L'intelligenza sintetica (AI) è un argomento in rapida crescita con parecchi obiettivi, tra cui l'immaginazione e la preveggenza del laptop, l'elaborazione del linguaggio puro (PNL) e il riconoscimento vocale. Per costruire questi scopi di intelligenza artificiale, i costruttori utilizzano numerosi strumenti e framework che presentano una piattaforma completa per la costruzione e la distribuzione di modelli di machine learning.
Questo testo discute i sette strumenti e framework alla moda utilizzati per sviluppare scopi di intelligenza artificiale: TensorFlow, PyTorch, Keras, Caffe, Microsoft Cognitive Toolkit, Theano e Apache MXNet. Questi strumenti sono diventati la scelta migliore per i costruttori grazie alla loro facilità d'uso, scalabilità ed esecuzione rispettosa dell'ambiente di operazioni matematiche avanzate.
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— Simon AR Baker (@SimonARBaker) 26 Marzo 2018
TensorFlow
TensorFlow è una piattaforma di fornitura aperta sviluppata da Google che offre un framework completo per la creazione e la distribuzione di modelli di machine learning su una serie di piattaforme. È ampiamente utilizzato per numerosi scopi tra cui laptop fantasioso e preveggente, pura elaborazione del linguaggio e riconoscimento vocale. Ad esempio, può essere utilizzato per creare un chatbot in grado di percepire e rispondere a query in linguaggio puro.
Con @TensorFlowquesto esperto costruisce modelli innovativi per l'apprendimento automatico nel riconoscimento di immagini e parlato → https://t.co/o2GMG9yYeu
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— Sviluppatore Google (@googledevs) 25 aprile 2023
PyTorch
PyTorch è un altro framework di machine learning open source alla moda ampiamente utilizzato per scopi di intelligenza artificiale in crescita come il riconoscimento delle immagini, l'elaborazione del linguaggio puro e lo studio di rinforzo. Fornisce un calcolo dinamico che semplifica la sperimentazione di architetture di manichini completamente diverse.
Ad esempio, è possibile predisporre un sistema di riconoscimento delle immagini in grado di riconoscere e classificare oggetti completamente diversi in un'immagine.
estenuante
Keras è una libreria della comunità neurale open source che funziona su TensorFlow o Theano. È una piattaforma di facile utilizzo che consente ai costruttori di costruire e preparare modelli di studio approfondito con solo poche tracce di codice. Keras può essere utilizzato per costruire un sistema di riconoscimento vocale in grado di trascrivere frasi pronunciate in contenuto testuale.
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espresso
Caffe è un framework di studio approfondito sviluppato da Berkeley AI Analysis (BAIR) e collaboratori locali. È progettato per il coaching rapido delle reti neurali convoluzionali ed è ampiamente utilizzato per il riconoscimento di immagini e parlato.
Toolkit cognitivo Microsoft (CNTK)
CNTK è un framework open source sviluppato da Microsoft che offre una piattaforma scalabile e rispettosa dell'ambiente per la creazione di modelli di deep learning. Supporta numerosi linguaggi di programmazione tra cui C++, Python e C#. Può essere utilizzato per costruire un sistema di traduzione automatica in grado di tradurre il contenuto testuale da una lingua a un'altra.
Video: utilizzo di Microsoft Cognitive Toolkit (#CNTK) costruire #Reti neuralihttps://t.co/mAewijuJ04#Apprendimento automatico #AI pic.twitter.com/TGdiP5rGqE
— Adnan Hashmi (@adnan_hashmi) 9 Giugno 2018
Theano
Theano è una libreria Python molto apprezzata per calcoli numerici particolarmente progettata per la costruzione e l'ottimizzazione di reti neurali profonde. È riconosciuto per la sua esecuzione rispettosa dell'ambiente di espressioni matematiche, rendendolo utile per il coaching di mode avanzate. Ad esempio, può essere utilizzato per costruire un sistema di valutazione del sentimento che può stabilire il sentimento di un pezzo selezionato di contenuto testuale.
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Rete Apache MX
Apache MXNet è un framework di deep learning open source scalabile e rispettoso dell'ambiente che supporta numerosi linguaggi di programmazione tra cui Python, R e Scala. Viene generalmente utilizzato per scopi di immaginazione e preveggenza del laptop, PNL e riconoscimento vocale. Ad esempio, può essere utilizzato per costruire un sistema che può stabilire sentimenti totalmente diversi in un dato contenuto testuale o discorso.
