Der Fortschritt in KI und maschinellem Lernen hat jeder Branche einen Schub gegeben. Sie können die folgenden Open-Source-KI-Bibliotheken für Ihre Geschäftsanwendungen in Betracht ziehen.
Überblick
Wir haben einige wirklich interessante und trendige Blog -Beiträge in der Kategorie künstlicher Intelligenz veröffentlicht. Der jüngste Artikel zeigte eine Einführung in die KI, die Typen und Anwendungen künstlicher Intelligenz. Dieser Blog -Beitrag ist jedoch in der Regel für Softwareentwickler gedacht, die KI -Enthusiasten sind. In diesem Zweig der Informatik gibt es einen breiten Entwicklungsbereich. Tatsächlich gehört die Moderne absolut zur künstlichen Intelligenz. Nur um die Simulation der menschlichen Intelligenz bei künstlichen Maschinen zu verkleinern. Softwareorganisationen investieren also massiv in KI, um diese Technologie mit fortschrittlichen Funktionen zu bereichern. Daher hat die Open-Source-Community einige Frameworks und Bibliotheken auf Unternehmensebene entwickelt, um Unternehmensanwendungen zu entwickeln und bereitzustellen. Beginnen wir diesen Leitfaden und erkunden Sie die Top 5 Open-Source-AI-Frameworks.** Wir werden die folgenden Open-Source-AI-Bibliotheken abdecken:
Tensorflow
TensorFlow ist ein Open-Source-Rahmen für das Erstellen von Algorithmen für maschinelles Lernen (ML) zur Lösung komplexer Probleme. Es ist eine der Top Open-Source-AI-Bibliotheken , die die Entwicklung maschineller Lernmodelle vereinfacht. Darüber hinaus bietet TensorFlow eine breite Palette von Tools, die bei der Vorbereitung von Datensätzen, zum Erstellen von ML -Modellen und dann zur Bereitstellung und Implementierung von ML -Modellen helfen. Darüber hinaus ist dieses Open-Source-Framework für künstliche Intelligenz plattformübergreifend und Sie können ML-Modelle für Desktops, Mobile und Webplattformen erstellen.
Darüber hinaus bietet es eine API für Integrationen von Drittanbietern und bietet Selbsthostfunktionen. Diese**Free AI -Bibliothek ist sehr beliebt und wird von einer riesigen Gemeinschaft unterstützt. Für Entwickler und Besucher stehen Ressourcen und Dokumentationen zur Verfügung. Vor allem gibt es 171K -Sterne und 87,7.000 Gabeln auf seinem Github. Erfahren Sie mehr über TensorFlow
Pytorch
Pytorch ist ein weiterer Rahmen für maschinelles Lernen auf Unternehmensebene**mit einem robusten Ökosystem. Es erfolgt ein benutzerfreundliches Frontend, ist einfach eingerichtet und Sie können es lokal oder auf der Cloud installieren. Darüber hinaus wird es von Google Cloud -Plattform, Amazon Web Services und Microsoft Azure unterstützt. Es gibt umfassende Dokumentation und Ressourcen für Entwicklung, Test und Bereitstellung.
Darüber hinaus bietet Pytorch auch die Entwicklung der neuronalen Netzwerke an, die ein integraler Bestandteil des maschinellen Lernens ist. Dieser Open-Source-ML-Framework ist hauptsächlich in C ++ und Python geschrieben und hat sehr gute Statistiken auf seinem Github mit 62,1K-Sternen und 17,3K-Gabeln. Erfahren Sie mehr über Pytorch
Keras
Keras ist eine leistungsstarke Open-Source-Deep-Learning-API , die reichhaltige Werkzeuge für maschinelles Lernen bietet, um die Belastung des Entwicklers zu erleichtern. Diese ML -Plattform läuft über TensorFlow und bietet einfache Workflows für schnelles Experimentieren. Vor allem ist es sehr nützlich und wird von NASA, YouTube und anderen beliebten Riesen verwendet. Diese Open-Source-AI-Plattform bietet maschinelles Lernen Lösungen für reale Probleme effizienter und schneller.
Darüber hinaus können Sie Keras -Modelle in JavaScript exportieren und auf Webplattformen ausführen. Tatsächlich können Sie relevante Dateien von Modellen generieren, die auf iOS-, Android- und eingebetteten Geräten ausgeführt werden können. Darüber hinaus hat es eine große Unterstützung und Entwicklergemeinschaft. Es ist in Python geschrieben und sichert gute Statistiken zu Github mit 57,2K -Sternen und 19,3K -Gabeln. Erfahren Sie mehr über Keras
Scikit-Learn
Scikit-Learn ist ein weiterer dieser Open-Source-AI-Frameworks , die in Python geschrieben sind. Es liefert eine prädiktive Datenanalyse und ist sehr skalierbar. Dieser Rahmen für maschinelles Lernen war ein wesentlicher Bestandteil von AI -Systemen vieler großer Unternehmen wie J.P.Morgan, Spotify, Booking.com und mehr. Booking.com verwendet Sckikit-Learn, um Hotels und Reiseziele für Kunden zu empfehlen.
Dieser Open-Source-AI-Framework ist auch in Python geschrieben und sehr einfach eingerichtet, da weniger Abhängigkeiten wie Numpy, Scipy, Joblib und ThreadPoolctl erforderlich sind. Es bietet auch wiederverwendbare Komponenten, die für alle zugänglich sind. Darüber hinaus gibt es eine große Gemeinschaft und Unterstützung hinter Scikit-Learns und hat auch gute Statistiken zu Github mit 52,7.000 Sternen und 23,9.000 Gabeln. Erfahren Sie mehr über Scikit-Learn
Kaffe
Caffe ist ein weiterer tiefen Framework für Open-Source-Tiefstände, der sich auf Modularität und Geschwindigkeit konzentriert. Es bietet ausdrucksstarke Architektur mit hochrangigen Optimierungen. Dieser Open-Source-Rahmen für künstliche Intelligenz (AI) ist erweiterbar und robust für den Einsatz und die Experimente der Forschungsindustrie. Darüber hinaus gibt es eine lebendige Community, die in Codebeiträgen aktiv war. Der Github Repo des Kaffe -Frameworks hat Statistiken mit 33 -km -Sternen und 19K -Gabeln ermutigt. Darüber hinaus ist es hauptsächlich in C ++ mit ein wenig Eingabe von anderen Sprachen wie Python und mehr geschrieben. Erfahren Sie mehr über Caffe
Abschluss
Dies bringt uns zum Ende dieses Blog -Beitrags. Die wichtigsten Imbissbuden aus diesem Artikel sind die Top 5 Open-Source-AI-Frameworks . Außerdem hatten wir eine Vogelperspektive auf diese Open-Source-Künstlern-Intelligenz-Frameworks . Dieser Leitfaden hilft Ihnen also sicherlich, wenn Sie Ihre Business -Software ernsthaft mit künstlicher Intelligenz ausstatten möchten. Zweifellos sind maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung**sind jetzt und in Zukunft große Erfolge. Darüber hinaus gibt es sehr interessante und relevante Artikel, die Sie im Abschnitt „Siehe auch“ herausfinden können. Schließlich schreibt containerize.com ständig Blog-Beiträge zu weiteren Open-Source-Produkten und -Themen. Darüber hinaus können Sie uns in unseren Social -Media -Konten Facebook, LinkedIn und Twitter folgen.
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FAQs
Welcher Framework wird für künstliche Intelligenz verwendet? TensorFlow ist ein sehr beliebtes und ein AI-Framework von Unternehmensebene**. Es gibt auch einige andere verfügbare Optionen wie Pytorch, Scikit-Learn und mehr. Ist TensorFlow Open Source? Ja, es ist Open-Source und bietet Selbsthostfunktionen. Bitte besuchen Sie diesen Link, um TensorFlow weiter zu untersuchen.