AIと機械学習の進歩は、あらゆる業界を後押ししました。ビジネスアプリ用の以下のオープンソースAIライブラリを検討できます。
概要
私たちは、 人工知能 のカテゴリにいくつかの本当に興味深いトレンドのブログ投稿を公開しています。最新の記事は、AI、タイプ、および人工知能の用途の紹介を示しました。ただし、このブログ投稿は通常、AI愛好家であるソフトウェア開発者向けです。コンピューターサイエンスのこの分野には、幅広い開発範囲があります。実際、現代は絶対に人工知能に属しています。要約するだけで、AIは人工の機械での人間の知能のシミュレーションです。そのため、ソフトウェア組織は、この技術を高度な機能で豊かにするためにAIに多大な投資を行っています。したがって、オープンソースコミュニティは、AIを搭載したビジネスアプリケーションを開発および展開するためのエンタープライズレベルのフレームワークとライブラリを開発しました。このガイドを始めて、 トップ5のオープンソースAIフレームワークを探りましょう。
次の オープンソースAIライブラリをカバーします:
Tensorflow
Tensorflowは、複雑な問題を解決するための機械学習（ML）アルゴリズムを構築するためのオープンソースフレームワークです。これは、機械学習モデルの開発を簡素化するトップ オープンソースAIライブラリ の1つです。さらに、TensorFlowは、データセットの準備、MLモデルの構築、MLモデルの展開と実装に役立つ幅広いツールを提供します。さらに、この オープンソースの人工知能フレームワーク はクロスプラットフォームであり、デスクトップ、モバイル、WebプラットフォームのMLモデルを構築できます。
さらに、サードパーティの統合にAPIを提供し、自己ホスティング機能が備わっています。この 無料のAIライブラリI は非常に人気があり、巨大なコミュニティに支えられています。開発者と訪問者が利用できるリソースとドキュメントがあります。とりわけ、Githubには171kの星と87.7kのフォークがあります。 Tensorflowの詳細
Pytorch
Pytorchは、堅牢なエコシステムを備えた別のエンタープライズレベル 機械学習フレームワーク です。ユーザーフレンドリーなフロントエンドを作成し、セットアップが簡単で、ローカルまたはクラウドにインストールできます。さらに、Google Cloud Platform、Amazon Web Services、およびMicrosoft Azureによってサポートされています。包括的なドキュメントと、開発、テスト、展開に関して利用可能なリソースがあります。
さらに、Pytorchは、機械学習の不可欠なコンポーネントであるニューラルネットワーク開発も提供しています。この オープンソースMLフレームワーク は、主にC ++とPythonで記述されており、62.1Kスターと17.3Kフォークを備えたGitHubに非常に良い統計があります。 Pytorchの詳細
ケラス
kerasは、開発者の負担を軽減するための豊富な機械学習ツールを提供する強力な オープンソースのディープラーニングAPI です。このMLプラットフォームはTensorflowの上で実行され、迅速な実験用のシンプルなワークフローを提供します。とりわけ、それは非常に便利であり、NASA、YouTube、およびその他の人気のある巨人によって使用されています。この オープンソースAIプラットフォーム は、実際の問題に対する機械学習ソリューションをより効率的かつ迅速に提供します。
さらに、KerasモデルをJavaScriptにエクスポートして、Webプラットフォームで実行できます。実際、iOS、Android、および組み込みデバイスで実行するモデルの関連ファイルを生成できます。さらに、大規模なサポートと開発者コミュニティがあります。 Pythonで書かれており、57.2K星と19.3KフォークでGithubで良い統計を確保しています。 ケラスの詳細
Scikit-Learn
Scikit-Learnは、Pythonで書かれている オープンソースAIフレームワークのもう1つです。予測データ分析を提供し、非常にスケーラブルです。この機械学習のフレームワークは、J.P.モルガン、Spotify、Booking.comなど、多くの大企業の AIシステム**の不可欠な部分です。 Booking.comは、SCKIKIT-LEARNを使用してホテル、および顧客への旅行先を推奨しています。
この オープンソースAIフレームワーク は、Pythonで記述されており、Numpy、Scipy、Joblib、ThreadPoolctlなどの依存関係が少ないため、非常に簡単にセットアップできます。また、すべての人がアクセスできる再利用可能なコンポーネントも提供します。さらに、Scikit-Learnsの背後には巨大なコミュニティとサポートがあり、52.7kの星と23.9kのフォークを備えたGithubの良い統計もあります。 Scikit-Learnの詳細
カフェ
Caffeは、モジュール性と速度に焦点を当てたもう1つのオープンソースの深部学習フレームワークです。高レベルの最適化を備えた表現力豊かなアーキテクチャを提供します。この オープンソース人工知能（AI）フレームワーク は、研究業界の展開と実験に拡張可能で堅牢です。さらに、コードの貢献に積極的に活動している活気のあるコミュニティがいます。 Github Caffe Frameworkのリポジトリには、33kの星と19kのフォークを備えた統計が奨励されています。さらに、主にC ++で記述されており、Pythonなどの他の言語からの入力が少しあります。 caffeの詳細
結論
これにより、このブログ投稿の最後になります。この記事の重要なポイントは、 トップ5のオープンソースAIフレームワーク です。さらに、これらの オープンソースの人工知能フレームワーク の鳥瞰図がありました。したがって、このガイドは、ビジネスソフトウェアに人工知能を真剣に装備しようとしている場合に確実に役立ちます。間違いなく、 機械学習 および 自然言語処理 は、現在および将来の大成功です。さらに、以下の「参照」セクションにある非常に興味深い関連する記事があります。 最後に、containerize.comは、さらなるオープンソース製品とトピックに関するブログ投稿を継続的に執筆しています。さらに、ソーシャルメディアアカウントFacebook、LinkedIn、およびTwitterでフォローできます。
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FAQ
人工知能に使用されるフレームワークは？ Tensorflowは非常に人気があり、企業レベル オープンソースAIフレームワーク です。また、pytorch、scikit-learnなど、他にもいくつかのオプションがあります。 Tensorflowはオープンソースですか？ はい、それはオープンソースであり、自己ホスト機能を思いつきます。 Tensorflowをさらに探索するには、このリンクにアクセスしてください。