Který nástroj umělé inteligence je nejlepší pro vytváření aplikací

16/09/2024 5 min read Mirdo

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: