Искусственный интеллект стал жизненно необходим для разработки программного обеспечения в современном быстро развивающемся технологическом ландшафте. ИИ позволяет приложениям выполнять задачи, которые когда-то считались исключительной прерогативой людей: понимание и создание человеческого языка, распознавание закономерностей в данных и принятие разумных решений. От чат-ботов и систем рекомендаций до распознавания изображений и обработки естественного языка – искусственный интеллект меняет способы создания программного обеспечения.
Начинающие специалисты по обработке данных задаются вопросом, как эффективно использовать возможности ИИ. В этом руководстве мы рассмотрим, почему и как следует выбирать платформы искусственного интеллекта, какие платформы и библиотеки стоит изучать, а также затронем многие другие вопросы.
Почему стоит выбрать AI-фреймворк?
В наши дни разработчики все больше полагаются на платформы и библиотеки, чтобы сэкономить деньги, время и ресурсы при создании программного обеспечения на основе ИИ. AI-фреймворки и библиотеки – это наборы готовых инструментов и ресурсов, упрощающих процесс создания приложений на основе искусственного интеллекта. Эти платформы обеспечивают основу для реализации алгоритмов машинного и глубокого обучения, упрощая разработку интеллектуального ПО.
Почему платформы искусственного интеллекта способствуют ускорению процесса разработки программного обеспечения?
Экономически эффективны для IT-компаний
Платформы искусственного интеллекта предоставляют компаниям экономичный способ разработки индивидуальных программных приложений. Устраняя необходимость ручного кодирования и позволяя разработчикам использовать готовые компоненты, фреймворки помогают компаниям значительно сократить затраты на разработку. Кроме того, фреймворки позволяет компаниям быстро создавать сложные приложения, адаптированные к их конкретным потребностям. С помощью искусственного интеллекта и машинного обучения компании разрабатывают более эффективные программные решения, чем традиционные методы разработки ПО.
Облегчают процесс разработки приложений
При выборе фреймворка важно учитывать его способность оптимизировать процесс разработки. Эти платформы поставляются с предварительно реализованными алгоритмами, утилитами обработки данных и методами оптимизации, которые позволяют разработчикам сосредоточиться на решении конкретной проблемы, а не увлекаться техническими тонкостями реализации ИИ.
Возможность сэкономить время
Платформы искусственного интеллекта значительно экономят время при разработке современного ПО, поскольку упрощают создание, тестирование и развертывание приложений. Кроме того, они предоставляют полную среду разработки со средствами отладки, средствами тестирования и возможностями визуализации данных. Благодаря этой среде ускоряется процесс разработки: разработчики могут действовать быстро, без необходимости вручную компилировать и отлаживать каждый раздел своего кода.Наряду с этим, платформы искусственного интеллекта предлагают широкий выбор готовых моделей.
Теперь рассмотрим ключевые факторы при выборе платформы искусственного интеллекта для ИТ-проекта.
Как выбрать инфраструктуру искусственного интеллекта, которая соответствует потребностям вашего бизнеса
При выборе платформы искусственного интеллекта, чтобы обеспечить ее соответствие требованиям вашего проекта и вашему уровню знаний, необходимо учесть несколько ключевых факторов.
Производительность
При рассмотрении фреймворка приоритетом должна быть производительность. Рекомендуется выбрать платформу, которая может эффективно обрабатывать данные и обеспечивает быстрое обучение и время вывода (время, затрачиваемое на отправку данных в API модели и получение обратного вывода). Производительность различных платформ можно измерить путем оценки эталонных тестов и реальных сценариев использования.
Поддержка сообщества
Для разработки инфраструктур искусственного интеллекта абсолютно необходимо активное и заинтересованное сообщество. Оно обеспечивает неограниченный доступ к обширному набору ресурсов, учебных пособий и плагинов, созданных членами сообщества, а также неизменную поддержку, которая нужна для реализации постоянных улучшений и обновлений платформы.
Гибкость
В работе над проектами ИИ первостепенное значение имеет гибкость. Для обеспечения успеха необходима среда искусственного интеллекта, позволяющая экспериментировать с различными алгоритмами. Кроме того, платформа должна иметь возможность адаптироваться к различным типам данных, таким как текст, изображения и аудио, и без каких-либо проблем интегрироваться с другими технологиями. Тогда ваши проекты ИИ будут эффективными, точными и действенными.
Открытый исходный код и коммерческие платформы искусственного интеллекта: преимущества и недостатки
Когда дело доходит до выбора лучшей платформы искусственного интеллекта для проекта разработки, у вас есть два основных варианта: платформы с открытым исходным кодом и коммерческие платформы. Каждый вариант имеет свои преимущества и недостатки. Прежде чем делать выбор, важно понять различие между ними.
Платформы искусственного интеллекта с открытым исходным кодом
Платформы, выпущенные по лицензии с открытым исходным кодом, дают пользователям возможность работать с программным обеспечением для любых целей.
Почему фреймворки с открытым исходным кодом выгодны?
- Обычно их можно использовать бесплатно, что делает их идеальными для небольших проектов и стартапов.
- У них часто есть сильное и активное сообщество, которое можно использовать в качестве ценного ресурса для обучения и устранения неполадок.
- Вы можете проверить исходный код платформ с открытым исходным кодом, что дает больший контроль над процессом реализации ИИ.
Каковы недостатки фреймворков искусственного интеллекта с открытым исходным кодом?
- Ограниченная поддержка. Хотя поддержка сообщества полезна, она может быть не настолько оперативной и всеобъемлющей, как поддержка коммерческой платформы.
- Сложность. Платформы с открытым исходным кодом могут быть сложными и недоступными для понимания новичков.
Коммерческие платформы искусственного интеллекта
Коммерческие платформы разрабатывают компаниями, которые выпускают свое программное обеспечение по проприетарным лицензиям. Это означает, что пользователи таких платформ ограничены в том, что они могут делать с программным обеспечением; также с них могут взимать дополнительные сборы. С другой стороны, пользователи коммерческих платформ могут извлекать выгоду из дополнительных функций и поддержки со стороны поставщика.
Преимущества коммерческих фреймворков искусственного интеллекта
- Коммерческие платформы обычно имеют специальные группы поддержки, обеспечивающие оперативную помощь в случае возникновения проблем.
- Они часто ориентированы на удобство использования, что делает их более доступными для разработчиков всех уровней.
- Более того, в коммерческих платформах присутствуют расширенные функции и оптимизации, подходящие для конкретных сценариев использования.
Недостатки коммерческих фреймворков искусственного интеллекта
- Они могут быть непомерно дорогими для небольших проектов и компаний, которые обходятся своими ресурсами, не обращаясь к помощи извне.
- Использование коммерческой платформы может привязать вас к конкретному провайдеру и ограничить вашу гибкость.
Что выбрать? Ответ зависит от нужд и требований вашего конкретного проекта. Более того, при выборе фреймворка следует учитывать финансовые ресурсы, личный опыт и другие факторы.
Лучшие фреймворки и библиотеки искусственного интеллекта для оптимизации бизнес-операций
Программное обеспечение является важным компонентом оптимизации бизнес-операций с помощью инфраструктур и библиотек искусственного интеллекта. Используя программное обеспечение, компании могут автоматизировать задачи, сократить ручной труд, повысить точность, сэкономить время и деньги, получить ценную информацию на основе данных и многое другое.
Популярные платформы искусственного интеллекта, такие как TensorFlow и PyTorch, используются для разработки моделей машинного обучения. Эти платформы предоставляют полный набор инструментов, которые позволяют разработчикам легко создавать и развертывать модели машинного обучения. Другие полезные библиотеки искусственного интеллекта – Scikit-Learn, Keras и Caffe. Эти библиотеки предоставляют набор API-интерфейсов, которые позволяют разработчикам быстро разрабатывать приложения без необходимости писать весь код с нуля.
Приведенный ниже список фреймворков, библиотек искусственного интеллекта и других инструментов поможет вам сделать выбор.
12. PyBrain
PyBrain – библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом для Python. Она обеспечивает простую и гибкую среду для экспериментов с различными алгоритмами машинного обучения (МО) и предназначена для исследователей, преподавателей и разработчиков.
Она подходит для экспериментов, быстрого прототипирования, обучения и поддерживает широкий спектр алгоритмов машинного обучения.
Недостатки: ограниченная документация и меньшее сообщество по сравнению с другими библиотеками; отсутствуют некоторые расширенные функции, имеющиеся в других платформах.
11. IBM Ватсон
IBM Watson – набор сервисов искусственного интеллекта и машинного обучения, предоставляемый IBM. Предлагает инструменты и решения для создания и развертывания приложений на базе искусственного интеллекта, включая обработку естественного языка, компьютерное зрение и прогнозную аналитику.
IBM Watson легко интегрировать с IBM Cloud для беспрепятственного развертывания. Возможности искусственного интеллекта в пакете IBM Watson подкреплены опытом IBM.
Минусы: цены могут быть слишком высокими для небольших компаний, которым нужны комплексные решения в области искусственного интеллекта и консультационные услуги.
10. Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)
Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) – бесплатная платформа искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, разработанная Microsoft. Отличается эффективностью, особенно в системах с несколькими графическими процессорами, может использоваться в исследованиях и производстве.
CNTK предпочитают многие исследователи, специалисты по данным и разработчики проектов глубокого обучения с доступом к мощному оборудованию, поскольку она очень эффективна, особенно для обучения больших моделей. Платформа поддерживает несколько типов нейронных сетей, включая сети прямого распространения и рекуррентные сети, а также, для простоты использования, предоставляет API Python.
Недостатки: Microsoft CNTK имеет более крутую кривую обучения по сравнению с другими фреймворками.
9. DL4J (Deeplearning4j)
Deeplearning4j (сокращенно DL4J) – среда глубокого обучения с открытым исходным кодом, предназначенная для разработчиков Java и Scala. Предоставляет полный набор инструментов для создания и развертывания глубоких нейронных сетей в приложениях на основе Java.
DL4J разработан для Java и Scala, что делает ее подходящим для приложений корпоративного уровня. Платформа также предлагает поддержку распределенных вычислений, обеспечивая требуемую масштабируемость. DL4J включает широкий спектр типов нейронных сетей и инструментов предварительной обработки.
Недостатки: меньшее сообщество по сравнению с фреймворками на основе Python.
8. Theano
Theano – библиотека искусственного интеллекта для численных вычислений с открытым исходным кодом для Python. Хотя активная разработка больше не ведется, Theano сыграла значительную роль на заре глубокого обучения.
Во-первых, у нее была эффективная библиотека символьной математики. Theano подходила и для образовательных целей. Хотя некоторые существующие проекты все еще используют Theano, она больше активно не обновляется.
7. MXNet
MXNet – платформа глубокого обучения с открытым исходным кодом, известная своей эффективностью и масштабируемостью. MXNet подходит как для исследований, так и для производства.
Минусы: хотя есть растущая поддержка со стороны сообщества и отрасли, но само сообщество меньше по сравнению с TensorFlow и PyTorch.
6. Caffe
Caffe – платформа глубокого обучения с открытым исходным кодом. Известна своей скоростью и эффективностью в задачах компьютерного зрения, поддерживает различные архитектуры глубокого обучения. Caffe оптимизирована для приложений компьютерного зрения и отлично подходит для развертывания на периферийных устройствах.
Минусы: Ограниченная гибкость для задач, не связанных с зрением.
5. XGBoost
XGBoost – платформа повышения градиента с открытым исходным кодом, известная своей эффективностью и производительностью. Ее часто выбирают специалисты, работающие со структурированными данными и проблемами классификации/регрессии.
Эта среда искусственного интеллекта превосходно справляется с задачами по структурированию данных и широко используется в соревнованиях по науке о данных. XGBoost отличается исключительной производительностью при работе с табличными данными. Фреймворк поддерживает различные языки программирования, которые активно развиваются.
Недостатки: XGBoost не предназначена для задач глубокого обучения.
4. Keras
Keras – API нейронных сетей высокого уровня с открытым исходным кодом, который работает поверх TensorFlow и других платформ. Удобен для пользователей и прост в освоении, что упрощает процесс работы с моделями глубокого обучения. Идеально подходит для быстрого прототипирования.
Минусы: у Keras нет ряда расширенных функций для сложных задач.
3. Scikit-Learn
Scikit-Learn – библиотека Python для машинного обучения. Это инструмент с открытым исходным кодом, удобный для начинающих, который предлагает возможности интеллектуального анализа данных и машинного обучения, а также подробную документацию и учебные пособия. Scikit-Learn хорошо подходит для небольших проектов и быстрого прототипирования моделей.
Минусы: не лучший выбор для задач глубокого обучения.
2. Torch
Torch – библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, известная своим динамическим вычислительным графом. Фреймворк отлично подходит для прототипирования и экспериментов, поэтому популярен у исследователей. Его возможности усиливает растущая поддержка сообщества, поскольку на основе библиотеки создаются такие инструменты, как PyTorch.
Это хороший выбор для исследователей и разработчиков, которые отдают предпочтение гибкости и экспериментированию.
Минусы: может быть не настолько эффективным для промышленного развертывания, как TensorFlow.
1. TensorFlow
TensorFlow – платформа глубокого обучения с открытым исходным кодом, разработанная Google. Отличается гибкостью и масштабируемостью, что делает ее подходящей для многих приложений искусственного интеллекта. Фреймворк имеет большое и активное сообщество, сопровождается обширной документацией и учебными пособиями, поддерживает развертывание на различных платформах.
Минусы: кривая обучения TensorFlow может оказаться непростой для новичков.
Подводим итоги
Мы рассмотрели некоторые из самых популярных платформ искусственного интеллекта, библиотек и других инструментов. Выбор правильной инфраструктуры или библиотеки искусственного интеллекта имеет решающее значение для профессионального роста начинающего специалиста по данным и успеха его проекта. Хотя универсального решения не существует, учитывайте требования вашего проекта, ваше знакомство с инфраструктурой и ресурсы, доступные в сообществе.
- TensorFlow и PyTorch – отличный выбор для проектов глубокого обучения: TensorFlow предлагает масштабируемость, а PyTorch отличается гибкостью.
- Scikit-Learn – эффективное решение для традиционных задач машинного обучения.
- Keras предоставляет удобную точку входа для глубокого обучения.
- XGBoost превосходно справляется с проблемами структурированных данных.
- Caffe – лучший выбор для компьютерного зрения.
- MXNet обеспечивает эффективность и масштабируемость.
- Theano, хотя и не разрабатывается активно, все же может найти свое применение в определенных образовательных контекстах.
В конечном счете, лучшая платформа или библиотека искусственного интеллекта – та, которая соответствует вашим конкретным потребностям и помогает вам достичь ваших целей.
0 комментариев