Топ 5 открытых фреймворков для разработки ИИ

Table Of Contents

Лучшие 5 открытых фреймворков для разработки ИИ
1. Tensorflow
1. Caffe
1. Microsoft CNTK
1. Theano
1. Keras

Лучшие 5 открытых фреймворков для разработки ИИ

Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) — это два термина, которые в настоящее время находятся на пике популярности и иногда даже используются взаимозаменяемо. Однако оба термина не являются синонимами. В то время как ИИ включает машины, которые могут выполнять задачи, характерные для человеческого интеллекта, МО позволяет современным компьютерам обучаться без явного программирования. По сути, МО развилось из ИИ через распознавание образов и теорию вычислительного обучения.

Крупные компании, такие как Google, Microsoft, Facebook, IBM и Amazon, активно инвестируют в свои собственные НИОКР (научные исследования и опытно-конструкторские разработки), а также покупают стартапы, которые добились успехов в таких областях, как МО, нейронные сети, обработка естественного языка и изображений.

В этой статье мы перечислили 5 лучших открытых фреймворков для разработки ИИ, которые кажутся особенно многообещающими или интересными:

1. Tensorflow

TensorFlow — это открытая библиотека программного обеспечения от Google, созданная для глубокого обучения или искусственных нейронных сетей. Она была разработана командой Google Brain в рамках AI-организации Google и выпущена под лицензией Apache 2.0 9 ноября 2015 года. TensorFlow выполняет численные вычисления с использованием графов потоков данных. У него очень гибкая архитектура, которая позволяет легко развертывать вычисления на различных платформах (ЦП, ГП, TPU), от настольных компьютеров до кластеров серверов и мобильных устройств.

Tensorflow может создавать графы на C++ или Python, которые представляют движение данных, проходящих через систему. Его веб-сайт предлагает учебные пособия и ресурсы, которые помогают разработчикам с меньшими знаниями о нем. Открывая библиотеку кода МО TensorFlow, Google способствует более простому построению, обучению и развертыванию сложных глубоких нейронных сетей. Google, Intel, Uber, Qualcomm — некоторые из компаний, использующих Tensorflow.

2. Caffe

CAFFE (Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding) — это очень быстрый, мощный и эффективный фреймворк глубокого обучения. Он является открытым исходным кодом и написан на C++, с интерфейсом на Python. Caffe поддерживает множество различных типов архитектур глубокого обучения, ориентированных на классификацию изображений и сегментацию изображений. Согласно его веб-сайту, он может обрабатывать более 60 миллионов изображений за один день, используя всего одну видеокарту NVIDIA K40. Он поддерживает CNN, RCNN, LSTM и полностью связанные нейронные сети. Он также хорошо работает на ГП, что способствует его высокой скорости во время операций.

Фреймворк Caffe в основном используется для академических исследовательских проектов, мультимедиа, речи и даже зрения. Инструмент также поддерживает операционные системы, такие как Ubuntu, Mac OS X и Windows. Yahoo! недавно интегрировала Caffe с Apache Spark, чтобы создать CaffeOnSpark, распределенный фреймворк глубокого обучения.

3. Microsoft CNTK

Разработанный Microsoft Research, Microsoft Cognitive Toolkit — ранее известный как CNTK — это фреймворк глубокого обучения, предназначенный для использования нейронных сетей для обработки больших наборов неструктурированных данных. CNTK высоко настраиваемый благодаря более быстрым временам обучения и удобной архитектуре. Он демонстрирует выдающуюся производительность, независимо от того, работает ли он на системе только с ЦП, одной ГП, нескольких ГП или нескольких машинах с несколькими ГП. Он позволяет вам выбирать свои собственные параметры, алгоритмы и сети. Он написан на Python и C++. Хотя он более популярен в области распознавания речи, CNTK также может использоваться для обучения текстов, изображений и RNN (рекуррентная нейронная сеть — тип нейронной сети).

4. Theano

Theano — это библиотека Python, предназначенная для глубокого обучения. Она позволяет вам определять, оптимизировать и оценивать математические выражения, связанные с многомерными массивами, с высокой эффективностью. Она может использовать ГП и выполнять эффективное символьное дифференцирование. Инструмент поставляется с такими функциями, как интеграция с NumPy, динамическая генерация кода на C и символьное дифференцирование. Инструмент поддерживает платформы, такие как Linux, Mac OS X и Windows.

5. Keras

Написанный на Python, Keras — это библиотека с открытым исходным кодом, способная работать на основе фреймворков глубокого обучения, таких как TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, Theano или MXNet. Этот высокоуровневый API нейронной сети предназначен для быстрого эксперимента с глубокими нейронными сетями. Он ориентирован на удобство использования, модульность и расширяемость. Инструмент оптимизирован как для ЦП, так и для ГП.