Beliebte Frameworks für künstliche Intelligenz, die von Entwicklern verwendet werden
Tools für künstliche Intelligenz sind nichts anderes als Frameworks, die Entwicklern helfen, KI-Projekte reibungslos zu erstellen. Sie bieten einfach zu bedienende und effiziente Tools für Datenvisualisierung, Analyse und maschinelles Lernen.
Scikit-learn
Es ist eines der leistungsstärksten Open-Source-Frameworks für KI-Entwicklungswerkzeuge, das eine einheitliche Schnittstelle in Python verwendet, um überwachte oder unüberwachte Lernalgorithmen bereitzustellen. Es fördert die kommerzielle und akademische Nutzung. Es umfasst Funktionen wie Clustering, Cross-Validation, Dimensionalitätsreduktion, Merkmalsauswahl, Merkmalsextraktion usw.
H2O
H2O Open-Source-KI-Plattform oder Hybrid-Cloud ist eine Anfangs- bis Endstufe, die künstliche Intelligenz demokratisiert und Mitarbeitern, Kunden und Anwohnern moderne KI-Innovationen und KI-Anwendungen zur Verfügung stellt, die sofort genutzt werden können.
Theano
Theano ist eine Python-Bibliothek, die beim Definieren, Optimieren und Auswerten mathematischer Ausdrücke hilft. Sie unterstützt auch Ausdrücke mit mehrdimensionalen Arrays und kann den Kompilierungs-/Analyse-Overhead reduzieren. Sie umfasst die transparente Nutzung von GPU, symbolische Differenzierung, dynamische Erzeugung von C-Code, Integration mit NumPy usw.
TensorFlow
TensorFlow ist ein weiteres wichtiges ML-Framework. Jedes Problem, mit dem Datenanalysten und Entwickler konfrontiert sind, wird in den Updates behandelt. Es umfasst Funktionen wie robuste Produktion, Modellbildung, Unterstützung für leistungsstarke Experimente, verteiltes Training, zugängliche Syntax, mehr Netzwerkkontrolle usw.
Apache Singa
Apache Singa ist eine weitere Open-Source-Bibliothek, die eine flexible Architektur bietet. Mit skalierbarem verteiltem Training kann sie leicht erweitert werden, um auf einer breiten Palette von Hardware ausgeführt zu werden, und hat wichtige Anwendungen im Gesundheitssektor.
Café
Ein weiteres Framework für künstliche Intelligenz, das mit Blick auf Ausdruck, Geschwindigkeit und Modularität entwickelt wurde. Es ist einfach zu bedienen, da es im Wesentlichen in C++ mit einer Python-Schnittstelle geschrieben ist. Es umfasst die aktive Entwicklung und unterstützt eine ausdrucksstarke Architektur ohne harte Kodierung oder ein Modell. Es hat mehreren Startup-Prototypen, akademischen Forschungsprojekten sowie groß angelegten industriellen Prozessen geholfen.
Keras
Dieses Open-Source-Framework bietet eine Python-Schnittstelle für künstliche neuronale Netze. Es fungiert besser als eine Schnittstelle für die Theano- und TensorFlow-Bibliothek. Unsere KI-Lösungsanbieter nutzen das Framework optimal, um Lösungen zu liefern. Es kombiniert Optimierer, neuronale Schichten, Initialisierungsschemata, Kostenfunktionen, Aktivierungsfunktionen und Regularisierungsschemata, um neue Modelle zu erstellen, mit denen Sie Ihrer Konkurrenz voraus sind.
