Top 11 des cadres dans le monde de l'IA

L'époque où l'IA était considérée comme fictive est révolue.

Des robots à Google Siri et maintenant l'introduction du nouveau Google Duplex, intelligence artificielle semble avoir fait des progrès considérables pour devenir de plus en plus humain.

La demande d'apprentissage automatique et d'IA a augmenté de façon exponentielle. De plus, la communauté a augmenté en conséquence, ce qui a conduit à l'évolution de certains cadres d'IA qui facilitent l'apprentissage de l'IA.

Dans cet article, nous discuterons de certains des meilleurs cadres pour vous aider à démarrer avec le développement de l'IA.

Tensor Flow

Originaire de la famille Google, TensorFlow s'avère être un framework open-source robuste qui prend en charge l'apprentissage en profondeur et qui est accessible même à partir d'un appareil mobile.

Le flux tenseur est considéré comme un outil approprié pour le développement de programmes statistiques. Comme il offre une formation distribuée, les modèles de machine peuvent être formés beaucoup plus efficacement à n'importe quel niveau d'abstraction que l'utilisateur préfère.

Caractéristiques

• Une interface multi-programmation évolutive pour une programmation facile
• De solides relais de croissance avec une forte communauté open-source
• Fournit des manuels complets et bien documentés pour les personnes

Avantages

• Le langage utilisé par le flux tensoriel est Python, qui est très populaire de nos jours.
• Ce framework est capable d'une puissance de calcul élevée. Par conséquent, il peut être utilisé sur n'importe quel processeur ou GPU.
• Utilise l'abstraction de graphes de calcul pour créer des modèles de machine

Inconvénients

• Pour prendre une décision ou une prédiction, le cadre transmet les données d'entrée via plusieurs nœuds. Cela peut prendre du temps.
• Il manque également de nombreux modèles d'IA pré-entraînés.

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Microsoft CNTK

Microsoft CNTK est un framework open source plus rapide et plus polyvalent basé sur des réseaux de neurones qui prennent en charge le remodelage du texte, des messages et de la voix.

Il fournit un environnement de mise à l'échelle efficace grâce à une évaluation globale plus rapide des modèles de machines tout en veillant à la précision.

Microsoft CNTK a des intégrations avec de grands ensembles de données massifs, ce qui en fait le premier choix à adopter par de grands acteurs comme Skype, Cortana, etc., avec une architecture très expressive et facile à utiliser.

Caractéristiques

• Hautement optimisé pour offrir efficacité, évolutivité, rapidité et intégrations de haut niveau
• Possède des composants intégrés tels que le réglage des hyperparamètres, les modèles d'apprentissage supervisé, le renforcement, CNN, RNN, etc.
• Les ressources sont utilisées pour fournir la meilleure efficacité.
• Réseaux propres pouvant être exprimés efficacement, tels que des API complètes, à la fois de haut niveau et de bas niveau

Avantages

• Comme il prend en charge Python et C ++, ce framework peut fonctionner avec plusieurs serveurs à la fois et accélère ainsi le processus d'apprentissage.
• Il a été développé en gardant à l'esprit les développements récents dans le monde de l'IA. L'architecture de Microsft CNTK prend en charge GAN, RNN et CNN.
• Il permet une formation distribuée pour former efficacement les modèles de machines.

Inconvénients

• Il manque une carte de visualisation et un support ARM mobile.

Caffe

Caffe est un réseau d'apprentissage en profondeur avec un ensemble préchargé de réseaux de neurones entraînés. Cela devrait être votre premier choix si votre date limite est proche.

Connu pour ses capacités de traitement d'image, ce framework a également une prise en charge étendue de MATLAB.

Caractéristiques

• Tous ses modèles sont écrits dans des schémas en clair
• Il offre une vitesse massive et un travail très efficace car il est déjà préchargé.
• Une communauté open source active pour la discussion et le code collaboratif.

Avantages

• Reliant C, C++ et Python, il prend également en charge la modélisation de CNN(réseaux de neurones convolutifs)
• Efficace lors du calcul de tâches numériques en raison de sa rapidité.

Inconvénients

• Caffe n'est pas capable de gérer des données complexes mais est relativement rapide lors du traitement visuel des images.

Theano

Theano est basé sur python, qui est un langage de programmation éprouvé lorsqu'il s'agit d'un traitement et d'une réponse plus rapides.

En utilisant des GPU à la place du CPU, ce framework prend en charge l'apprentissage en profondeur recherche et peut fournir une précision pour les réseaux qui nécessitent une puissance de calcul élevée. Par exemple, le calcul de tableaux multidimensionnels nécessite une puissance élevée, et Theano en est capable.

Caractéristiques

• L'évaluation des expressions est plus rapide grâce à la génération de code dynamique
• Il offre un excellent rapport de précision, même lorsque les valeurs sont minimales.
• Les tests unitaires sont une fonctionnalité importante de Theano, car ils permettent à l'utilisateur de vérifier lui-même son code ainsi que de détecter et diagnostiquer facilement les erreurs.

Avantages

• Theano offre un support efficace pour toutes les applications gourmandes en données mais nécessite une combinaison avec d'autres bibliothèques.
• Il est efficacement optimisé pour le CPU ainsi que pour le GPU.

Inconvénients

• Il n'y aura plus de mises à jour ou d'ajout de fonctionnalités à la version actuelle de Theano.

 Amazon machine learning

Être un entrant tendance dans la communauté de l'IA, Apprentissage automatique Amazon offre un accompagnement haut de gamme dans le développement d'outils d'auto-apprentissage.

Ce framework a déjà une base d'utilisateurs existante dans ses multiples services comme AWS, S3 et Amazon Redshift. Il s'agit d'un service géré par Amazon, avec trois opérations effectuées sur le modèle : l'analyse des données, la formation du modèle et l'évaluation.

Caractéristiques

• Il existe des outils personnalisés pour chaque niveau d'expérience dans AWS, même si vous êtes un débutant, un scientifique des données ou un développeur
• La sécurité est de la plus haute importance, donc toutes les données sont cryptées
• Fournit des outils complets pour l'analyse et la compréhension des données
• Intégrations avec tous les principaux ensembles de données

Avantages

• Vous n'avez pas besoin d'écrire beaucoup de code avec ce framework. Au lieu de cela, il vous permet d'interagir avec le framework alimenté par l'IA via des API.
• Couramment utilisé par les scientifiques des données, les développeurs et les chercheurs en ML.

Inconvénients

• Il manque de flexibilité car l'ensemble du framework est abstrait, donc si vous souhaitez choisir un algorithme de normalisation ou d'apprentissage automatique particulier, vous ne pouvez pas.
• Il manque également de visualisation des données.

Scikit-Learn 

Scikit-Apprendre est une bibliothèque Python construite dans le but de Apprentissage automatique. En fait, il s'agit d'une collection d'exploration de données et l'analyse des données outils. 

Ce framework AI est construit sur des packages Python populaires, tels que NumPy, SciPy et matplotlib. N'importe qui peut le réutiliser dans divers contextes, y compris l'analyse prédictive des données. 

Caractéristiques

• Il s'étend sur deux bibliothèques Python - NumPy et SciPy.
• Distribué sous licence BSD, il est libre de toute obligation légale.
• Cela inclut le regroupement, la rechute et l'ordre des missions d'IA et d'exploration de données.
• Les cas d'utilisation incluent la détection de spam, la reconnaissance d'images, le prix des actions, etc.

Avantages

• Il s'agit d'une bibliothèque facile à utiliser mais polyvalente qui sert à des fins réelles.
• Il dispose d'une communauté internationale en ligne d'auteurs et de contributeurs qui le mettent constamment à jour.
• Il propose une documentation API élaborée pour l'intégration d'algorithmes avec différentes plates-formes.

Inconvénients

• Pour ceux qui recherchent une plateforme d'apprentissage en profondeur, ce n'est pas la meilleure option.

PyTorch

PyTorch est un framework open source pour l'IA et le ML qui vous aide dans diverses tâches, allant du prototypage de recherche au déploiement en production. Cette plate-forme permet également une communication peer-to-peer à l'aide de Python et C++.

Caractéristiques

• Il prend en charge la mise à l'échelle et le développement sans friction sur les principales plates-formes cloud.
• Il dispose d'un puissant écosystème d'outils et de bibliothèques.
• Il vous permet d'optimiser les performances et d'intensifier la formation distribuée.

Avantages

• Il contient de nombreuses pièces modulables que vous pouvez combiner facilement.
• Vous pouvez écrire vos propres types de couches.
• Il prend en charge une production rapide, flexible et efficace. 

Inconvénients

• Habituellement, les utilisateurs doivent écrire leur propre code de formation.
• Il n'a aucun support commercial.

Torch

La solution Torche est un framework open-source qui pourrait prendre en charge des opérations numériques. Il propose de nombreux algorithmes pour le développement plus rapide des réseaux d'apprentissage profond.

Il est largement utilisé dans les laboratoires d'IA de Facebook et Twitter. Il existe un framework basé sur python connu sous le nom de PyTorch, qui s'est avéré plus simple et plus fiable.

Caractéristiques

• Comprend de nombreuses routines pour indexer, découper, transposer avec un modèle de tableau à N dimensions
• Des routines d'optimisation sont présentes, principalement numériques avec des modèles de réseaux neuronaux
• Le support GPU est très efficace
• S'intègre facilement avec iOS et Andriod

Avantages

• Très grande flexibilité concernant les langues et les intégrations
• Haut niveau de vitesse et efficacité d'utilisation du GPU
• Des modèles préexistants sont disponibles pour former les données.

Inconvénients

• La documentation n'est pas très claire pour les utilisateurs, elle présente donc une courbe d'apprentissage plus raide
• Manque de code pour une utilisation immédiate, donc cela prend du temps.
• Il est initialement basé sur un langage de programmation appelé Lua, et peu de gens en ont conscience.

Accord.Net

Accord.net est un cadre basé sur C # qui aide au développement de réseaux neuronaux utilisés pour le traitement audio et d'image.

Les applications peuvent également l'utiliser dans le commerce pour produire des applications de vision par ordinateur, de traitement du signal ainsi que des applications statistiques.

Caractéristiques

• Base de code mature et bien testée, telle qu'elle a été lancée en 2012
• Fournit un ensemble complet d'exemples de modèles et d'ensembles de données pour démarrer rapidement votre application

Avantages

• Il est soutenu en permanence par une équipe de développement active.
• Ce cadre bien documenté gère efficacement le calcul et la visualisation numériques intensifs
• La mise en œuvre d'algorithmes et de traitement du signal peut être effectuée de manière pratique avec ce cadre.
• Il peut facilement gérer l'optimisation numérique et les réseaux de neurones artificiels.

Inconvénients

• Il n'est pas très connu par rapport aux autres frameworks.
• Ses performances sont plus lentes par rapport aux autres frameworks.

Apache Mahout

Mahout Apache, étant un framework open source, vise le développement de frameworks d'apprentissage automatique évolutifs. Il ne traite pas des API en tant que telles, mais aide à la mise en œuvre de nouveaux algorithmes d'apprentissage automatique en scientifiques de données et ingénieurs.

Caractéristiques

• Connu pour son Scala DSL qui est mathématiquement très expressif
• Étend la prise en charge de plusieurs backends distribués.

Avantages

• Il facilite la mise en cluster, le filtrage collaboratif et la classification.
• Ses opérations de calcul utilisent des bibliothèques Java, qui sont plus rapides.

Inconvénients

• Les bibliothèques Python ne sont pas aussi compatibles que les bibliothèques Java avec ce framework.
• Ses opérations de calcul sont plus lentes que Spark MLib.

Spark MLib

Spark MLib framework par Apache est pris en charge par R, Scala, Java et Python. Il peut être chargé avec Hadoop workflows pour fournir des algorithmes d'apprentissage automatique tels que la classification, la régression et le clustering.

Outre Hadoop, il peut également être intégré au cloud, à Apache ou même à des systèmes autonomes.

Caractéristiques

• La haute performance est l'un des éléments clés et serait 100 fois plus rapide que MapReduce
• Spark est exceptionnellement polyvalent et fonctionne dans plusieurs environnements informatiques

Avantages

• Il peut traiter rapidement de grandes quantités de données, car il fonctionne sur le calcul itératif.
• Il est disponible dans de nombreuses langues et facilement enfichable.
• Il parcourt facilement de grandes échelles de traitement de données.

Inconvénients

• Il ne peut être branché qu'avec Hadoop.
• Il est difficile de comprendre le mécanisme de ce cadre sans un travail approfondi sur celui-ci.

Comparaison du framework AI

J'espère que ce qui précède vous aidera à choisir le cadre d'IA pour votre prochain développement d'application moderne.

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