La inteligencia sintética (IA) es un tema de rápido crecimiento con bastantes propósitos, incluidos el procesamiento de lenguaje puro (NLP) y el reconocimiento de voz. Para construir estos propósitos de IA, los desarrolladores usan numerosas herramientas y marcos que ofrecen una plataforma completa para construir e implementar modelos de aprendizaje automático.
Este texto analiza los siete instrumentos y marcos de trabajo de moda utilizados para desarrollar propósitos de IA: TensorFlow, PyTorch, Keras, Caffe, Microsoft Cognitive Toolkit, Theano y Apache MXNet. Estos instrumentos se han convertido en la mejor opción para los constructores debido a su facilidad de uso, escalabilidad y ejecución amigable con el medio ambiente de operaciones matemáticas avanzadas.
Material para el estudio profundo (#FDL), La #fuente abierta Desafío que brinda a los desarrolladores la flexibilidad de usar bibliotecas de estudio profundo modernas como #FlujoTensor, #CaféY #Antorcha https://t.co/DpTv5uRcDE pic.twitter.com/VozsIXPk8n
— Simón AR Baker (@SimonARBaker) Marzo 26, 2018
TensorFlow
TensorFlow es una plataforma de código abierto desarrollada por Google que ofrece un marco completo para construir e implementar modelos de aprendizaje automático en varias plataformas. Es ampliamente utilizado para numerosos propósitos, incluyendo procesamiento de lenguaje puro y reconocimiento de voz. Por ejemplo, se puede usar para construir un chatbot que pueda percibir y responder consultas en lenguaje puro.
Con @TensorFloweste experto crea modelos innovadores para el aprendizaje automático en reconocimiento de imagen y voz → https://t.co/o2GMG9yYeu
Descubra cómo ML #DÓNDE Y #WTMembajador Ruqiya Bin Safi recuerda que con enfoque y tiempo, puedes florecer dentro de ti mismo #DevJourney! pic.twitter.com/NXAhyZyx69
— Desarrollador de Google (@googledevs) Abril 25, 2023
PyTorch
PyTorch es otro marco de estudio de máquina de código abierto moderno que se usa ampliamente para fines crecientes de inteligencia artificial, como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento de lenguaje puro y el aprendizaje de refuerzo. Brinda computación dinámica que facilita experimentar con diferentes arquitecturas de modelos.
Por ejemplo, se podría configurar un sistema de reconocimiento de imágenes que reconozca y clasifique diferentes objetos en una imagen.
Agotador
Keras es una biblioteca comunitaria neuronal de código abierto que se ejecuta en TensorFlow o Theano. Es una plataforma fácil de usar que permite a los desarrolladores construir y preparar modelos de aprendizaje profundo con solo unos pocos rastros de código. Keras se puede utilizar para construir un sistema de reconocimiento de voz que puede transcribir frases habladas en contenido textual.
Asociado: 5 bibliotecas de procesamiento de lenguaje puro (NLP) para usar.
Espresso
Caffe es un marco de estudio profundo desarrollado por Berkeley AI Research (BAIR) y colaboradores locales. Está diseñado para el entrenamiento rápido de redes neuronales convolucionales y se usa ampliamente para el reconocimiento de imágenes y voz.
Kit de herramientas cognitivas de Microsoft (CNTK)
CNTK es un marco de código abierto desarrollado por Microsoft que ofrece una plataforma escalable y amigable con el medio ambiente para construir modelos de aprendizaje profundo. Es compatible con varios lenguajes de programación, incluidos C ++, Python y C #. Puede usarse para construir un sistema de traducción automática que puede traducir contenido textual de un idioma a otro.
Vídeo: Uso del kit de herramientas cognitivas de Microsoft (#CNTK) construir #Redes neuronaleshttps://t.co/mAewijuJ04#Aprendizaje automático #AI pic.twitter.com/TGdiP5rGqE
-Adnan Hashmi (@adnan_hashmi) Sábado, Junio 9, 2018
Theano
Theano es una biblioteca de Python muy apreciada para cálculos numéricos, especialmente diseñada para construir y optimizar redes neuronales profundas. Es reconocido por su ejecución amigable con el medio ambiente de expresiones matemáticas, lo que lo hace útil para entrenar modelos avanzados. Por ejemplo, puede usarse para construir un sistema de evaluación de sentimientos que pueda establecer el sentimiento de una pieza seleccionada de contenido textual.
Asociado: 5 lenguajes de programación para estudiar para la mejora de la IA
Apache MXnet
Apache MXNet es un marco de estudio profundo de código abierto escalable y amigable con el medio ambiente que admite varios lenguajes de programación, incluidos Python, R y Scala. Por lo general, se utiliza para fines imaginativos y proféticos de computadoras portátiles, NLP y reconocimiento de voz. Por ejemplo, se puede usar para construir un sistema que pueda establecer sentimientos totalmente diferentes en un contenido textual o discurso determinado.
