Trí tuệ nhân tạo (AI) và Máy học (ML) có ở khắp mọi nơi và trong mọi ngành. Nó cho phép xử lý lượng dữ liệu khổng lồ, cho phép các chuyên gia đưa phân tích vào sử dụng hiệu quả hơn. Với sự phát triển của AI và ML, một số khung và công cụ Trí tuệ nhân tạo đã được cung cấp cho các nhà phát triển và nhà khoa học. Dưới đây là danh sách các công cụ và khuôn khổ trí tuệ nhân tạo phổ biến hiện có trên thị trường.
Danh sách các công cụ trí tuệ nhân tạo
Dưới đây là danh sách các công cụ Trí tuệ nhân tạo gồm các khung và công cụ phổ biến nhất hiện có trên thị trường. Tùy thuộc vào những gì đáp ứng tốt nhất yêu cầu của bạn, bạn có thể chọn từ các công cụ trí tuệ nhân tạo này.
1. Scikit
Một trong những công cụ phổ biến được sử dụng trong các thư viện ML, Scikit learn, củng cố các phép tính không giám sát và được quản lý. Tiền lệ có thể kết hợp các lần lặp lại được tính toán và trực tiếp, nhóm, cây lựa chọn, v.v. Công cụ mở rộng sang các thư viện SciPy, Python và NumPy. Có rất nhiều phép tính để khai thác dữ liệu và các bài tập AI thông thường. Ngay cả những nhiệm vụ như xác định tính năng, thay đổi thông tin và kỹ thuật tổng hợp cũng chỉ mất vài dòng để thực hiện. Nếu bạn muốn sử dụng một công cụ dành cho những người mới bắt đầu, thì Scikit learn là công cụ hoàn hảo mà bạn có thể làm việc cùng.
2. Tensorflow
Các phép tính có thể sâu sắc và bạn có thể thử chúng nhưng những phép tính này có luôn cần thiết không? Vâng, không phải luôn luôn. Tuy nhiên, nếu làm đúng, những tính toán này có xứng đáng? Câu trả lời cho điều này là hoàn toàn CÓ. Tensorflow cho phép bạn soạn một chương trình Python, sau đó bạn có thể chạy nó và sắp xếp nó trên GPU hoặc CPU. Vì vậy, nếu bạn muốn chạy chương trình trên GPU, thì bạn không cần phải soạn chương trình ở cấp độ CDA hoặc C.
Tensor sử dụng các trung tâm nhiều lớp cho phép thiết lập, đào tạo và gửi nhanh chóng các hệ thống thần kinh giả mạo cùng với các bộ dữ liệu khổng lồ. Đây là những gì cho phép Google nhận ra những câu hỏi ở dạng ảnh. Nó cũng cho phép Google hiểu các từ được thể hiện bằng lời nói trong ứng dụng nhận dạng giọng nói.
3. Theano
Theano được gấp lại trên Keras. Keras là một thư viện Python vừa phải cho phép khám phá sâu sắc chạy trên Tensorflow hoặc Theano. Theano được tạo ra để tạo ra các mô hình học tập sâu sắc và làm cho chúng trở nên đơn giản và nhanh chóng để có thể đưa vào một số công việc sáng tạo. Nó chạy trên Python và có thể được thực thi trên GPU và CPU. Theano có thể khai thác GPU của PC. Điều này cho phép nó làm cho số lượng thông tin leo thang nhiều hơn nhiều lần so với khi nó chỉ chạy trên CPU. Tốc độ của Theano mang lại lợi nhuận cao khi thực hiện bất kỳ phép tính phức tạp nào.
4. Caffe
Caffe là một cấu trúc cung cấp khả năng học hỏi sâu sắc và được tạo ra với tốc độ, sự rõ ràng và chất lượng, đó là ưu tiên hàng đầu của nó. Điều này đã được tạo ra bởi Berkeley Vision and Learning Center (BVLC). Nó là một thư viện C cùng với giao diện của Python.
5. MxNet
MxNet cho phép sử dụng một back prop dễ quên để đánh đổi thời gian tính toán để đổi lấy bộ nhớ. Điều này đặc biệt hữu ích trong trường hợp mạng hồi quy theo một chuỗi dài. Công cụ này đã được xây dựng để đảm bảo khả năng mở rộng và dễ dàng hỗ trợ đào tạo đa máy và đa GPU. Nó được trang bị các tính năng như viết các lớp tùy chỉnh bằng ngôn ngữ cấp cao. Khung này không được quản lý bởi bất kỳ tập đoàn nào, điều này làm cho nó trở thành một nguồn mở lành mạnh vì nó là một khung mà cộng đồng đã phát triển.
Edited by: Viepia