Milyen eszközök vezetik az AI-fejlesztést 2025-ben?

Az AI technológia folyamatosan javul. Ez drámai módon megváltoztatja az iparágakat szerte a világon, és sokkal kifinomultabbá teszi az eszközöket. 2024-re az erőforrások nagy részét a mesterséges intelligencia-fejlesztők rendelkezésére kell bocsátani a munkájuk javítására, az új ötletek felgyorsítására és az előttünk álló egyszerű feladatokra.

Ez az útmutató megvizsgálja azokat az eszközöket, amelyeket a mesterséges intelligencia programozói használnak a mesterséges intelligencia (AI) javítására. Megvizsgáljuk az ideális mesterséges intelligencia fejlesztői eszközkészletet, a robusztus gépi tanulási keretrendszerektől a legmodernebb AI-specifikus eszközökig.

1. szakasz: Gépi tanulási keretrendszerek

TensorFlow

A TensorFlow a Google által készített ingyenes eszköz a gépi tanuláshoz. Jelenleg ez a leggyakrabban használt AI-eszköz. A TensorFlow alkalmazkodóképessége és közösségi támogatása, valamint számos könyvtára és eszköze nagyszerű választássá teszi mesterséges intelligencia projektekhez.

• Főbb jellemzők
  • TensorFlow mag: A TensorFlow lehetővé teszi az egyének számára, hogy gépi tanulási modelleket építsenek és képezzenek.
  • A TensorFlow extended egy nyílt platform, amely ML csővezetékeket állít elő a vadonban. A TensorFlow Lite állítólag megkönnyíti a modellek használatát kis és mobil eszközökön.
• TensorFlow hub: Előképzett modellek és adatkészletek tárháza.
• Előnyök:
  • A TensorFlow méretezhető, és képes komplex modelleket, valamint nagy adatkészleteket kezelni.
• • Rugalmas: Különféle gépi tanulási architektúrákat és algoritmusokat támogat.Közösségi támogatás: Ha egy nagy és aktív közösség részévé válik, kiterjedt dokumentációt és forrásokat biztosít.
• A Google Cloud Platform Services jól működik más eszközökkel.

PyTorch

A PyTorch egy szoftver, amelyet a Facebook AI Research fejlesztett ki. A szoftver egy dinamikus számítási gráfra támaszkodik; intuitív kezelőfelülete népszerűvé tette az AI varázslók körében. A PyTorch népszerűségre tett szert a kutatók és a prototípuskészítő csoportok körében, mert lehetővé teszi a gyors kísérletezést és iterációt.

• Főbb jellemzők
  • Dinamikus számítási grafikon: A rugalmasság és a hibakeresés egyszerűvé vált.
  • Erős GPU támogatás: Megoldásainkat GPU-gyorsításra terveztük.
  • Pythonic API: A Pythonic ismerős, felhasználóbarát felületet biztosít a programozáshoz.
• Előnyök:
  • Könnyen használható: A keretrendszer könnyen megtanulható azok számára, akik ismerik a Pythont.
  • Rugalmas: Támogatja a gépi tanulási feladatokat az egyszerű lineáris regressziótól a kifinomult mély tanulási modellekig.

Keras

A Keras egy nagyon egyszerű API, amely TensorFlow-on vagy esetleg más rendszereken fut, hogy könnyebbé és gyorsabbá tegye a mély tanulási modellek felépítését és betanítását. A Keras intuitív kezelőfelülettel rendelkezik, amely lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy gyorsan kipróbáljanak különféle terveket, beállításokat és még sok mást.

• Főbb jellemzők
  • Felhasználóbarát felület: Intuitív, egyszerű és könnyen használható API-nk lehetővé teszi a neurális hálózatok gyors létrehozását.
• • Modell sorozatosítás és telepítés: A modellek egyszerű üzembe helyezése éles környezetekben.
• Előnyök:
  • Gyors prototípuskészítés: Gyorsan hozhat létre és fedezhet fel modelleket anélkül, hogy időbeli késések vagy jelentős költségek merülnének fel.
• • Alsó tanulási görbe: Az alacsonyabb szintű keretrendszerekhez képest kevésbé nehéz megtanulni és használni.
  • Rugalmas: Kompatibilis a TensorFlow-val és más háttérrendszerekkel.

2. szakasz: Adattudományi eszközök

Pandák

A Pandas egy csodálatos Python-könyvtár az adatokkal való munka és elemzés során. A pandák fő erősségei az igazán gyors adatstruktúrák, az egyszerű adatelemzési eszközök és egyéb olyan tulajdonságok, amelyek minden adattudós és gépi tanulási mérnök számára fontossá váltak.

• Főbb jellemzők
  • DataFrames és sorozat: A DataFrames & Series hatékony tárolási struktúrák.
• • Adatok tisztítása és előkészítése: Eszközök a hiányzó adatok, kiugró értékek és következetlenségek kezelésére.
  • Adatelemzés: Statisztikai, feltáró és vizuális adatelemzési funkciókat tartalmaz.
• Előnyök:
  • Nagy adathalmazokhoz és összetett műveletekhez optimalizálva.
  • Rugalmas: Különböző adatformátumok és források fogadására képes.
  • Integrálható más eszközökkel: NumPy és Scikit-learn, valamint a Matplotlib.

NumPy

A NumPy, a tudományos számítástechnika sarokköve a Pythonban nagy teljesítményű tömböket és eszközöket kínál a velük való munkához. Ezek nélkülözhetetlen eszközök a numerikus számításokhoz a gépi tanulásban.

• Főbb jellemzők
  • N-dimenziós tömbök: A tömbök hatékony kezelése és tárolása.
• • Matematikai függvények: Számos funkciónk van, beleértve a lineáris algebrát, a Fourier-transzformációkat és még sok mást.
  • Véletlenszám-generátor: Ezek a függvények véletlen számokat vagy tömböket generálnak.
• Előnyök:
  • Teljesítmény: A WFML nagy adatkészletekhez és numerikus műveletekhez van optimalizálva.
• • Rugalmas: Különféle numerikus számításokhoz használható.
  • Az Integra könnyen integrálható más eszközökkel, mint például a SciPy vagy a Matplotlib. Ez lehetővé teszi a zökkenőmentes integrációt a tudományos számítástechnikai alkalmazásokban.

Scikit-learn

A Scikit-learn nagy gépi tanulási könyvtárral rendelkezik. Algoritmusokkal rendelkezik a fürtözéshez, osztályozáshoz, regresszióhoz és egyéb gépi tanulási feladatokhoz. Kezdők és tapasztalt gépi tanulással foglalkozók egyaránt szeretik.

• Főbb jellemzők
  • Az algoritmusok a gépi tanulási algoritmusok gyűjteményében található minden típusú feladathoz működnek. Vagyis minden elérhető, amit egy jól felszerelt gépi tanulási alkalmazásfejlesztő valaha is szeretne gépi tanulási alkalmazásokat fejleszteni.
• • Modell kiválasztása és értékelése: Eszközök a legjobb modell kiválasztásához és teljesítményének értékeléséhez.
  • Modell perzisztencia: A modellek mentésének és betöltésének lehetősége.
• Előnyök:
  • Könnyen használható: Az intuitív API lehetővé teszi a modellek gyors és egyszerű létrehozását és betanítását.
  • Dokumentáció és oktatóanyagok: Átfogó dokumentáció áll rendelkezésre.

3. szakasz: Felhőplatformok ML műveletekhez

Google Cloud Platform (GCP)

A GCP számos szolgáltatást kínál a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás területén, amelyek magukban foglalják:

• Vertex AI: A Vertex AI-t elsősorban gépi tanulási modellek képzésére és működtetésére használják.
• AutoML: Gépi tanulási eszközök, amelyek lehetővé teszik az egyszerű modellek automatikus létrehozását.
• AI platform csővezetékek: Ez az eszköz interfészként szolgál a gépi tanulási folyamatok kezeléséhez és támogatásához.

Amazon Web Services AWS

Az ilyen üzleti platformok számos mesterséges intelligenciával és gépi tanulási szolgáltatással rendelkeznek.

• Az Amazon SageMaker egy teljes körű szolgáltatás, amely megkönnyíti a fejlesztők számára a gépi tanulási modellek építését, betanítását és használatát.
• A Understand egy NLP-szolgáltatás, amely betekintést nyer a szövegből.
• Az Amazon Rekognition egy olyan szolgáltatás, amely képeket és videókat néz meg.

Microsoft Azure

A Microsoft Azure nagyjából a következő szolgáltatásokat nyújtja az AI-val és a gépi tanulással kapcsolatban:

• A vállalat az Azure Machine Learning néven ismert felhőszolgáltatások csoportját kínálja. Ez a cél lehetőséget biztosít modellek létrehozására, betanítására és használatára a gépi tanulásban.
• Azure Cognitive Services: előre beépített AI-eszközökből állnak, amelyek észlelik a hangot, elemzik a nyelvet, és hozzájárulnak az ismeretek megszerzéséhez.
• Az Azure IoT Edge egy intelligens eszközplatform. Itt AI modelleket telepíthet a szélső eszközökre.

MLflow

Az MLflow, egy nyílt forráskódú platform, a teljes gépi tanulási életciklus kezelésére szolgál, beleértve a nyomkövetési kísérleteket és a csomagolási kódot.

• Főbb jellemzők
  • Kísérletkövetés: naplózza a mérőszámokat, műtermékeket és paramétereket a kísérletkövetés támogatásához.
  • Modell-nyilvántartás: Modellek létrehozása, tárolása és verziószáma.
  • Modelltelepítés: Telepítsen modelleket különböző platformokon.

4. szakasz: AI-specifikus eszközök

Átölelő Arc

A Hugging Face az élvonalbeli gépi tanulási modellek megosztásának és fejlesztésének első számú platformja. A Hugging Face modellek, adatkészletek és eszközök ezreit kínálja a természetes nyelvi feldolgozáshoz, a számítógépes látáshoz és más AI-feladatokhoz.

DALL-E 2

A DALL-E 2 egy új modell, amely a szöveget képekké fordítja. Valósághű képeket tud készíteni könnyen leírható leírásokból. Ez az eszköz nagyon hasznos azok számára, akik tartalmat készítenek, terveznek vagy művészetet készítenek.

következtetés

Az AI fejlesztői eszközök gyorsan fejlődnek, és új, hatékony lehetőségeket kínálnak a fejlesztőknek. Azok a mesterséges intelligencia-fejlesztők, akik 2024-re a legjobb eszközöket használják, felgyorsíthatják az innovációt, intelligens alkalmazásokat hozhatnak létre, és alakíthatják az AI jövőjét, ha megértik és használják ezeket a kiváló eszközöket.

Szánjon időt ezeknek az eszközöknek a megismerésére, majd kísérletezzen velük. Segíthet a mesterséges intelligencia fejlődésében, ha naprakész marad a legújabb technológiai fejlesztésekkel, és kihasználja azok teljes erejét.

---

Fedezzen fel többet a Techcolite-tól

Iratkozzon fel, hogy a legfrissebb bejegyzéseket megkapja e-mail-címére.