Você está pronto para uma emocionante jornada no reino da inteligência artificial?
Nunca houve uma oportunidade melhor para explorar estruturas de IA, graças ao crescimento da inteligência artificial.
Existem várias soluções disponíveis, desde TensorFlow e PyTorch até Keras e Caffe. Dependendo de seus objetivos, cada estrutura tem vantagens e desvantagens distintas.
Portanto, seja você um novato ou um desenvolvedor experiente, vamos começar e ver as melhores estruturas de IA disponíveis hoje.
1. PyTorch
O PyTorch é uma forte estrutura de aprendizado de máquina de código aberto que varreu a comunidade de IA desde sua estreia em 2016. Tornou-se rapidamente uma estrutura obrigatória graças à sua rede de computação dinâmica e interface amigável.
Mas o que distingue o PyTorch da multidão? Para começar, ele possui uma coleção robusta de recursos. Isso o torna perfeito para construir e implementar modelos de aprendizado de máquina.
O PyTorch é uma estrutura pronta para produção que pode ser confiável até mesmo para os aplicativos mais exigentes, graças à sua transição suave entre os modos ansioso e gráfico usando o TorchScript e sua capacidade de acelerar o caminho para a produção usando o TorchServe.
Além disso, o PyTorch possui um ecossistema abrangente de ferramentas e bibliotecas. Essas ferramentas auxiliam na criação de visão computacional, PNL e outras aplicações.
Também é amplamente suportado nas principais plataformas de nuvem, permitindo fácil desenvolvimento e dimensionamento.
Prós
- O TorchScript permite que você alterne sem esforço entre os modos ansioso e gráfico, enquanto o TorchServe acelera a jornada para a produção.
- Um ecossistema robusto de ferramentas e estruturas estende o PyTorch e permite pesquisas em visão computacional, processamento de linguagem natural e outras áreas.
- As principais plataformas de nuvem são bem suportadas, permitindo desenvolvimento sem atrito e dimensionamento simples.
Desvantagens
- Em comparação com outros frameworks, possui uma comunidade de desenvolvimento menor.
- Faltam ferramentas de monitoramento e visualização, como um tensor board.
2. Keras
Você está cansado de tropeçar em APIs confusas e mensagens de erro ao desenvolver modelos de aprendizado de máquina? Não procure mais, Keras, um estrutura de aprendizagem profunda desenvolvido para humanos em vez de robôs.
Keras enfatiza simplicidade, facilidade de uso e documentação abrangente. Isso o torna uma escolha popular entre os desenvolvedores que tentam criar e implantar produtos baseados em aprendizado de máquina.
Mas isso não é tudo: o Keras possui um amplo ecossistema de ferramentas e recursos que cobrem todas as partes do fluxo de trabalho de aprendizado de máquina.
Com a flexibilidade de implantar modelos Keras em qualquer lugar, do navegador a dispositivos móveis e sistemas incorporados, você pode usar totalmente os recursos do TensorFlow em qualquer cenário.
Prós
- Construído com APIs simples e documentação abrangente para facilidade de uso humano.
- Extremamente otimizado para velocidade de depuração, elegância de código e capacidade de implantação
- Facilmente escalonável para níveis de exascale devido à interação com a plataforma TensorFlow
- Muitas opções de implantação, variando de navegadores a dispositivos móveis e sistemas integrados
Desvantagens
- Menos adaptável do que outras estruturas de aprendizado profundo
- Para determinados cenários de uso complexos, podem ser necessárias bibliotecas ou ferramentas extras
- Não é tão conhecido ou usado com frequência como outros frameworks
3. TensorFlow
Crie modelos de aprendizado de máquina adequados para produção usando o TensorFlow! O TensorFlow oferece os recursos de que você precisa para aprimorar seu projetos de aprendizado de máquina, seja você um cientista de dados especialista ou um recém-chegado curioso.
Não importa o seu nível de experiência, você pode simplesmente começar a usar o TensorFlow graças aos modelos pré-treinados e tutoriais acessíveis.
O TensorFlow não é apenas uma biblioteca para aprendizado de máquina. É uma plataforma completa de aprendizado de máquina de ponta a ponta que oferece opções para cada etapa do seu processo, desde a implantação do modelo até a preparação dos dados.
O TensorFlow simplifica a implantação de seus modelos em qualquer lugar, esteja você desenvolvendo um aplicativo da web, um aplicativo móvel ou um dispositivo incorporado.
Prós
- Plataforma abrangente para aprendizado de máquina do começo ao fim
- Escalável e adaptável
- Está disponível em várias versões para vários casos de uso
- Um grande ecossistema com recursos comunitários e modelos treinados
Desvantagens
- Há uma curva de aprendizado íngreme para quem está começando
- Precisa de uma certa quantidade de conhecimento técnico e compreensão.
4. Caffe
Um framework de deep learning chamado Caffe foi criado com foco em velocidade e modularidade.
Devido à sua simplicidade de uso e rápido processamento de dados, o Caffe, desenvolvido pelo Berkeley Vision and Learning Center (BVLC), ganhou popularidade entre pesquisadores e empresas.
É uma alternativa atraente para pessoas que precisam treinar e implantar modelos em diversos hardwares devido ao seu design de alto desempenho, que permite trabalhar tanto em CPUs quanto em GPUs.
Prós
- É rápido e eficaz.
- Caffe é adaptável com uma arquitetura modular.
- Boa assistência comunitária está disponível.
Desvantagens
- Pode não ser a escolha ideal para aplicações sofisticadas devido à sua capacidade limitada.
- Ao contrário de outras estruturas, não é tão fácil de usar
- Requer alguma experiência em programação.
5. MXNet
A estrutura de aprendizado profundo MXNet foi criada com eficiência e adaptabilidade em mente. Você pode facilmente criar e usar redes neurais com sua interface amigável para uma variedade de propósitos.
Ele é desenvolvido tendo em mente os casos de uso de produção, incluindo recursos como ponto de verificação de modelo, serviço de modelo e suporte para o formato ONNX. Isso simplifica a implantação de seus modelos em vários locais, incluindo dispositivos incorporados e ambientes de nuvem.
Outros recursos e ferramentas fornecidos pelo MXNet incluem carregadores de dados integrados, modelos pré-treinados e assistência com diferenciação automática. Aprendizado profundo praticantes de todos os níveis de habilidade frequentemente o escolhem por causa de sua comunidade vibrante e documentação completa.
Prós
- Escalável: o MXNet é uma ótima opção para aplicativos de grande escala, pois suporta treinamento distribuído em várias GPUs e CPUs.
- O MXNet é simples de incorporar aos processos atuais, pois oferece suporte a uma ampla variedade de linguagens de computador, incluindo Python, R, Julia, Scala, Perl e C++.
- É compatível com Linux, Windows, macOS, iOS e Android.
Desvantagens
- O MXNet tem uma alta curva de aprendizado e pode exigir algum tempo para dominar, semelhante a outros estruturas de aprendizado profundo.
- Menos popular: embora o MXNet esteja ganhando aceitação, ainda não é usado com tanta frequência quanto outras estruturas de aprendizado profundo, como TensorFlow ou PyTorch, o que sugere que pode haver menos recursos da comunidade acessíveis.
6. Theano
Um poderoso kit de ferramentas de computação numérica chamado Theano permite que os usuários projetem, otimizem e avaliem expressões matemáticas com eficiência. Ele oferece uma interface direta para realizar operações matemáticas em grandes conjuntos de dados e é desenvolvido em Python.
A flexibilidade do Theano para executar cálculos em CPUs e GPUs é uma de suas principais vantagens. Isso o torna ideal para aplicativos de aprendizado profundo que exigem processamento de alto desempenho.
Além disso, o Theano oferece uma variedade de recursos de otimização que os usuários podem empregar para melhorar o desempenho e a precisão de seus modelos.
Agora, vamos verificar seus prós e contras.
Prós
- Theano é incrivelmente eficaz em fazer cálculos numéricos, pois é construído para otimizar o gráfico computacional de expressões matemáticas.
- É uma estrutura muito adaptável.
- Os aplicativos de aprendizado profundo de alto desempenho se beneficiam muito da forte otimização de GPU do Theano. Ele foi desenvolvido para funcionar facilmente com GPUs.
Desvantagens
- Aqueles que não estão familiarizados com Python ou outras bibliotecas de cálculo numérico podem achar difícil aprender Theano.
- O Theano pode não receber mais atualizações ou correções de bugs porque seu desenvolvimento desacelerou recentemente.
- Documentação insuficiente: alguns usuários podem achar o Theano difícil de usar, pois sua documentação é menos completa do que a das bibliotecas concorrentes para cálculo numérico.
7. Kit de ferramentas cognitivas da Microsoft
Vejamos o Microsoft Cognitive Toolkit, uma estrutura gratuita e de código aberto para desenvolver modelos de aprendizado profundo. Destina-se a treinar modelos de grande escala em várias GPUs e máquinas.
O Cognitive Toolkit é uma escolha popular entre cientistas de dados e pesquisadores de aprendizado de máquina com sua API amigável e excelentes recursos de treinamento distribuído.
Uma das características importantes do Cognitive Toolkit é sua capacidade de treinar e implantar modelos em uma variedade de hardware, incluindo CPUs, GPUs e até FPGAs.
Isso o torna uma excelente alternativa para organizações que tentam incorporar aprendizado profundo em seus produtos e serviços. Além disso, o Cognitive Toolkit inclui uma variedade de modelos pré-construídos e códigos de exemplo, tornando simples para os iniciantes começarem.
Prós
- Permite treinamento distribuído em vários computadores e GPUs
- Fornece interação simples com outros produtos da Microsoft, como Azure e Power BI
- Oferece uma estrutura versátil e adaptável para desenvolver e treinar modelos de aprendizado profundo
Desvantagens
- Pode ser difícil configurar e personalizar para novos usuários
- Falta suporte integrado para vários recursos populares, como aumento de dados e aprendizado de transferência
- Falta suporte integrado para vários recursos populares, como aumento de dados e aprendizado de transferência
8. Shogun
Shogun é um pacote de aprendizado de máquina C++ que é subutilizado. Ele contém conectores Python, Java e MATLAB, tornando-o uma ferramenta flexível para praticantes de aprendizado de máquina.
O Shogun foi desenvolvido para ser escalável, rápido e flexível, tornando-o adequado para grandes quantidades de dados e cargas de trabalho de aprendizado de máquina desafiadoras.
Uma das vantagens mais notáveis do Shogun é sua capacidade de lidar com uma ampla gama de formatos de dados, incluindo binários, categóricos e contínuos.
Ele também inclui uma grande variedade de métodos para classificação, regressão, redução de dimensionalidade e agrupamento, tornando-o uma ferramenta completa de aprendizado de máquina. O Shogun oferece suporte ao aprendizado em lote e on-line e se integra perfeitamente a outras bibliotecas de aprendizado de máquina, como TensorFlow e scikit-learn.
Prós
- Ele fornece um conjunto diversificado de técnicas e ferramentas de aprendizado de máquina, incluindo aprendizado profundo, regressão e suporte de classificação
- É compatível com uma variedade de linguagens de programação, incluindo Python, C++ e Java.
Desvantagens
- Pode ter menos recursos e suporte disponíveis, pois pode não ser tão conhecido ou popular quanto algumas outras bibliotecas de aprendizado de máquina.
- Em comparação com outras bibliotecas com as quais estão acostumados, alguns usuários podem achar a sintaxe e a estrutura dessa biblioteca menos compreensíveis.
- Para obter os melhores resultados, algumas bibliotecas podem precisar de mais trabalho manual e ajustes finos do que outras.
9. Onnx.
Uma plataforma de código aberto chamada Open Neural Network Exchange (ONNX) permite a conversão e o compartilhamento de modelos de aprendizado de máquina.
Ele oferece um método para transferir modelos de aprendizado profundo entre várias estruturas e plataformas, simplificando a criação e implantação de modelos de aprendizado de máquina.
Você pode criar modelos com ONNX usando uma estrutura preferida e, em seguida, implantá-los em uma configuração de tempo de execução diferente.
A arquitetura personalizável do ONNX permite que os usuários selecionem as ferramentas ideais para o trabalho em questão. Ele facilita a compatibilidade entre várias estruturas de aprendizado profundo, como PyTorch, TensorFlow e Caffe2. Você pode aproveitar as vantagens de cada estrutura convertendo modelos rapidamente entre elas.
Prós
- A interoperabilidade é possível em várias estruturas de aprendizado profundo.
- Livre para usar e de código aberto.
- Uma ampla variedade de ambientes de hardware e tempo de execução é suportada.
Desvantagens
- O desempenho dos modelos ONNX pode ocasionalmente ser pior do que os modelos implementados nativamente em uma determinada estrutura.
- Às vezes, alternar entre várias estruturas pode causar problemas de compatibilidade difíceis de corrigir.
10. Apache Spark
O Apache Spark é um sistema de computação distribuído rápido e versátil que pode lidar facilmente com o processamento de dados em grande escala. É uma escolha popular para aplicativos de big data devido à sua capacidade de analisar grandes volumes de dados rapidamente.
O Spark não é apenas rápido, mas também escalável, o que significa que pode gerenciar quantidades crescentes de dados sem comprometer o desempenho.
O pacote MLlib incluído no Apache Spark é especialmente notável. Ele inclui métodos de aprendizado de máquina escaláveis e eficientes, como classificação, regressão, agrupamento e filtragem colaborativa.
Como o MLlib faz interface com os outros componentes do Spark, é simples criar pipelines de processamento de dados de ponta a ponta.
Portanto, se você precisa de uma ferramenta forte e adaptável para processamento de grandes dados e aprendizado de máquina, o Apache Spark deve estar em sua lista.
Prós
- Devido ao seu design de computação distribuída, ele pode lidar com grandes conjuntos de dados rapidamente
- A integração com outras tecnologias de Big Data como Hadoop, Hive e Cassandra é simples.
- Várias técnicas para classificação, regressão, agrupamento e filtragem colaborativa são fornecidas
Desvantagens
- Devido à complexidade da arquitetura de computação distribuída, a curva de aprendizado é íngreme
- Funciona em uma grande quantidade de recursos e infraestrutura
- O suporte para processamento em tempo real e streaming de dados é limitado
11. mlpack
O mlpack é um kit de ferramentas de aprendizado de máquina C++ de código aberto destinado a fornecer algoritmos rápidos, escaláveis e simples para uma ampla gama de aplicativos.
Ele fornece um conjunto diversificado de algoritmos de aprendizado de máquina, como agrupamento, regressão, classificação, redução de dimensionalidade e redes neurais.
Prós
- Implementação efetiva de muitos algoritmos
- A integração com outras bibliotecas e linguagens é simples.
- Oferece interfaces de linha de comando e API C++
Desvantagens
- A documentação pode ser melhorada
- Vários algoritmos ainda não foram implementados
- Iniciantes podem achar difícil de usar
12. Estúdio de ML do Azure
Azure Machine Learning (Azure ML) é uma plataforma de aprendizado de máquina na nuvem. Você pode projetar, implantar e gerenciar modelos de aprendizado de máquina em escala.
Ele oferece uma variedade de ferramentas e serviços para auxiliar cientistas de dados e desenvolvedores a simplificar o fluxo de trabalho de aprendizado de máquina de ponta a ponta. Você pode simplesmente gerenciar seus dados, treinar seus modelos e implantá-los na produção. E você pode monitorar seu desempenho usando o Azure ML, tudo em um único ambiente integrado.
A plataforma oferece suporte a várias linguagens de computador, incluindo Python, R e SQL, e vem com vários modelos e algoritmos pré-construídos para ajudá-lo a começar rapidamente.
Além disso, devido ao seu design flexível e escalonável, o Azure ML pode gerenciar facilmente testes de pequena escala e aplicativos de aprendizado de máquina de grande escala.
Prós
- Fornece uma interface gráfica fácil de usar para desenvolver e implantar modelos de aprendizado de máquina
- Conecta-se a outros serviços da Microsoft, como Armazenamento do Azure e Power BI.
- A colaboração com membros da equipe é possível por meio de controle de versão e espaços de trabalho compartilhados
- Escalabilidade para lidar com grandes volumes de dados e poder de processamento
Desvantagens
- Opções mínimas de personalização para algoritmos e modelos
- Devido à estratégia de preço, pode ser menos rentável para pequenas empresas ou indivíduos
13. Soneto
Os pesquisadores da DeepMind projetaram e construíram o Sonnet, uma estrutura de IA que suporta o desenvolvimento de redes neurais para uma variedade de aplicações. Estes incluem aprendizagem supervisionada e não supervisionada, bem como aprendizagem de reforço.
A arquitetura de programação do Sonnet é construída em snt.Module, que pode armazenar ponteiros para parâmetros, outros módulos e métodos. A estrutura vem com vários módulos e redes predefinidos, mas os usuários também são incentivados a criar seus próprios.
Prós
- Um modelo de programação simples e poderoso
- Os usuários são encorajados a criar seus módulos.
- Código conciso e focado
Desvantagens
- Não há programa de treinamento incluído
- Iniciantes podem enfrentar uma curva de aprendizado íngreme
14. GluonCV
Quer saber mais sobre visão computacional?
Apresentando o GluonCV!
Esta fantástica biblioteca contém algoritmos de deep learning de ponta, modelos pré-treinados e uma infinidade de materiais para auxiliar engenheiros, pesquisadores e estudantes a validar suas ideias, prototipar produtos e aprender mais sobre a área.
O GluonCV simplifica o início e a obtenção de resultados SOTA com suas APIs bem projetadas, implementações simples e assistência da comunidade.
Além do mais, a melhor parte?
É extremamente adaptável e simples de otimizar e instalar! O GluonCV contém tudo o que você precisa para levar seus talentos de visão computacional para o próximo nível, seja você um profissional experiente ou apenas começando.
Prós
- Instalação e uso simples
- Grande coleção de modelos pré-treinados
- Algoritmos de aprendizado profundo que são de ponta
- Implementações simples de entender
- Otimização e implantação simples
Desvantagens
- Menos personalização e controle do que estruturas alternativas
- O suporte para atividades de visão não computacional é limitado
- O uso comercial pode ser restrito devido a restrições de licença
15. H2O
O H2O é uma plataforma de análise de dados e aprendizado de máquina de código aberto que visa tornar simples para as organizações empregar inteligência artificial (IA) para conduzir suas operações.
A AI Cloud da H2O.ai torna os primeiros passos com o H2O ainda mais fáceis, com uma interface de arrastar e soltar para desenvolver modelos de aprendizado de máquina sem nenhuma habilidade de codificação.
A plataforma também oferece ampla Visualização de dados e recursos de análise, bem como ajustes e implantação de modelos. As empresas podem usar o H2O.ai para construir e implantar modelos de IA de forma rápida e simples para enfrentar desafios de negócios desafiadores.
Prós
- Interface de arrastar e soltar para criar modelos de aprendizado de máquina
- Ferramentas abrangentes de visualização e análise de dados, bem como ajuste e implantação de modelos
- Plataforma de código aberto com uma grande comunidade de usuários e colaboradores
- Suporte para vários algoritmos e tipos de dados
Desvantagens
- Certos recursos são acessíveis apenas na versão premium da plataforma
- Em comparação com outras plataformas, pode ser mais difícil de instalar e configurar.
Conclusão, qual é o melhor?
A seleção da estrutura ou plataforma de IA ideal depende do que você deseja fazer com ela. Se você deseja uma estrutura simples de usar e com uma grande comunidade, o TensorFlow ou o PyTorch podem ser uma escolha adequada.
Se você deseja uma plataforma mais focada em modelos de aprendizado de máquina, o Azure ML Studio ou o H2O.ai podem ser a melhor opção.
E, se você deseja uma estrutura simples de personalizar e configurar, o Sonnet ou o GluonCV podem ser o caminho a seguir. Finalmente, a estrutura apropriada para você é determinada por suas demandas e gostos únicos.
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