Sumário
Foi-se o tempo em que a IA era considerada fictícia.
De robôs a Google Siri e agora a introdução do novo Google Duplex, Inteligência artificial parece ter dado passos consideráveis para se tornar cada vez mais humano.
A demanda por aprendizado de máquina e IA cresceu exponencialmente. Além disso, a comunidade aumentou como resultado, o que levou à evolução de algumas estruturas de IA que tornam o aprendizado de IA muito mais fácil.
Neste artigo, discutiremos algumas das melhores estruturas para você começar a desenvolver IA.
Fluxo tensor
Vindo da família Google, TensorFlow prova ser uma estrutura robusta de código aberto que suporta aprendizado profundo e que pode ser acessada até mesmo de um dispositivo móvel.
O fluxo tensor é considerado uma ferramenta adequada para o desenvolvimento de programas estatísticos. Como oferece treinamento distribuído, os modelos de máquina podem ser treinados com muito mais eficiência em qualquer nível de abstração que o usuário preferir.
Características
- Uma interface de multiprogramação escalável para facilitar a programação
- Fortes impulsionadores de crescimento com uma forte comunidade de código aberto
- Fornece manuais extensos e bem documentados para pessoas
Prós
- A linguagem utilizada pelo fluxo tensor é Python, que é muito popular hoje em dia.
- Esta estrutura é capaz de alto poder computacional. Portanto, pode ser usado em qualquer CPU ou GPU.
- Usa abstração de gráfico computacional para criar modelos de máquina
Contras
- Para tomar uma decisão ou previsão, a estrutura passa os dados de entrada por vários nós. Isso pode ser demorado.
- Também carece de muitos dos modelos pré-treinados de IA.
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Microsoft CNTK
Microsoft CNTK é uma estrutura de código aberto mais rápida e versátil baseada em redes neurais que suportam remodelação de texto, mensagem e voz.
Ele fornece um ambiente de escalonamento eficiente devido a uma avaliação geral mais rápida dos modelos de máquina enquanto cuida da precisão.
O Microsoft CNTK possui integrações com grandes conjuntos de dados massivos, tornando-o a principal escolha a ser adotada por grandes players como Skype, Cortana, etc., com uma arquitetura muito expressiva e fácil de usar.
Características
- Altamente otimizado para fornecer eficiência, escalabilidade, velocidade e integrações de alto nível
- Possui componentes integrados, como ajuste de hiperparâmetros, modelos de aprendizado supervisionado, reforço, CNN, RNN, etc.
- Os recursos são utilizados para proporcionar a melhor eficiência.
- Redes próprias que podem ser expressas de forma eficiente, como APIs completas, tanto de alto nível quanto de baixo nível
Prós
- Como suporta Python e C++, esta estrutura pode funcionar com vários servidores ao mesmo tempo e, portanto, torna o processo de aprendizado mais rápido.
- Ele foi desenvolvido tendo em mente os desenvolvimentos recentes no mundo da IA. A arquitetura do Microsft CNTK suporta GAN, RNN e CNN.
- Ele permite treinamento distribuído para treinar modelos de máquina de forma eficaz.
Contras
- Falta um quadro de visualização e suporte ARM móvel.
café
café é uma rede de aprendizado profundo com um conjunto pré-carregado de redes neurais treinadas. Esta deve ser sua primeira escolha se o prazo estiver próximo.
Conhecido por seus recursos de processamento de imagens, esse framework também possui suporte estendido ao MATLAB.
Características
- Todos os seus modelos são escritos em esquemas de texto simples
- Ele oferece velocidade massiva e trabalho altamente eficiente, pois já vem pré-carregado.
- Uma comunidade ativa de código aberto para discussão e código colaborativo.
Prós
- Interligando C, C++ e Python, ele também suporta a modelagem de CNN (redes neurais convolucionais)
- Eficiente ao calcular tarefas numéricas devido à sua velocidade.
Contras
- O Caffe não é capaz de lidar com dados complexos, mas é comparativamente rápido ao lidar com o processamento visual de imagens.
Teano
Teano é baseado em python, que é uma linguagem de programação comprovada quando se trata de processamento e resposta mais rápidos.
Usando GPUs no lugar da CPU, esta estrutura suporta aprendizagem profunda pesquisa e pode fornecer precisão para redes que precisam de alto poder computacional. Por exemplo, a computação de matrizes multidimensionais requer alta potência, e o Theano é capaz disso.
Características
- A avaliação de expressões é mais rápida devido à geração de código dinâmico
- Ele fornece uma excelente taxa de precisão, mesmo quando os valores são mínimos.
- O teste de unidade é um recurso significativo do Theano, pois permite que o usuário autoverifique seu código, além de detectar e diagnosticar erros facilmente.
Prós
- Theano oferece suporte eficiente para todos os aplicativos com uso intensivo de dados, mas requer combinação com outras bibliotecas.
- Ele é eficientemente otimizado para a CPU e também para a GPU.
Contras
- Não haverá mais atualizações ou adição de recursos à versão atual do Theano.
Amazon aprendizado de máquina
Sendo um participante de tendências na comunidade de IA, Amazon aprendizado de máquina oferece suporte de ponta no desenvolvimento de ferramentas de autoaprendizagem.
Essa estrutura já possui uma base de usuários existente em seus vários serviços, como AWS, S3 e Amazon Redshift. Este é um serviço gerenciado por Amazoncom três operações realizadas no modelo: análise de dados, treinamento do modelo e avaliação.
Características
- Existem ferramentas personalizadas para cada nível de experiência na AWS, mesmo se você for iniciante, cientista de dados ou desenvolvedor
- A segurança é de extrema importância, por isso todos os dados são criptografados
- Fornece ferramentas abrangentes para análise e compreensão de dados
- Integrações com todos os principais conjuntos de dados
Prós
- Você não precisa escrever muito código com esta estrutura. Em vez disso, ele permite que você interaja com a estrutura baseada em IA por meio de APIs.
- Comumente usado por cientistas de dados, desenvolvedores e pesquisadores de ML.
Contras
- Falta flexibilidade, pois toda a estrutura é abstraída; portanto, se você quiser escolher uma normalização ou algoritmo de aprendizado de máquina específico, não poderá.
- Também carece de visualização de dados.
Scikit-Learn
Scikit-Learn é uma biblioteca Python construída com o propósito de Aprendizado de máquina . Na verdade, é uma coleção de mineração de dados e análise de dados ferramentas.
Essa estrutura de IA é construída em pacotes Python populares, como NumPy , SciPy e matplotlib. Qualquer um pode reutilizá-lo em vários contextos, incluindo análise preditiva de dados.
Características
- Ele se expande em duas bibliotecas Python — NumPy e SciPy.
- Distribuído sob a licença BSD, é livre de qualquer vinculação legal.
- Inclui agrupamento, recaída e ordem para atribuições de IA e mineração de dados.
- Os casos de uso incluem detecção de spam, reconhecimento de imagem, preços de ações, etc.
Prós
- É uma biblioteca fácil de usar, mas versátil, que atende a propósitos do mundo real.
- Possui uma comunidade on-line internacional de autores e colaboradores que o atualizam constantemente.
- Oferece documentação API elaborada para integração de algoritmos com diferentes plataformas.
Contras
- Para quem busca uma plataforma de aprendizado aprofundado, não é a melhor opção.
PyTorchName
PyTorchName é uma estrutura de código aberto para IA e ML que ajuda você em várias tarefas, desde prototipagem de pesquisa até implantação de produção. Essa plataforma também permite a comunicação ponto a ponto usando Python e C++.
Características
- Ele suporta dimensionamento e desenvolvimento sem atrito nas principais plataformas de nuvem.
- Possui um poderoso ecossistema de ferramentas e bibliotecas.
- Ele permite otimizar o desempenho e ampliar o treinamento distribuído.
Prós
- Contém inúmeras peças modulares que você pode combinar facilmente.
- Você pode escrever seus próprios tipos de camada.
- Ele suporta uma produção rápida, flexível e eficiente.
Contras
- Normalmente, os usuários precisam escrever seu próprio código de treinamento.
- Não tem nenhum suporte comercial.
Tocha
O Tocha é uma estrutura de código aberto que pode suportar operações numéricas. Ele oferece vários algoritmos para o desenvolvimento mais rápido de redes de aprendizado profundo.
Ele é usado extensivamente nos laboratórios de IA do Facebook e do Twitter. Existe uma estrutura baseada em python conhecida como PyTorchName que provou ser mais simples e confiável.
Características
- Apresenta muitas rotinas para indexar, fatiar e transpor com um modelo de matriz N-dimensional
- Rotinas de otimização estão presentes, principalmente baseadas em números com modelos de redes neurais
- O suporte de GPU é altamente eficiente
- Integra-se facilmente com iOS e Andriod
Prós
- Flexibilidade muito alta em relação a idiomas e integrações
- Alto nível de velocidade e eficiência de utilização da GPU
- Modelos pré-existentes estão disponíveis para treinar os dados.
Contras
- A documentação não é muito clara para os usuários, por isso apresenta uma curva de aprendizado mais acentuada
- Falta de código para uso imediato, por isso leva tempo.
- Ele é inicialmente baseado em uma linguagem de programação chamada Lua, e muitos não estão cientes disso.
Accord.Net
Accord.net é um framework baseado em C# que auxilia no desenvolvimento de redes neurais usadas para processamento de áudio e imagem.
Os aplicativos também podem usar isso comercialmente para produzir aplicativos de visão computacional, processamento de sinais e aplicativos estatísticos.
Características
- Base de código madura e bem testada, iniciada em 2012
- Fornece um conjunto abrangente de modelos de amostra e conjuntos de dados para iniciar seu aplicativo rapidamente
Prós
- É continuamente apoiado por uma equipe de desenvolvimento ativa.
- Esta estrutura bem documentada lida eficientemente com computação e visualização numérica intensiva
- A implementação de algoritmos e processamento de sinal pode ser realizada convenientemente com esta estrutura.
- Ele pode lidar facilmente com otimização numérica e redes neurais artificiais.
Contras
- Não é muito conhecido quando comparado a outros frameworks.
- Seu desempenho é mais lento em comparação com outros frameworks.
Apache Mahout
Apache Mahout , sendo uma estrutura de código aberto, visa o desenvolvimento de estruturas de aprendizado de máquina escaláveis. Ele não lida com APIs como tal, mas ajuda na implementação de novos algoritmos de aprendizado de máquina por cientistas de dados e engenheiros.
Características
- Conhecido por seu Scala DSL que é matematicamente muito expressivo
- Estende o suporte a vários back-ends distribuídos.
Prós
- Auxilia no agrupamento, filtragem colaborativa e classificação.
- Suas operações computacionais utilizam bibliotecas Java, que são mais rápidas.
Contras
- As bibliotecas Python não são tão compatíveis quanto as bibliotecas Java com esta estrutura.
- Suas operações computacionais são mais lentas que o Spark MLib.
Spark MLibGenericName
Spark MLibGenericName framework da Apache é suportado por R, Scala, Java e Python. Ele pode ser carregado com fluxos de trabalho do Hadoop para fornecer algoritmos de aprendizado de máquina, como classificação, regressão e agrupamento.
Além do Hadoop, ele também pode ser integrado à nuvem, Apache ou até sistemas autônomos.
Características
- O alto desempenho é um dos elementos-chave e é considerado 100 vezes mais rápido que o MapReduce
- O Spark é excepcionalmente versátil e funciona em vários ambientes de computação
Prós
- Ele pode processar grandes quantidades de dados rapidamente, pois funciona em computação iterativa.
- Está disponível em vários idiomas e é facilmente conectável.
- Ele alterna grandes escalas de processamento de dados com facilidade.
Contras
- Ele pode ser conectado apenas com o Hadoop.
- É difícil entender o mecanismo dessa estrutura sem um trabalho extensivo sobre o mesmo.
Comparação do AI Framework
| Estrutura | Linguagem | Código aberto? | Características da Arquitetura |
| TensorFlow | C++ ou Python | Sim | Usa estruturas de dados |
| Microsoft CNTK | C++ | Sim | Baseado em GPU/CPU. Suporta RNN, GNN e CNN. |
| café | C++ | Sim | Sua arquitetura suporta CNN |
| Teano | Phyton | Sim | Arquitetura flexível que permite a implantação em qualquer GPU ou CPU |
| Amazon Aprendizado de máquina | Múltiplos idiomas | Sim | Vindo de Amazonele usa AWS. |
| Tocha | lua | Sim | Sua arquitetura permite computações poderosas. |
| Accord.Net | C # | Sim | Capaz de cálculos científicos e reconhecimento de padrões. |
| Apache Mahout | Java, Escala | Sim | Capaz de fazer as máquinas aprenderem sem precisar programar |
| Spark MLibGenericName | R, Scala, Java e Python | Sim | Drivers e executores são executados em seus processadores — clusters horizontais ou verticais. |
| Scikit-Learn | Phyton | Sim | Capaz de tarefas de mineração de dados |
| PyTorchName | Python, C++ | Sim | Ele suporta dimensionamento sem atrito. |
Espero que o que foi dito acima ajude você a escolher a estrutura de IA para seu próximo desenvolvimento de aplicativos modernos.
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