цифровая электроника
вычислительная техника
встраиваемые системы

 
» » Инструменты для разработки искусственного интеллекта и машинного обучения

Инструменты для разработки искусственного интеллекта и машинного обучения

Автор: Mike(admin) от 28-11-2018, 18:25

Рейтинг приложений и инструментов для ИИ и машинного обучения


С огромным увеличением степени внедрения искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения растет число программных инструментов, доступных разработчикам для использования в этой сфере. Знакомство с различными структурами ИИ и API-интерфейсами позволит разработчикам освоить новые навыки, поскольку растет потребность в знаниях новых технологий, таких как искусственный интеллект и машинное обучение. Поэтому в данном материале представлен список некоторых из лучших приложений и инструментов проектирования ИИ и всего, что с ним связано.


Инструменты для разработки искусственного интеллекта и машинного обучения

Infosys Nia


Infosys Nia

Infosys Nia – это интеллектуальная платформа ИИ, разработанная Infosys в 2017 году для сбора и обобщения организационных данных от людей, процессов и унаследованных систем в базу знаний самообучения. Инструмент предназначен для решения сложных бизнес-задач, таких как прогнозирование доходов и того, какие продукты нужно строить, понимание поведения клиентов и многое другое. Infosys Nia позволяет предприятиям легко управлять запросами клиентов, обеспечивая безопасный порядок оплаты с учетом риска, предоставляемый в режиме реального времени.


Accord.NET Framework


Accord.NET Framework

Accord.NET Framework – это система машинного обучения, которая сочетается с библиотеками обработки аудио и изображений, написанными на C#. Структура предназначена для разработчиков в целях создания таких приложений, как распознавание образов, компьютерное зрение, компьютерный аудиоанализ и обработка сигналов для коммерческого использования. Accord.NET Framework разделен на несколько библиотек для пользователей на выбор. К ним относятся библиотеки научных вычислений, обработки сигналов и изображений и другие, такие как алгоритмы естественного обучения, распознавание лиц в режиме реального времени и т.п.


H2O


H2O

H2O – это программный инструмент с открытым исходным кодом, встроенный в компьютерную платформу для предприятий и разработчиков. Он был разработан компанией H2O.ai и написан на языках программирования Java, Python и R. Платформа построена с использованием языков, с которыми знакомы разработчики, чтобы облегчить им применение машинного обучения и интеллектуальную аналитику. H2O также может использоваться для анализа наборов данных в облачных и файловых системах Apache Hadoop. Он доступен для операционных систем Linux, MacOS и Microsoft Windows.


PredictionIO


PredictionIO

Apache PredictionIO – это сервер для машинного обучения, созданный поверх стека с открытым исходным кодом для разработчиков и аналитиков данных для создания интеллектуальных движков для любой задачи машинного обучения. Он состоит из трех основных компонентов. Во-первых, это платформа PredictionIO, это стек с открытым исходным кодом для построения, оценки и развертывания движков с алгоритмами машинного обучения. Во-вторых, Event Server – слой аналитики для обучения для объединения событий с нескольких платформ. В-третьих, Template Gallery – место для загрузки шаблонов движков для различных типов приложений машинного обучения.


Eclipse Deeplearning4j


Eclipse Deeplearning4j

Eclipse Deeplearning4j – это библиотека глубокого обучения с открытым исходным кодом для виртуальной машины Java. Она может служить DIY-инструментом для программистов Java, Scala и Clojure, работающих с Hadoop и другими файловыми системами. Она позволяет разработчикам настраивать глубокие нейронные сети и предназначена для использования в бизнес-средах на распределенных графических процессорах. Проект был создан компанией из Сан-Франциско под названием Skymind, которая предлагает платную поддержку и обучение для предприятий.


Torch


Torch

Torch – это научная вычислительная среда, библиотека обучения с открытым исходным кодом и язык скриптов, основанный на языке программирования Lua. Он предоставляет множество алгоритмов для глубокого машинного обучения. Torch используется исследовательской группой Facebook AI и ранее использовался DeepMind, прежде чем он был приобретен компанией Google и перешел на TensorFlow.


Ai-one


Ai-one

Заявляя, что это «биологически вдохновленный интеллект», ai-one позволяет разработчикам создавать интеллектуальных помощников в большинстве программных приложений. Ai-one Analyst Toolbox предоставляет документированную библиотеку, агенты построения и API для разработчиков. Ai-one может по существу превращать данные в обобщенные наборы правил, реализуя множество глубоких структур ИИ и машинного обучения.


IBM Watson


IBM Watson

IBM является крупным игроком в области ИИ, а его платформа Watson оснащена множеством инструментов, предназначенных как для разработчиков, так и для бизнес-пользователей. Благодаря доступным ресурсамв виде набора открытых API пользователи Watson будут иметь доступ к большому количеству шаблонов кода, стартовых наборов и могут создавать когнитивные поисковые системы и виртуальные агенты. Watson также имеет платформу для создания чатботов, ориентированную на новичков, что требует небольших навыков машинного обучения. Watson даже предоставит предварительно обученный контент для чатов, чтобы сделать бот намного быстрее.


TensorFlow


TensorFlow

TensorFlow – это программная платформа с открытым исходным кодом, специально разработанная для проектов машинного обучения. TensorFlow работает, предоставляя библиотеку, состоящую из методов численного вычисления с использованием графиков потока данных. Это позволяет разработчикам развертывать системы глубокого обучения на нескольких центральных процессорах, на мобильных, настольных и планшетных устройствах. TensorFlow включает в себя множество документации, учебников и онлайн-ресурсов, поэтому для тех, кто не знаком с платформой или Python, TensorFlow предоставляет большую поддержку разработчикам.




© digitrode.ru


Теги: искусственный интеллект, машинное обучение



   Благодарим Вас за интерес к информационному проекту digitrode.ru.
   Если Вы хотите, чтобы интересные и полезные материалы выходили чаще, и было меньше рекламы,
   Вы можее поддержать наш проект, пожертвовав любую сумму на его развитие.


Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь.
Мы рекомендуем Вам зарегистрироваться либо войти на сайт под своим именем.

Комментарии:

Оставить комментарий