10 лучших инструментов искусственного интеллекта, которые, скорее всего, наберут популярность к 2025 году
Понятно, что в ближайшие годы искусственный интеллект поможет во всех основных разработках и изменит то, как все делается сегодня. Вероятно, он станет незаменимым союзником для большинства основных отраслей промышленности.
В этот момент компаниям необходимо понять потенциальные преимущества ИИ в их бизнес-операциях. Предоставление людям свободы принимать решения, в то время как машина выполняет другие предопределенные роли, требует разработки таких инструментов. Эти инструменты искусственного интеллекта не только помогают в разработке, но и вносят значительный вклад в оптимизацию сетей и рабочих процессов. В этой статье мы рассказали о 10 лучших инструментах ИИ, которые наберут популярность к 2025 году. Прочтите эту подробную статью об инструментах ИИ на 2025 год, чтобы узнать больше об инструментах ИИ, которые набирают популярность.
-
ТензорФлоу
TensorFlow в настоящее время является самой популярной библиотекой для глубокого обучения. Это дружественная к Python библиотека с открытым исходным кодом и платформа машинного обучения, запущенная Google. Это один из лучших инструментов разработки ИИ для числовых вычислений, который упрощает и делает более точными прогнозы на будущее. Но как именно?
Вместо того, чтобы увязнуть в алгоритмах, разработчики могут сосредоточиться на логике приложения. TensorFlow обрабатывает все, что происходит на сервере. Используя Tensorboard, разработчики могут создавать нейронные сети и создавать графические визуализации. Приложения TensorFlow можно запускать на локальном компьютере, в облаке, а также на устройствах Android и iOS. Он работает на процессоре и графическом процессоре, потому что он построен в развертываемом масштабе.
-
Scikit Learn
В сообществе машинного обучения это одна из широко используемых библиотек. Некоторые функции, такие как извлечение функций, перекрестная проверка и алгоритм контролируемого обучения, делают эту библиотеку популярной для разработчиков. Однако он работает на одном процессоре CPU. SciPy является основой для этой библиотеки, в которую входят Numpy, Pandas, Matplotlib, IPython, Sympy и SciPy. Он больше занимается моделированием данных, а не манипулированием ими.
-
ЧНТК
Это Cognitive Toolkit от Microsoft, похожий на TensorFlow. Но этот инструмент не так прост в развертывании. Инструмент поддерживает более широкий набор API, включая Java, Python, C и C++, и используется для создания нейронных сетей с глубоким обучением.
-
Апач MXNet
Amazon принял этот инструмент искусственного интеллекта в качестве своей платформы глубокого обучения на AWS. В отличие от других инструментов ИИ, он не принадлежит напрямую какой-либо крупной корпорации, что создает идеальную среду для среды с открытым исходным кодом.
Он хорошо работает на нескольких графических процессорах и машинах. Также поддерживаются Scala, Python, C++, R, JavaScript, Perl, Julia и Go.
-
Кафе
Проект Калифорнийского университета с открытым исходным кодом включает интерфейс Python. Это наиболее полезно в академических и промышленных исследовательских проектах. Этот инструмент является одним из самых эффективных инструментов искусственного интеллекта, и его ждет большое будущее. Это потому, что он может обрабатывать более 60 миллионов изображений в день.
-
Жесткий
Это библиотека нейронных сетей с открытым исходным кодом на основе Python. Этот чрезвычайно удобный инструмент основан на TensorFlow, а также относительно прост в использовании и используется для быстрого прототипирования. Эта функция позволяет проводить передовые эксперименты от начала до конца практически без задержки. Keras хорошо работает как на CPU, так и на GPU. Keras — один из самых мощных на сегодняшний день инструментов искусственного интеллекта с открытым исходным кодом.
Поскольку инструмент обрабатывает серверную часть, он привлекает разработчиков из всех слоев общества, чтобы они могли создавать сценарии, устраняя любые ограничения навыков для использования инструмента.
-
Автомл
На данный момент это один из самых мощных инструментов искусственного интеллекта, доступных инженерам по машинному обучению. Он автоматизирует процессы, связанные с постановкой реальной проблемы, с использованием методов машинного обучения. Это позволяет специалисту по данным сместить свое внимание с повторяющихся задач, таких как моделирование, на решение проблем. Этот инструмент проложил путь к тому, чтобы машинное обучение стало доступным для всех, что позволяет легко ориентироваться в этой области даже тем, у кого ограниченный опыт машинного обучения.
-
OpenNN
Библиотека Open Neural Networks — это еще одна библиотека с открытым исходным кодом, которая используется для моделирования нейронных сетей и, таким образом, является важным компонентом исследований глубокого обучения. Для создания этой библиотеки использовался язык программирования C++. Это обеспечивает основу для разработчиков, которые хотят перейти к расширенной аналитике.
-
Н2О
Этот инструмент искусственного интеллекта для бизнеса представляет собой платформу глубокого обучения с открытым исходным кодом. Это помогает принимать обоснованные бизнес-решения на основе имеющихся данных. H2O написан на Java и включает интерфейсы для Java, R, Scala, Python, CoffeeScript и JSON.
-
ПиТорч
PyTorch, который также написан на Python, является следующим конкурентом инструмента ИИ. Это похоже на TensorFlow с точки зрения выбранных проектов. Однако, если скорость разработки является приоритетом, PyTorch — лучший выбор. Если проект включает в себя более крупные и сложные проекты, TensorFlow больше не доступен.
Сообщение «10 лучших инструментов искусственного интеллекта, которые наберут популярность к 2025 году» впервые появилось в Analytics Insight.
