SISTEMAS

9 frameworks para el mundo de la IA

Atrás quedaron los días en que la inteligencia artificial se consideraba ficción.

Desde los robots hasta Google Siri hasta ahora el lanzamiento del nuevo Google Duplex, la inteligencia artificial parece haber recorrido un largo camino, volviéndose cada vez más humana.

La demanda de aprendizaje automático e inteligencia artificial está creciendo exponencialmente. Además, la propia comunidad ha crecido como resultado, lo que ha llevado al desarrollo de algunos marcos de trabajo de IA que facilitan el aprendizaje de la IA.

En este artículo, analizaremos algunos de los mejores marcos para ayudarlo a comenzar con el desarrollo de IA.

tensorflow

De la familia Google, tensorflow Se ha demostrado que es un poderoso marco de código abierto que admite el aprendizaje profundo e incluso es accesible desde dispositivos móviles.

Tensorflow se considera una herramienta adecuada para el desarrollo de programas estadísticos. Dado que proporciona entrenamiento distribuido, los modelos de máquinas se pueden entrenar de manera más eficiente en cualquier nivel de abstracción que prefiera el usuario.

rasgo

  • Interfaz de programación múltiple extensible para una fácil programación
  • Fuertes impulsores de crecimiento con una fuerte comunidad de código abierto
  • Proporcionar a las personas un manual extenso y bien documentado.

ventaja

  • El lenguaje utilizado por tensorflow es Python, que es muy popular en este momento.
  • El marco tiene un alto poder de cómputo. Por lo tanto, se puede utilizar en cualquier CPU o GPU.
  • Utilice la abstracción gráfica computacional para crear modelos de máquinas

defecto

  • Para tomar decisiones o predicciones, el marco pasa datos de entrada a través de múltiples nodos. Esto puede llevar mucho tiempo.
  • También carece de muchos modelos de IA preentrenados.

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Microsoft CNTK

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Microsoft CNTK es un marco de código abierto más rápido y más general basado en redes neuronales que admiten la reconstrucción de texto, mensajes y voz.

Proporciona un entorno de escalado eficiente, ya que permite una evaluación general más rápida de los modelos de máquinas teniendo en cuenta la precisión.

Microsoft CNTK se integra con los principales conjuntos de datos masivos, lo que lo convierte en la primera opción para la adopción de grandes jugadores como Skype, Cortana y tiene una arquitectura muy expresiva y fácil de usar.

rasgo

  • Altamente optimizado para eficiencia, escalabilidad, velocidad e integración avanzada
  • Ajuste de hiperparámetros incorporado, modelo de aprendizaje supervisado, refuerzo, CNN, RNN y otros componentes.
  • Los recursos se utilizan para proporcionar una eficiencia óptima.
  • Red propia que se puede expresar de manera eficiente, como una API completa, tanto de alto nivel como de bajo nivel

ventaja

  • Dado que es compatible con Python y C++, el marco puede funcionar con varios servidores al mismo tiempo, lo que acelera el proceso de aprendizaje.
  • Fue desarrollado teniendo en cuenta los últimos avances en el mundo de la inteligencia artificial. La arquitectura de Microsft CNTK es compatible con GAN, RNN y CNN.
  • Permite el entrenamiento distribuido para entrenar modelos de máquinas de manera eficiente.

defecto

  • Carece de tableros de visualización y soporte ARM móvil.

café

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café es una red de aprendizaje profundo que viene con un conjunto de redes neuronales entrenadas precargadas. Si se acerca su fecha límite, esta debería ser su primera opción.

Conocido por sus capacidades de procesamiento de imágenes, el marco también amplía el soporte para MATLAB.

rasgo

  • Todos sus modelos están escritos en modo de texto plano.
  • Dado que está precargado, proporciona una gran velocidad y un trabajo eficiente.
  • Una comunidad activa de código abierto para debatir y colaborar en el código.

ventaja

  • Interconecta C, C++ y Python y también es compatible con el modelado CNN (red neuronal convolucional)
  • Debido a su velocidad, es muy eficiente a la hora de calcular tareas numéricas.

defecto

  • Caffe no puede manejar datos complejos, pero es relativamente rápido en el procesamiento visual de imágenes.

ciano

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El marco utiliza GPU en lugar de CPU, es compatible con la investigación de aprendizaje profundo y puede proporcionar precisión para las redes que requieren una gran potencia computacional. Por ejemplo, el cálculo de matrices multidimensionales requiere mucha potencia, y Theano puede hacerlo.

ciano Se basa en Python, que es un lenguaje de programación probado en términos de procesamiento y respuesta más rápidos.

rasgo

  • Evaluación más rápida de expresiones debido a la generación de código dinámico
  • Proporciona una excelente precisión incluso con valores pequeños.
  • La prueba unitaria es una característica importante de Theano porque permite a los usuarios autoverificar su código y detectar y diagnosticar errores fácilmente.

ventaja

  • Theano brinda soporte eficiente para todas las aplicaciones de uso intensivo de datos, pero debe combinarse con otras bibliotecas.
  • Está eficientemente optimizado para CPU y GPU.

defecto

  • No habrá más actualizaciones o adiciones a la versión actual de Theano.

Aprendizaje automático de Amazon

9 frameworks para el mundo de la IA

Como participante popular en la comunidad de IA, Aprendizaje automático de Amazon Proporciona soporte de alto nivel para el desarrollo de herramientas de autoaprendizaje.

El marco ya tiene una base de usuarios existente en sus servicios de AWS, S3 y Amazon Redshift. Este es el servicio administrado de Amazon que realiza tres operaciones en el modelo, a saber, análisis de datos, entrenamiento del modelo y evaluación.

rasgo

  • Incluso si es un principiante, un científico de datos o un desarrollador, existen herramientas personalizadas para cada nivel de experiencia en AWS.
  • La seguridad es primordial, por lo que todos los datos están encriptados
  • Proporciona amplias herramientas para el análisis y la comprensión de datos.
  • Integración con todos los principales conjuntos de datos

ventaja

  • No necesita escribir mucho código con este marco. En cambio, le permite interactuar con marcos impulsados ​​​​por IA a través de API.
  • Suele ser utilizado por científicos de datos, desarrolladores e investigadores de ML.

defecto

  • Carece de flexibilidad porque todo el marco es abstracto, por lo que si desea elegir una normalización específica o un algoritmo de aprendizaje automático, no puede hacerlo.
  • También carece de visualización de datos.

antorcha

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Esta antorcha Es un marco de código abierto que admite operaciones numéricas. Proporciona múltiples algoritmos para un desarrollo más rápido de redes de aprendizaje profundo.

Es ampliamente utilizado en los laboratorios de IA de Facebook y Twitter. Hay un marco basado en Python llamado PyTorch que ha demostrado ser más simple y confiable.

rasgo

  • Tiene muchas rutinas para indexar, rebanar y transponer utilizando modelos de matriz N-dimensionales
  • Existen rutinas de optimización, en su mayoría modelos de redes neuronales basados ​​​​en números
  • El soporte de GPU es muy eficiente
  • Fácil integración con iOS y Android

ventaja

  • Muy alta flexibilidad con respecto al idioma y la integración.
  • Alto nivel de velocidad y utilización de GPU
  • Los modelos existentes se pueden utilizar para datos de entrenamiento.

defecto

  • La documentación no es muy clara para los usuarios, por lo que presenta una curva de aprendizaje más pronunciada
  • Hay una falta de código listo para usar, por lo que lleva tiempo.
  • Originalmente se basó en un lenguaje de programación llamado Lua y no mucha gente lo conocía.

Acuerdo

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Acuerdo es un marco basado en C# que facilita el desarrollo de redes neuronales para el procesamiento de audio e imágenes.

Las aplicaciones también pueden usarlo comercialmente para generar aplicaciones de visión artificial, procesamiento de señales y aplicaciones estadísticas.

rasgo

  • Base de código madura y bien probada, desde 2012
  • Proporciona un conjunto completo de modelos de ejemplo y conjuntos de datos para que sus aplicaciones comiencen rápidamente

ventaja

  • Cuenta con el apoyo continuo de un equipo de desarrollo activo.
  • Este marco bien documentado maneja cálculos y visualizaciones numéricamente intensivos de manera eficiente.
  • Los algoritmos y el procesamiento de señales se pueden realizar fácilmente utilizando este marco.
  • Maneja la optimización numérica y las redes neuronales artificiales con facilidad.

defecto

  • En comparación con otros marcos, no es muy conocido.
  • Su rendimiento es lento en comparación con otros marcos.

Mahout apache

Mahout apachees un marco de código abierto destinado a desarrollar marcos de aprendizaje automático escalables. No maneja las API per se, pero ayuda a los científicos e ingenieros de datos a implementar nuevos algoritmos de aprendizaje automático.

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rasgo

  • Conocido por su matemáticamente muy expresivo Scala DSL
  • Amplíe el soporte a múltiples backends distribuidos.

ventaja

  • Ayuda con la agrupación, el filtrado colaborativo y la clasificación.
  • Sus operaciones computacionales utilizan bibliotecas Java más rápidas.

defecto

  • Las bibliotecas de Python no son tan compatibles con este marco como las bibliotecas de Java.
  • Sus operaciones computacionales son más lentas que Spark MLib.

Chispa MLib

Chispa MLib R, Scala, Java y Python son compatibles con el marco de Apache. Puede cargar flujos de trabajo de Hadoop para proporcionar algoritmos de aprendizaje automático, como clasificación, regresión y agrupación.

Además de Hadoop, también puede integrarse con la nube, Apache e incluso sistemas independientes.

rasgo

  • El alto rendimiento es uno de los elementos clave, se dice que es 100 veces más rápido que MapReduce
  • Spark es versátil y puede ejecutarse en una variedad de entornos informáticos

ventaja

  • Puede procesar grandes cantidades de datos rápidamente porque es adecuado para cálculos iterativos.
  • Está disponible en varios idiomas y es fácil de conectar.
  • Puede realizar fácilmente un bucle de procesamiento de datos a gran escala.

defecto

  • Solo se puede conectar a Hadoop.
  • Es difícil entender la mecánica de este marco sin mucho trabajo.

Comparación del marco de IA

marco idioma ¿Fuente abierta? caracteristicas del edificio
TensorFlow C++ o Python utilizar estructuras de datos
Microsoft CNTK C++ Basado en GPU/CPU. Es compatible con RNN, GNN y CNN.
café C++ Su arquitectura soporta CNN
ciano Pitón La arquitectura flexible le permite implementarse en cualquier GPU o CPU
Aprendizaje automático de Amazon plurilingüe Viene de Amazon y usa AWS.
antorcha lúa Su arquitectura permite cálculos potentes.
Acuerdo C# Con computación científica y capacidad de reconocimiento de patrones.
Mahout apache Java, Escala Aprendizaje automático sin programación
Chispa MLib R, Scala, Java y Python Los controladores y ejecutores se ejecutan en sus procesadores, ya sea en clústeres horizontales o verticales.

Espero que lo anterior le haya ayudado a elegir un marco de IA para su próximo desarrollo de aplicaciones modernas.

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