Trong những năm gần đây, các công cụ và khuôn khổ AI đã làm cho việc sử dụng AI trở nên thân thiện hơn nhiều đối với lĩnh vực CNTT
Trí tuệ nhân tạo đã có từ rất lâu nhưng nó được coi là vô cùng khó khăn. Việc các nhà nghiên cứu và nhà phát triển ngại nghiên cứu hoặc sử dụng nó là điều khá phổ biến. Tuy nhiên, trong những năm gần đây, Công cụ AI và các khuôn khổ đã làm cho nó trở nên thân thiện hơn nhiều đối với lĩnh vực CNTT. Trí tuệ nhân tạo (AI) công nghệ đang nhanh chóng biến đổi hầu hết mọi lĩnh vực trong cuộc sống của chúng ta. Từ cách chúng ta giao tiếp đến các phương tiện chúng ta sử dụng để vận chuyển; chúng ta dường như ngày càng nghiện chúng. Dưới đây là danh sách 10 công cụ và khuôn khổ AI mã nguồn mở hàng đầu được sử dụng vào năm 2022.
Theano
Theano, một thư viện Python mã nguồn mở dành cho học sâu, cũng rất phổ biến trong cộng đồng khoa học dữ liệu và xử lý thần kinh. Nó được biết đến rộng rãi vì giúp dễ dàng triển khai các mạng nơ-ron phức tạp bằng cách trừu tượng hóa các thành phần mạng nơ-ron (chẳng hạn như các lớp và các lớp ẩn). Nó thường được sử dụng để xây dựng và đào tạo các mô hình AI trên các đơn vị xử lý đồ họa (GPU) và đã được Facebook áp dụng cho cả đào tạo và triển khai các ứng dụng AI.
Tensorflow
Đây là một thư viện mã nguồn mở do Google Brain phát triển, được sử dụng để xử lý các bộ dữ liệu phức tạp và thực thi các phép tính số khối lượng lớn. Được sử dụng bởi những gã khổng lồ công nghệ như Nvidia, Google, Intel và SAP, nó cho phép các nhà phát triển gửi hệ thống thần kinh giả mạo với bộ dữ liệu khổng lồ sau khi thiết lập và đào tạo chúng. Chương trình chứng chỉ Tensorflow tuân theo quá trình học theo nhịp độ tự học trong ML cho cấp độ cơ bản cùng với sự hỗ trợ của các lập trình viên Tensorflow có kinh nghiệm cho thư viện phần mềm mã nguồn mở này.
PyTorch
PyTorch là một hệ thống AI do Facebook tạo ra. Mã của nó có thể truy cập trên GitHub và hiện tại đã có hơn 22k sao. Nó đã thu được rất nhiều năng lượng kể từ năm 2017 và đang trong quá trình phát triển tiếp nhận không ngừng.
Caffe
Caffe là một cấu trúc học tập chuyên sâu, ưu tiên sự khớp, nhịp độ và tính nhất quán có thể định lượng được. Trung tâm Tầm nhìn và Học tập Berkeley (BVLC) và những người đóng góp trong mạng lưới tài trợ cho nó. Caffe Framework là cần thiết cho DeepDream của Google. Đây là thư viện C ++ tuân thủ BSD với giao diện Python.
Keras
Keras là một API AI cấp cao có thể chạy trên TensorFlow, Bộ công cụ nhận thức của Microsoft và Theano. Tính dễ sử dụng và tập trung vào trải nghiệm của nhà phát triển khiến Keras trở thành mục tiêu để tạo mẫu nhanh chóng cho các ứng dụng mới. Nhiều thương hiệu như Netflix, Uber và Yelp, cũng như các công ty khởi nghiệp nhỏ hơn, đã tích hợp Keras vào các sản phẩm và dịch vụ cốt lõi của họ. Netflix, chẳng hạn, đã tận dụng học sâu để dự đoán tình hình chuyển đổi của khách hàng, điều quan trọng như một doanh nghiệp dựa trên đăng ký.
Bộ công cụ nhận thức của Microsoft (CNTK)
Bộ công cụ nhận thức của Microsoft (CNTK) là một khuôn khổ AI mã nguồn mở. CNTK có thể được đưa vào các dự án như một thư viện bằng nhiều ngôn ngữ khác nhau hoặc được sử dụng như một công cụ học máy độc lập thông qua ngôn ngữ mô tả mô hình của nó được gọi là BrainScript. Bộ công cụ cấp thương mại được sử dụng bởi Skype, Bing, Cortana và các thương hiệu khác với bộ dữ liệu khổng lồ yêu cầu khả năng mở rộng và tối ưu hóa cao máy học nền tảng.
Flux.jl
Nó có cách tiếp cận khác với các giao diện lập trình ứng dụng cấp cao của các thư viện như fast.ai cho PyTorch hoặc Keras trong TensorFlow. Thay vì giữ nguyên gốc rễ tính toán khoa học và toán học của nó để hỗ trợ các mẫu mã rất giống với các phương trình mà bạn có thể đọc trong một bài báo khoa học mô tả một kỹ thuật ML mới. Flux.jl được sử dụng trong nhiều dự án máy học ngôn ngữ Julia khác, bao gồm DiffEqFlux.jl mà chúng ta đã thảo luận trước đó. Đối với những người mới bắt đầu quan tâm đang tìm kiếm trải nghiệm tương tự nhất với Autograd hoặc JAX từ Python, Zygote.jl, một thư viện dựa trên Flux để phân biệt tự động nâng cao, có lẽ là nơi tốt nhất để bắt đầu.
MxNet
Nó cho phép đánh đổi thời gian tính toán cho bộ nhớ thông qua một tính năng được gọi là ‘phông nền hay quên, đặc biệt hữu ích cho các mạng lặp lại với các chuỗi đặc biệt dài. Khả năng mở rộng được cân nhắc chính khi phát triển ứng dụng này (hỗ trợ dễ sử dụng cho đào tạo đa GPU và đa máy). Nhiều điều thú vị, chẳng hạn như khả năng dễ dàng viết các lớp tùy chỉnh bằng các ngôn ngữ cấp cao.
RNN
RNN là một khuôn khổ mới nổi dành cho việc học có giám sát và có giao diện cực kỳ linh hoạt và trực quan. Nó cũng thích hợp để thiết kế các thuật toán cho “học sâu”, có thể được sử dụng để phân biệt giữa “thích” và “không thích” trong tập dữ liệu. RNN là khung học sâu phổ biến nhất để xử lý thần kinh và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Cộng đồng người dùng đã hoạt động rất tích cực và rất hữu ích và dự án đang được phát triển tích cực.
Amazon SageMaker Neo
Amazon gần đây có nguồn mở Amazon SageMaker Neo, một tính năng của nền tảng máy học, như một dịch vụ cung cấp. Mã dự án Neo-AI mới được phát hành sẽ cho phép các nhà phát triển AI đào tạo các mô hình học máy và chạy chúng ở bất kỳ đâu trên đám mây. Dự án Neo-AI được tối ưu hóa cho các thiết bị điện toán biên và cảm biến Internet of Things (IoT) cần đưa ra dự đoán nhanh và có độ trễ thấp.
Source link : analyticsinsight.net (post by Automation bot)
