ: การเตรียมข้อมูลการสร้างแบบจำลอง ML และระบบธุรกิจอัจฉริยะ

ผู้ใช้เป้าหมาย: นักวิเคราะห์นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและผู้ใช้ธุรกิจ

RapidMiner เป็นหนึ่งในเครื่องมือพัฒนาซอฟต์แวร์ AI ที่ทรงพลังที่สุดสำหรับการออกแบบโมเดล ML ด้วยการเข้ารหัสน้อยที่สุด อินเทอร์เฟซแบบลากและวางทำให้ผู้ใช้สามารถเข้าถึงความรู้การเขียนโปรแกรมที่ จำกัด ในขณะที่ยังคงเสนอความลึกสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีประสบการณ์

ทำไมธุรกิจถึงชอบ:

• แพลตฟอร์ม All-in-One สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล
• ตัวเลือกไม่มีรหัสและรหัสต่ำ
• เครื่องมือสร้างภาพและการรายงานที่แข็งแกร่ง

10. IBM Watson

ดีที่สุดสำหรับ: การสร้างการสนทนา AI และ Enterprise AI Solutions

พัฒนาโดย: IBM

IBM Watson เป็นชุดของโซลูชั่น APIs และ AI สำหรับธุรกิจที่อนุญาตให้นักพัฒนารวมคุณสมบัติ AI เข้ากับแอปพลิเคชันของพวกเขาเช่น NLP การจดจำภาพและการเรียนรู้ของเครื่อง มันแข็งแกร่งเป็นพิเศษในการสร้างแชทบอทและผู้ช่วยเสมือน

คุณสมบัติที่โดดเด่น:

• ความปลอดภัยระดับองค์กรและการปฏิบัติตามกฎระเบียบ
• โมเดลเฉพาะอุตสาหกรรมที่ผ่านการฝึกอบรมมาก่อน
• การรวมเข้ากับคลาวด์ของไอบีเอ็มอย่างราบรื่น

ความคิดสุดท้าย

การเลือกเครื่องมือหรือกรอบการพัฒนา AI ที่ถูกต้องขึ้นอยู่กับเป้าหมายของโครงการความเชี่ยวชาญของทีมและประเภทของแอปพลิเคชัน AI ที่คุณต้องการสร้าง Tensorflow และ Pytorch ครองการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งในขณะที่ Scikit-Learn และ H2o.ai เสนอเส้นทางที่เข้าถึงได้สำหรับ ML แบบดั้งเดิม OpenCV และ IBM Watson เป็นเครื่องมือพัฒนาซอฟต์แวร์ AI ที่ได้รับความนิยมสองเครื่องมือที่ให้โอกาสสำหรับกรณีการใช้งานเฉพาะด้านในการมองเห็นและปัญญาประดิษฐ์การสนทนา

ไม่ว่าคุณจะสร้างต้นแบบหรือปรับขนาดโซลูชันพร้อมการผลิตเครื่องมือ AI บนคลาวด์เหล่านี้สามารถช่วยให้คุณสร้างแอพพลิเคชั่น AI ที่ชาญฉลาดและมีประสิทธิภาพสูงและเป็นนวัตกรรมที่ผลักดันมูลค่าทางธุรกิจที่แท้จริง

คุณวางแผนที่จะพัฒนาโซลูชัน AI ที่กำหนดเองสำหรับธุรกิจของคุณหรือไม่? พิจารณาการเป็นพันธมิตรกับ บริษัท พัฒนา AI ที่มีประสบการณ์ซึ่งสามารถเปลี่ยนความคิดของคุณให้กลายเป็นความจริงได้อย่างรวดเร็วปลอดภัยและปรับขนาดได้