Syntetisk intelligens (AI) er et raskt voksende fag med ganske mange formål, sammen med fantasifull og forutseende bærbar datamaskin, ren språkbehandling (NLP) og talegjenkjenning. For å konstruere disse AI-formålene bruker byggherrer en rekke instrumenter og rammeverk som presenterer en komplett plattform for å konstruere og distribuere maskinstudiemoter.
Denne teksten diskuterer de syv fasjonable instrumentene og rammeverkene som brukes til å utvikle AI-formål: TensorFlow, PyTorch, Keras, Caffe, Microsoft Cognitive Toolkit, Theano og Apache MXNet. Disse instrumentene har utviklet seg til å bli det beste valget for byggherrer på grunn av deres brukervennlighet, skalerbarhet og miljøvennlige utførelse av avanserte matematiske operasjoner.
Materiale for dype studier (#FDL), En #åpen kilde Utfordring som gir byggherrer fleksibiliteten til å benytte seg av fasjonable dypstudiebiblioteker i likhet med #TensorFlow, #KaffeOg #Lommelykt https://t.co/DpTv5uRcDE pic.twitter.com/VozsIXPk8n
— Simon AR Baker (@SimonARBaker) Mars 26, 2018
tensorflow
TensorFlow er en åpen forsyningsplattform utviklet av Google som gir et komplett rammeverk for å konstruere og distribuere maskinstuderende moter på en rekke plattformer. Den er mye brukt til en rekke formål sammen med fantasifull og forutseende bærbar datamaskin, ren språkbehandling og talegjenkjenning. For eksempel kan den brukes til å konstruere en chatbot som kan oppfatte og svare på rene språkspørsmål.
Med @TensorFlowdenne dyktige bygger banebrytende moter for maskinstudier i bilde- og talegjenkjenning → https://t.co/o2GMG9yYeu
Finn ut hvordan ML #HVOR Og #WTMambassadør Ruqiya Bin Safi minner om at med fokus og tid kan du blomstre inne i deg selv #DevJourney! pic.twitter.com/NXAhyZyx69
– Google-utvikler (@googledevs) April 25, 2023
PyTorch
PyTorch er et annet fasjonabelt rammeverk for maskinstudier med åpen kildekode som er mye brukt til voksende AI-formål som ligner bildegjenkjenning, ren språkbehandling og forsterkningsstudier. Det gir dynamisk beregning som gjør det enkelt å eksperimentere med helt forskjellige mannekengarkitekturer.
For eksempel kan et bildegjenkjenningssystem arrangeres som kan anerkjenne og klassifisere totalt forskjellige objekter i et bilde.
Slitsom
Keras er et åpen kildekode nevrale fellesskapsbibliotek som kjører på TensorFlow eller Theano. Det er en brukervennlig plattform som gjør det mulig for byggherrer å konstruere og forberede dype studiemoter med bare noen få spor av kode. Keras kan brukes til å konstruere et talegjenkjenningssystem som kan transkribere talte fraser til tekstinnhold.
Tilknyttet: 5 Pure Language Processing (NLP) biblioteker å bruke.
Espresso
Caffe er et dyptstuderende rammeverk utviklet av Berkeley AI Analysis (BAIR) og bidragsytere fra nabolaget. Den er designet for rask veiledning av konvolusjonelle nevrale nettverk og brukes mye for bilde- og talegjenkjenning.
Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)
CNTK er et åpent forsyningsrammeverk utviklet av Microsoft som gir en skalerbar og miljøvennlig plattform for å konstruere dype studiemoter. Det hjelper en rekke programmeringsspråk sammen med C++, Python og C#. Det kan brukes til å konstruere et maskinoversettelsessystem som kan oversette tekstinnhold fra ett språk til et annet.
Video: Bruke Microsoft Cognitive Toolkit (#CNTK) konstruere #nevrale nettverkhttps://t.co/mAewijuJ04#Maskinlæring #AI pic.twitter.com/TGdiP5rGqE
— Adnan Hashmi (@adnan_hashmi) Juni 9, 2018
Theano
Theano er et godt likt Python-bibliotek for numeriske beregninger spesielt designet for å konstruere og optimalisere dype nevrale nettverk. Den er anerkjent for sin miljøvennlige utførelse av matematiske uttrykk, noe som gjør den nyttig for å coache avanserte moter. For eksempel kan det brukes til å konstruere et sentimentevalueringssystem som kan etablere følelsen til et utvalgt tekstinnhold.
Tilknyttet: 5 programmeringsspråk for å studere for AI-forbedring
Apache MX Nett
Apache MXNet er et skalerbart og miljøvennlig rammeverk for dypstudier med åpen kildekode som hjelper en rekke programmeringsspråk sammen med Python, R og Scala. Den brukes vanligvis til fantasifulle og forutseende, NLP- og talegjenkjenningsformål. For eksempel kan det brukes til å konstruere et system som kan etablere helt forskjellige følelser i et gitt tekstinnhold eller tale.
