Syntetisk intelligens (AI) är ett snabbt växande ämne med en hel del syften, tillsammans med fantasifull och förutseende laptop, ren språkbehandling (NLP) och taligenkänning. För att konstruera dessa AI-ändamål använder byggare ett flertal instrument och ramverk som presenterar en komplett plattform för att konstruera och distribuera maskinstudier.
Den här texten diskuterar de sju fashionabla instrumenten och ramverken som används för att utveckla AI-ändamål: TensorFlow, PyTorch, Keras, Caffe, Microsoft Cognitive Toolkit, Theano och Apache MXNet. Dessa instrument har utvecklats till det bästa valet för byggare på grund av deras enkla användning, skalbarhet och miljövänliga utförande av avancerade matematiska operationer.
Material för djupstudier (#FDL) Av #öppen källa Utmaning som ger byggare flexibiliteten att använda sig av fashionabla djupstuderande bibliotek som liknar #TensorFlow, #KaffeOch #Fackla https://t.co/DpTv5uRcDE pic.twitter.com/VozsIXPk8n
— Simon AR Baker (@SimonARBaker) Mars 26, 2018
TensorFlow
TensorFlow är en öppen utbudsplattform utvecklad av Google som ger ett komplett ramverk för att konstruera och distribuera maskinstudiemode på ett antal plattformar. Den används flitigt för många ändamål tillsammans med fantasifull och förutseende laptop, ren språkbehandling och taligenkänning. Den kan till exempel användas för att konstruera en chatbot som kan uppfatta och svara på rena språkfrågor.
Med @TensorFlowdenna skicklighet bygger banbrytande mode för maskinstudier i bild- och taligenkänning → https://t.co/o2GMG9yYeu
Ta reda på hur ML #VAR Och #WTMambassadör Ruqiya Bin Safi påminner om att med fokus och tid kan du blomma in i dig själv #DevJourney! pic.twitter.com/NXAhyZyx69
— Google Developer (@googledevs) 25 april 2023
PyTorch
PyTorch är ett annat fashionabelt ramverk för maskinstudier med öppen källkod som används flitigt för växande AI-ändamål som liknar bildigenkänning, ren språkbehandling och förstärkningsstudier. Det ger dynamisk beräkning som gör det enkelt att experimentera med helt olika skyltdockaarkitekturer.
Till exempel kan ett bildigenkänningssystem anordnas som kan erkänna och klassificera helt olika objekt i en bild.
Ansträngande
Keras är ett neuralt gemenskapsbibliotek med öppen källkod som körs på TensorFlow eller Theano. Det är en lättanvänd plattform som gör det möjligt för byggare att konstruera och förbereda djupstuderande mode med bara några få spår av kod. Keras kan användas för att konstruera ett taligenkänningssystem som kan transkribera talade fraser till textinnehåll.
Associerade: 5 Pure Language Processing (NLP) bibliotek att använda.
Espresso
Caffe är ett ramverk för djupstudier utvecklat av Berkeley AI Analysis (BAIR) och grannskapsbidragsgivare. Den är designad för snabb coachning av konvolutionella neurala nätverk och används flitigt för bild- och taligenkänning.
Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)
CNTK är ett ramverk för öppet utbud utvecklat av Microsoft som ger en skalbar och miljövänlig plattform för att konstruera djupstuderande mode. Det hjälper ett antal programmeringsspråk tillsammans med C++, Python och C#. Det kan användas för att konstruera ett maskinöversättningssystem som kan översätta textinnehåll från ett språk till ett annat.
Video: Använda Microsoft Cognitive Toolkit (#CNTK) konstruera #Neurala nätverkhttps://t.co/mAewijuJ04#Maskininlärning #AI pic.twitter.com/TGdiP5rGqE
— Adnan Hashmi (@adnan_hashmi) Juni 9, 2018
Theano
Theano är ett omtyckt Python-bibliotek för numeriska beräkningar speciellt designat för att konstruera och optimera djupa neurala nätverk. Det är känt för sitt miljövänliga utförande av matematiska uttryck, vilket gör det användbart för att coacha avancerade mode. Det kan till exempel användas för att konstruera ett sentimentutvärderingssystem som kan fastställa känslan för ett utvalt textinnehåll.
Associerat: 5 programmeringsspråk att studera för AI-förbättring
Apache MX Net
Apache MXNet är ett skalbart och miljövänligt ramverk för djupstudier med öppen källkod som hjälper ett antal programmeringsspråk tillsammans med Python, R och Scala. Det används vanligtvis för fantasifulla och förutseende, NLP- och taligenkänningsändamål. Det kan till exempel användas för att konstruera ett system som kan etablera helt olika känslor i ett givet textinnehåll eller tal.
