Estás preparado para emprender unha emocionante viaxe ao reino da intelixencia artificial?
Nunca houbo mellor oportunidade para explorar marcos de IA, grazas ao crecemento da intelixencia artificial.
Hai varias solucións dispoñibles, que van desde TensorFlow e PyTorch ata Keras e Caffe. Dependendo dos teus obxectivos, cada marco ten vantaxes e desvantaxes distintas.
Así, tanto se es un novato como un programador experimentado, imos comezar a ver os mellores cadros de IA dispoñibles hoxe.
1. PyTorch
PyTorch é un forte marco de aprendizaxe automática de código aberto que arrasou a comunidade de IA desde o seu debut en 2016. Converteuse rapidamente nun marco de referencia grazas á súa rede de computación dinámica e á súa interface amigable.
Pero que distingue a PyTorch da multitude? Para comezar, ten unha colección sólida de capacidades. Isto faino perfecto para construír e implementar modelos de aprendizaxe automática.
PyTorch é un marco preparado para a produción no que se pode confiar incluso para as aplicacións máis esixentes, grazas á súa transición suave entre os modos ansiosos e gráficos mediante TorchScript e á súa capacidade para acelerar a ruta á produción mediante TorchServe.
Ademais, PyTorch ten un ecosistema completo de ferramentas e bibliotecas. Estas ferramentas axudan na creación de visión por computador, PNL e outras aplicacións.
Tamén se admite amplamente nas principais plataformas de nube, o que permite un desenvolvemento e escalado sinxelos.
Pros
- TorchScript permíteche cambiar sen esforzo entre os modos ansioso e gráfico, mentres que TorchServe acelera o camiño ata a produción.
- Un ecosistema robusto de ferramentas e marcos estende PyTorch e permite a investigación en visión por ordenador, procesamento da linguaxe natural e outras áreas.
- As principais plataformas de nube están ben compatibles, o que permite un desenvolvemento sen friccións e unha escala sinxela.
Contra
- En comparación con outros marcos, ten unha comunidade de desenvolvemento máis pequena.
- Faltan ferramentas de monitorización e visualización, como unha placa tensor.
2. Keras
Estás farto de tropezar con API e mensaxes de erro confusas ao desenvolver modelos de aprendizaxe automática? Non busques máis que Keras, a marco de aprendizaxe profunda desenvolvido para humanos en lugar de robots.
Keras fai fincapé na sinxeleza, a facilidade de uso e a documentación completa. Isto fai que sexa unha opción popular entre os desenvolvedores que intentan crear e implantar produtos basados en aprendizaxe automática.
Pero iso non é todo: Keras ten un amplo ecosistema de ferramentas e recursos que cobren todas as partes do fluxo de traballo de aprendizaxe automática.
Coa flexibilidade para implementar modelos Keras en todas partes, desde o navegador ata dispositivos móbiles ata sistemas integrados, podes utilizar plenamente a capacidade de TensorFlow en calquera escenario.
Pros
- Creado con API sinxelas e documentación completa para facilitar o uso humano.
- Extremadamente optimizado para a velocidade de depuración, a elegancia do código e a capacidade de implementación
- Fácilmente escalable a niveis exascale debido á interacción coa plataforma TensorFlow
- Moitas opcións de implementación, que van desde navegadores ata dispositivos móbiles ata sistemas integrados
Contra
- Menos adaptable que outros marcos de aprendizaxe profunda
- Para certos escenarios de uso complexo, poden ser necesarias bibliotecas ou ferramentas adicionais
- Non é tan coñecido nin usado con frecuencia como outros frameworks
3. TensorFlow
Crea modelos de aprendizaxe automática aptos para a produción usando TensorFlow. TensorFlow ofrece os recursos que necesitas para avanzar proxectos de aprendizaxe automática, se es un científico de datos experto ou un recén chegado curioso.
Non importa o teu nivel de experiencia, simplemente podes comezar a usar TensorFlow grazas aos modelos e titoriais adestrados previamente aos que se pode acceder.
TensorFlow non é só unha biblioteca para a aprendizaxe automática. É toda unha plataforma de aprendizaxe automática de extremo a extremo que ofrece opcións para cada paso do proceso, desde a implantación de modelos ata a preparación de datos.
TensorFlow facilita a implantación dos teus modelos en todas partes, tanto se estás a desenvolver unha aplicación web, unha aplicación móbil ou un dispositivo integrado.
Pros
- Plataforma completa para a aprendizaxe automática de principio a fin
- Escalable e adaptable
- Está dispoñible en varias versións para varios casos de uso
- Un gran ecosistema con recursos comunitarios e modelos adestrados
Contra
- Hai unha curva de aprendizaxe pronunciada para os que acaban de comezar
- Necesita certa experiencia técnica e comprensión.
4. Caffe
Creouse un marco de aprendizaxe profundo chamado Caffe con foco na velocidade e a modularidade.
Debido á súa sinxeleza de uso e ao seu rápido procesamento de datos, Caffe, desenvolvido polo Berkeley Vision and Learning Center (BVLC), gañou popularidade entre investigadores e empresas.
É unha alternativa atractiva para as persoas que precisan adestrar e implantar modelos nunha variedade de hardware debido ao seu deseño de alto rendemento, que lle permite traballar tanto en CPU como en GPU.
Pros
- É rápido e eficaz.
- Caffe é adaptable cunha arquitectura modular.
- Hai unha boa axuda comunitaria dispoñible.
Contra
- Quizais non sexa a opción ideal para aplicacións sofisticadas debido á súa capacidade limitada.
- A diferenza doutros frameworks, non é tan fácil de usar
- Require experiencia en programación.
5. MX Net
O marco de aprendizaxe profunda MXNet creouse pensando na eficiencia e a adaptabilidade. Podes crear e usar facilmente redes neuronales coa súa interface amigable para diversos propósitos.
Desenvólvese pensando en casos de uso de produción, incluíndo capacidades como puntos de control de modelos, servizo de modelos e soporte para o formato ONNX. Isto facilita a implantación dos seus modelos en varios lugares, incluídos os dispositivos integrados e os ambientes de nube.
Outras funcións e ferramentas que ofrece MXNet inclúen cargadores de datos integrados, modelos adestrados previamente e asistencia coa diferenciación automática. Aprendizaxe profunda os profesionais de todos os niveis de habilidade elíxeno con frecuencia debido á súa vibrante comunidade e á súa completa documentación.
Pros
- Escalable: MXNet é unha opción marabillosa para aplicacións a gran escala xa que admite adestramento distribuído en numerosas GPU e CPU.
- MXNet é sinxelo de incorporar aos procesos actuais xa que admite unha ampla variedade de linguaxes informáticas, incluíndo Python, R, Julia, Scala, Perl e C++.
- É compatible con Linux, Windows, macOS, iOS e Android.
Contra
- MXNet ten unha alta curva de aprendizaxe e pode requirir algún tempo para dominar, de xeito similar a outros marcos de aprendizaxe profunda.
- Menos popular: aínda que MXNet está gañando aceptación, aínda non se usa con tanta frecuencia como outros marcos de aprendizaxe profunda como TensorFlow ou PyTorch, o que suxire que pode haber menos recursos da comunidade accesibles.
6. Teano
Un conxunto de ferramentas de cálculo numérico forte chamado Theano permite aos usuarios deseñar, optimizar e avaliar expresións matemáticas de forma eficaz. Ofrece unha interface sinxela para realizar operacións matemáticas en conxuntos de datos enormes e desenvólvese enriba de Python.
A flexibilidade de Theano para executar cálculos tanto nas CPU como nas GPU é unha das súas principais vantaxes. Isto faino ideal para aplicacións de aprendizaxe profunda que requiren procesamento de alto rendemento.
Ademais, Theano ofrece unha variedade de capacidades de optimización que os usuarios poden empregar para mellorar o rendemento e a precisión dos seus modelos.
Agora, imos comprobar os seus pros e contras.
Pros
- Theano é incriblemente eficaz para facer cálculos numéricos xa que está construído para optimizar o gráfico computacional de expresións matemáticas.
- É un marco moi adaptable.
- As aplicacións de aprendizaxe profunda de alto rendemento benefícianse moito da forte optimización da GPU de Theano. Está construído para funcionar facilmente con GPU.
Contra
- Aqueles que non estean familiarizados con Python ou outras bibliotecas de cálculo numérico poden resultarlle un reto aprender Theano.
- É posible que Theano xa non reciba actualizacións nin parches de erros porque o seu desenvolvemento ralentizouse recentemente.
- Documentación insuficiente: algúns usuarios poden considerar que Theano resulta difícil de usar xa que a súa documentación é menos completa que a das bibliotecas da competencia para o cálculo numérico.
7. Microsoft Cognitive Toolkit
Vexamos Microsoft Cognitive Toolkit, un marco gratuíto e de código aberto para desenvolver modelos de aprendizaxe profunda. Está pensado para adestrar modelos a gran escala en varias GPU e máquinas.
O kit de ferramentas cognitivas é unha opción popular entre os científicos de datos e os investigadores de aprendizaxe automática coa súa API fácil de usar e as súas excelentes capacidades de formación distribuída.
Unha das características importantes do kit de ferramentas cognitivas é a súa capacidade para adestrar e implantar modelos nunha variedade de hardware, incluíndo CPU, GPU e mesmo FPGA.
Isto fai que sexa unha excelente alternativa para as organizacións que intentan incorporar a aprendizaxe profunda nos seus bens e servizos. Ademais, o kit de ferramentas cognitivas inclúe unha variedade de modelos preconstruídos e código de exemplo, o que facilita que os recén chegados poidan comezar.
Pros
- Permite a formación distribuída en varios ordenadores e GPU
- Ofrece unha interacción sinxela con outros produtos de Microsoft, como Azure e Power BI
- Ofrece un marco versátil e adaptable para desenvolver e adestrar modelos de aprendizaxe profunda
Contra
- Pode ser difícil de configurar e personalizar para novos usuarios
- Carece de soporte integrado para varias funcións populares, como o aumento de datos e a aprendizaxe de transferencia
- Carece de soporte integrado para varias funcións populares, como o aumento de datos e a aprendizaxe de transferencia
8. Shogun
Shogun é un paquete de aprendizaxe automática de C++ que está infrautilizado. Contén conectores Python, Java e MATLAB, polo que é unha ferramenta flexible para os profesionais da aprendizaxe automática.
Shogun está construído para ser escalable, rápido e flexible, polo que é adecuado para grandes cantidades de datos e cargas de traballo de aprendizaxe automática desafiantes.
Unha das vantaxes máis notables de Shogun é a súa capacidade para manexar unha ampla gama de formatos de datos, incluíndo binarios, categóricos e continuos.
Tamén inclúe unha gran variedade de métodos de clasificación, regresión, redución da dimensionalidade e agrupación, polo que é unha ferramenta de aprendizaxe automática completa. Shogun admite a aprendizaxe por lotes e en liña, e intégrase perfectamente con outras bibliotecas de aprendizaxe automática como TensorFlow e scikit-learn.
Pros
- Ofrece un conxunto diverso de técnicas e ferramentas de aprendizaxe automática, incluíndo apoio á aprendizaxe profunda, regresión e clasificación.
- É compatible con unha variedade de linguaxes de programación, incluíndo Python, C++ e Java.
Contra
- Pode ter menos recursos e soporte dispoñible xa que pode non ser tan coñecido ou popular como algunhas outras bibliotecas de aprendizaxe automática.
- En comparación con outras bibliotecas ás que están afeitos, algúns usuarios poden considerar que a sintaxe e a estrutura desta biblioteca son menos comprensibles.
- Para obter os mellores resultados, certas bibliotecas poden necesitar máis traballo manual e axustes que outras.
9. ONNX
Unha plataforma de código aberto chamada Open Neural Network Exchange (ONNX) permite a conversión e compartir modelos de aprendizaxe automática.
Ofrece un método para transferir modelos de aprendizaxe profunda entre varios marcos e plataformas, simplificando a creación e implantación de modelos de aprendizaxe automática.
Podes crear modelos con ONNX usando un marco preferido e despois implementalos nunha configuración de tempo de execución diferente.
A arquitectura personalizable de ONNX permite aos usuarios seleccionar as ferramentas idóneas para o traballo en cuestión. Facilita a compatibilidade en varios marcos de aprendizaxe profunda, como PyTorch, TensorFlow e Caffe2. Podes facer uso das vantaxes de cada marco convertendo rapidamente modelos entre eles.
Pros
- A interoperabilidade é posible en varios marcos de aprendizaxe profunda.
- Libre de usar e de código aberto.
- Admítese unha ampla gama de entornos de hardware e de execución.
Contra
- O rendemento dos modelos ONNX pode ser ocasionalmente peor que os modelos que se implementan de forma nativa nun marco determinado.
- Ás veces, cambiar entre varios marcos pode causar problemas de compatibilidade que son difíciles de solucionar.
10. Apache Spark
Apache Spark é un sistema informático distribuído rápido e versátil que pode xestionar facilmente o procesamento de datos a gran escala. É unha opción popular para aplicacións de big data debido á súa capacidade para analizar grandes volumes de datos rapidamente.
Spark non só está destinado a ser rápido, senón que tamén é escalable, o que significa que pode xestionar cantidades crecentes de datos sen comprometer o rendemento.
O paquete MLlib incluído con Apache Spark é especialmente notable. Inclúe métodos de aprendizaxe automática escalables e eficientes, como clasificación, regresión, agrupación e filtrado colaborativo.
Dado que MLlib interactúa cos outros compoñentes de Spark, é sinxelo crear canalizacións de procesamento de datos de extremo a extremo.
Polo tanto, se necesitas unha ferramenta forte e adaptable para o procesamento de grandes datos e a aprendizaxe automática, Apache Spark debería estar na túa lista.
Pros
- Debido ao seu deseño de computación distribuída, pode xestionar grandes conxuntos de datos rapidamente
- A integración con outras tecnoloxías de Big Data como Hadoop, Hive e Cassandra é sinxela.
- Ofrécense varias técnicas de clasificación, regresión, agrupación e filtrado colaborativo
Contra
- Debido á complexidade da arquitectura de computación distribuída, a curva de aprendizaxe é pronunciada
- Funciona cunha gran cantidade de recursos e infraestruturas
- A compatibilidade con procesamento en tempo real e transmisión de datos é limitada
11. paquete ml
mlpack é un conxunto de ferramentas de aprendizaxe automática C++ de código aberto destinado a proporcionar algoritmos rápidos, escalables e sinxelos para unha ampla gama de aplicacións.
Ofrece un conxunto diverso de algoritmos de aprendizaxe automática como agrupación, regresión, clasificación, redución da dimensionalidade e redes neuronais.
Pros
- Implementación efectiva de moitos algoritmos
- A integración con outras bibliotecas e linguaxes é sinxela.
- Ofrece interfaces de liña de comandos e API C++
Contra
- Pódese mellorar a documentación
- Aínda non se implementaron varios algoritmos
- Os principiantes poden resultar difíciles de usar
12. Azure ML Studio
Azure Machine Learning (Azure ML) é unha plataforma de aprendizaxe automática na nube. Podes deseñar, implementar e xestionar modelos de aprendizaxe automática a escala.
Ofrece unha variedade de ferramentas e servizos para axudar aos científicos de datos e aos desenvolvedores a racionalizar o fluxo de traballo de aprendizaxe automática de extremo a extremo. Podes simplemente xestionar os teus datos, adestrar os teus modelos e implementalos na produción. E pode supervisar o seu rendemento usando Azure ML, todo desde un único ambiente integrado.
A plataforma admite varios linguaxes informáticos, incluídos Python, R e SQL, e inclúe varios modelos e algoritmos predefinidos para axudarche a comezar rapidamente.
Ademais, debido ao seu deseño flexible e escalable, Azure ML pode xestionar facilmente tanto ensaios a pequena escala como aplicacións de aprendizaxe automática a gran escala.
Pros
- Ofrece unha interface gráfica fácil de usar para desenvolver e implantar modelos de aprendizaxe automática
- Conéctase a outros servizos de Microsoft como Azure Storage e Power BI.
- A colaboración cos membros do equipo é posible mediante o control de versións e espazos de traballo compartidos
- Escalabilidade para tratar con grandes volumes de datos e potencia de procesamento
Contra
- Opcións de personalización mínimas para algoritmos e modelos
- Debido á estratexia de prezos, pode ser menos rendible para empresas ou particulares máis pequenas
13. Soneto
Os investigadores de DeepMind deseñaron e construíron Sonnet, un marco de IA que admite o desenvolvemento de redes neuronais para unha variedade de aplicacións. Estes inclúen a aprendizaxe supervisada e non supervisada, así como aprendizaxe de reforzo.
A arquitectura de programación de Sonnet está construída sobre snt.Module, que pode almacenar punteiros a parámetros, outros módulos e métodos. O marco inclúe varios módulos e redes predefinidos, pero tamén se anima aos usuarios a crear os seus propios.
Pros
- Un modelo de programación sinxelo e potente
- Anímase aos usuarios a crear os seus módulos.
- Código que é conciso e enfocado
Contra
- Non se inclúe ningún programa de formación
- Os principiantes poden enfrontarse a unha curva de aprendizaxe pronunciada
14. GluonCV
Queres aprender máis sobre a visión por ordenador?
¡Presentamos GluonCV!
Esta fantástica biblioteca contén algoritmos de aprendizaxe profunda de vangarda, modelos preadestrados e unha infinidade de materiais para axudar a enxeñeiros, investigadores e estudantes a validar as súas ideas, crear prototipos de produtos e aprender máis sobre a zona.
GluonCV fai que sexa sinxelo comezar e acadar os resultados SOTA coas súas API ben deseñadas, implementacións sinxelas e asistencia comunitaria.
Ademais, a mellor parte?
É extremadamente adaptable e sinxelo de optimizar e instalar. GluonCV contén todo o que necesitas para levar o teu talento de visión por ordenador ao seguinte nivel, tanto se es un profesional experimentado como se estás comezando.
Pros
- Instalación e uso sinxelos
- Gran colección de modelos pre-adestrados
- Algoritmos de aprendizaxe profunda que son de vangarda
- Implementacións sinxelas de entender
- Optimización e implantación sinxelas
Contra
- Menos personalización e control que os marcos alternativos
- O soporte para actividades que non sexan de visión por ordenador é limitado
- O uso comercial pode estar restrinxido debido ás restricións da licenza
15. H2O
H2O é unha plataforma de análise de datos e aprendizaxe automática de código aberto que ten como obxectivo facilitar ás organizacións o emprego da intelixencia artificial (IA) para impulsar as súas operacións.
A nube de intelixencia artificial de H2O.ai fai que comezar con H2O sexa aínda máis fácil, cunha interface de arrastrar e soltar para desenvolver modelos de aprendizaxe automática sen ningunha habilidade de codificación.
A plataforma tamén ofrece ampla visualización de datos e capacidades de análise, así como axuste e despregamento de modelos. As empresas poden usar H2O.ai para construír e implantar modelos de IA de forma rápida e sinxela para afrontar retos empresariais desafiantes.
Pros
- Interface de arrastrar e soltar para crear modelos de aprendizaxe automática
- Ferramentas completas de visualización e análise de datos, así como axuste e implantación de modelos
- Plataforma de código aberto cunha gran comunidade de usuarios e colaboradores
- Soporte para varios algoritmos e tipos de datos
Contra
- Algunhas funcións só están accesibles na versión premium da plataforma
- En comparación con outras plataformas, pode ser máis difícil de configurar e configurar.
Remata, cal é o mellor?
A selección do marco ou plataforma ideal de IA depende do que queiras facer con el. Se queres un marco que sexa sinxelo de usar e teña unha enorme comunidade, TensorFlow ou PyTorch poden ser unha opción axeitada.
Se queres unha plataforma máis centrada nos modelos de aprendizaxe automática, Azure ML Studio ou H2O.ai poden ser a mellor opción.
E, se queres un marco que sexa sinxelo de personalizar e configurar, Sonnet ou GluonCV poden ser o camiño a seguir. Finalmente, o marco axeitado para vostede está determinado polas súas demandas e gustos únicos.
Deixe unha resposta