it Новости Топ лучших библиотек для создания ИИ на Python
Топ лучших библиотек для создания ИИ на Python

Топ лучших библиотек для создания ИИ на Python

518
29 ноября 2019 в 19:12
Технологии для создания искусственного интеллекта развиваются очень быстро. Сегодня на рынке представлено множество решений. В статье мы рассмотрим лучшие библиотеки для ИИ.

Похоже, что ИИ делает большие успехи. И чем дальше, тем более совершенным он становится. Сперва роботы, потом умные помощники Siri и Google Now, а теперь мир покоряет совершенно новая впечатляющая технология – Google Duplex


Поэтому совершенно не удивительно, что машинное обучение привлекает все больше и больше людей: сообщество разработчиков за последние годы увеличилось в разы. Но то ли еще будет, ведь когда появились различные фреймворки для создания ИИ, освоить искусственный разум стало гораздо легче.

#1 - Tensor Flow

Открытый исходный код, надежность, поддержка углубленного изучения и возможность доступа даже с мобильного устройства – такими отличными характеристиками компания Google наделила свою платформу Tensor Flow



С помощью этого прекрасного инструмента можно разрабатывать и создавать статистические программы. Распределенное машинное обучение невероятно эффективно на всех уровнях абстракции, поэтому пользователь свободен в своих предпочтениях. 


Отличительные черты

  • мультипрограммная среда и масштабируемый интерфейс делают программирование комфортным;
  • платформа регулярно развивается благодаря open source и большому сообществу энтузиастов;
  • Tensor Flow предоставляет хорошо задокументированные и подробные руководства для пользователей. 

Плюсы

  • в основе фреймворка лежит Python;
  • благодаря высокой вычислительной мощности платформу можно использовать на всех графических и центральных процессорах;
  • модели ИИ создаются с помощью графической абстракции и вычислительных ресурсов. 

Минусы

  • чтобы принять решение или сделать прогноз, Tensor Flow нужно пропустить входные данные по нескольким узлам, что занимает время;
  • многих уже созданных моделей ИИ в системе нет. 

#2 - Microsoft CNTK

Шустрая и универсальная open source платформа на базе нейронных сетей. Поддерживает текстовые сообщения и изменение голоса. За счет качественного и быстрого оценивания фреймворк является результативной средой масштабирования. 



Microsoft CNTK способен взаимодействовать с большинством массивов данных. Вот почему он считается лучшим, в частности для Skype, Кортана и прочих. Работа с этим инструментом очень эффективна еще и благодаря его простоте и понятности. 


Отличительные черты

  • хорошая оптимизация фреймворка обеспечивает масштабируемость, быстродействие, высокоуровневую интеграцию и, как следствие, высокую эффективность;
  • в состав платформы включены разные компоненты, в том числе настройки гиперпараметра, усиление и контроль моделей, рекуррентные и сверточные нейронные сети и т. д.;
  • Microsoft CNTK грамотно пользуется вычислительными мощностями устройства, чтобы обеспечить себе наилучшую работоспособность. 

Плюсы

  • поддержка языков программирования C++ и Python дает возможность работать сразу с несколькими сервисами, делая процесс обучения более быстрым;
  • при разработке фреймворка были учтены последние события и достижения из сферы искусственного интеллекта, поэтому архитектура платформы поддерживает генеративно-состязательные (GAN), рекуррентные (RNN) и сверточные (CNN) нейронные сети.
  • способности Microsoft CNTK делают распределенное обучение моделей ИИ очень действенным. 

Минусы

  • в платформе не предусмотрена панель визуализации и нет поддержки ARM. 

#3 - Caffe

Эта система состоит из предустановленных пакетов обучаемых нейросетей. Caffe славится большим потенциалом в обработке изображений. Также она поддерживает пакет прикладных программ MATLAB. Особенно удачным выбором Caffe будет в случае приближающегося дедлайна.



Отличительные черты

  • код open source во всех моделях платформы;
  • быстродействие;
  • производительность;
  • благодаря open source у фреймворка сформировалось активное сообщество, члены которого постоянно обсуждают, дорабатывают и совместно применяют код. 

Плюсы

  • поддержка языков программирования Python, C и С++, а также технологии CNN (изогнутых нейросетей);
  • прекрасно решает всевозможные вычислительные задачи. 

Минусы

  • не работает с комплексными массивами данных, зато относительно быстро справляется с визуальной обработкой графических файлов.

#4 - Theano

Модели ИИ на базе Theano совершают вычислительные операции с очень высокой точностью. За огромной вычислительной мощью Theano стоят GPU, которыми заменили CPU. Вот почему фреймворк способен обрабатывать многомерные массивы данных. 


В основе платформы лежит Python, давно зарекомендовавший себя как прекрасный инструмент для тех случаев, когда требуется быстрая обработка. 


Отличительные черты

  • благодаря динамически генерируемому коду оценка выражений происходит быстрее;
  • система гарантирует отличную точность даже в случае минимальных значений;
  • важная особенность фреймворка – модульное тестирование – позволяет разработчику проверять написанный код на наличие ошибок самостоятельно.

Плюсы

  • система Theano эффективно поддерживает все программы с интенсивным использованием данных (единственное условие – требуется объединение с другими библиотеками);
  • фреймворк прекрасно оптимизирован как для центральных, так и для графических процессоров. 

Минусы

  • расширение функционала и обновление текущей версии не планируются. 

Больше интересных новостей

Комментарии для сайта Cackle