AI 및 기계 학습의 발전은 모든 산업에 부스트를 제공했습니다. 비즈니스 앱의 다음 오픈 소스 AI 라이브러리를 고려할 수 있습니다.
개요
우리는 인공 지능 의 범주에서 정말 흥미롭고 트렌드 블로그 게시물을 게시했습니다. 가장 최근의 기사은 AI, 인공 지능의 유형 및 응용에 대한 소개를 보여 주었다. 그러나이 블로그 게시물은 일반적으로 AI 애호가 인 소프트웨어 개발자를위한 것입니다. 이 컴퓨터 과학 분야에는 광범위한 개발 범위가 있습니다. 사실, 현대 시대는 절대적으로 인공 지능에 속합니다. 요약하기 위해 AI는 인공 기계에서 인간 지능의 시뮬레이션입니다. 따라서 소프트웨어 조직은 AI에 대량으로 투자 하여이 기술을 고급 기능으로 풍부하게합니다. 따라서 오픈 소스 커뮤니티는 AI 기반 비즈니스 애플리케이션을 개발하고 배포하기 위해 일부 엔터프라이즈 수준의 프레임 워크 및 라이브러리를 개발했습니다. 이 안내서를 시작하고 상위 5 개 오픈 소스 AI 프레임 워크를 탐색합시다.
우리는 다음 오픈 소스 AI 라이브러리를 다룰 것입니다.
텐서 플로 {#텐서 플로}
Tensorflow는 복잡한 문제를 해결하기위한 ML (Machine Learning) 알고리즘을 구축하기위한 오픈 소스 프레임 워크입니다. 기계 학습 모델의 개발을 단순화하는 상위 오픈 소스 AI 라이브러리 중 하나입니다. 또한 TensorFlow는 데이터 세트를 준비하고 ML 모델을 구축 한 다음 ML 모델을 배포하고 구현하는 데 도움이되는 다양한 도구를 제공합니다. 또한이 오픈 소스 인공 지능 프레임 워크 는 크로스 플랫폼이며 데스크톱, 모바일 및 웹 플랫폼 용 ML 모델을 구축 할 수 있습니다.
또한 타사 통합을위한 API를 제공하고 자체 호스팅 기능이 제공됩니다. 이 무료 AI 라이브러리 I 는 인기가 높으며 거대한 커뮤니티의 지원을받습니다. 개발자와 방문자가 사용할 수있는 리소스와 문서가 있습니다. 무엇보다도, Github에는 171k의 별과 87.7k 포크가 있습니다. Tensorflow에 대해 자세히 알아보십시오
Pytorch
Pytorch는 강력한 생태계를 가진 또 다른 엔터프라이즈 수준 머신 러닝 프레임 워크 입니다. 사용자 친화적 인 프론트 엔드가 제공되며 설정하기 쉽고 로컬 또는 클라우드에 설치할 수 있습니다. 또한 Google Cloud Platform, Amazon Web Services 및 Microsoft Azure에서 지원합니다. 개발, 테스트 및 배포와 관련하여 포괄적 인 문서 및 리소스가 있습니다.
또한 Pytorch는 또한 기계 학습의 필수 요소 인 신경망 개발을 제공합니다. 이 오픈 소스 ML 프레임 워크 는 주로 C ++ 및 Python으로 작성되었으며 62.1K 별과 17.3k 포크가있는 GitHub에 매우 좋은 통계가 있습니다. Pytorch에 대해 자세히 알아보기
케라
keras는 강력한 오픈 소스 깊은 학습 API 로서 개발자의 부담을 완화 할 수있는 풍부한 기계 학습 도구를 제공합니다. 이 ML 플랫폼은 Tensorflow 위에 실행되며 빠른 실험을위한 간단한 워크 플로우를 제공합니다. 무엇보다도, 그것은 매우 유용하며 NASA, YouTube 및 기타 인기있는 거인에 의해 사용됩니다. 이 오픈 소스 AI 플랫폼**는 실제 문제에 대한 머신 러닝 솔루션을보다 효율적이고 빠르게 제공합니다.
또한 Keras 모델을 JavaScript로 내보내고 웹 플랫폼에서 실행할 수 있습니다. 실제로 iOS, Android 및 임베디드 장치에서 실행할 관련 모델 파일을 생성 할 수 있습니다. 또한, 큰 지원과 개발자 커뮤니티가 있습니다. 그것은 파이썬으로 작성되었으며 57.2k 별과 19.3k 포크로 Github에 좋은 통계를 확보합니다. 케라에 대해 더 많이 배우십시오
Scikit-Learn
Scikit-Learn는 Python으로 작성된 오픈 소스 AI 프레임 워크 중 하나입니다. 예측 데이터 분석을 제공하며 확장 가능합니다. 이 기계 학습 프레임 워크는 J.P.Morgan, Spotify, Booking.com 등과 같은 많은 대기업의 AI Systems**의 필수 요소였습니다. Booking.com은 Sckikit-Learn을 사용하여 호텔과 고객에게 여행 목적지를 추천합니다.
이 Open-Source AI Framework 는 Python으로 작성되었으며 Numpy, Scipy, jobblib 및 ThreadPoolctl과 같은 의존성이 적기 때문에 설정하기가 매우 쉽습니다. 또한 모든 사람이 액세스 할 수있는 재사용 가능한 구성 요소를 제공합니다. 또한, Scikit-Learns 뒤에 거대한 커뮤니티와 지원이 있으며, 52.7k 별과 23.9k 포크가있는 Github에 좋은 통계가 있습니다. Scikit-Learn에 대해 자세히 알아보기
카페
Caffe는 모듈성과 속도에 중점을 둔 또 다른 오픈 소스 심층 학습 프레임 워크입니다. 높은 수준의 최적화로 표현적인 아키텍처를 제공합니다. 이 오픈 소스 인공 지능 (AI) 프레임 워크 는 연구 산업 배치 및 실험에 확장 가능하고 강력합니다. 또한 코드 기여에 적극적으로 참여한 활기찬 커뮤니티가 있습니다. Caffe 프레임 워크의 Github 리포지토리는 33k 별과 19k 포크가있는 통계를 장려합니다. 또한 주로 C ++로 작성되어 Python 등과 같은 다른 언어의 약간의 입력이 있습니다. Caffe에 대해 자세히 알아보십시오
결론
이것은 우리를이 블로그 게시물의 끝으로 가져옵니다. 이 기사의 주요 테이크 아웃은 상위 5 개의 오픈 소스 AI 프레임 워크 입니다. 또한, 우리는이 오픈 소스 인공 지능 프레임 워크 에 대한 새의 시선을 가졌습니다. 따라서이 안내서는 비즈니스 소프트웨어에 인공 지능을 진지하게 장착하려는 경우 반드시 도움이 될 것입니다. 의심 할 여지없이, 머신 러닝 및 자연 언어 처리 는 현재와 미래에 큰 성공을 거두고 있습니다. 또한 아래의 “참조"섹션에서 찾을 수있는 매우 흥미롭고 관련된 기사가 있습니다. 마지막으로, Containerize.com는 추가 오픈 소스 제품 및 주제에 대한 블로그 게시물을 지속적으로 작성하고 있습니다. 또한 소셜 미디어 계정 Facebook, LinkedIn 및 Twitter에서 우리를 따라갈 수 있습니다.
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FAQ
인공 지능에 사용되는 프레임 워크는? Tensorflow는 매우 인기 있고 엔터프라이즈 수준 오픈 소스 AI 프레임 워크 입니다. 또한 Pytorch, Scikit-Learn 등과 같은 다른 옵션이 있습니다. Tensorflow 오픈 소스입니까? 예, 오픈 소스이며 자체 호스팅 기능을 제공합니다. 텐서 플로우를 더 탐색하려면이 링크를 방문하십시오.