7 công cụ và framework phổ biến phát triển ứng dụng AI

TensorFlow, PyTorch, Keras, Caffe, Microsoft Cognitive Toolkit, Theano và Apache MXNet là bảy framework phổ biến nhất để phát triển các ứng dụng AI.

Trí tuệ nhân tạo (AI) là một lĩnh vực phát triển nhanh chóng với nhiều ứng dụng, bao gồm thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và nhận dạng giọng nói. Để phát triển các ứng dụng AI này, các nhà phát triển sử dụng nhiều công cụ và khuôn khổ khác nhau cung cấp nền tảng toàn diện để xây dựng và triển khai các mô hình máy học.

Bài viết này sẽ thảo luận về bảy công cụ và khung phổ biến được sử dụng để phát triển các ứng dụng AI: TensorFlow, PyTorch, Keras, Caffe, Microsoft Cognitive Toolkit, Theano và Apache MXNet. Những công cụ này đã trở thành lựa chọn hàng đầu của các nhà phát triển nhờ tính dễ sử dụng, khả năng mở rộng và khả năng thực hiện hiệu quả các phép toán phức tạp.

Fabric for Deep Learning (#FfDL), an #opensource project that provides developers the flexibility to use popular deep learning libraries such as #TensorFlow, #Caffe, and #Torch https://t.co/DpTv5uRcDE pic.twitter.com/VozsIXPk8n

— Simon A R Baker (@SimonARBaker) March 26, 2018

TensorFlow

TensorFlow là một nền tảng mã nguồn mở do Google phát triển, cung cấp một khuôn khổ toàn diện để xây dựng và triển khai các mô hình máy học trên nhiều nền tảng. Nó được sử dụng rộng rãi cho các ứng dụng khác nhau, bao gồm thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhận dạng giọng nói. Ví dụ: nó có thể được sử dụng để xây dựng một chatbot có thể hiểu và phản hồi các truy vấn bằng ngôn ngữ tự nhiên.

With @TensorFlow, this expert is building groundbreaking machine learning models in image and speech recognition → https://t.co/o2GMG9yYeu

Learn how ML #GDE and #WTMAmbassador Ruqiya Bin Safi provides a reminder that with focus and time, you can thrive on your #DevJourney! pic.twitter.com/NXAhyZyx69

— Google Developers (@googledevs) April 25, 2023

PyTorch

PyTorch là một khung máy học mã nguồn mở phổ biến khác, được sử dụng rộng rãi để phát triển các ứng dụng AI như nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học tăng cường. Nó cung cấp khả năng tính toán động, giúp việc thử nghiệm với các kiến trúc mô hình khác nhau trở nên dễ dàng hơn.

Ví dụ: nó có thể được sử dụng để xây dựng một hệ thống nhận dạng hình ảnh có thể phát hiện và phân loại các đối tượng khác nhau trong một hình ảnh.

Máy ảnh

Keras là một thư viện mạng thần kinh mã nguồn mở chạy trên TensorFlow hoặc Theano. Đây là một nền tảng thân thiện với người dùng, cho phép các nhà phát triển tạo và đào tạo các mô hình học sâu chỉ bằng một vài dòng mã. Máy ảnh có thể được sử dụng để xây dựng hệ thống nhận dạng giọng nói có thể chuyển lời nói thành văn bản.

Cà phê

Caffe là một khung học tập sâu được phát triển bởi Berkeley AI Research (BAIR) và những người đóng góp trong cộng đồng. Nó được thiết kế để đào tạo nhanh các mạng thần kinh tích chập và thường được sử dụng để nhận dạng hình ảnh và giọng nói.

Bộ công cụ nhận thức của Microsoft (CNTK)

CNTK là một khung nguồn mở do Microsoft phát triển, cung cấp một nền tảng hiệu quả và có thể mở rộng để xây dựng các mô hình học sâu. Nó hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình, bao gồm C++, Python và C#. Nó có thể được sử dụng để xây dựng một hệ thống dịch máy có thể dịch văn bản từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác.

Video: Using the Microsoft Cognitive Toolkit (#CNTK) to build #NeuralNetworkshttps://t.co/mAewijuJ04#MachineLearning #AI pic.twitter.com/TGdiP5rGqE

— Adnan Hashmi (عدنان ھاشمی) (@adnan_hashmi) June 9, 2018

Theano

Theano là một thư viện Python phổ biến để tính toán số, được thiết kế đặc biệt để xây dựng và tối ưu hóa các mạng lưới thần kinh sâu. Nó được biết đến với khả năng thực thi hiệu quả các biểu thức toán học, giúp nó hữu ích cho việc huấn luyện các mô hình phức tạp. Ví dụ: nó có thể được sử dụng để xây dựng một hệ thống phân tích cảm xúc có thể xác định cảm xúc của một văn bản nhất định.

Apache MXNet

Apache MXNet là một khung học sâu mã nguồn mở có thể mở rộng và hiệu quả, hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình, bao gồm Python, R và Scala. Nó được sử dụng rộng rãi cho các ứng dụng thị giác máy tính, NLP và nhận dạng giọng nói. Ví dụ: nó có thể được sử dụng để xây dựng một hệ thống có thể xác định các cảm xúc khác nhau trong một văn bản hoặc bài phát biểu nhất định.

Theo CoinTelegraph