L'intelligence synthétique (IA) est un sujet en pleine croissance avec de nombreux objectifs, y compris l'imagination et la prévoyance des ordinateurs portables, le traitement du langage pur (PNL) et la reconnaissance vocale. Pour construire ces objectifs d'IA, les constructeurs utilisent de nombreux instruments et cadres qui offrent une plate-forme complète pour la construction et le déploiement de modèles d'apprentissage automatique.
Ce texte traite des sept instruments et cadres à la mode utilisés pour développer des objectifs d'IA : TensorFlow, PyTorch, Keras, Caffe, Microsoft Cognitive Toolkit, Theano et Apache MXNet. Ces instruments sont devenus le meilleur choix pour les constructeurs en raison de leur facilité d'utilisation, de leur évolutivité et de l'exécution respectueuse de l'environnement d'opérations mathématiques avancées.
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– Simon AR Baker (@SimonARBaker) 26 mars 2018
TensorFlow
TensorFlow est une plate-forme open source développée par Google qui fournit un cadre complet pour la construction et le déploiement de modèles de lecture automatique sur plusieurs plates-formes. Il est largement utilisé à de nombreuses fins, y compris l'imagination et la prévoyance des ordinateurs portables, le traitement du langage pur et la reconnaissance vocale. Par exemple, il peut être utilisé pour construire un chatbot qui peut percevoir et répondre à des requêtes en langage pur.
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— Développeur Google (@googledevs) 25 avril 2023
PyTorch
PyTorch est un autre cadre d'étude de machine open source à la mode qui est largement utilisé à des fins croissantes d'IA telles que la reconnaissance d'image, le traitement du langage pur et l'étude de renforcement. Il donne un calcul dynamique qui facilite l'expérimentation d'architectures de mannequin totalement différentes.
Par exemple, un système de reconnaissance d'images pourrait être conçu pour reconnaître et classer des objets totalement différents dans une image.
Épuisant
Keras est une bibliothèque communautaire de neurones open source qui s'exécute sur TensorFlow ou Theano. Il s'agit d'une plate-forme facile à utiliser qui permet aux constructeurs de construire et de préparer des modèles d'étude approfondie avec seulement quelques traces de code. Keras peut être utilisé pour construire un système de reconnaissance vocale qui peut transcrire des phrases parlées en contenu textuel.
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Espresso
Caffe est un cadre d'étude approfondie développé par Berkeley AI Analysis (BAIR) et des contributeurs locaux. Il est conçu pour le coaching rapide des réseaux de neurones convolutifs et est largement utilisé pour la reconnaissance d'images et de la parole.
Boîte à outils cognitive Microsoft (CNTK)
CNTK est un cadre d'approvisionnement ouvert développé par Microsoft qui offre une plate-forme évolutive et respectueuse de l'environnement pour la construction de modes d'étude approfondies. Il prend en charge un certain nombre de langages de programmation avec C++, Python et C#. Il peut être utilisé pour construire un système de traduction automatique qui peut traduire un contenu textuel d'une langue à une autre.
Vidéo : Utilisation de Microsoft Cognitive Toolkit (#CNTK) construire #Les réseaux de neuroneshttps://t.co/mAewijuJ04#Apprentissage automatique #AI pic.twitter.com/TGdiP5rGqE
–Adnan Hashmi (@adnan_hashmi) Le 9 juin 2018
Theano
Theano est une bibliothèque Python très appréciée pour les calculs numériques, spécialement conçue pour la construction et l'optimisation de réseaux de neurones profonds. Il est reconnu pour son exécution respectueuse de l'environnement des expressions mathématiques, ce qui le rend utile pour l'entraînement des modes avancées. Par exemple, il peut être utilisé pour construire un système d'évaluation de sentiment qui peut établir le sentiment d'un morceau sélectionné de contenu textuel.
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Apache MXNet
Apache MXNet est un framework d'étude approfondie open source évolutif et respectueux de l'environnement qui prend en charge un certain nombre de langages de programmation avec Python, R et Scala. Il est généralement utilisé à des fins d'imagination et de prévoyance pour ordinateur portable, de PNL et de reconnaissance vocale. Par exemple, il peut être utilisé pour construire un système qui peut établir des sentiments totalement différents dans un contenu textuel ou un discours donné.
