Искусственный интеллект (ИИ) - это быстро растущая область с многочисленными приложениями, включая компьютерное зрение, обработку естественного языка (НЛП) и распознавание речи. Для разработки этих приложений искусственного интеллекта разработчики используют различные инструменты и структуры, которые предоставляют комплексную платформу для создания и развертывания моделей машинного обучения.

В этой статье будут обсуждаться семь популярных инструментов и структур, используемых для разработки приложений ИИ: Tensorflow, Pytorch, Keras, Caffe, Microsoft Cognitive Toolkit, Theano и Apache Mxnet. Эти инструменты стали выбором для разработчиков благодаря их простоте использования, масштабируемости и эффективному выполнению сложных математических операций.

Ткань для глубокого обучения (#FFDL), проект #Opensource, который предоставляет разработчикам гибкость для использования популярных библиотек глубокого обучения, таких как #TensorFlow, #Caffe и #Torch https://t.co/dptv5urcde pic.Twitter.com/ Vozsixpk8n

- Саймон А. Бейкер (@simonarbaker) 26 марта 2018 г.

Tensorflow

Tensorflow-это платформа с открытым исходным кодом, разработанную Google, которая предоставляет комплексную структуру для создания и развертывания моделей машинного обучения на нескольких платформах. Он широко используется для различных приложений, включая компьютерное зрение, обработку естественного языка и распознавание речи. Например, его можно использовать для создания чат -бота, который может понять и отвечать на запросы естественного языка.

С @tensorflow этот эксперт строит новаторские модели машинного обучения в распознавании изображения и речи → https://t.co/o2gmg9yyeu

Узнайте, как ML #GDE и #Wtmambassador RuQiya Bin Safi дают напоминание, что с фокусом и временем вы можете процветать на своем #Devjourney! pic.twitter.com/nxahyzyx69

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

Пирог

Pytorch-еще одна популярная структура машинного обучения с открытым исходным кодом, широко используемая для разработки приложений для ИИ, таких как распознавание изображений, обработка естественного языка и обучение подкреплению. Он предлагает динамические вычисления, облегчая экспериментирование с различными модельными архитектурами.

Например, его можно использовать для создания системы распознавания изображений, которая может обнаружить и классифицировать различные объекты в изображении.

Керас

Керас-это библиотека нейронной сети с открытым исходным кодом, которая работает над Tensorflow или Theano. Это удобная платформа, которая позволяет разработчикам создавать и обучать модели глубокого обучения с несколькими линиями кода. Керас можно использовать для создания системы распознавания речи, которая может транскрибировать произнесенные слова в текст.

Кофе

Caffe - это глубокое обучение, разработанное Berkeley AI Research (BAIR) и участниками сообщества. Он предназначен для быстрого обучения сверточных нейронных сетей и обычно используется для распознавания изображений и речи.

Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)

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

Видео: Использование Microsoft Cognitive Toolkit (#CNTK) для построения #NeuralNetworkshttps: //t.co/maewijuj04#machinelearning #ai pic.twitter.com/tgdip5rgqe

- Adnan hashmi (عدنان ھاشمی) (@adnan_hashmi) 9 июня 2018 г.

Теано

Theano является популярной библиотекой Python для численных вычислений, специально разработанной для создания и оптимизации глубоких нейронных сетей. Он известен своим эффективным исполнением математических выражений, что делает его полезным для тренировочных комплексных моделей. Например, его можно использовать для создания системы анализа настроений, которая может идентифицировать настроение данного текста.

Apache Mxnet

Apache Mxnet-это масштабируемая и эффективная структура глубокого обучения с открытым исходным кодом, которая поддерживает множество языков программирования, включая Python, R и Scala. Он широко используется для приложений компьютерного зрения, NLP и распознавания речи. Например, его можно использовать для создания системы, которая может идентифицировать различные эмоции в данном тексте или речи.

Источник