Postęp w sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym zwiększył każdą branżę. Możesz rozważyć następujące biblioteki AI open source dla aplikacji biznesowych.
Przegląd
Publikowaliśmy kilka naprawdę interesujących i popularnych postów na blogu w kategorii sztucznej inteligencji . Najnowszy artykuł pokazał wprowadzenie do sztucznej inteligencji, rodzajów i zastosowań sztucznej inteligencji. Jednak ten post na blogu jest zazwyczaj dla programistów oprogramowania, którzy są entuzjastami AI. W tej gałęzi informatyki istnieje szeroki zakres rozwoju. W rzeczywistości współczesny wiek absolutnie należy do sztucznej inteligencji. Po prostu podsumowując, AI jest symulacją ludzkiej inteligencji w maszynach sztucznych. Tak więc organizacje oprogramowania masowo inwestują w sztuczną inteligencję, aby wzbogacić tę technologię o zaawansowane funkcje. Dlatego społeczność typu open source opracowała niektóre ramy i biblioteki na poziomie przedsiębiorstw do opracowywania i wdrażania aplikacji biznesowych zasilanych AI. Rozpocznijmy ten przewodnik i odkryjmy 5 najlepszych frameworków AI Open-Source.
Omówimy następujące biblioteki AI open source:
Tensorflow
TENSORFLOW to ramy typu open source dla algorytmów budowania uczenia maszynowego (ML) w celu rozwiązania złożonych problemów. Jest to jedna z najlepszych bibliotek AI open source , która upraszcza rozwój modeli uczenia maszynowego. Ponadto TENSORFLOW oferuje szeroką gamę narzędzi, które pomagają przygotowywać zestawy danych, budować modele ML, a następnie wdrażanie i wdrażanie modeli ML. Ponadto, ta Open-Source Artificial Intelligence Framework jest wieloplatformowy i możesz budować modele ML dla komputerów stacjonarnych, telefonów komórkowych i platform internetowych.
Ponadto oferuje interfejs API dla integracji stron trzecich i ma możliwości samowystarczające. Ta Darmowa biblioteka AI i jest bardzo popularna i jest wspierana przez ogromną społeczność. Dostępne są zasoby i dokumentacja dla programistów i gości. Przede wszystkim na jego github. Dowiedz się więcej o TensorFlow
Pytorch
Pytorch to kolejny na poziomie przedsiębiorstwa Framework uczenia maszynowego z solidnym ekosystemem. Wypowiada przyjazny dla użytkownika front, jest łatwy do skonfigurowania i można go zainstalować lokalnie lub na Cloud. Ponadto jest obsługiwany przez Google Cloud Platform, Amazon Web Services i Microsoft Azure. Istnieje kompleksowa dokumentacja i zasoby dotyczące rozwoju, testowania i wdrażania.
Ponadto Pytorch oferuje również rozwój sieci neuronowej, który jest integralnym elementem uczenia maszynowego. Ten Open-Source ML Framework jest napisany głównie w C ++ i Python i ma bardzo dobre statystyki na swoim Github z 62,1 tys. Gwid i widelców 17,3 tys. Dowiedz się więcej o Pytorch
Keras
Keras to potężny głębokie interfejs API open source , który oferuje bogate narzędzia do uczenia maszynowego, aby złagodzić ciężar programisty. Ta platforma ML działa na TensorFlow i oferuje proste przepływy pracy w celu szybkiego eksperymentowania. Przede wszystkim jest bardzo przydatny i jest używany przez NASA, YouTube i innych popularnych gigantów. Ta platforma AI open source oferuje rozwiązania uczenia maszynowego dla rzeczywistych problemów wydajniej i szybciej.
Ponadto możesz eksportować modele keras do JavaScript i uruchamiać je na platformach internetowych. W rzeczywistości możesz generować odpowiednie pliki modeli do uruchamiania na iOS, Androida i urządzeniach wbudowanych. Ponadto ma dużą społeczność wsparcia i programistów. Jest napisany w Pythonie i zabezpiecza dobre statystyki na Github z 57,2 tys. Gwiazdy i 19,3 tys. Forków. Dowiedz się więcej o rogach
Scikit-learn
Scikit-learn to kolejny z tych Open-Source AI Frameworks , które są napisane w Pythonie. Zapewnia predykcyjną analizę danych i jest wysoce skalowalny. Ta struktura uczenia maszynowego była integralną częścią AI Systems z wielu dużych firm, takich jak J.P.Morgan, Spotify, Booking.com i więcej. Booking.com używa SCKIKIT-learn do rekomendowania hoteli i miejsc podróży dla klientów.
Ten Open-Source AI Framework jest również napisany w Pythonie i bardzo łatwy do skonfigurowania, ponieważ wymaga mniej zależności, takich jak Numpy, Scipy, Joblib i ThreadPoolctl. Oferuje również komponenty wielokrotnego użytku, które są dostępne dla wszystkich. Ponadto za Scikit-Learns znajduje się ogromna społeczność i wsparcie, a także ma dobre statystyki na Github z 52,7 tys. Gwiazdy i 23,9 000 widelców. Dowiedz się więcej o scikit-learn
Caffe
CAFFE to kolejna framework z głębokim uczeniem się otwartym źródłem, który koncentruje się na modułowości i prędkości. Oferuje ekspresyjną architekturę z optymalizacjami na wysokim poziomie. Ta**ramy sztucznej inteligencji (AI) open source są rozszerzalne i solidne dla wdrażania branży badawczej i eksperymentów. Ponadto istnieje tętniąca życiem społeczność, która aktywna była wkładem kodu. Github repozytorium ram kofealnych zachęca statystyki z 33K gwiazdkami i widelcami 19K. Ponadto jest napisany głównie w C ++ z niewielkim wkładem z innych języków, takich jak Python i wiele innych. Dowiedz się więcej o Caffe
Wniosek
To prowadzi nas do końca tego postu na blogu. Kluczowe wyniki z tego artykułu to 5 najlepszych frameworków AI open source . Ponadto mieliśmy widok ptaka na te Open Source Rame sztucznej inteligencji . Tak więc ten przewodnik z pewnością pomoże ci, jeśli poważnie chcesz wyposażyć oprogramowanie biznesowe w sztuczną inteligencję. Niewątpliwie Uczenie maszynowe i Przetwarzanie języka naturalnego są teraz ogromnymi sukcesami i w przyszłości. Ponadto istnieją bardzo interesujące i istotne artykuły, które możesz dowiedzieć się w sekcji „Zobacz także” poniżej. Wreszcie Containerize.com ciągle pisze posty na blogu na temat dalszych produktów i tematów typu open source. Ponadto możesz śledzić nas na naszych kontach w mediach społecznościowych Facebook, LinkedIn i Twitter.
Zadać pytanie
Możesz poinformować nas o swoich pytaniach lub zapytaniach na naszym forum.
FAQ
Które ramy są używane do sztucznej inteligencji? TENSORFLOW jest bardzo popularnym i na poziomie przedsiębiorstwa Framework AI Open-Source . Również dostępne są inne opcje, takie jak Pytorch, scikit-learn i więcej. Czy open source Tensorflow? Tak, jest to open source i wymyśla możliwości samowystarczające. Odwiedź ten link, aby dalej zbadać tensorflow.