Пять лучших фреймворков искусственного интеллекта с открытым исходным кодом

Популярное заблуждение заключается в том, что языки программирования имеют решающее значение для структуры искусственного интеллекта, основанной на нейронных сетях. Результаты приложения ИИ определяются архитектурой модели, а не конкретным языком.

Неудивительно, что обработка естественного языка (НЛП), компьютерное зрение и обработка изображений являются мощными движущими силами развития искусственного интеллекта.

Большинство популярных фреймворков нейронной обработки доступны в виде облачных сервисов, таких как Tensorflow от Google. Согласно моему анализу данных Stack Overflow, Tensorflow от Google был самой популярной платформой машинного обучения как по количеству установок, так и по количеству загрузок в 2018 году.

Давайте теперь посмотрим на лучшие платформы искусственного интеллекта с открытым исходным кодом.

1) Тензорный поток

Google Tensorflow, программная платформа с открытым исходным кодом для создания и использования нейронных сетей машинного обучения, очень проста в настройке и расширении. Это самая популярная среда глубокого обучения, имеющая наибольшее количество звезд GitHub и второй по величине процент репозиториев с открытым исходным кодом.

Tensorflow, пожалуй, самый удобный фреймворк для новичков. Однако некоторые эксперты по нейронной обработке могут чувствовать себя немного ошеломленными огромным количеством инструментов и функций, что делает его практически недоступным для опытных разработчиков.

Теперь мы узнаем о следующей структуре искусственного интеллекта — RNN.

2) РНН

RNN — это новая платформа для контролируемого обучения, имеющая чрезвычайно гибкий и интуитивно понятный интерфейс. Он также подходит для разработки алгоритмов «глубокого обучения», которые можно использовать для различения «нравится» и «не нравится» в наборах данных.

RNN — вторая по популярности среда глубокого обучения для нейронной обработки и обработки естественного языка. Сообщество пользователей было чрезвычайно активным и очень полезным, а проект находится в стадии активной разработки. По мнению экспертов по нейронной обработке, это неправильный выбор для общего кодирования машинного обучения из-за дополнительных уровней абстракции. Эксперт по нейронной обработке Джо Каллаган сравнил RNN с WATM и сказал: «RNN слишком сложно изучить, но с ним очень интересно экспериментировать». (Источник: переполнение стека)

Следующая платформа искусственного интеллекта — theano.

3) Теано

Theano, библиотека Python с открытым исходным кодом для глубокого обучения, также популярна в сообществах нейронной обработки и науки о данных. Он широко известен тем, что упрощает реализацию сложных нейронных сетей за счет абстрагирования компонентов нейронной сети (таких как слои и скрытые слои). Он часто используется для создания и обучения моделей ИИ на графических процессорах (GPU) и был принят Facebook как для обучения, так и для развертывания приложений ИИ.

Theano поставляется с библиотекой алгоритмов, которые выполняют операции нейронной сети с кадрами данных. Он работает с Python, C++, Java, Julia, Scala и Tensorflow и в настоящее время является самой популярной платформой искусственного интеллекта, используемой разработчиками, использующими Tensorflow или Theano. Теоретически Theano можно использовать на любой платформе, но большинство разработчиков Theano используют Tensorflow и Tensorboard.

Theano — это платформа глубокого обучения с обширной библиотекой сложных алгоритмов. Он используется для обучения моделей для классификации изображений, обнаружения объектов, языкового перевода и распознавания речи. Theano имеет самую обширную библиотеку популярных алгоритмов машинного обучения, легко сочетаемую с Tensorflow.

Tensorflow и Theano используются для большинства приложений глубокого обучения. Однако они не являются лучшим выбором для НЛП.

4) ПиТорч

PyTorch — это оптимизированная среда Python для создания алгоритмов машинного обучения. Исследователи часто используют его в исследовательских целях, но он также популярен среди разработчиков, использующих Tensorflow.

Medium — это бесплатная платформа Python с открытым исходным кодом для создания больших и малых систем. По словам разработчиков, это наиболее «интуитивный» фреймворк для построения систем, поскольку он имеет наиболее полный интерфейс к аппаратным ускорителям и дружественный API. Тем не менее, он имеет репутацию медленного отклика при работе с графическими процессорами.

Универсальность Torch впечатляет, и разработчики могут использовать его для обучения, тестирования и развертывания систем глубокого обучения и НЛП. Однако его также может быть сложно настроить и поддерживать, и, похоже, он не используется так часто, как другие, более устоявшиеся структуры.

Parsey McParseface — это библиотека Python для построения моделей машинного обучения. Его интерфейс похож на Theano, но он поддерживает более широкий набор API и более широкий спектр типов обучающих данных.

Теперь мы рассмотрим следующую структуру ИИ.

5) Кафе2

Важно понимать, что Caffe2 не является традиционной платформой для обучения ИИ. Вместо этого это обученный механизм вывода, основанный на нейронных сетях. Конечная цель Caffe2 — обеспечить наилучшие результаты с высокой эффективностью по сравнению с Caffe.

Caffe2 — это мощная библиотека с открытым исходным кодом, которая позволяет легко создавать модели глубокого обучения с использованием платформы PyTorch. Мы можем быстро разработать масштабируемые модели и избавиться от типичных вычислений, связанных с традиционными моделями. Вот почему с Caffe2 мы можем максимально эффективно использовать наши машины и добиться от них максимальной эффективности.

Это библиотека Python, и вам не нужно беспокоиться о каких-либо других библиотеках или сторонних приложениях, поскольку вы можете положиться на нее, чтобы предоставить всю структуру, которую вы будете использовать в проекте.

Лучшие платформы нейронной обработки для начинающих

Некоторые продвинутые платформы глубокого обучения допускают нейронную обработку, но многие разработчики не знают о множестве готовых плагинов и библиотек, которые могут улучшить RNN и Tensorflow. Эти платформы были включены в такие продукты, как Microsoft Azure ML и Google Cloud Machine Learning.

• Mylica — это среда Python для выполнения нейронной обработки, обучения с подкреплением и обучения с подкреплением, легко настраиваемая для нужд конкретных проектов.
• Karos — это платформа обучения с подкреплением с открытым исходным кодом, включающая библиотеку алгоритмов обучения с подкреплением. Он известен обучением систем обучения с подкреплением на графических процессорах и совместим с Tensorflow.
• Trainedata — это библиотека Python для создания крупномасштабных систем обучения с подкреплением. Алгоритмы библиотеки могут работать на Python 2.7, 3.4 и 4.x.
• Vowpal Wabbit — это платформа глубокого обучения с открытым исходным кодом, поддерживающая обучение с подкреплением. Идея Vowpal Wabbit заключается в ускорении обучения нейронных сетей в системах обучения с подкреплением.

Python стал самым популярным языком для разработки НЛП. Несмотря на полезность для других приложений, большинство этих платформ и библиотек оптимизированы для работы на виртуальной машине Python, что обеспечивает высокую эффективность обработки тензорных данных. Это очень удобный фреймворк для разработки приложений нейронных сетей.

Глубокое обучение и нейронные сети становятся все более популярными в некоторых областях, включая компьютерное зрение, здравоохранение и кибербезопасность. Машинное обучение в этой развивающейся области привело к появлению множества новых приложений. По мере увеличения количества источников данных спрос на ученых, занимающихся данными, вероятно, значительно увеличится, что приведет к увеличению спроса на навыки нейронной обработки. Чтобы воспользоваться этой тенденцией для своей карьеры, рассмотрите комплексные программы повышения квалификации, такие как Программа последипломного образования Калифорнийского технологического института в области искусственного интеллекта и машинного обучения, сотрудничество между Simplilearn и Caltech CTME, а также Магистр искусственного интеллекта, программа двойного диплома в сотрудничестве с Международным университетом. Университет прикладных наук (IU) Германии в сотрудничестве с Лондонским университетом Саут-Бэнк (LSBU).

Если у вас есть какие-либо вопросы, не стесняйтесь задавать их в разделе комментариев ниже. Наша команда свяжется с вами в ближайшее время.