Чтобы оставаться на шаг впереди конкурентов, мы составили список лучших инструментов искусственного интеллекта 2023 года, которые должен знать каждый инженер по искусственному интеллекту, включая TensorFlow, PyTorch, sci-kit-learn и Apache Spark в этот блог. Приготовьтесь вывести свою карьеру в сфере ИИ на новый уровень, получив лучший сертификат инженера по ИИ в 2023 году.

Искусственный интеллект (ИИ) стал преобразующей силой в различных отраслях, позволяя создавать инновационные решения и стимулируя технологический прогресс.

Как сертифицированному инженеру по искусственному интеллекту важно быть в курсе новейших инструментов и платформ, которые могут повысить вашу производительность, оптимизировать процессы разработки и предоставлять эффективные решения для искусственного интеллекта.

В этом блоге мы рассмотрим лучшие инструменты ИИ в 2023 году, о которых должен знать каждый ИИ-инженер, чтобы оставаться впереди в быстро развивающейся области ИИ.

1. ТензорФлоу

TensorFlow, разработанный Google, представляет собой широко используемую платформу с открытым исходным кодом для машинного и глубокого обучения. Его гибкая архитектура позволяет инженерам ИИ создавать и развертывать различные модели ИИ, от простых до сложных.

TensorFlow также должен быть частью ваших инженерных навыков ИИ, поскольку он обеспечивает обширную поддержку нейронных сетей и предлагает высокопроизводительные вычисления, что делает его идеальным для таких задач, как распознавание изображений, обработка естественного языка и распознавание речи.

2. ПиТорч

PyTorch, поддерживаемый командой Facebook AI Research, — еще одна популярная платформа глубокого обучения с открытым исходным кодом. Известный своей простотой и гибкостью, PyTorch предлагает динамический вычислительный граф, упрощающий отладку моделей и эксперименты с ними.

Он обеспечивает отличную поддержку таких задач, как обработка естественного языка, компьютерное зрение и обучение с подкреплением. Удобный интерфейс PyTorch и активное сообщество делают его предпочтительным выбором для многих инженеров ИИ.

3. Научный набор

Sci-kit-learn — один из самых мощных инструментов ИИ в 2023 году. Он предоставляет полный набор инструментов для предварительной обработки данных, выбора модели, оценки и развертывания.

С помощью sci-kit-learn инженеры по искусственному интеллекту могут быстро создавать прототипы и реализовывать алгоритмы машинного обучения, включая классификацию, регрессию, кластеризацию и уменьшение размерности. Простота библиотеки и обширная документация делают ее ценным ресурсом как для начинающих, так и для опытных специалистов по искусственному интеллекту.

4. Керас

Keras — это высокоуровневый API нейронных сетей, написанный на Python. Он предлагает удобный интерфейс и абстрагируется от сложностей низкоуровневых фреймворков, таких как TensorFlow и Theano. Keras позволяет сертифицированному инженеру по искусственному интеллекту легко создавать модели глубокого обучения и экспериментировать с ними.

Благодаря интуитивно понятному дизайну и обширной библиотеке предварительно обученных моделей Keras ускоряет процесс разработки и облегчает быстрое создание прототипов приложений ИИ.

5. Апач Спарк

В своей карьере в сфере ИИ вы, должно быть, часто слышали об Apache Spark. Это мощная платформа для обработки больших данных, включающая MLlib, библиотеку для масштабируемого машинного обучения. Он предоставляет возможности распределенных вычислений и поддерживает различные задачи обработки данных, такие как прием данных, преобразование и обучение моделей.

Инженеры ИИ могут использовать распределенную вычислительную мощность Spark для обработки крупномасштабных наборов данных и выполнения расширенной аналитики, что делает его незаменимым инструментом в проектах ИИ, требующих обработки больших данных.

6. Когнитивный инструментарий Майкрософт (CNTK)

Microsoft Cognitive Toolkit, также известный как CNTK, представляет собой платформу глубокого обучения, разработанную Microsoft Research. Он предлагает отличную производительность и масштабируемость для обучения глубоких нейронных сетей на нескольких графических процессорах и машинах.

CNTK предоставляет гибкую модель программирования и поддерживает различные архитектуры нейронных сетей, включая сверточные сети, рекуррентные сети и глубокое обучение с подкреплением. Ориентируясь на масштабируемость и эффективность, CNTK подходит как для исследовательских, так и для производственных приложений искусственного интеллекта.

7. Теано

Theano — это широко используемая библиотека Python для числовых вычислений и машинного обучения. Это позволяет инженерам ИИ эффективно определять, оптимизировать и оценивать математические выражения.

Возможности символьных вычислений Theano делают его популярным выбором для создания и обучения моделей глубокого обучения. Хотя его разработка больше не ведется активно, многие существующие проекты по-прежнему полагаются на Theano, и он остается ценным инструментом в наборе инструментов инженера ИИ.

8. H2O.ai

H2O.ai — это платформа машинного обучения и искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, которая предоставляет широкий спектр инструментов и библиотек для анализа данных, моделирования и развертывания. Он предлагает удобный интерфейс, поддерживает несколько языков программирования и интегрируется с популярными платформами, такими как TensorFlow и sci-kit-learn.

Функция H2O.ai AutoML автоматизирует конвейер машинного обучения, облегчая инженерам ИИ эксперименты с различными алгоритмами и гиперпараметрами.

9. IBM Watson

IBM Watson — это комплексная платформа искусственного интеллекта, которая предлагает набор инструментов и услуг для создания, развертывания и управления приложениями искусственного интеллекта. Он предоставляет готовые модели, возможности обработки естественного языка и API-интерфейсы визуального распознавания, что позволяет инженерам ИИ использовать технологии ИИ, не обладая обширными знаниями в области алгоритмов машинного обучения.

Облачная инфраструктура и обширная экосистема IBM Watson делают его мощным ресурсом для разработки приложений на основе ИИ.

10. Тренажерный зал OpenAI

OpenAI Gym — популярный набор инструментов с открытым исходным кодом для разработки и сравнения алгоритмов обучения с подкреплением. Он предоставляет широкий спектр смоделированных сред и контрольных задач для облегчения разработки и оценки агентов обучения с подкреплением.

Стандартизированный интерфейс OpenAI Gym и обширная коллекция сред делают его ценным ресурсом для инженеров ИИ, которые хотят исследовать и внедрять алгоритмы обучения с подкреплением.

Подводя итоги

Будучи сертифицированным инженером по искусственному интеллекту, знание лучших инструментов искусственного интеллекта 2023 года и платформ имеет решающее значение для сохранения конкурентоспособности и предоставления эффективных решений искусственного интеллекта.

Используя возможности указанных выше инструментов и платформ ИИ, инженеры ИИ могут оптимизировать свои процессы разработки, создавать надежные модели и раскрывать потенциал искусственного интеллекта в различных областях.

Вы также можете оставаться в курсе последних событий и использовать возможности этих инструментов для внедрения инноваций в захватывающей области искусственного интеллекта, пройдя сертификацию инженера по искусственному интеллекту на авторитетных платформах, таких как Институт искусственного интеллекта США (USAII). ®).