AI

Сначала были роботы, затем ассистенты Google Now и Siri, а сегодня новый ИИ — Google Duplex. Похоже, искусственный интеллект добился определенных успехов в том чтобы стать намного умнее.

За последние годы, спрос на машинное обучение и ИИ вырос в геометрической прогрессии. Кроме того, в результате своей популярности, выросло и само сообщество разработчиков, что в том числе привело к появлению фреймворков ИИ, благодаря чему изучать искусственный интеллект теперь стало намного проще!

В этой статье мы поговорим о 9 лучших фреймворках, которые могут помочь в разработке и изучении искусственного интеллекта.

1) Tensor Flow

Разработанная компанией Google, Tensor Flow — это надежная платформа с открытым исходным кодом, поддерживающая глубокое обучение, доступ к которой можно получить даже со смартфона.

Tensor Flow — это отличный инструмент для создания и разработки статистических программ. Поскольку фреймворк предлагает распределенное обучение — все модели ИИ будут обучаться намного эффективнее на любом уровне абстракции, который предпочитает пользователь.

Особенности

  • Масштабируемый мультипрограммный интерфейс для комфортного программирования
  • Постоянное развитие платформы, за счет огромного сообщества энтузиастов и открытого исходного кода
  • Платформа предоставляет обширные и хорошо задокументированные мануалы для людей

Плюсы

  • Tensor Flow основан на Python
  • Фреймворк способен развивать огромную вычислительную мощность. Отсюда следует, что он может использоваться фактически на любом CPU и GPU
  • Система использует вычислительную графическую абстракцию для создания моделей ИИ

Минусы

  • Для принятия решения или прогнозирования, фреймворк передает входные данные через несколько узлов — этот процесс займет у вас много времени
  • В системе также отсутствует множество уже существующих моделей ИИ

2) Microsoft CNTK

Microsoft CNTK — это быстрый и универсальный фреймворк с открытым исходным кодом, основанный на нейронных сетях с поддержкой текста, сообщений и ремоделирования голоса. Платформа представляет из себя эффективную среду масштабирования, за счет быстрой общей оценки компьютера с соблюдением качества оценивания.

Microsoft CNTK интегрирован с большей частью массивов данных, что делает этот фреймворк одним из лучших в своем роде, в том числе для таких проектов как: Skype, Cortana и т. д. Помимо всего прочего фреймворк, представляет из себя простой и понятной инструмент, что способствует эффективной работе с ним.

Особенности

  • Фреймворк хорошо оптимизирован, что обеспечивает высокую эффективность, масштабируемость, отличную скорость работы и высокоуровневую интеграцию
  • Платформа включает в себя различные компоненты, такие как: настройки гиперпараметра, контроль моделей и их усиление, CNN, RNN и т. д.
  • Фреймворк эффективно использует вычислительные мощности компьютера для обеспечения лучшей работоспособности фреймворка

Плюсы

  • Так как платформа поддерживает языки Python и C++, фреймворк позволяет работать с несколькими сервисами одновременно, что, в свою очередь, значительно ускоряет процесс обучения
  • Фреймворк разрабатывался с учетом последних событий в мире искусственного интеллекта. Архитектура Microsft CNTK поддерживает GAN, RNN и CNN.
  • Все это позволяет, с помощью распределенного обучения, эффективно обучать модели ИИ

Минусы

  • В фреймворке отсутствуют панель визуализации и поддержка мобильной архитектуры микропроцессоров ARM

3) Caffe

Caffe — платформа, включающая в себя предустановленные наборы обучаемых нейронных сетей. Этот фреймворк известен своими возможностями обработки изображений, также в платформу была включена поддержка пакета прикладного ПО MATLAB. Если ваш последний дедлайн уже близок — Caffe, отличный выбор на первое время!

Особенности

  • Все модели фреймворка имеют открытый исходный код
  • Фреймворк обеспечивает высокую скорость и эффективность работы
  • Благодаря открытому исходному коду, у платформы существует активное сообщество, которое обсуждает, модифицирует и совместно использует код фреймворка

Плюсы

  • Сопряжение и поддержка языков C, С++ и Python, поддержка CNN (технология изогнутых нейронных сетей)
  • Фреймворк также специализируется на решении различных вычислительных задач

Минусы

  • Caffe не способен обрабатывать комплексные массивы данных, но сравнительно быстр при визуальной обработке изображений.

4) Theano

Благодаря использованию графических процессоров (GPU), вместо центральных процессоров (CPU) — модели искусственного интеллекта на основе Theano достигают высокой точности в вычислительных операциях, требующих большой вычислительной мощи. Для вычисления многомерных массивов данных вам потребуется высокая производительность и Theano способен ее обеспечить!

Theano основан на языке программирования Python, который давно зарекомендовал себя в задачах, для решения которых требуется быстрые обработка и ответ.

Особенности

  • Процесс оценки выражений протекает быстрее, из-за динамической генерации кода
  • Фреймворк обеспечивает превосходную точность, даже при минимальных значениях
  • Модульное тестирование является важной особенностью Theano — это позволяет пользователю самостоятельно проверять свой код, а также легко обнаруживать и диагностировать ошибки

Плюсы

  • Фреймворк Theano обеспечивает эффективную поддержку всех приложений с интенсивным использованием данных, но требует объединения с другими библиотеками
  • Платформа отлично оптимизирована для работы как с CPU, так и с GPU

Минусы

  • Для текущей версии Theano не запланирован выпуск обновлений и добавление функционала

    5) Amazon Machine Learning

    Будучи известным участником сообщества разработчиков искусственного интеллекта, машинное обучение от компании Amazon предлагает высококачественную поддержку в разработке инструментов для самообучения.

    Фреймворк от Amazon имеет уже существующие пользовательские базы в собственных многочисленных сервисах, таких как AWS, S3 и Amazon Redshift. Платформа Amazon осуществляет работу с тремя основными видами операций: анализ данных, обучение моделей ИИ и качественная оценка.

    Особенности:

    • Фреймворк поставляется с инструментами работы в Amazon Web Services, доступные каждому человеку, в независимости от вашего опыта: новичок ли вы, научный сотрудник или разработчик ПО
    • Безопасность превыше всего, поэтому все данные будут зашифрованы
    • Платформа предоставляет обширный набор инструментов для анализа и восприятия информации
    • Фреймворк взаимодействует со всеми основными видами данных

    Плюсы:

    • Вам не придется писать много кода. Вместо этого, фреймворк от Amazon позволит взаимодействовать с искусственным интеллектом через программный интерфейс (API)
    • Фреймворк часто используется учеными, разработчиками и исследователями ML (meta languages)

    Минусы:

    • У платформы отсутствует гибкость, поскольку фреймворк абстрагирован. Поэтому, если решите выбрать один из алгоритмов нормализации или машинного обучения — вы просто не сможете этого сделать
    • В фреймворке отсутствует визуализация данных

    6) Torch

    Torch — это фреймворк с открытым исходным кодом, предназначенный прежде всего для выполнения большого количества числовых операций. Платформа предлагает множество алгоритмов для быстрого развития сетей глубокого обучения.

    Данный фреймворк нашел применение в лабораториях искусственного интеллекта Facebook и Twitter. Платформа основывается на языке Python, а точнее на PyTorch — более простом и надежном языке.

    Особенности:

    • Фреймворк включает себя множество подпрограмм для индексирования, фрагментирования, транспонирования с N-мерной моделью массива
    • Помимо этого, платформа включает в себя процедуры оптимизации, в основном для числовых операций, основанных на нейронных сетях
    • Платформа поддерживает GPU
    • Фреймворк легко взаимодействует с iOS и Android

    Плюсы:

    • Высокая гибкость платформы за счет взаимодействия с различными языками программирования и интеграции с мобильными ОС
    • Torch обеспечивает эффективное использование графического процессора (GPU) и высокий уровень производительности
    • Фреймворк включает в себя уже существующие модели ИИ для обучения

    Минусы:

    • Сложная и непонятная для многих пользователей документация
    • Код для немедленного применения отсутствует, поэтому требуется определенное количество времени на его подготовку
    • Изначально фреймворк разрабатывался на языке программирования Lua и далеко не все пользователи знают об этом

    7) Accord.Net

    Accord.Net — это фреймворк, основанный на C#, занимающийся развитием нейросетей, используемых для обработки аудио и изображений.

    Компании могут использовать данный фреймворк в коммерческих целях, например, выпуская приложения с «компьютерным зрением», приложения для обработки сигналов, а также приложения для статистики.

    Особенности:

    -Проверенный годами, хорошо протестированный исходный код

    -Большой набор датасетов для быстрого запуска вашего продукта

    Плюсы:

    -Постоянно обновляется и поддерживается активной командой разработчиков

    -Стабильная система, которая эффективно обрабатывает огромное количество вычислений и визуализирует их

    -Крайне удобная работа с алгоритмами и обработкой сигналов

    -Легко справляется с числовой оптимизацией и искусственными нейросетями

    Минусы:

    -Малоизвестный, по сравнению с другими фреймворками

    -Производительность гораздо ниже, в сравнении с другими фреймворками

    8) Apache Mahout

    Mahout— это фреймворк с открытым исходным кодом для машинного обучения от Apache. Фактически, он не касается API, но помогает ученым и инженерам в реализации новых алгоритмов машинного обучения.

    Особенности:

    • Известен за математически красноречивый Scala DSL
    • Поддерживает большинство существующих бэкендов

    Плюсы:

    • Помогает в коллаборативной фильтрации, кластеризации и классификации
    • Mahout использует библиотеки Java, что способствует высокой скорости его вычислительных операций

    Минусы:

    • Библиотеки Python мало совместимы с данным фреймворком
    • Скорость вычислительных операций ниже, чем у Spark Mlib

    9) Spark Mlib

    Фреймворк Spark MLib от Apache поддерживает библиотеки R, Scala, Java и Python. Его можно загрузить с помощью платформы Hadoop для предоставления алгоритмов машинного обучения, таких как классификация, регрессия и кластеризация.

    Помимо платформы Hadoop, его можно загрузить через облачные системы Apache или даже через автономные системы.

    Особенности:

    • Высокая производительность платформы является одним из ключевых ее элементов. Как говорят, она в сотни раз быстрее MapReduce от Google.
    • Spark — универсален и способен работать в нескольких вычислительных средах

    Плюсы:

    • Платформа способна обрабатывать огромные объемы информации крайне быстро, благодаря используемым итеративным вычислениям
    • Фреймворк работает с помощью множества различных языков
    • Spark легко обрабатывает большие массивы данных

    Минусы:

    • Платформа подключается только к Hadoop
    • Пользователям сложно понять механизм работы фреймворка

    Таблица сравнения фреймворков ИИ

    Надеюсь, что эта статья поможет вам выбрать подходящий фреймворк ИИ для разработки ваших будущих проектов.

    Перевод статьи Abhishek KothariTop 9 Frameworks in the World of Artificial Intelligence