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 Kothari: Top 9 Frameworks in the World of Artificial Intelligence
