Инструменты и фреймворки для ИИ позволяют объединить информатику, информационную инженерию, лингвистику и искусственный интеллект в единую программу для обработки и анализа больших массивов данных. Владение этими инструментами и фреймворками — один из главных навыков в области искусственного интеллекта.
Инженер ИИ должен выполнять задачи по обработке естественного языка (NLP), которые включают обработку текстовых, аудио- и видео-документов, используя множество библиотек, фреймворков и инструментов NLP.
Для создания ИИ-моделей с неструктурированными данными специалист по искусственному интеллекту должен освоить алгоритмы глубокого обучения и способы их применения с помощью фреймворков.
Предлагаем обзор основных инструментов и фреймворков, используемых в ИИ.
1.Scikit-learn
Этот фреймворк является одним из самых популярных в области ИИ и машинного обучения. Он был разработан Дэвидом Курнапо в 2007 году и работает с классическим Python и алгоритмами машинного обучения. Он функционирует как основная система поддержки для нескольких алгоритмов обучения — как контролируемых, так и неконтролируемых. К примеру, машинное обучение на языке Python включает:
- линейную и логистическую регрессии;
- классификацию;
- деревья решений;
- снижение размерности;
- метод k-средних;
- выбор модели;
- предварительную обработку;
- кластеризацию.
Scikit-learn разработан на основе двух базовых Python-библиотек машинного обучения — NumPy и SciPy. Такие задачи, как ансамблевые методы, преобразование данных и выбор признаков, можно быстро реализовать с помощью нескольких строк. Объема исходных данных, предлагаемого этим фреймворком, достаточно для начинающего специалиста.
2. TensorFlow
TensorFlow был создан в основном для внутреннего использования командой Google Brain и запущен в ноябре 2015 года под лицензией Apache License 2.0. Для машинного обучения на Python в TensorFlow используется система многослойных узлов. Это позволяет быстро обучать, настраивать и развертывать искусственные нейронные сети с большими наборами данных. Наиболее интересным является то, что хотя программа написана на Python, возможна ее компиляция и запуск как на CPU, так и на GPU. То есть можно переписать ее заново на C++ или на уровне CUDA для запуска на GPU.
3. Pandas
Это довольно популярный фреймворк, который поддерживает быстрые, гибкие и выразительные структуры данных и создан для работы как с “реляционными”, так и с “маркированными” данными. Pandas дает представление о машинном обучении на Python на примере различных высокоуровневых структур данных, которые проще в использовании. Имеется множество встроенных процессов для группирования, объединения и фильтрации данных, а также для выполнения анализа временных рядов. Pandas может легко получать информацию из нескольких источников, таких как Excel, JSON, CSV и базы данных SQL, и управлять данными для выполнения различных функций.
В Pandas используются два вида структур данных:
- Series (одномерные);
- DataFrame (двумерные).
Вышеупомянутые две структуры данных находят применение при решении важных задач в естественных науках, статистике, социологии, финансах, аналитике и многих других областях, связанных с проектированием.
Pandas надежен в работе и эффективно поддерживает многие типы данных, такие как:
- произвольные матричные данные с разнородными и однородными видами данных в строках и столбцах;
- данные из SQL- и электронных таблиц, в основном табличные данные со столбцами;
- временные ряды упорядоченных и неупорядоченных данных, частота которых не обязательно должна быть фиксированной (в отличие от других библиотек и инструментов);
- Pandas надежен в обработке неупорядоченных данных временных рядов, а его структура данных может обрабатывать их даже без маркировки;
- другие формы статистических и наблюдательных наборов данных.
4. Theano
Theano также используется в проектировании систем искусственного интеллекта. Он очень похож на NumPy и широко применяется для численных вычислений. Theano обладает всеми преимуществами графического процессора компьютера, который в 100 раз быстрее, чем центральный процессор, обеспечивает вычисления, требующие больших объемов данных. Theano — это быстрый Python-инструмент для искусственного интеллекта, который пригодится в глубоком обучении и выполнении ряда задач, связанных со сложными вычислениями.
5. PyTorch
PyTorch — это фреймворк, предлагающий несколько видов инструментов и библиотек, которые очень полезны в машинном обучении, компьютерном зрении и NLP. Он был разработан с открытым исходным кодом на базе библиотеки Torch. Библиотека PyTorch довольно проста в освоении и использовании. Она может плавно интегрироваться с Python-пакетами для науки о данных.
PyTorch также предоставляет разработчикам доступ к выполнению определенных функций на тензорах. Кроме того, он обладает надежной основой для создания вычислительных графов, а также может изменять время выполнения. К другим преимуществам PyTorch можно отнести поддержку многих GPU, упрощенные препроцессоры и пользовательские загрузчики данных.
6. SciPy
SciPy — один из самых популярных инструментов ИИ. Эта библиотека содержит различные модули для статистики, интеграции, оптимизации и линейной алгебры. Она является основным пакетом стека SciPy. Этот инструмент пригодится при работе с изображениями.
Читайте также:
- Испытаем ИИ в решении логических задач
- Плохие модели машинного обучения? Но их можно откалибровать
- Доходчиво об обучении на основе многообразий с алгоритмами IsoMap, t-SNE и LLE
Читайте нас в Telegram, VK и Дзен
Перевод статьи Palak Sharma: Be a top AI engineer with AI Tools & Frameworks
