Для тех, кто хочет начать карьеру инженера-программиста или программиста в 2020 году, есть несколько вещей, которые вам понадобятся для начала: огромное количество терпения, действительно удобное кресло и готовность окунуться в понимание фреймворков ИИ.

Большая часть цифрового мира существует в экосистеме фреймворков ИИ. Изучение тонкостей каждого фреймворка с его собственным языком программирования и возможностями имеет решающее значение для любого начинающего технического специалиста, стремящегося проникнуть в отрасль. Универсальность и компетентность являются важными факторами, которые технологическая индустрия ищет в инженерах-программистах и ​​программистах. Для начала хорошо знать, как работают основные фреймворки ИИ и библиотеки машинного обучения, чтобы вы могли выбрать, какой фреймворк лучше всего соответствует требованиям вашего проекта.

Вот наш список из 5 лучших фреймворков для искусственного интеллекта и библиотек машинного обучения, в которые вы можете вникнуть.

ТензорФлоу

По общему мнению разработчиков, TensorFlow — один из самых популярных инструментов ИИ-фреймворка на рынке — и на то есть веские причины. Причина этого проста: TensorFlow имеет открытый исходный код и разработан командой искусственного интеллекта Google — довольно грозная пара. Это инструмент искусственного интеллекта для крупных технологических гигантов, таких как Google, SAP, Intel, Nvidia и других, поэтому вы знаете, что находитесь на правильном пути и в хорошей компании, когда используете его.

Это высокоэффективная структура искусственного интеллекта, разработанная лучшими специалистами Google Brain, что означает, что TensorFlow работает на переднем крае глобальных возможностей машинного обучения. TensorFlow может легко обрабатывать большие объемы сложных числовых вычислений, поэтому он используется в самых разных отраслях, включая биологические науки и нейронауки. Большим плюсом является то, что он предлагает обширную постоянную поддержку и регулярные обновления от Google. Благодаря регулярным обновлениям функций и параметров TensorFlow предлагает разработчикам доступ к сети разработчиков Google по всему миру. Таким образом, вы находитесь в надежных руках глобального сообщества Google, где распространенные проблемы легко решаются благодаря широко распространенным вариантам использования инструмента.

TensorFlow — очень гибкая структура, построенная как модульная система, что означает, что части инструмента можно использовать как по отдельности, так и вместе. Еще одна замечательная особенность инструмента искусственного интеллекта заключается в том, что он работает и на мобильных системах для тех, кому необходимо быстро вносить коррективы на ходу. Если вы только начинаете программировать ИИ, то TensorFlow должен быть вашим первым вариантом.

Факел

Эта платформа ИИ является еще одним популярным выбором для разработчиков из-за ее обширной библиотеки алгоритмов машинного обучения, и она считается одной из самых простых платформ ИИ для работы. Это благодаря простому языку программирования LuaJIT, в котором отсутствуют числа с плавающей запятой и целые числа, оставляются только числа. Все объекты в LuaJIT являются таблицами, что упрощает создание структур данных и предоставляет богатый набор простых функций для нарезки и добавления к существующим таблицам.

Torch ориентирован на GPU, а также имеет открытый исходный код, и благодаря большому сообществу, стоящему за ним, существует множество документации и поддержки. Torch поддерживается большим глобальным сообществом, которое предлагает помощь каждому, поэтому вы никогда не будете одиноки, когда столкнетесь с проблемой. Torch используется Google, Facebook и Twitter, среди многих других.

Кафе

Caffe — это среда глубокого обучения, ставшая популярной благодаря своей скорости, масштабируемости и модульности. Инструмент работает с процессорами и графическими процессорами и масштабируется на несколько процессоров. Фреймворк глубокого обучения Caffe хорошо подходит для моделирования сложных сетей в промышленных приложениях, таких как машинное зрение, мультимедиа и речь. Caffe написан на C++, который популярен среди программистов и инженеров-программистов.

Caffe преимущественно используется для обработки и распознавания изображений и изображений. На самом деле, Янцин Цзя, который создал Caffe в качестве своего докторского проекта в Беркли, стал объектом охоты со стороны Facebook вскоре после его выпуска (наконец-то мы знаем лицо человека, благодаря которому гигант социальных сетей смог распознать все наши лица). Caffe без проблем работает с графическими процессорами, что позволяет ежедневно обрабатывать многие миллионы процессов распознавания изображений. Если вам нужна скорость, не ищите дальше.

Теано

Если вы поклонник использования языка программирования Python для искусственного интеллекта и глубокого обучения, то вам понравится Theano. Это обширная библиотека Python, которая позволяет разработчикам программного обеспечения и программистам определять, оптимизировать и оценивать математические выражения, включающие многомерные массивы. Theano существует уже несколько лет, и его популярность сделала его отраслевым стандартом (в первую очередь из-за того, что Python так популярен), и многие последующие инструменты и фреймворки ИИ разрабатывались аналогичным образом.

Theano является лидером в области обширного тестирования кода. Это, в сочетании с его способностью упрощать математические выражения, работать с графическими процессорами и функциональностью символьной дифференциации, делает Theano фаворитом.

Керас

Keras — это высокоуровневый API нейронных сетей, написанный на Python, и, пожалуй, самый простой и удобный в использовании ИИ-фреймворк в нашем списке. Его нарочитый минимализм делает его шустрым и легким, что повышает его скорость — этот инструмент работает молниеносно!

Его наиболее определяющей особенностью является возможность работать поверх других существующих сред искусственного интеллекта, таких как TensorFlow и Theano. Он был разработан для облегчения быстрого экспериментирования. Он отлично подходит для генерации текста, классификации, сводки текста и перевода, среди прочего. Он без проблем работает на графическом и центральном процессорах, позволяет быстро и просто создавать прототипы благодаря своей модульности и расширяемости, а также поддерживает рекуррентные и сверточные сети, включая их комбинации.

Резюме

Независимо от того, начинаете ли вы работать инженером-программистом или программистом или ищете новые инструменты и фреймворки ИИ для работы, для вас наверняка найдется отличный фреймворк ИИ. Выбор того, какую структуру ИИ использовать, зависит от вашего проекта, желаемых результатов и цифровой инфраструктуры. Каждая инфраструктура ИИ лучше всего подходит для конкретного проекта, поэтому разработчикам, инженерам-программистам и программистам важно иметь хорошее представление об этих 5 основных инфраструктурах ИИ, чтобы знать, какая инфраструктура лучше всего соответствует требованиям вашего проекта.

(Посетили 35 раз, сегодня посетили 1 раз)

Первоначально опубликовано на https://www.wearebrain.com 29 апреля 2020 г.