Искусственный интеллект (ИИ) — это быстрорастущая область с многочисленными приложениями, включая компьютерное зрение, обработку естественного языка (NLP) и распознавание речи. Для разработки этих приложений ИИ разработчики используют различные инструменты и фреймворки, которые предоставляют комплексную платформу для создания и развертывания моделей машинного обучения.

В этой статье будут рассмотрены семь популярных инструментов и фреймворков, используемых для разработки приложений ИИ: TensorFlow, PyTorch, Keras, Caffe, Microsoft Cognitive Toolkit, Theano и Apache MXNet. Эти инструменты стали выбором разработчиков благодаря простоте использования, масштабируемости и эффективному выполнению сложных математических операций.

Fabric for Deep Learning (#FfDL), проект с открытым исходным кодом, который предоставляет разработчикам возможность гибко использовать популярные библиотеки глубокого обучения, такие как #TensorFlow,#Caffeи#Torchhttps://t.co/DpTv5uRcDE pic.twitter.com/VozsIXPk8n

— Саймон А. Р. Бейкер (@SimonARBaker) 26 марта 2018 г.

TensorFlow

TensorFlow — это платформа с открытым исходным кодом, разработанная Google, которая предоставляет комплексную структуру для создания и развертывания моделей машинного обучения на нескольких платформах. Она широко используется для различных приложений, включая компьютерное зрение, обработку естественного языка и распознавание речи. Например, ее можно использовать для создания чат-бота, который может понимать и отвечать на запросы на естественном языке.

С помощью @TensorFlow этот эксперт создает новаторские модели машинного обучения для распознавания изображений и речи → https://t.co/o2GMG9yYeu Узнайте, как ML#GDEи#WTMПосол Рукия Бин Сафи напоминает, что с сосредоточенностью и временем вы можете преуспеть в своем #DevJourney! pic.twitter.com/NXAhyZyx69

— Разработчики Google (@googledevs) 25 апреля 2023 г.

PyTorch

PyTorch — еще один популярный фреймворк машинного обучения с открытым исходным кодом, широко используемый для разработки приложений ИИ, таких как распознавание изображений, обработка естественного языка и обучение с подкреплением. Он предлагает динамические вычисления, что упрощает эксперименты с различными архитектурами моделей.

Например, его можно использовать для создания системы распознавания изображений, которая сможет обнаруживать и классифицировать различные объекты на изображении.

Жесткий

Keras — это библиотека нейронных сетей с открытым исходным кодом, которая работает поверх TensorFlow или Theano. Это удобная для пользователя платформа, которая позволяет разработчикам создавать и обучать модели глубокого обучения всего с несколькими строками кода. Keras можно использовать для создания системы распознавания речи, которая может транскрибировать произнесенные слова в текст.

Кафе

Caffe — это фреймворк глубокого обучения, разработанный Berkeley AI Research (BAIR) и участниками сообщества. Он предназначен для быстрого обучения сверточных нейронных сетей и обычно используется для распознавания изображений и речи.

Набор когнитивных инструментов Microsoft (CNTK)

CNTK — это фреймворк с открытым исходным кодом, разработанный Microsoft, который предоставляет масштабируемую и эффективную платформу для построения моделей глубокого обучения. Он поддерживает несколько языков программирования, включая C++, Python и C#. Его можно использовать для создания системы машинного перевода, которая может переводить текст с одного языка на другой.

Видео: Использование Microsoft Cognitive Toolkit (#CNTK) для создания #НейронныхСетейhttps://t.co/mAewijuJ04#МашинноеОбучение #ИИ pic.twitter.com/TGdiP5rGqE

– Аднан Хашми (@adnan_hashmi) 9 июня 2018 г.

Теано

Theano — популярная библиотека Python для численных вычислений, специально разработанная для построения и оптимизации глубоких нейронных сетей. Она известна своим эффективным выполнением математических выражений, что делает ее полезной для обучения сложных моделей. Например, ее можно использовать для построения системы анализа настроений, которая может определять настроение заданного текста.

Apache MXNet

Apache MXNet — масштабируемая и эффективная среда глубокого обучения с открытым исходным кодом, которая поддерживает несколько языков программирования, включая Python, R и Scala. Она широко используется для приложений компьютерного зрения, обработки естественного языка и распознавания речи. Например, ее можно использовать для создания системы, которая может определять различные эмоции в заданном тексте или речи.