I 5 migliori framework open-source per lo sviluppo di AI

Table Of Contents

• I 5 migliori framework open-source per lo sviluppo di AI
• 1. Tensorflow
• 2. Caffe
• 3. Microsoft CNTK
• 4. Theano
• 5. Keras

I 5 migliori framework open-source per lo sviluppo di AI

L’intelligenza artificiale (AI) e il machine learning (ML) sono due termini che stanno diventando popolari in questi giorni e a volte vengono usati in modo intercambiabile. Tuttavia, i due termini non sono gli stessi. Mentre l’AI coinvolge macchine che possono eseguire compiti caratteristici dell’intelligenza umana, il ML consente ai computer moderni di apprendere senza essere esplicitamente programmati. Fondamentalmente, il ML è evoluto dall’AI attraverso il riconoscimento dei modelli e la teoria dell’apprendimento computazionale.

Grandi aziende come Google, Microsoft, Facebook, IBM e Amazon stanno investendo pesantemente nella propria R&S (Ricerca e sviluppo), oltre ad acquistare startup che hanno fatto progressi in aree come il ML, le reti neurali, l’elaborazione del linguaggio naturale e l’elaborazione delle immagini.

In questo articolo, abbiamo elencato i 5 migliori framework open source per lo sviluppo di AI che sembrano particolarmente promettenti o interessanti:

1. Tensorflow

TensorFlow è la libreria software open-source di Google costruita per il deep learning o le reti neurali artificiali. È stata sviluppata dal team Google Brain all’interno dell’organizzazione AI di Google ed è stata rilasciata sotto la licenza open source Apache 2.0 il 9 novembre 2015. TensorFlow esegue calcoli numerici utilizzando grafi di flusso di dati. Ha un’architettura molto flessibile che consente un facile deployment dei calcoli su una varietà di piattaforme (CPU, GPU, TPU), e da desktop a cluster di server fino a dispositivi mobili e edge.

Tensorflow può produrre grafi C++ o Python, che rappresentano il movimento dei dati che scorrono attraverso un sistema. Il suo sito web offre tutorial e risorse, che aiutano gli sviluppatori che hanno meno conoscenze al riguardo. Aprendo la libreria TensorFlow di codice ML, Google sta facilitando la costruzione, l’addestramento e il deployment più semplici di reti neurali profonde complesse. Google, Intel, Uber, Qualcomm sono alcune delle aziende che utilizzano Tensorflow.

2. Caffe

CAFFE (Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding) è un framework di deep learning molto veloce, potente ed efficiente. È open-source ed è scritto in C++, con un’interfaccia Python. Caffe supporta molti diversi tipi di architetture di deep learning orientate alla classificazione delle immagini e alla segmentazione delle immagini. Secondo il suo sito web, può elaborare più di 60 milioni di immagini in un solo giorno utilizzando solo una GPU NVIDIA K40. Supporta design di reti neurali CNN, RCNN, LSTM e completamente connesse. Funziona anche bene su GPU, il che contribuisce alla sua grande velocità durante le operazioni.

Il framework Caffe è principalmente utilizzato per progetti di ricerca accademica, multimedia, riconoscimento vocale e persino visione. Lo strumento supporta anche sistemi operativi come Ubuntu, Mac OS X e Windows. Yahoo! ha recentemente integrato Caffe con Apache Spark per creare CaffeOnSpark, un framework di deep learning distribuito.

3. Microsoft CNTK

Sviluppato da Microsoft Research, il Microsoft Cognitive Toolkit – precedentemente noto come CNTK – è un framework di deep learning progettato per utilizzare reti neurali per elaborare grandi set di dati di dati non strutturati. CNTK è altamente personalizzabile grazie ai suoi tempi di addestramento più rapidi e a un’architettura facile da usare. Vanta prestazioni eccezionali sia che venga eseguito su un sistema con solo CPU, una singola GPU, più GPU o più macchine con più GPU. Ti consente di scegliere i tuoi parametri, algoritmi e reti. È scritto in Python e C++. Anche se è più popolare nel campo del riconoscimento vocale, CNTK può essere utilizzato anche per l’addestramento di testo, immagini e RNN (rete neurale ricorrente – un tipo di rete neurale).

4. Theano

Theano è una libreria Python progettata per il deep learning. Ti consente di definire, ottimizzare e valutare espressioni matematiche che coinvolgono array multidimensionali con un alto livello di efficienza. Può utilizzare GPU e eseguire una differenziazione simbolica efficiente. Lo strumento viene fornito con funzionalità che includono integrazione con NumPy, generazione dinamica di codice C e differenziazione simbolica. Lo strumento supporta piattaforme come Linux, Mac OS X e Windows.

5. Keras

Scritto in Python, Keras è una libreria open-source scritta in Python che è in grado di funzionare sopra framework di deep learning come TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, Theano o MXNet. Questa API di rete neurale di alto livello è progettata per consentire esperimenti rapidi con reti neurali profonde. Si concentra sull’essere user-friendly, modulare ed estensibile. Lo strumento è ottimizzato sia per CPU che per GPU.