Какой компьютерный язык используется для искусственного интеллекта
Обновлено: 06.07.2024
Люди наконец-то достигли точки, в которой искусственный интеллект и машинное обучение больше не рассматриваются как нечто пугающее, как это часто происходит в Голливудском кино. Напротив, технологии оказались действительно интеллектуальными и дружелюбными. Все больше и больше отраслей применяют ИИ, который позволяет им решать насущные проблемы и ставить перед собой амбициозные цели.
Программирование ИИ, правда, дело тонкое, но мощное. Очевидно, что идти в ногу с последними технологиями сегодня - это не роскошь, а скорее необходимость, если бизнес хочет оставаться на плаву и процветать.
Предположим, вы сейчас думаете: «Ну, окей, я созрел, чтобы внедрить искусственный интеллект. Как понять, что лучше для моего конкретного бизнеса? Какая технология лучше всего подходит для моих потребностей и бюджета? Какой язык программирования лучше всего для ИИ?»
Мы вас понимаем. Выбор языка программирования ИИ - дело непростое. Именно поэтому мы, как компания по разработке ИИ, подготовили руководство, которое поможет вам сформировать представление о наиболее распространенных языках программирования ИИ и случаях, в которых каждый из них лучше всего работает.
Одного идеального языка для ИИ не существует. Каждый хорош для решения определенных задач. Мы не будем сильно вдаваться в технические подробности, а сделаем обзор, которого будет достаточно, чтобы вы знали разницу между ними и чувствовали себя уверенно при выборе партнера по разработке ИИ.
Python
Python - бесспорный лидер среди языков программирования ИИ. Он широко используется во всех отраслях и мы любим его за простоту, гибкость и масштабируемость.
Прежде всего, Python - язык с открытым исходным кодом. Это означает, что он доступен для любых модификаций, которые разработчики сочтут нужными. Этот язык программирования постоянно развивается, что упрощает его синтаксис и повышает его эффективность.
Во-вторых, существует большое количество готовых к использованию библиотек, которые помогают ускорить написание кода. Например, TensorFlow широко применяется для машинного обучения и работы с наборами данных; scikit - для обучения моделей машинного обучения; PyTorch - для обработки речи и для компьютерного зрения. Это ощутимое преимущество, которое может помочь ускорить разработку и сэкономить ресурсы, поскольку позволяет применять готовые решения вместо их создания с нуля.
Наконец, Python не зависит от платформы и, кроме того, хорошо работает с другими языками программирования ИИ.
Независимо от отрасли или размера проекта, Python - здравый выбор: как для написания небольших скриптов, так и для поддержки больших энтерпрайз проектов.
Трудно назвать один универсальный язык программирования для ИИ, но Python довольно близок к этому.
Lisp - один из старейших языков программирования, который по факту является предком нескольких языков программирования ИИ. Более того, термин «искусственный интеллект» появился и был официально введен после того, как Джон Маккарти изобрел Lisp в 1950-х годах.
В то время это был фундаментальный прорыв, который поспособствовал тому, что ИИ стал функциональным инструментом для машинного обучения. Тем не менее, сегодня этот язык не часто используется для искусственного интеллекта. Сейчас это своего рода винтаж для искушенных любителей, которым нравится изучать историю программирования.
Дело в том, что многие основные функции, которые сделали Lisp подходящим инструментом для программирования ИИ, перешли в другие языки, что делает их более удачным вариантом для машинного обучения и ИИ.
В Lisp нет библиотек, и его синтакс довольно специфический. Кроме того, для работы с ним требуются специальные конфигурации софта и компьютера.
Сообщество отдает должное этой технологии, т.к это истоки искусственного интеллекта. Но реальность такова, что сейчас его опережают другие языки программирования.
C++ носит звание «самый быстрый язык программирования», поэтому его часто используют для компьютерных игр, десктопных приложений и поисковых систем. Например, Google Chrome написан с использованием C++.
Этот язык программирования в первую очередь является инструментом для создания сложных продуктов, таких как банковское программное обеспечение, облачные системы и корпоративное программное обеспечение.
Что касается программирования ИИ, в частности, в C++ есть библиотеки, доступные для машинного обучения и нейронных сетей, которые способствуют более быстрому выполнению сложных алгоритмов. В целом, многие разработчики предпочитают этот язык для создания приложений, требующих высокой производительности и не только для ИИ.
При выборе языка программирования для ИИ, C++ определенно стоит рассмотреть как вариант из-за его основного преимущества в виде высокой скорости.
Java является одним из самых популярных языков программирования, и когда речь идет о языках для искусственного интеллекта, стоит рассмотреть Java.
Его поклонники называют Java Virtual Machine одним из главных преимуществ языка, которое позволяет легко реализовать язык ИИ на различных платформах. Удобство использования, скорость дебага и возможность создавать красивую графику, можно перечислить среди остальных его плюсов.
Java имеет открытый исходный код и поддерживается многими библиотеками, в том числе Java Machine Learning Library. Как предполагает название, она подходит не только для алгоритмов машинного обучения, но и для проектов, в которых используются робототехнические системы, датчики, NLP и нейронные сети.
Решения Java могут быть реализованы в любой области, а не только в Data Science.
Поскольку Java является одним из лидеров в качестве лучшего языка для машинного обучения и программирования ИИ в целом, он наиболее распространен для крупномасштабных проектов, поскольку его упрощенная сеть удобна для поддержки больших программных инфраструктур.
R - один из самых новых языков программирования ИИ, но он уже приобрел популярность благодаря очень конкретным задачам, которые может эффективно решать.
R особенно хорош в обработке больших чисел, даже лучше, чем Python. Недавний опрос Kaggle показал, что R часто выступает в качестве первого выбора для программного обеспечения, которое использует много статистических данных.
С открытым исходным кодом, как и некоторые другие языки программирования ИИ, о которых мы говорили выше, пакеты R применяются в машинном обучение, извлечении данных и других передовых инструментах анализа баз данных.
Возможности R не предназначены для общих целей. R лучше всего подходит для программного обеспечения, связанного со статистикой. Любой другой язык ИИ не работает в этих случаях так же хорошо, как R.
Prolog
Prolog расшифровывается как «programming in logic». Этот язык программирования был создан еще в 1960-х годах и отличается от других языков, которые сейчас используются для программирования ИИ.
Как следует из его описания, Prolog - это логический язык, который не похож на «классические» языки ИИ. С точки зрения разработчика, он предполагает определение правил, фактов и конечных целей. Не каждый программист выбирает Prolog, когда принимает решение изучать языки программирования ИИ.
Изначальная область использования Prolog - обработка естественной речи. Например, первый чатбот, ELIZA, был разработан с использованием Prolog. Позже Prolog использовался в исследовательских и образовательных областях для экспертных систем, доказательства теорем, а также для некоторых случаев машинного обучения. Prolog также является частью академического обучения для многих курсов искусственного интеллекта.
Подведем итоги
Если вы читаете это, вы, должно быть, уже осознали потенциал ИИ и возможности, которые он может дать.
В этой статье мы часто упоминаем фразу «лучший язык программирования для ИИ». Тем не менее, правда в том, что вряд ли есть единственно верный вариант.
Выбор языка программирования для ИИ всегда зависит от многих важных факторов:
- специфики вашего бизнеса;
- особенностей продукта - будь то новый продукт или существующий;
- ситуации на рынке;
- того, кто ваши клиенты или пользователи;
- какова ожидаемая нагрузка;
- какие проблемы вы пытаетесь решить или каковы ваши цели.
Кроме того, многие решения полагаются на комбинацию из нескольких технологий, включающих несколько вариантов для реализации желаемой функциональности и достижения высокой эффективности.
Мы убеждены, что каждый кейс уникален. Поэтому, прежде чем давать какие-либо рекомендации, мы задаем нашим клиентам все эти вопросы, углубляясь в исследования и планирование, прежде чем начинать разработку. А уже в процессе разработки приобретаем бесценный опыт программирования ИИ, которым с радостью делимся со всеми, кто пытается разобраться в примерах кода и сложных технических решениях.
Надеемся, что эта статья была полезной для вас и искренне желаем успехов в программировании ИИ!
Смартфоны много лет назад стали хитом, а за ними последовали языки программирования мобильных приложений. Достигший пика на третьей позиции Objective-C использовался только для iPhone. Сегодня ту же картину мы видим в Data Mining и искусственном интеллекте: языки программирования в этих областях переживают бум.
Ярчайший пример — Python, отвоевавший вторую позицию у Java. Благодаря этому возродился Fortran, но не только он. Подробности, которыми делимся к старту флагманского курса по Data Science, читайте под катом.
Индекс TIOBE — это обновляемый раз в месяц показатель популярности языков программирования. Рейтинги основаны на количестве квалифицированных инженеров по всему миру, курсах и сторонних поставщиках. Для расчёта используются популярные поисковые системы, такие как Google, Bing, Yahoo!, Wikipedia, Amazon, YouTube и Baidu. Важно отметить, что наш индекс — это не рейтинг лучших языков программирования или языков с большим числом строк кода.
Воспользоваться им можно, чтобы проверить актуальность ваших навыков программирования или принять стратегическое решение, какой язык взять на вооружение в новом проекте. Полное определение индекса TIOBE вы найдёте здесь.
Другие языки
Полный список 50 лучших языков программирования приведён ниже. Этот обзор публикуется неофициально, потому что мы могли пропустить какой-то язык. Если у вас сложилось такое впечатление, пожалуйста, сообщите нам об этом. Ознакомьтесь также с обзором всех языков программирования:
Следующие 50 языков
Следующий список — с 51 по 100. Поскольку различия относительно невелики, языки перечислены в алфавитном порядке.
История с 1986 по 2021 с периодами в 5 лет
Чтобы увидеть общую картину, посмотрите на топ-10 языков программирования много лет назад. Пожалуйста, обратите внимание, что это средние позиции за 12 месяцев:
Есть 2 важных замечания.
Языка программирования SQL долгое время не было в индексе TIOBE. В 2018 году кто-то указал, что SQL — Тьюринг-полный язык. С этого момента SQL — часть индекса TIOBE. Таким образом, хотя этот язык очень стар, в индексе он имеет короткую историю.
Зал славы языков программирования
Ниже приведён список всех «Языков программирования года» в зале славы. Награда присуждается языку программирования, который выше других поднялся в рейтинге за год.
Баги и запросы на изменения индекса
Ниже топ-5 востребованных изменений и ошибок. Если у вас есть предложения, как улучшить индекс, без колебаний отправьте письмо.
Помимо «programming» есть запросы «programming with <lang>», «<lang> development» и «<lang> coding», их нужно учитывать.
Добавьте запросы не на английском языке. Идея — начать с китайской поисковой системы Baidu. Эта работа завершится в ближайшие несколько месяцев.
Добавьте список всех отклонённых запросов на изменение, чтобы свести к минимуму количество повторяющихся писем о Rails, JQuery, JSP и т. д.
Введите индекс TIOBE среди баз данных, систем управления конфигурацией ПО и фреймворков приложений.
Некоторые поисковые системы позволяют запрашивать добавленные в прошлом году страницы. Индекс должен отслеживать только недавно добавленные страницы.
Вопрос: Разрешено ли мне показывать индекс TIOBE в моём блоге/презентации/публикации?
Вопрос: Как я могу номинировать новый язык на включение в индекс?
Вопрос: Я хотел бы иметь весь набор данных индекса TIOBE. Возможно ли это?
Ответ: Мы потратили много сил, чтобы получить все данные и поддерживать индекс TIOBE в актуальном состоянии. Чтобы немного компенсировать это, мы просим плату в размере 5000 долларов США за полный набор данных. Набор охватывает период с июня 2001 года по сегодняшний день. Он начался с 25 языков ещё в 2001 году и сегодня включает более 150 языков, индексируемых раз в месяц. Данные доступны в формате, разделённом запятыми. Чтобы узнать больше, пожалуйста, напишите нам.
Вопрос: Почему для расчёта рейтинга группы используется максимум, а не сумма?
Ответ: Можно сделать иначе, но оба подхода ошибочны. Взяв сумму, вы получите пересечение дважды. Взяв максимум, мы упускаем разницу. Что выбрать? Предположим, кто-то придумает новый поисковый запрос, который составляет 10 % от исходного. Если вы возьмёте максимум, ничего не изменится. Если взять сумму, то рейтинги вырастут на 10 %. Таким образом, получение суммы будет стимулом придумать всевозможные непонятные запросы. Вот почему мы решили взять максимум.
Правильный подход — взять сумму и вычесть пересечение. Это приведёт к взрыву дополнительных запросов. Предположим, что в языке есть группа из 15 терминов, тогда вам нужно выполнить 32 768 запросов (все комбинации пересечений). Так что это также кажется невозможным… Если у кого-то есть решение, пожалуйста, дайте нам знать.
Вопрос: Что случилось с Java в апреле 2004 года? Вы изменили методологию?
Ответ: Нет, в то время мы не меняли нашу методологию, но свою методологию изменил Google. Они провели общую проверку, чтобы избавиться от всех видов брошенных веб-сайтов и произошло огромное падение таких языков, как Java и C++. Чтобы свести к минимуму такие колебания, спустя несколько месяцев мы добавили поисковые системы Yahoo! и MSN.
С февраля 2003 года Python не опускался в индексе TIOBE ниже 13 места, а весь рейтинг указывает на стабильно большой интерес к искусственному интеллекту. Если вы хотите работать с ИИ или данными, предлагаем присмотреться к программе нашего курса по науке о данных, а если вам интереснее Python в целом, то вы можете обратить внимание на курс Fullstack-разработки на этом языке; также можно узнать, как прокачаться или начать карьеру в других направлениях IT:
Большие успехи, из-за которых вокруг AI и machine learning сейчас наблюдается самый настоящий хайп, дело совсем недавнее. Например, вот эта картинка из известного среди гиков комикса xkcd нарисована в сентябре 2014 года, а всё ещё упоминает задачу "распознать, что на фото есть птица" как нечто невероятно сложное, потребующее команды исследователей и пяти лет разработки. С тех пор эта задача стала доступна практически любому упорному студенту. Соответственно, в последние годы под словами "искусственный интеллект" подразумевают в основном машинное обучение.
Это не всегда было так: в разное время к "искусственному интеллекту" могли причислять экспертные системы, написанные на языках Лисп и Пролог, алгоритмы планирования, написанные на Java или С++, или вообще какие-то модные в разные годы технологии, для создания которых могли использоваться почти какие угодно языки программирования и их смеси. Когда вы слышите, например, что такая-то российская система вооружений "снабжена искусственным интеллектом", вполне возможно, что речь идёт о какой-то довольно простой по современным меркам логике, написаной, может быть, на языке Паскаль, а может быть, даже и прямо на ассемблере.
В создании систем, основанных на машинном обучении, есть два больших ответвления: нейронные сети (часто также используется более размытый, но круто звучащий термин deep learning) и статистические методы, например, градиентный бустинг. Для некоторой части статистических методов иногда используется коммерциализированный термин data mining.
Использование нейронных сетей состоит примерно из трёх частей. Во-первых, нужно спроектировать и описать её структуру (часто также говорят "архитектуру", но это нужно не путать с использованием слова "архитектура" в других областях программирования). Во-вторых, нужно её обучить. В-третьих, нужно написать код, который будет применять обученную нейронную сеть и дальше что-то делать с результатами её работы. Обучение и применение нейронной сети очень вычислительно тяжелый процесс, ещё несколько лет назад подразумевалось, что это делается на С или С++, и код, который это делает, нужно специально для этого каждый раз отдельно писать. В последние годы для этих этапов появились стандартные, хорошо спроектированные и работающие инструменты, например, TensorFlow, Theano или Torch. Внутри они по-прежнему написаны на каком-то языке, близком к железу, вроде С, но для всех, кроме их создателей, это уже не очень важно. Ну а первый этап -- описание структуры сети -- в них для удобства уже выполняется на каком-то более удобном и приятном, хоть и сильно менее эффективном, языке. Чаще всего это Python, иногда Lua. Вот что скрывается за словами "разработчики искусственного интеллекта работают на питоне".
В статистическом машинном обучении экспериментируют обычно на Питоне, а в production работают монструозные системы, разрабатываемые сотнями человек. Пишут этот код на C++ с "вкраплениями" Питона или, реже, Java. Примеры таких систем - поисковые машины Яндекса или Гугла; рекламные сети, которые пытаются подсунуть вам именно ту рекламу, на которую вы кликнете; и даже та штука, которая в ленте Facebook старается показать вам те обновления, которые вы с большей вероятностью "лайкнете".
Материал подготовили эксперты компании Hey Machine Learning.
Машинное обучение и искусственный интеллект определённо являются технологическим прорывом. Приложения для подстановки лиц и их состаривания. Голосовые помощники, способные забронировать столик или заказать билет.
Решения, распознающие мерцательную аритмию и сердечный приступ. И это лишь то, что произошло буквально недавно. Популярность ИИ-технологий растёт, а значит, растёт и спрос на них. Это приводит к увеличению всего сообщества разработчиков и к появлению фреймворков ИИ, упрощающих обучение и работу.
Давайте разберёмся, что такое фреймворк. Фреймворк — это набор инструментов и стандартных реализаций для обеспечения более быстрой разработки какого-либо программного продукта. Его часто путают с библиотекой, которая же, в свою очередь, является набором стандартных реализаций, функций и структур данных, облегчающих решение какой-либо задачи.
Если перейти во вселенную метафор, то фреймворк — это как мастерская, в которой вы можете сесть и, например, собрать автомобиль или стул. Тогда с этой точки зрения библиотека — молоток.
Мы в Hey Machine Learning работаем с ИИ-фреймворками ежедневно, поэтому решили написать для вас статью о десяти самых известных из них. На основе собственного использования выделили их положительные и отрицательные стороны, а также добавили информацию о самом эффективном их применении. В первую часть обзора вошли Tensorflow, PyTorch, Keras, Darknet и XGBoost.
Статистика по фреймворкам с официальных аккаунтов на GitHubTensorFlow — это комплексная платформа для машинного обучения с открытым исходным кодом. Она была разработана командой Google Brain как продолжение закрытой системы машинного обучения DistBelief, однако в ноябре 2015 года компания передумала и открыла фреймворк для свободного доступа.
Как и большинство фреймворков глубокого обучения, TensorFlow имеет API на Python поверх механизма C и C ++, что ускоряет его работу.
TensorFlow имеет гибкую экосистему инструментов, библиотек и ресурсов сообщества. Это позволяет исследователям использовать самые современные МО-технологии, а разработчикам — создавать и развёртывать приложения на базе машинного обучения.
Платформа предоставляет интуитивно понятные высокоуровневые API-интерфейсы, например Keras, с быстрым выполнением, что обеспечивает немедленную итерацию модели и простую отладку. За счёт мультиплатформенности решение позволяет обучать и разворачивать модели в облаке и локально, независимо от используемого пользователем языка.
Если вам необходимо запустить модель машинного обучения на смартфоне или IoT-устройстве, то вам пригодится среда глубокого обучения с открытым исходным кодом TensorFlow Lite. Когда нужно создать и обучить МО-модель на JavaScript, а после развернуть её в браузере или на Node.js, то можно воспользоваться библиотекой TensorFlow.js.
Стоит отметить, что фреймворк постоянно развивается за счёт открытого исходного кода и огромного сообщества энтузиастов. Также за счёт его популярности есть множество уже решённых задач, что существенно упрощает жизнь новоиспечённым разработчикам.
Однако фреймворк не лишён недостатков. Компания Google известна своей любовью к созданию собственных стандартов, что коснулось и фреймворка. Например, если во время работы с TensorFlow в коде вылетает ошибка, то фреймворк не покажет пользователю конкретную строчку, спровоцировавшую её.
Почему так? Это связано с особенностью API TensorFlow, где все операции выполняются через класс tf.Session. В программировании есть две основные парадигмы — императивная и декларативная. В TensorFlow используется второй подход.
Рассмотрим очень грубый пример:
Если думаете, что c = 6, то спешу вас огорчить. На самом деле оно равно:
Это значит, что из-за декларативного подхода, вы не умножаете 2 * 3, а объявляете операцию, которая умножает 2 * 3.
Чтоб получить 6, необходимо выполнить операцию умножения чисел через сессию:
Теперь рассмотрим пример посложнее: сделаем вход не константным и будем использовать поэлементное умножение матриц.
Возьмём матрицы разных размеров, что должно привести к ошибке, потому что нельзя поэлементно умножить две матрицы разной формы.
Теперь даём на вход вектор из двух элементов и из трёх.
validArgumentError (see above for traceback): Incompatible shapes: [2] vs. [3] [[node mul_3 (defined at <ipython-input-66-0b219961c4c2>:4) = Mul[T=DT_FLOAT, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0"](_arg_Placeholder_3_0_0/_7, _arg_Placeholder_4_0_1/_9)]] [[<Всё потому, что ошибка — внутри сессии.
Конечно, есть способы обезопасить себя от подобного, однако, например, в PyTorch такое вообще не возможно.
Ещё одна проблема TensorFlow, которую следует выделить, — фреймворк всегда забирает всю видеопамять. Если вы хотите его ограничить, то необходимо создавать файл конфигурации и явно указывать, что можно брать. Также фреймворк можно ограничить напрямую, например, позволить взять не больше 50% видеопамяти.
Из-за подобного поведения с памятью могут возникнуть проблемы в работе. Предположим, что в одном проекте множество различных моделей, одни из которых написаны на PyTorch, а другие — на TensorFlow. Если изначально мы создадим TensorFlow-модель и не ограничим её, то она использует всю видеопамять при том, что ей необходимо всего 0,5 ГБ, и в итоге на PyTorch-модели попросту не хватит места.
- Отличный фреймворк для создания нейронных сетей, которые будут работать в продакшене.
- Берёт на себя оптимизацию ресурсов для вычислений.
- Огромное комьюнити.
- За счёт популярности выше вероятность, что проблему, подобную вашей, уже решили.
- Сложен в использовании и освоении.
- Недружелюбный.
- Необходимо постоянно контролировать используемую видеопамять.
- Имеет свои стандарты.
- Плохая документация.
- У вас всегда есть пять способов решить задачу, но три из них deprecated, один не работает, а тот, который работает, — не задокументирован.
Проекты, которые используют фреймворк TensorFlow:
-
— система распознавания речи. — модель, которая генерирует ограничительные рамки и маски сегментации для каждого объекта на изображении. — предобученная нейронная сеть, используемая для решения задач обработки естественного языка.
PyTorch — это среда машинного обучения на языке Python с открытым исходным кодом, обеспечивающая тензорные вычисления с GPU-ускорением. Она была разработана компанией Facebook и представлена в октябре 2016 года, а открыта для сторонних разработчиков — в январе 2017 года. Фреймворк подходит для быстрого прототипирования в исследованиях, а также для любителей и небольших проектов.
Фреймворк предлагает динамические графы вычислений, которые позволяют обрабатывать ввод и вывод переменной длины, что полезно, например, при работе с рекуррентными нейронными сетями. Если коротко, то за счёт этого инженеры и исследователи могут менять поведение сети «налету».
За счёт глубокой интеграции фреймворка с кодом C++ разработчики могут программировать на C и C++ с помощью API-расширения на основе FFI для Python.
В отличие от TensorFlow, PyTorch менее гибок в поддержке различных платформ. Также в нём нет родных инструментов для визуализации данных, но есть сторонний аналог, называемый tensorboardX.
Однако, снова же, в отличие от TensorFlow, если при работе с PyTorch вылетает ошибка, то это конкретная недоработка в коде и система выделит вам именно ту строчку, которая её спровоцировала.
Также при развёртке сетей на GPU PyTorch самостоятельно займёт только необходимую видеопамять.
- Имеет множество модульных элементов, которые легко комбинировать.
- Легко писать собственные типы слоев и работать на GPU.
- Имеет широкий выбор предварительно обученных моделей.
- Вам придётся самостоятельно писать тренировочный код.
- Плохая документация, то и дело будут попадаться функции и методы, документация которых существует исключительно на форумах сообщества и получена эмпирическим путём.
Проекты, которые используют фреймворк PyTorch:
-
— библиотека для обработки устной и письменной речи. — генеративная нейросеть для подмены деталей и свойств видеопотока. — алгоритм, который превращает пользовательские наброски в фотографии.
Keras — открытая среда глубокого обучения, написанная на Python. Она была разработана инженером из Google Франсуа Шолле и представлена в марте 2015 года.
Фреймворк нацелен на оперативную работу с нейросетями и является компактным, модульным и расширяемым. Подходит для небольших проектов, так как создать что-то масштабное на нём сложно и он явно будет проигрывать в производительности нейросетей тому же TensorFlow.
Keras работает поверх TensorFlow, CNTK и Theano и предоставляет интуитивно понятный API, который, по мнению наших инженеров, пока что является лучшим в своём роде.
Фреймворк содержит многочисленные реализации широко применяемых строительных блоков нейронных сетей, таких как слои, целевые и передаточные функции, оптимизаторы, а также множество инструментов для упрощения работы с изображениями и текстом.
Deeplearning4j использует Keras в качестве своего Python API и позволяет импортировать модели из Keras, а также через Keras из Theano и TensorFlow.
- Удобен в использовании.
- Лёгок в освоении.
- Быстроразвивающийся фреймворк.
- Хорошая документация.
- Встроен в TF.
Проекты, которые используют фреймворк Keras:
-
— модель, которая генерирует ограничительные рамки и маски сегментации для каждого объекта на изображении — алгоритм для распознавания лиц в режиме реального времени и классификации эмоций и пола. — нейронная сеть для обнаружения объектов в режиме реального времени.
Darknet — это фреймворк с открытым исходным кодом, написанный на языке C с использованием программно-аппаратной архитектуры параллельных вычислений CUDA. Он быстрый, лёгкий и удобный в использовании. Также Darknet поддерживает вычисления на базе CPU и GPU.
Обученные веса Darknet хранит в формате, который может быть распознан с помощью разных методов на различных платформах. Однако это может стать проблемой, если вы решите натренировать модель на одном сверхмощном оборудовании, а затем использовать её на другом.
Так как фреймворк написан на C и не имеет другого API, то в случае, когда требования платформы или собственные предпочтения заставят обратиться к другому языку программирования, вам придётся дополнительно заморочиться над его интеграцией. К тому же он распространяется только в формате исходного кода, и процесс компиляции на некоторых платформах может быть несколько проблематичным.
Фреймворк не рекомендуется использовать для сложных проектов, разве что вам необходимо создать сверхбыстрый детектор объектов.
- Кроме задач с обнаружением больше нигде не используется.
- Не рекомендуется для больших проектов.
- Плохая документация.
Проекты, которые используют фреймворк Darknet:
-
— нейронная сеть для обнаружения объектов в режиме реального времени. — компактная нейронная сеть для обнаружения объектов.
XGBoost — это фреймворк с открытым исходным кодом, который предлагает систему градиентного бустинга для C++, Java, Python, R, Julia. Он разработан для обеспечения высокой эффективности, гибкости и портативности.
Этот фреймворк относится не к глубокому обучению, как все вышепредставленные, а к классическому.
Изначально это был исследовательский проект Тяньцзи Чена и Карлоса Гестрина в составе Distributed [Deep] Machine Learning Community, но позже он был расширен и представлен публике на конференции SIGKDD в 2016 году, где произвёл фурор.
После своей презентации фреймворк лидировал в соревнованиях Kaggle и до сих пор остаётся фаворитом для решения большинства задач на платформе.
XGBoost фокусируется на скорости вычислений и производительности модели и подходит для решения задач регрессии, классификации и упорядочивания. Если данные можно представить в виде таблицы, то точность и производительность будут существенно выше, чем у DeepLearning-решений. Любимый инструмент Data Scientist-ов.
Фреймворк совместим с операционными системами Windows, Linux и OS X, а также поддерживает кластеры AWS, Azure и Yarn, хорошо работает с Flink, Spark.
- Очень быстрый и удобный инструмент для тренировки моделей типа «дерево решений».
- Точный.
- Отлично подходит для проверки гипотез.
Так всё же, какой фреймворк к какой задаче лучше всего применить?
TensorFlow хорош для продвинутых проектов, таких как создание многослойных нейронных сетей. Может использоваться для распознавания речи, лиц, объектов и изображений, а также для работы с текстом.
PyTorch подойдёт в случае, когда вам необходимо обучить модели быстро и эффективно. Удобный для быстрого прототипирования в исследованиях, а также для любителей и небольших проектов.
Keras подходит для быстрого прототипирования. Хорош в кейсах, связанных с переводом, распознаванием изображений и речи.
Darknet подходит для небольших проектов. Хорошо работает в задачах обнаружения.
XGBoost может использоваться для решения задач регрессии, классификации, упорядочивания и пользовательских задач на предсказание.
Мы надеемся, что наша статья о топ-10 фреймворках для искусственного интеллекта расскажет вам что-то новое и полезное, а также поможет подобрать наиболее подходящее решение для вашего проекта.
Поверхностно, keras это надстройка над tf. А не отдельный фреймворк. Это как jquery для js.
только js это не фреймворк
Полностью согласен. Тока хотел тоже самое написать:)
Теоретически вы правы, однако на практике дела обстоят немного иначе.
Термин «фреймворк» является достаточно расплывчатым и может означать много разных вещей в зависимости от контекста. Фреймворком может называться всё, что используется при разработке приложений: библиотека, набор из множества библиотек, набор сценариев или любое программное обеспечение, необходимое для создания приложения.
Например, в Mac OS X фреймворк - это просто библиотеки, упакованные в пакет.
Keras действительно является надстройкой и, кстати, не толькоTensorFlow, но и CNTK и Theano. Он может считаться фреймворком, так как используется для создания полноценных решений типа Mask R-CNN и face_classification.
Также, когда дело касается решения задач распознавания изображений и машинного перевода, Keras всегда рассматривают как альтернативу TensorFlow и PyTorch, так как он удобен в использовании, лёгок в освоении и имеет хорошую документацию.
Читайте также: