13,8 тыс подписчиков

Топ — 9 фреймворков в мире искусственного интеллекта

19 ноября 201919 ноя 2019

239

8 мин

Оглавление

1. Tensor Flow
2. Microsoft CNTK
3. Caffe

Сначала были роботы, затем ассистенты Google Now и Siri, а сегодня новый ИИ — Google Duplex. Похоже, искусственный интеллект добился определенных успехов в том чтобы стать намного умнее.

За последние годы, спрос на машинное обучение и ИИ вырос в геометрической прогрессии. Кроме того, в результате своей популярности, выросло и само сообщество разработчиков, что в том числе привело к появлению фреймворков ИИ, благодаря чему изучать искусственный интеллект теперь стало намного проще!

В этой статье мы поговорим о 9 лучших фреймворках, которые могут помочь в разработке и изучении искусственного интеллекта.

1. Tensor Flow

Разработанная компанией Google, Tensor Flow — это надежная платформа с открытым исходным кодом, поддерживающая глубокое обучение, доступ к которой можно получить даже со смартфона.

Tensor Flow — это отличный инструмент для создания и разработки статистических программ. Поскольку фреймворк предлагает распределенное обучение — все модели ИИ будут обучаться намного эффективнее на любом уровне абстракции, который предпочитает пользователь.

Особенности

Масштабируемый мультипрограммный интерфейс для комфортного программирования
Постоянное развитие платформы, за счет огромного сообщества энтузиастов и открытого исходного кода
Платформа предоставляет обширные и хорошо задокументированные мануалы для людей

Плюсы

Tensor Flow основан на Python
Фреймворк способен развивать огромную вычислительную мощность. Отсюда следует, что он может использоваться фактически на любом CPU и GPU
Система использует вычислительную графическую абстракцию для создания моделей ИИ

Минусы

Для принятия решения или прогнозирования, фреймворк передает входные данные через несколько узлов — этот процесс займет у вас много времени
В системе также отсутствует множество уже существующих моделей ИИ

2. Microsoft CNTK

Microsoft CNTK — это быстрый и универсальный фреймворк с открытым исходным кодом, основанный на нейронных сетях с поддержкой текста, сообщений и ремоделирования голоса. Платформа представляет из себя эффективную среду масштабирования, за счет быстрой общей оценки компьютера с соблюдением качества оценивания.

Microsoft CNTK интегрирован с большей частью массивов данных, что делает этот фреймворк одним из лучших в своем роде, в том числе для таких проектов как: Skype, Cortana и т. д. Помимо всего прочего фреймворк, представляет из себя простой и понятной инструмент, что способствует эффективной работе с ним.

Особенности

Фреймворк хорошо оптимизирован, что обеспечивает высокую эффективность, масштабируемость, отличную скорость работы и высокоуровневую интеграцию
Платформа включает в себя различные компоненты, такие как: настройки гиперпараметра, контроль моделей и их усиление, CNN, RNN и т. д.
Фреймворк эффективно использует вычислительные мощности компьютера для обеспечения лучшей работоспособности фреймворка

Плюсы

Так как платформа поддерживает языки Python и C++, фреймворк позволяет работать с несколькими сервисами одновременно, что, в свою очередь, значительно ускоряет процесс обучения
Фреймворк разрабатывался с учетом последних событий в мире искусственного интеллекта. Архитектура Microsft CNTK поддерживает GAN, RNN и CNN.
Все это позволяет, с помощью распределенного обучения, эффективно обучать модели ИИ

Минусы

В фреймворке отсутствуют панель визуализации и поддержка мобильной архитектуры микропроцессоров ARM

3. Caffe

Caffe — платформа, включающая в себя предустановленные наборы обучаемых нейронных сетей. Этот фреймворк известен своими возможностями обработки изображений, также в платформу была включена поддержка пакета прикладного ПО MATLAB. Если ваш последний дедлайн уже близок — Caffe, отличный выбор на первое время!

Особенности

Все модели фреймворка имеют открытый исходный код
Фреймворк обеспечивает высокую скорость и эффективность работы
Благодаря открытому исходному коду, у платформы существует активное сообщество, которое обсуждает, модифицирует и совместно использует код фреймворка

Плюсы

Сопряжение и поддержка языков C, С++ и Python, поддержка CNN (технология изогнутых нейронных сетей)
Фреймворк также специализируется на решении различных вычислительных задач

Минусы

Caffe не способен обрабатывать комплексные массивы данных, но сравнительно быстр при визуальной обработке изображений.

4. Theano

Благодаря использованию графических процессоров (GPU), вместо центральных процессоров (CPU) — модели искусственного интеллекта на основе Theano достигают высокой точности в вычислительных операциях, требующих большой вычислительной мощи. Для вычисления многомерных массивов данных вам потребуется высокая производительность и Theano способен ее обеспечить!

Theano основан на языке программирования Python, который давно зарекомендовал себя в задачах, для решения которых требуется быстрые обработка и ответ.

Особенности

Процесс оценки выражений протекает быстрее, из-за динамической генерации кода
Фреймворк обеспечивает превосходную точность, даже при минимальных значениях
Модульное тестирование является важной особенностью Theano — это позволяет пользователю самостоятельно проверять свой код, а также легко обнаруживать и диагностировать ошибки

Плюсы

Фреймворк Theano обеспечивает эффективную поддержку всех приложений с интенсивным использованием данных, но требует объединения с другими библиотеками
Платформа отлично оптимизирована для работы как с CPU, так и с GPU

Минусы

- Для текущей версии Theano не запланирован выпуск обновлений и добавление функционала

5. Amazon Machine Learning

Будучи известным участником сообщества разработчиков искусственного интеллекта, машинное обучение от компании Amazon предлагает высококачественную поддержку в разработке инструментов для самообучения.

Фреймворк от Amazon имеет уже существующие пользовательские базы в собственных многочисленных сервисах, таких как AWS, S3 и Amazon Redshift. Платформа Amazon осуществляет работу с тремя основными видами операций: анализ данных, обучение моделей ИИ и качественная оценка.

Особенности:

Фреймворк поставляется с инструментами работы в Amazon Web Services, доступные каждому человеку, в независимости от вашего опыта: новичок ли вы, научный сотрудник или разработчик ПО
Безопасность превыше всего, поэтому все данные будут зашифрованы
Платформа предоставляет обширный набор инструментов для анализа и восприятия информации
Фреймворк взаимодействует со всеми основными видами данных

Плюсы:

Вам не придется писать много кода. Вместо этого, фреймворк от Amazon позволит взаимодействовать с искусственным интеллектом через программный интерфейс (API)
Фреймворк часто используется учеными, разработчиками и исследователями ML (meta languages)

Минусы:

У платформы отсутствует гибкость, поскольку фреймворк абстрагирован. Поэтому, если решите выбрать один из алгоритмов нормализации или машинного обучения — вы просто не сможете этого сделать
В фреймворке отсутствует визуализация данных

6. Torch

Torch — это фреймворк с открытым исходным кодом, предназначенный прежде всего для выполнения большого количества числовых операций. Платформа предлагает множество алгоритмов для быстрого развития сетей глубокого обучения.

Данный фреймворк нашел применение в лабораториях искусственного интеллекта Facebook и Twitter. Платформа основывается на языке Python, а точнее на PyTorch — более простом и надежном языке.

Особенности:

Фреймворк включает себя множество подпрограмм для индексирования, фрагментирования, транспонирования с N-мерной моделью массива
Помимо этого, платформа включает в себя процедуры оптимизации, в основном для числовых операций, основанных на нейронных сетях
Платформа поддерживает GPU
Фреймворк легко взаимодействует с iOS и Android

Плюсы:

Высокая гибкость платформы за счет взаимодействия с различными языками программирования и интеграции с мобильными ОС
Torch обеспечивает эффективное использование графического процессора (GPU) и высокий уровень производительности
Фреймворк включает в себя уже существующие модели ИИ для обучения

Минусы:

Сложная и непонятная для многих пользователей документация
Код для немедленного применения отсутствует, поэтому требуется определенное количество времени на его подготовку
Изначально фреймворк разрабатывался на языке программирования Lua и далеко не все пользователи знают об этом

7. Accord.Net

Accord.Net — это фреймворк, основанный на C, занимающийся развитием нейросетей, используемых для обработки аудио и изображений.

Компании могут использовать данный фреймворк в коммерческих целях, например, выпуская приложения с «компьютерным зрением», приложения для обработки сигналов, а также приложения для статистики.

Особенности:

-Проверенный годами, хорошо протестированный исходный код

-Большой набор датасетов для быстрого запуска вашего продукта

Плюсы:

-Постоянно обновляется и поддерживается активной командой разработчиков

-Стабильная система, которая эффективно обрабатывает огромное количество вычислений и визуализирует их

-Крайне удобная работа с алгоритмами и обработкой сигналов

-Легко справляется с числовой оптимизацией и искусственными нейросетями

Минусы:

-Малоизвестный, по сравнению с другими фреймворками

-Производительность гораздо ниже, в сравнении с другими фреймворками.

8. Apache Mahout

Mahout— это фреймворк с открытым исходным кодом для машинного обучения от Apache. Фактически, он не касается API, но помогает ученым и инженерам в реализации новых алгоритмов машинного обучения.

Особенности:

Известен за математически красноречивый Scala DSL
Поддерживает большинство существующих бэкендов

Плюсы:

Помогает в коллаборативной фильтрации, кластеризации и классификации
Mahout использует библиотеки Java, что способствует высокой скорости его вычислительных операций

Минусы:

Библиотеки Python мало совместимы с данным фреймворком
Скорость вычислительных операций ниже, чем у Spark Mlib

9. Spark Mlib

Фреймворк Spark MLib от Apache поддерживает библиотеки R, Scala, Java и Python. Его можно загрузить с помощью платформы Hadoop для предоставления алгоритмов машинного обучения, таких как классификация, регрессия и кластеризация.

Помимо платформы Hadoop, его можно загрузить через облачные системы Apache или даже через автономные системы.

Особенности:

Высокая производительность платформы является одним из ключевых ее элементов. Как говорят, она в сотни раз быстрее MapReduce от Google.
Spark — универсален и способен работать в нескольких вычислительных средах

Плюсы:

Платформа способна обрабатывать огромные объемы информации крайне быстро, благодаря используемым итеративным вычислениям
Фреймворк работает с помощью множества различных языков
Spark легко обрабатывает большие массивы данных

Минусы: