Топ лучших библиотек для создания ИИ на Python

Технологии для создания искусственного интеллекта развиваются очень быстро. Сегодня на рынке представлено множество решений. В статье мы рассмотрим лучшие библиотеки для ИИ.

Похоже, что ИИ делает большие успехи. И чем дальше, тем более совершенным он становится. Сперва роботы, потом умные помощники Siri и Google Now, а теперь мир покоряет совершенно новая впечатляющая технология – Google Duplex.

Поэтому совершенно не удивительно, что машинное обучение привлекает все больше и больше людей: сообщество разработчиков за последние годы увеличилось в разы. Но то ли еще будет, ведь когда появились различные фреймворки для создания ИИ, освоить искусственный разум стало гораздо легче.

#1 - Tensor Flow

Открытый исходный код, надежность, поддержка углубленного изучения и возможность доступа даже с мобильного устройства – такими отличными характеристиками компания Google наделила свою платформу Tensor Flow.

С помощью этого прекрасного инструмента можно разрабатывать и создавать статистические программы. Распределенное машинное обучение невероятно эффективно на всех уровнях абстракции, поэтому пользователь свободен в своих предпочтениях.

Отличительные черты

• мультипрограммная среда и масштабируемый интерфейс делают программирование комфортным;
• платформа регулярно развивается благодаря open source и большому сообществу энтузиастов;
• Tensor Flow предоставляет хорошо задокументированные и подробные руководства для пользователей.

Плюсы

• в основе фреймворка лежит Python;
• благодаря высокой вычислительной мощности платформу можно использовать на всех графических и центральных процессорах;
• модели ИИ создаются с помощью графической абстракции и вычислительных ресурсов.

Минусы

• чтобы принять решение или сделать прогноз, Tensor Flow нужно пропустить входные данные по нескольким узлам, что занимает время;
• многих уже созданных моделей ИИ в системе нет.

#2 - Microsoft CNTK

Шустрая и универсальная open source платформа на базе нейронных сетей. Поддерживает текстовые сообщения и изменение голоса. За счет качественного и быстрого оценивания фреймворк является результативной средой масштабирования.

Microsoft CNTK способен взаимодействовать с большинством массивов данных. Вот почему он считается лучшим, в частности для Skype, Кортана и прочих. Работа с этим инструментом очень эффективна еще и благодаря его простоте и понятности.

Отличительные черты

• хорошая оптимизация фреймворка обеспечивает масштабируемость, быстродействие, высокоуровневую интеграцию и, как следствие, высокую эффективность;
• в состав платформы включены разные компоненты, в том числе настройки гиперпараметра, усиление и контроль моделей, рекуррентные и сверточные нейронные сети и т. д.;
• Microsoft CNTK грамотно пользуется вычислительными мощностями устройства, чтобы обеспечить себе наилучшую работоспособность.

Плюсы

• поддержка языков программирования C++ и Python дает возможность работать сразу с несколькими сервисами, делая процесс обучения более быстрым;
• при разработке фреймворка были учтены последние события и достижения из сферы искусственного интеллекта, поэтому архитектура платформы поддерживает генеративно-состязательные (GAN), рекуррентные (RNN) и сверточные (CNN) нейронные сети.
• способности Microsoft CNTK делают распределенное обучение моделей ИИ очень действенным.

Минусы

• в платформе не предусмотрена панель визуализации и нет поддержки ARM.

#3 - Caffe

Эта система состоит из предустановленных пакетов обучаемых нейросетей. Caffe славится большим потенциалом в обработке изображений. Также она поддерживает пакет прикладных программ MATLAB. Особенно удачным выбором Caffe будет в случае приближающегося дедлайна.

Отличительные черты

• код open source во всех моделях платформы;
• быстродействие;
• производительность;
• благодаря open source у фреймворка сформировалось активное сообщество, члены которого постоянно обсуждают, дорабатывают и совместно применяют код.

Плюсы

• поддержка языков программирования Python, C и С++, а также технологии CNN (изогнутых нейросетей);
• прекрасно решает всевозможные вычислительные задачи.

Минусы

• не работает с комплексными массивами данных, зато относительно быстро справляется с визуальной обработкой графических файлов.

#4 - Theano

Модели ИИ на базе Theano совершают вычислительные операции с очень высокой точностью. За огромной вычислительной мощью Theano стоят GPU, которыми заменили CPU. Вот почему фреймворк способен обрабатывать многомерные массивы данных.

В основе платформы лежит Python, давно зарекомендовавший себя как прекрасный инструмент для тех случаев, когда требуется быстрая обработка.

Отличительные черты

• благодаря динамически генерируемому коду оценка выражений происходит быстрее;
• система гарантирует отличную точность даже в случае минимальных значений;
• важная особенность фреймворка – модульное тестирование – позволяет разработчику проверять написанный код на наличие ошибок самостоятельно.

Плюсы

• система Theano эффективно поддерживает все программы с интенсивным использованием данных (единственное условие – требуется объединение с другими библиотеками);
• фреймворк прекрасно оптимизирован как для центральных, так и для графических процессоров.

Минусы

• расширение функционала и обновление текущей версии не планируются.

Источник: itproger.com

Комментарии: