Syntetisk intelligens (AI) er et hurtigt voksende emne med en hel del formål, sammen med laptops fantasifulde og forudseende, ren sprogbehandling (NLP) og talegenkendelse. For at konstruere disse AI-formål bruger bygherrer adskillige instrumenter og rammer, der præsenterer en komplet platform til at konstruere og implementere maskinstudiemoder.
Denne tekst diskuterer de syv moderigtige instrumenter og rammer, der bruges til at udvikle AI-formål: TensorFlow, PyTorch, Keras, Caffe, Microsoft Cognitive Toolkit, Theano og Apache MXNet. Disse instrumenter har udviklet sig til det bedste valg for bygherrer på grund af deres brugervenlighed, skalerbarhed og miljøvenlige udførelse af avancerede matematiske operationer.
Materiale til dybtgående studier (#FDL) Af de #open source Udfordring, der giver bygherrer fleksibiliteten til at gøre brug af fashionable dybe studiebiblioteker i lighed med #TensorFlow, #Kaffeog #Fakkel https://t.co/DpTv5uRcDE pic.twitter.com/VozsIXPk8n
— Simon AR Baker (@SimonARBaker) Marts 26, 2018
TensorFlow
TensorFlow er en åben forsyningsplatform udviklet af Google, der giver en komplet ramme til at konstruere og implementere maskinstudiemoder på en række platforme. Det er flittigt brugt til adskillige formål sammen med laptops fantasifulde og forudseende, ren sprogbehandling og talegenkendelse. For eksempel kan det bruges til at konstruere en chatbot, der kan opfatte og besvare rene sprogforespørgsler.
Med @TensorFlowdenne dygtige bygger banebrydende mode til maskinstudie i billed- og talegenkendelse → https://t.co/o2GMG9yYeu
Find ud af, hvordan ML #HVOR og #WTMambassadør Ruqiya Bin Safi minder om, at med fokus og tid kan du blomstre inde i dig selv #DevJourney! pic.twitter.com/NXAhyZyx69
— Google Developer (@googledevs) April 25, 2023
PyTorch
PyTorch er en anden moderigtig open source-maskinestudieramme, der i vid udstrækning bruges til voksende AI-formål, der ligner billedgenkendelse, ren sprogbehandling og forstærkningsstudier. Det giver dynamisk beregning, der gør det nemt at eksperimentere med helt forskellige mannequinarkitekturer.
For eksempel kunne et billedgenkendelsessystem arrangeres, som kan anerkende og klassificere totalt forskellige objekter i et billede.
Anstrengende
Keras er et open source neuralt fællesskabsbibliotek, der kører på TensorFlow eller Theano. Det er en nem at bruge platform, der gør det muligt for bygherrer at konstruere og forberede dyb studiemode med kun få spor af kode. Keras kan bruges til at konstruere et talegenkendelsessystem, der kan transskribere talte sætninger til tekstindhold.
Tilknyttet: 5 Pure Language Processing (NLP) biblioteker til brug.
Espresso
Caffe er en dybdegående undersøgelsesramme udviklet af Berkeley AI Analysis (BAIR) og lokale bidragydere. Den er designet til hurtig coaching af foldende neurale netværk og bruges flittigt til billed- og talegenkendelse.
Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)
CNTK er en åben forsyningsramme udviklet af Microsoft, der giver en skalerbar og miljøvenlig platform til at konstruere dyb studiemode. Det hjælper en række programmeringssprog sammen med C++, Python og C#. Det kan bruges til at konstruere et maskinoversættelsessystem, der kan oversætte tekstindhold fra et sprog til et andet.
Video: Brug af Microsoft Cognitive Toolkit (#CNTK) konstruere #neurale netværkhttps://t.co/mAewijuJ04#Maskinelæring #AI pic.twitter.com/TGdiP5rGqE
— Adnan Hashmi (@adnan_hashmi) 9. Juni, 2018
Theano
Theano er et vellidt Python-bibliotek til numeriske beregninger specielt designet til at konstruere og optimere dybe neurale netværk. Det er anerkendt for sin miljøvenlige udførelse af matematiske udtryk, hvilket gør det nyttigt til coaching af avanceret mode. For eksempel kan det bruges til at konstruere et følelsesevalueringssystem, der kan etablere følelsen af et udvalgt stykke tekstindhold.
Tilknyttet: 5 programmeringssprog til at studere til AI-forbedring
Apache MX Net
Apache MXNet er en skalerbar og miljøvenlig open source-deep study framework, der hjælper en række programmeringssprog sammen med Python, R og Scala. Det bruges generelt til laptops fantasifulde og forudseende, NLP og talegenkendelsesformål. For eksempel kan det bruges til at konstruere et system, der kan etablere helt forskellige følelser i et givet tekstindhold eller tale.
