Synthetische Intelligenz (KI) ist ein schnell wachsendes Thema mit vielen Zwecken, darunter einfallsreiche und vorausschauende Laptops, reine Sprachverarbeitung (NLP) und Spracherkennung. Um diese KI-Zwecke zu erstellen, verwenden Entwickler zahlreiche Instrumente und Frameworks, die eine vollständige Plattform zum Erstellen und Bereitstellen von Maschinenstudienmodellen darstellen.
Dieser Text behandelt die sieben modischen Instrumente und Frameworks, die zur Entwicklung von KI-Zwecken verwendet werden: TensorFlow, PyTorch, Keras, Caffe, Microsoft Cognitive Toolkit, Theano und Apache MXNet. Diese Instrumente haben sich aufgrund ihrer Benutzerfreundlichkeit, Skalierbarkeit und umweltfreundlichen Ausführung fortgeschrittener mathematischer Operationen zur besten Wahl für Entwickler entwickelt.
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– Simon AR Baker (@SimonARBaker) 26. März 2018
TensorFlow
TensorFlow ist eine von Google entwickelte Open-Supply-Plattform, die einen vollständigen Rahmen für die Erstellung und Bereitstellung von maschinellen Modeanalysen auf einer Reihe von Plattformen bietet. Es wird ausgiebig für zahlreiche Zwecke zusammen mit phantasievollen und vorausschauenden Laptops, reiner Sprachverarbeitung und Spracherkennung verwendet. Beispielsweise kann es verwendet werden, um einen Chatbot zu konstruieren, der Anfragen in reiner Sprache wahrnehmen und darauf antworten kann.
Mit der @TensorFlowDieser Experte baut bahnbrechende Moden für das maschinelle Lernen in der Bild- und Spracherkennung → https://t.co/o2GMG9yYeu
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— Google-Entwickler (@googledevs) 25. April 2023
PyTorch
PyTorch ist ein weiteres modernes Open-Source-Framework für maschinelles Lernen, das ausgiebig für wachsende KI-Zwecke wie Bilderkennung, reine Sprachverarbeitung und Reinforcement-Studien verwendet wird. Es bietet eine dynamische Berechnung, die es einfach macht, mit völlig unterschiedlichen Mannequin-Architekturen zu experimentieren.
Beispielsweise könnte ein Bilderkennungssystem eingerichtet werden, das völlig unterschiedliche Objekte in einem Bild erkennen und klassifizieren kann.
Anstrengend
Keras ist eine Open-Source-Neural-Community-Bibliothek, die auf TensorFlow oder Theano läuft. Es ist eine einfach zu bedienende Plattform, die es Bauherren ermöglicht, Modelle mit nur wenigen Codespuren zu konstruieren und vorzubereiten. Keras kann verwendet werden, um ein Spracherkennungssystem zu konstruieren, das gesprochene Phrasen in Textinhalt transkribieren kann.
Zugehörig: 5 Bibliotheken zur reinen Sprachverarbeitung (NLP) zur Verwendung.
Espresso
Caffe ist ein Deep-Learning-Framework, das von Berkeley AI Analysis (BAIR) und Mitwirkenden aus der Nachbarschaft entwickelt wurde. Es wurde für das schnelle Coaching von Convolutional Neural Networks entwickelt und wird häufig für die Bild- und Spracherkennung verwendet.
Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)
CNTK ist ein von Microsoft entwickeltes Open-Supply-Framework, das eine skalierbare und umweltfreundliche Plattform zum Erstellen umfassender Moden bietet. Es hilft einer Reihe von Programmiersprachen zusammen mit C++, Python und C#. Es kann verwendet werden, um ein maschinelles Übersetzungssystem aufzubauen, das Textinhalte von einer Sprache in eine andere übersetzen kann.
Video: Verwenden des Microsoft Cognitive Toolkit (#CNTK) bauen #Neuronale Netzehttps://t.co/mAewijuJ04#Maschinelles Lernen #Ai pic.twitter.com/TGdiP5rGqE
– Adnan Hashmi (@adnan_hashmi) 9. Juni 2018
Theano
Theano ist eine beliebte Python-Bibliothek für numerische Berechnungen, die speziell für den Aufbau und die Optimierung tiefer neuronaler Netze entwickelt wurde. Es ist bekannt für seine umweltfreundliche Ausführung mathematischer Ausdrücke, was es für das Coaching fortgeschrittener Moden hilfreich macht. Beispielsweise kann es verwendet werden, um ein Stimmungsbewertungssystem zu konstruieren, das die Stimmung eines ausgewählten Stücks Textinhalt feststellen kann.
Verbunden: 5 Programmiersprachen zum Lernen für die KI-Verbesserung
Apache MX-Net
Apache MXNet ist ein skalierbares und umweltfreundliches Open-Source-Framework für tiefes Lernen, das eine Reihe von Programmiersprachen zusammen mit Python, R und Scala unterstützt. Es wird im Allgemeinen für einfallsreiche und vorausschauende Laptops, NLP und Spracherkennungszwecke verwendet. Beispielsweise kann es verwendet werden, um ein System zu konstruieren, das völlig unterschiedliche Gefühle in einem gegebenen Textinhalt oder einer gegebenen Sprache hervorrufen kann.
