這些高階人工智慧框架可增強您的程式設計技能

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在本文中，我想與他們的實際應用程式共享前五個框架和庫。人工智慧是計算領域的未來。看到越來越多的人工智慧技術需求，越來越多的程式設計師熟悉了這一科學。我希望本指南將幫助您獲得啟發，並開始更多地瞭解這個強大且不斷髮展的領域。

目錄：

· 背景

· 介紹

· Caffe

· Torch

· ScikitLearn

· Google Cloud AutoML

· 亞馬遜機器學習

· 結論

人工智慧是一種工具，不是威脅。—羅德尼·布魯克斯

背景

一些重要的關鍵資料可以使我們有所瞭解：

· 2019年認知和人工智慧系統市場的服務部門收入— 127億美元

· 人工智慧業務運營全球收入2023 — 108億美元

· 2025年全球自然語言處理（NLP）市場規模— 433億美元

· 2019年全球人工智慧創業公司的融資金額— 24B美元

（參考資料：https：//www.statista.com）

這是一個漂亮的圖表，顯示了領先的高科技公司收購了多少個人工智慧初創企業：

> https://www.statista.com/chart/9443/ai-acquisitions/

介紹

假設您決定在這一領域進行練習和發展。今天，我們將看到軟體工程師如何將深度學習和人工智慧應用於他們的程式設計工作。

我們必須知道的第一件事是如何應用它，這是一個進行研究的好問題："什麼是2021年開始學習的最有用的框架/庫？"這正是我問自己的問題。

這將有助於我們不僅瞭解他們的名字，而且更瞭解他們。足夠介紹。讓我向您介紹小隊！

1.Caffe

作為咖啡愛好者，我想從Caffe開始，它代表快速特徵嵌入的卷積架構。伯克利AI的Analysis Caffe是與小組成員合作的深度學習框架。

透過其框架，可以啟動語言，速度和可用性。它具有可靠的體系結構，可遵循配置定義的系統，並且無需硬編碼即可進行最佳化。這對於在CPU和GPU之間進行切換也很有用。

Caffe是一個科研專案和工業實施的理想選擇，因為它每天使用一個NVIDIA GPU即可處理超過6000萬張照片。

AI框架可響應C ++，CUDA的命令列，Python和MATLAB介面。建立協進化神經網路（CNN）以使用Caffe識別圖片非常簡單。

官方頁面：Caffe https://caffe.berkeleyvision.org/

價格：免費（開源）

一些實際的應用程式：

· 學習LeNet https://nbviewer.jupyter.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/01-learning-lenet.ipynb

· 影象分類和濾鏡視覺化 https://nbviewer.jupyter.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/00-classification.ipynb

2.Torch

Torch是用於科學和數字處理的科學計算系統。它產生具有節奏，多功能性和可用性的演算法。

Torch似乎將GPU放在首位，並且是與NumPy等效的Tensor庫。它捆綁在LuaJIT中，並且具有C / CUDA的基本整合。透過使用大量演算法，這提高了效能並促進了深度學習分析。

Torch使用者配備了易於使用的庫，因此可以對人工智慧分散式系統進行模組化應用。透過通用的N維陣列，這可以透過諸如切割和分度之類的程式來改善。它還包括線性代數協議和神經網路。

官方頁面：火炬 http://torch.ch/

價格：免費（開源）。

一些實際的應用程式：

· 玩Atari遊戲的Deep-Q強化學習 https://github.com/soumith/cvpr2015/blob/master/DQN%20Training%20iTorch.ipynb

· 應用視覺和自然語言深度學習 https://on-demand.gputechconf.com/gtc/2015/webinar/torch7-applied-deep-learning-for-vision-natural-language.mp4

3. Scikit-learn

Scikit-learn是人工智慧的可訪問方法之一，可從商業上獲得AI框架。這是一個Python程式，可同時進行有監督和無監督的機器學習。

它是通用的AI建立方法之一，支援分組，迴歸，聚類演算法和降維，模型收集和預處理。

資料科學家可以使用sci-kit learning提供的詳細使用者指南輕鬆地訪問工具，從分類和多標籤演算法到協方差估計。

Sci-kit程式設計具有交叉驗證，受控和不受監控的學習演算法等功能。

官方頁面：Scikit-learn https://scikit-learn.org/stable/

價格：免費（開源）。

一些實際的應用程式：

· 支援向量機（SVM）監督學習 https://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html#classification

· 分解元件中的訊號 https://scikit-learn.org/stable/modules/decomposition.html#decompositions

4. Google Cloud AutoML

關於前面提到的所有工具和庫，Auto ML當前是機器學習工程師可用工具庫中最新最好的一種。

如概述中所述，效率對於機器學習職責至關重要。儘管從中獲得的好處是可觀的，但確定最佳超引數並非易事。

在類似黑匣子的神經網路中尤其如此，隨著網路複雜性的增加，決定重要事項的難度也越來越大。請記住一個有趣的事實：Google雲端服務提供了Auto ML。

官方頁面：Google Cloud AutoML https://cloud.google.com/automl

價格：定價（按使用量付費）。

一些實際的應用程式：

· AutoML視覺 https://cloud.google.com/vision/automl/docs

· 使用AutoML自然語言進行自定義文字分類 https://www.youtube.com/watch?v=ieaqfU1BwJ8

5.亞馬遜機器學習

Amazon Web Services（AWS）具有廣泛的機器學習框架，全球數百個組織和組織都在使用。其軟體與核心人工智慧系統整合，並提供了一系列現成的AI應用程式。從聊天機器人到分類，AWS提供了許多訓練有素的智慧模型。

官方頁面：AWS Machine Learning https://aws.amazon.com/

價格：定價（按使用量付費）。

一些實際的應用程式：

· Amazon Personalize：使用Amazon更快地獲得實時個性化使用者體驗 https://aws.amazon.com/personalize/?c=ml&sec=srv

· Amazon Kendra：高度精確的智慧搜尋服務。 https://aws.amazon.com/kendra/?c=ml&sec=srv

結論

當然，除了列出的框架和庫外，還有許多其他框架和庫。我只分享了一滴人工智慧和深度學習海洋。

人工智慧是計算領域的一個迷人的市場。每個自重的軟體開發人員都必須具有堅定的AI開發經驗。至少有一些背景知識。

成為一名優秀的AI專業人員需要強大的理智，技能，毅力和職業道德。如果您有它們，那麼現在是進入此領域的理想選擇和時間。

我在本文中的目標是為您提供有關該領域的一些見識和啟發。希望對您的閱讀有幫助。如果您有任何疑問或意見，請隨時與我聯絡。