Že nekaj časa izdelujem aplikacije AI in verjemite mi, prava orodja naredijo vse razlike. Umetna inteligenca je impresivna, vendar razvijalci uporabljamo okvire v zakulisju, da ta potencial pretvorimo v resničnost. V tem članku bom razčlenil najboljša ogrodja AI za leto 2024, ki nam bodo pomagala zgraditi še bolj fantastične in zmogljivejše aplikacije AI. Te stvari ponujajo številne funkcije, so prilagodljive za delo in lahko opravijo velika dela, zato se pripravite na nadgradnjo svoje igre z umetno inteligenco!
Ogrodja AI
Ogrodja umetne inteligence so kot moja orodjarna za gradnjo inteligentnih aplikacij. Dajo mi vnaprej izdelana orodja in navodila (knjižnice in API-je), da prihranim čas in trud. Poleg tega skrivajo super zapletene stvari (algoritme), tako da se lahko osredotočim na to, da naredim svoj AI še boljši.
Ogrodja umetne inteligence spodbujajo sodelovalno okolje, ki zagotavlja skupen nabor orodij in skupni jezik kodiranja. To olajša izmenjavo idej in skupno ustvarjanje izjemnih aplikacij AI. Navsezadnje ogrodja umetne inteligence spodbujajo razvijalce, kot sem jaz, da materializirajo zmogljivo in inovativno umetno inteligenco!
Vloga ogrodij AI pri razvoju aplikacij
Kot razvijalec umetne inteligence se mi zdijo okviri, kot sta TensorFlow in PyTorchto, skrivno orožje! Zagotavljajo strukturirano okolje za izdelavo, usposabljanje in uvajanje mojih modelov. Namesto da bi se zapletli v zapleteno kodiranje, ta ogrodja ponujajo vnaprej zgrajena orodja in knjižnice za pripravo podatkov, ustvarjanje modela in optimizacijo.
Ukvarjajo se celo z domiselnimi stvarmi, kot je porazdeljeno računalništvo, za hitrejše urjenje na ogromnih nizih podatkov. Ogrodja AI poskrbijo za najmanjše podrobnosti, da se lahko osredotočim na tisto, kar je pomembno: ustvarjanje zmogljivih in inovativnih rešitev AI!
Prednosti uporabe AI Framework za ustvarjanje aplikacij
Izdelava inteligentnih aplikacij je lahko izziv! Upoštevati je treba marsikaj, od zapletenih algoritmov do ogromnih podatkovnih nizov. Toda tu nastopijo okvirji kot moje skrivno orožje. Evo, kako ogrodja olajšajo razvoj inteligentnih aplikacij:
- Poenostavljen razvoj: ogrodja so opremljena z vnaprej zgrajenimi orodji in predlogami, kar omogoča hitrejši in učinkovitejši razvoj. Razvijalcem ni treba začeti iz nič in se lahko osredotočijo na edinstvene funkcije aplikacije.
- Povečana razširljivost: ogrodja omogočajo gradnjo aplikacij, ki obdelujejo velike količine podatkov. Lahko se hitro povečajo ali zmanjšajo glede na povpraševanje, kar je ključnega pomena za inteligentne aplikacije s kompleksnimi potrebami po obdelavi podatkov. Ogrodja razvijalcem zagotavljajo infrastrukturo za izdelavo robustnih in razširljivih aplikacij.
- Izboljšana kakovost in zanesljivost: ogrodja spodbujajo dobro strukturirane, vzdržljive in varne aplikacije z upoštevanjem uveljavljenih smernic in najboljših praks. Vgrajena orodja za testiranje in odpravljanje napak pomagajo pri zgodnjem prepoznavanju in odpravljanju težav, kar vodi do aplikacij višje kakovosti z manj napakami.
10 najboljših ogrodij AI
Ogrodja, o katerih bomo govorili, lahko avtomatizirajo naloge, zmanjšajo ročno delo, povečajo natančnost, prihranijo čas in denar ter odklenejo dragocene vpoglede iz podatkov. Oglejmo si jih.
Tensorflow
TensorFlow je zmogljivo odprtokodno ogrodje, ki ga je razvil Google za izdelavo in uvajanje modelov strojnega učenja. Deluje kot temelj in zagotavlja strukturirano okolje z orodji in knjižnicami za poenostavitev zapletenih nalog, kot so obdelava podatkov, ustvarjanje modela in usposabljanje. TensorFlow razvijalcem omogoča, da se osredotočijo na edinstveno inteligenco, ki jo želijo dodati svojim aplikacijam, namesto da bi se zapletli v drobne podrobnosti kodiranja na nizki ravni.
Ključne funkcije
- Hitra izdelava prototipov
- Prilagodljiva uvedba
- Razširljivo usposabljanje
- Velika skupnost
- Vnaprej zgrajeni algoritmi
- Orodja za vizualizacije
- Prilagodljiva arhitektura
- Odprtokodno in brezplačno
Scikit-lear
Scikit-learn ni čisto popolno ogrodje AI, kot sta TensorFlow ali PyTorch, ampak služi kot zmogljiva in dostopna knjižnica v ekosistemu Python. Scikit-learn, zasnovan posebej za naloge strojnega učenja, ponuja uporabniku prijazen vmesnik in obsežno zbirko algoritmov za različne naloge. Ti vključujejo razvrščanje (pomislite na filtriranje neželene pošte ali prepoznavanje slik), regresijo (uporablja se za napovedovanje stalnih vrednosti, kot so cene delnic), združevanje v gruče (uporabno za segmentacijo strank) in zmanjšanje dimenzionalnosti (koristno za vizualizacijo podatkov).
Lepota Scikit-learn je v njegovi preprostosti in enostavni uporabi. Čeprav morda ni idealen za gradnjo kompleksnih modelov globokega učenja, je odličen pri izdelavi prototipov in reševanju pogostih težav strojnega učenja. Raziščimo nekaj ključnih prednosti, zaradi katerih je Scikit-learn dragoceno orodje za razvijalce.
Ključne funkcije
- Enostaven za učenje
- Hitra izdelava prototipov
- Različni algoritmi
- Moč predprocesiranja
- Vrednotenje modela
- Razširljivost
- Dobro dokumentirano
- Odprtokodna skupnost
Caffe
Caffe je odprtokodno ogrodje za globoko učenje, znano po izjemni hitrosti in učinkovitosti. Še posebej je primeren za naloge računalniškega vida in uvajanje modelov na napravah z omejenimi viri. Caffe ponuja modularno arhitekturo, ki razvijalcem omogoča enostavno definiranje in kombiniranje različnih slojev nevronske mreže. Poleg tega se ponaša z bogato knjižnico vnaprej določenih slojev, kar omogoča ustvarjanje kompleksnih arhitektur globokega učenja.
Ključne funkcije
- Hitrost in učinkovitost
- Modularna zasnova
- Odprtokodno
- Velika skupnost
- Podpora GPU
- Python integracija
- Vnaprej usposobljeni modeli
- Aktivni razvoj
težko
Keras je uporabniku prijazna odprtokodna knjižnica, ki poenostavlja gradnjo in uvajanje modelov globokega učenja. Deluje kot vmesnik na visoki ravni za zmogljiva ogrodja, kot je TensorFlow, ki razvijalcem omogoča, da se osredotočijo na ustvarjalne vidike razvoja aplikacij AI. Keras ponuja čist in dosleden API, ki olajša učenje in uporabo tudi začetnikom.
Ključne funkcije
- Enostaven za učenje
- Hitra izdelava prototipov
- Modularna zasnova
- Obsežna skupnost
- Integracija TensorFlow
- Podpora za več platform
- Razširljivost
- Vnaprej pripravljene aplikacije
Apache MXNet
Apache MXNet je vsestransko odprtokodno ogrodje za globoko učenje, zasnovano za učinkovitost in prilagodljivost. Razvijalcem omogoča ustvarjanje in uvajanje inteligentnih aplikacij na različnih področjih. MXNet izstopa po svoji zmožnosti brezhibnega združevanja simbolnih in nujnih programskih paradigem, kar omogoča tako nadzor kot enostavnost uporabe. To pomeni hitrejše razvojne cikle in učinkovito usposabljanje modela, tudi na velikih naborih podatkov.
Ključne funkcije
- Večjezična podpora
- Razširljivost
- Prilagodljivost uvajanja
- Vnaprej zgrajeni moduli
- Dinamično razporejanje
- Vodi skupnost
- Lahek in prenosen
- Gluonski vmesnik
PyTorch
PyTorch je postal vodilno odprtokodno ogrodje za razvoj inteligentnih aplikacij. Njegova priljubljenost izhaja iz edinstvene mešanice moči in prilagodljivosti. Za razliko od nekaterih ogrodij z vnaprej določenimi strukturami, PyTorch ponuja dinamičen pristop, ki razvijalcem omogoča enostavno gradnjo in prilagajanje modelov. Zaradi te prilagodljivosti je idealen za hitro izdelavo prototipov in eksperimentiranje z novimi koncepti umetne inteligence. Poleg tega PyTorch izkorišča moč grafičnih procesorjev za hitrejše usposabljanje in izvajanje, kar je ključnega pomena za obdelavo velikih naborov podatkov in uvajanje kompleksnih modelov.
Ključne funkcije
- Dinamični računalniški grafi
- Pythonic vmesnik
- Bogat ekosistem
- GPU pospeševanje
- Samodejno razlikovanje
- Možnosti uvajanja
- Orodja za odpravljanje napak
- Podpora skupnosti
Accord.NET
Accord.NET razvijalcem omogoča ustvarjanje inteligentnih aplikacij z zagotavljanjem celovite zbirke orodij za znanstveno računalništvo in umetno inteligenco znotraj ogrodja .NET. Ta odprtokodna knjižnica poenostavlja zapletene naloge, kot so strojno učenje, računalniški vid in obdelava signalov, razvijalcem pa omogoča, da se osredotočijo na ustvarjanje inovativnih funkcij, namesto da bi se zapletli v kodiranje na nizki ravni. Accord.NET skrbi za različne aplikacije, od programske opreme za prepoznavanje obraza do modelov napovedovanja borznih trgov.
Ključne funkcije
- Strojno učenje
- Računalniški vid
- Obdelava signala
- Statistična podpora
- Enostavna optimizacija
- Numerična linearna algebra
- Vizualizacija omogočena
- Več platform
Theano
Theano, čeprav se danes ne uporablja tako pogosto, je bil nekoč pomemben igralec na področju ogrodij umetne inteligence. Theano, ki je bil razvit predvsem za definiranje, optimizacijo in vrednotenje matematičnih izrazov, se je izkazal pri nalogah, ki vključujejo večdimenzionalna polja, zaradi česar je zelo primeren za aplikacije strojnega in globokega učenja.
Ena od Theanovih ključnih prednosti je bila njegova zmožnost izkoriščanja tako CPE kot GPE za izračune, kar je znatno pospešilo procese usposabljanja. Poleg tega je Theano ponudil simbolni računski graf, ki omogoča samodejno razlikovanje – ključni korak pri usposabljanju modelov strojnega učenja.
Čeprav so Theano v veliki meri nadomestila ogrodja, kot sta TensorFlow in PyTorch, je postavil temelje za številne napredke, ki jih danes opazimo pri globokem učenju.
Ključne funkcije
- Simbolni računski graf
- Samodejno razlikovanje
- Podpora CPE in GPU
- Obravnava večdimenzionalne matrike
- Sintaksa podobna Pythonu
- Obsežne možnosti optimizacije
- Integracija z znanstvenimi računalniškimi knjižnicami
- Odprtokodni in usmerjen v skupnost
FastAI
Fast AI je neprofitna organizacija, katere cilj je narediti globoko učenje dostopno vsem. To dosežejo z zagotavljanjem uporabniku prijazne odprtokodne knjižnice za globoko učenje, zgrajene na vrhu PyTorcha. Hitra umetna inteligenca poenostavi razvojni proces s ponudbo komponent na visoki ravni, ki abstrahirajo zapletene naloge kodiranja. To omogoča razvijalcem vseh ravni izkušenj, da hitro zgradijo in učijo zmogljive modele globokega učenja za različne aplikacije, vključno s klasifikacijo slik, obdelavo naravnega jezika in analizo tabelarnih podatkov.
Ključne funkcije
- API-ji na visoki ravni
- Najsodobnejši rezultati
- Mešani trening
- Povečanje podatkov
- Fina nastavitev
- Prenos učenja
- Iskalnik stopnje učenja
- Razmestitev, pripravljena za proizvodnjo
TensorRT
TensorRT ni vaše tipično ogrodje za razvoj umetne inteligence. Namesto tega optimizira vnaprej pripravljene modele globokega učenja za izjemno hitro sklepanje na grafičnih procesorjih NVIDIA. Predstavljajte si, da usposobite zmogljiv model za prepoznavanje slik, vendar ga potrebujete za nemoteno delovanje na mobilnih napravah. Tukaj vstopi TensorRT, ki preoblikuje vaš usposobljeni model za uvajanje na različnih platformah. TensorRT znatno zmanjša velikost modela in računalniške potrebe z uporabo optimizacij, kot sta kvantizacija in zlitje plasti, zaradi česar je popoln za aplikacije v resničnem svetu.
Ključne funkcije
- Hitrejše sklepanje
- Manjša poraba energije
- Manjša velikost modela
- Namestitev na več platformah
- Prijazno v oblak
- Varnost in varnost
- Enostavna integracija
- Prilagodljiv
Zavijanje
Kot razvijalec umetne inteligence razumem, da je izbira pravega okvira ključnega pomena! Obstaja toliko možnosti in vse, kar potrebujete, je, da najdete tisto, ki popolnoma ustreza projektu. Razširljivost, zmogljivost, prilagodljivost in enostavnost razširitve so veliki dejavniki. Če jih natančno preučite, lahko izberete najboljše ogrodje za gradnjo in uvajanje zmogljivih rešitev AI, ki ustrezajo našim specifičnim poslovnim ciljem.
