Top 5 frameworks de código aberto para desenvolvimento de IA

Table Of Contents

Melhores 5 frameworks de código aberto para desenvolvimento de IA
1. Tensorflow
1. Caffe
1. Microsoft CNTK
1. Theano
1. Keras

Melhores 5 frameworks de código aberto para desenvolvimento de IA

Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina (AM) são os dois termos que estão em alta atualmente e às vezes até usados de forma intercambiável. No entanto, ambos os termos não são os mesmos. Enquanto a IA envolve máquinas que podem realizar tarefas que são características da inteligência humana, o AM permite que computadores modernos aprendam sem serem explicitamente programados. Basicamente, o AM evoluiu da IA por meio do reconhecimento de padrões e da teoria do aprendizado computacional.

Grandes empresas como Google, Microsoft, Facebook, IBM e Amazon estão investindo pesadamente em suas próprias P&D (Pesquisa e Desenvolvimento), além de adquirir startups que avançaram em áreas como AM, redes neurais, processamento de linguagem natural e processamento de imagens.

Neste artigo, listamos os 5 melhores frameworks de código aberto para desenvolvimento de IA que parecem particularmente promissores ou interessantes:

1. Tensorflow

TensorFlow é a biblioteca de software de código aberto do Google construída para aprendizado profundo ou redes neurais artificiais. Foi desenvolvida pela equipe do Google Brain dentro da organização de IA do Google e lançada sob a licença de código aberto Apache 2.0 em 9 de novembro de 2015. O TensorFlow realiza cálculos numéricos usando gráficos de fluxo de dados. Possui uma arquitetura muito flexível que permite a fácil implantação de computação em uma variedade de plataformas (CPUs, GPUs, TPUs), e de desktops a clusters de servidores, dispositivos móveis e de borda.

Tensorflow pode produzir gráficos em C++ ou Python, que representam o movimento de dados que circulam por um sistema. Seu site oferece tutoriais e recursos, que ajudam os desenvolvedores que têm menos conhecimento sobre ele. Ao abrir o código da biblioteca TensorFlow de código de AM, o Google está ajudando na construção, treinamento e implantação mais simples de redes neurais profundas complexas. Google, Intel, Uber, Qualcomm são algumas das empresas que utilizam Tensorflow.

2. Caffe

CAFFE (Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding) é um framework de aprendizado profundo muito rápido, poderoso e eficiente. É de código aberto e escrito em C++, com uma interface em Python. O Caffe suporta muitos tipos diferentes de arquiteturas de aprendizado profundo voltadas para classificação de imagens e segmentação de imagens. De acordo com seu site, ele pode processar mais de 60 milhões de imagens em um único dia usando apenas uma GPU NVIDIA K40. Suporta designs de CNN, RCNN, LSTM e redes neurais totalmente conectadas. Também funciona bem em GPU, o que contribui para sua grande velocidade durante as operações.

O framework Caffe é usado principalmente para projetos de pesquisa acadêmica, multimídia, fala e até visão. A ferramenta também suporta sistemas operacionais como Ubuntu, Mac OS X e Windows. O Yahoo! integrou recentemente o Caffe com o Apache Spark para criar o CaffeOnSpark, um framework de aprendizado profundo distribuído.

3. Microsoft CNTK

Desenvolvido pela Microsoft Research, o Microsoft Cognitive Toolkit – anteriormente conhecido como CNTK – é um framework de aprendizado profundo destinado a usar redes neurais para processar grandes conjuntos de dados de dados não estruturados. O CNTK é altamente personalizável devido aos seus tempos de treinamento mais rápidos e arquitetura fácil de usar. Ele possui um desempenho excepcional, seja rodando em um sistema com apenas CPUs, uma única GPU, várias GPUs ou várias máquinas com várias GPUs. Permite que você escolha seus próprios parâmetros, algoritmos e redes. É escrito em Python e C++. Embora seja mais popular na área de reconhecimento de fala, o CNTK também pode ser usado para treinamento de texto, imagem e RNN (rede neural recorrente – um tipo de rede neural).

4. Theano

Theano é uma biblioteca Python projetada para aprendizado profundo. Permite que você defina, otimize e avalie expressões matemáticas envolvendo arrays multidimensionais com um alto nível de eficiência. Pode usar GPUs e realizar diferenciação simbólica eficiente. A ferramenta vem com recursos, incluindo integração com NumPy, geração dinâmica de código C e diferenciação simbólica. A ferramenta suporta plataformas como Linux, Mac OS X e Windows.

5. Keras

Escrito em Python, Keras é uma biblioteca de código aberto escrita em Python que é capaz de rodar em cima de frameworks de aprendizado profundo como TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, Theano ou MXNet. Esta API de rede neural de alto nível é projetada para permitir experimentação rápida com redes neurais profundas. Foca em ser amigável ao usuário, modular e extensível. A ferramenta é otimizada tanto para CPU quanto para GPU.