Který nástroj umělé inteligence je nejlepší pro vytváření aplikací

Volba nástroje umělé inteligence, který použijete pro tvorbu aplikace, závisí na několika faktorech, například na konkrétních požadavcích vaší aplikace, na úrovni vašich odborných znalostí a na funkcích, které potřebujete. Níže jsou uvedeny některé z nejlepších nástrojů umělé inteligence, značně uznávaných pro vytváření aplikací, přičemž každý z nich má své silné stránky.

TensorFlow

Jedná se o open-source framework hlubokého učení společnosti Google, vysoce disponovaný pro vytváření aplikací na bázi umělé inteligence.

Klíčové vlastnosti:

• Flexibilita: Podporuje velké množství modelů neuronových sítí a umožňuje programování na vysoké i nízké úrovni.
• Komunita a podpora: Obrovská podpora komunity a dokumentace.
• Škálovatelnost: Lze jej použít pro výzkum i produkci a dobře se škáluje pro běh na více CPU a GPU.
• Integrace: Integruje se s Keras, vysokoúrovňovým API pro rychlé vytváření a trénování modelů.
  

Použití:

• Aplikace pro hluboké učení.
• Rozpoznávání obrazu a řeči.
• Zpracování přirozeného jazyka.
  

PyTorch

PyTorch, vyvinutý laboratoří Facebooks AI Research, je další populární open source framework pro hluboké učení.

Klíčové funkce:

• Snadné použití: PyTorch je mezi výzkumníky oblíbený, protože je více založen na jazyku Python a snadněji se ladí než TensorFlow.
• Dynamické grafy výpočtů: Umožňuje větší flexibilitu a usnadňuje ladění.
• Komunita a podpora: Rostoucí komunita a spousta dostupných zdrojů.
• Interoperabilita: Podporuje integraci s dalšími nástroji umělé inteligence a strojového učení.
  

Použití:

• Výzkum a prototypování.
• Počítačové vidění.
• Aplikace pro zpracování přirozeného jazyka.
  

Microsoft Azure Machine Learning

Microsoft Azure machine learning je cloudová služba pro vytváření, trénování a nasazování modelů strojového učení.

Klíčové funkce:

• Integrované prostředí: Poskytuje komplexní prostředí pro správu celého životního cyklu strojového učení.
• AutoML: Automatizujte výběr modelu a ladění hyperparametrů.
• Škálovatelnost: Snadno se škáluje s cloudovou infrastrukturou Azure.
• Integrace: Bezproblémová integrace s dalšími službami Azure a nástroji Microsoft.
  
  

Použití:

• Aplikace umělé inteligence na podnikové úrovni.
• Automatizované strojové učení.
• Operace strojového učení ve velkém měřítku.
  

Google Cloud AI Platform

Google Cloud AI Platform poskytuje sadu nástrojů a služeb pro vývoj a nasazení modelů strojového učení v prostředí Google Cloud.

Klíčové funkce:

• Spravované služby: Nabízí spravované frameworky Jupyter, tréninkové a predikční služby.
• AI Hub: Úložiště komponent a modelů umělé inteligence.
• AutoML: Sestavení vlastního modelu s minimem kódování.
• Škálovatelnost: Škálování v robustní infrastruktuře Google Cloud.
  

Použití:

• Koncové pracovní postupy strojového učení.
• Sestavení vlastního modelu s minimem kódování.
• Nasazení umělé inteligence ve velkém měřítku.
  

IBM Watson

IBM Watson nabízí sadu služeb a nástrojů umělé inteligence pro vytváření, trénování a nasazování modelů umělé inteligence.

Klíčové funkce:

• Předpřipravené modely: Poskytuje přístup k různým předtrénovaným modelům umělé inteligence.
• Zpracování přirozeného jazyka: Nabízí silné zpracování přirozeného jazyka.
• Snadno se integruje s dalšími službami poskytovanými cloudem IBM.
• Vizuální nástroje: Nástroje pro vytváření a trénování modelů s minimem kódování.
  

Použití:

• Podnikové aplikace umělé inteligence.
• Zpracování přirozeného jazyka.
• Využití předtrénovaných modelů.
  

Amazon SageMaker

Jedná se o plně spravovanou službu, která umožňuje každému vývojáři a datovému vědci rychle vytvářet, trénovat a nasazovat modely strojového učení ve velkém měřítku.

Klíčové funkce:

• Integrované vývojové prostředí: Obsahuje frameworky Jupyter pro snadný vývoj modelu.
• Automatické ladění modelu: Optimalizace hyperparametrů prostřednictvím ladicí funkce SageMakers.
• Škálovatelnost: Bezproblémové škálování s infrastrukturou AWS.
• Nasazení: Snadné nasazení modelu, koncové body pro predikce v reálném čase.
  

Použití:

• Koncové projekty strojového učení.
• Dobře se integruje se službami na AWS.
• Řešení umělé inteligence, která se škálují.
  

H2Oai

H2Oai poskytuje open-source platformu pro vývoj a nasazení modelů strojového učení.

Klíčové funkce:

• AutoML: Automatizuje trénování a ladění modelů strojového učení.
• Interpretovatelná umělá inteligence: Nástroje pro vysvětlování předpovědí modelů.
• Škálovatelnost: Podporuje distribuované výpočty pro velké soubory dat.
• Integrace: Různé programovací jazyky a platformy pro big data, se kterými se integruje.
  

Použití:

• Automatizované strojové učení.
• Interpretovatelné modely strojového učení.
• Analýza dat velkého rozsahu.