В быстро развивающейся области искусственного интеллекта (ИИ) разработчики постоянно ищут инструменты и технологии для повышения эффективности и производительности кодирования. Появились различные инструменты для кодирования ИИ - от фреймворков машинного обучения до утилит для генерации кода - для упрощения сложных задач и ускорения процесса разработки. В этой статье мы рассмотрим девять важнейших инструментов кодирования ИИ, с которыми должен быть знаком каждый разработчик.

TensorFlow

Компания Google создала TensorFlow, популярную платформу с открытым исходным кодом для создания моделей машинного обучения. Она предоставляет полный набор инструментов и библиотек, позволяющих программистам быстро создавать, обучать и использовать модели ИИ. TensorFlow является основным инструментом для разработки ИИ благодаря подробной документации и активной поддержке сообщества.

PyTorch

PyTorch - еще один популярный фреймворк машинного обучения с открытым исходным кодом, имеющий репутацию простого и адаптируемого. PyTorch, созданный командой Facebook AI Research, предлагает динамический вычислительный граф, который облегчает экспериментирование и отладку моделей. Он пользуется популярностью среди исследователей и разработчиков благодаря простому интерфейсу и широкой библиотечной поддержке.

Keras

Keras на базе языка Python представляет собой интерфейс прикладного программирования (API) для нейронных сетей высокого уровня. Он упрощает процесс создания и обучения моделей глубокого обучения, выступая в качестве обертки для фреймворков более низкого уровня, таких как TensorFlow и Theano. Благодаря удобному интерфейсу Keras могут использовать разработчики с разным уровнем подготовки.

Блокнот Jupyter

Разработчики могут создавать и обмениваться документами с живым кодом, математикой, визуальными эффектами и повествовательным текстом с помощью интерактивной среды кодирования Jupyter Notebook. Она стала известным инструментом для экспериментов с алгоритмами искусственного интеллекта и демонстрации результатов, поскольку поддерживает множество компьютерных языков, включая Python, R и Julia.

Только что опубликован новый интересный Jupyter Notebook: как загрузить данные с @Microsoft Planetary Computer с помощью @OpenDataCube и @STACspec и объединить их со спутниковыми данными #DigitalEarthAU!

Так здорово иметь возможность легко комбинировать различные открытые источники данных прямо в браузере! pic.Twitter.com/N9F2gty5vL

- Dr Robbi Bishop-Taylor ️ (@SatelliteSci) July 13, 2023

OpenCV

Open Source Computer Vision Library) (OpenCV) - мощная библиотека компьютерного зрения и обработки изображений с открытым исходным кодом. Она предлагает широкий набор инструментов и методов, позволяющих программистам выполнять такие операции, как обнаружение объектов, распознавание изображений и анализ видео. Для создания приложений искусственного интеллекта, которым необходимы возможности компьютерного зрения, OpenCV является ценным инструментом.

Git

Git - популярная система управления версиями, позволяющая программистам эффективно управлять своими кодовыми базами. Контроль версий Git очень важен для проектов в области искусственного интеллекта, поскольку в них часто используются сложные модели и наборы данных. Он облегчает управление проектом, помогая разработчикам отслеживать изменения, сотрудничать с членами команды и при необходимости возвращаться к предыдущим версиям.

Панды

Библиотека Python под названием Pandas предлагает высокопроизводительные инструменты для манипулирования данными и их анализа. Она предоставляет такие структуры данных, как DataFrames, которые упрощают работу разработчиков со структурированными данными. Pandas является важным инструментом для разработчиков ИИ, имеющих дело с огромными массивами данных, поскольку она упрощает такие сложные операции, как очистка, преобразование и исследование данных.

Извлечение табличных данных из PDF с помощью всего 3 строк кода на языке Python!

В этой теме мы рассмотрим, как извлечь табличные данные из PDF-файлов и преобразовать их в кадр данных Pandas с помощью Python.

Найти исходный код pic.twitter.com/l5pq8Ovsn0

- Afiz ⚡️ (@itsafiz) 10 июля 2023 г.

Scikit-Learn

Популярная библиотека машинного обучения scikit-learn предлагает множество инструментов и методов для предварительной обработки данных, выбора и оценки моделей. Она поддерживает множество задач машинного обучения, включая классификацию, регрессию и кластеризацию, и обладает удобным пользовательским интерфейсом. Благодаря scikit-learn разработчики могут быстро создавать прототипы и экспериментировать с моделями ИИ.

Visual Studio Code

Большой популярностью среди инженеров пользуется редактор кода Visual Studio Code (VS Code), отличающийся быстротой и гибкостью. Благодаря обширной экосистеме расширений VS Code предоставляет широкие возможности для разработки искусственного интеллекта. Это отличный вариант для разработчиков ИИ, поскольку он предлагает такие функции, как IntelliSense для завершения кода, помощь в отладке и интеграцию с известными фреймворками ИИ.

Источник