Лучшие инструменты машинного обучения и искусственного интеллекта для разработчиков программ
Как пишет TechWorld, если вы до сих пор и в стотысячный раз не слышали об искусственном интеллекте, то стоит повторить и напомнить о высоком потенциале этой технологии.
Следует ожидать только увеличения темпов разработок новых продуктов на основе технологии искусственного интеллекта в силу наличия необходимого инструментария и программного обеспечения. Если вы обладаете знанием требуемых программ, то вы будете способны разработать полнофункциональный алгоритм искусственного интеллекта. Отсутствие знаний приведет к созданию бота с односложным именем и с признаками расизма и сексисзма (пожалуй, попросим прощения у Microsoft).
Спрос на новые компетенции в области «нарождающихся» технологий искусственного интеллекта и машинного обучения растет, и приобретение разработчиками новых знаний о различных платформах искусственного интеллекта и API расширит и углубит их технические навыки.
1. Инструменты машинного обучения от Microsoft
На недавней конференции Ignite Microsoft, которая была проведена в городе Орландо, штат Флорида, корпорация запустила три новых инструмента машинного обучения:
- сервис Azure Machine Learning Experimentation
- сервис Azure Machine Learning Workbench
- сервис Azure Machine Learning Model Management.
Целевой аудиторией новых инструментов от Microsoft являются разработчики собственных агентов искусственного интеллекта или пользователи уже существующих моделей.
Для не разработчиков программ корпорация также запустила инструмент использования функционала искусственного интеллекта в пределах таблиц Excel.
В начале текущего года для «обеспечения всеобщего доступа к новой технологии» Microsoft предложил разработчикам такие инструменты искусственного интеллекта как:
- Custom Speech Service
- Content Moderator
- Bing Speech
К настоящему времени в портфеле инновационных продуктов Microsoft насчитывается около 25 инструментов, которые могут быть использованы для разработки функций распознавания эмоций, изображения и речи, а также понимания языка.
Более подробная информация здесь
2. Ai-one – ваш интеллектуальный помощник
Ai-one — продукт, стимулом разработки которого, по словам его творцов, явился «биологический интеллект», предоставляет разработчикам возможность создания интеллектуальных помощников внутри большинства приложений.
Набор инструментов «Analyst Toolbox» содержит библиотеку документов, инструментарий для конструирования интеллектуальных агентов и API. Ai-one может трансформировать данные в обобщенный свод правил, благоприятно влияющий на большинство глубоких структур искусственного интеллекта и машинного обучения.
Более подробная информация здесь
3. Protege – инструмент для программ, основанных на знаниях
В целом, Protege используется для разработок бизнес-приложений. Вместе с тем, Protege имеет набор инструментов открытого кода, который идеален при разработке «приложений, основанных на знаниях с элементами онтологии».
Целевая аудитория Protege – эксперты и в определенной степени начинающие программисты. Данный инструмент позволяет создавать, делать аплоад, модифицировать и делиться приложениями. В рамках Protege существует активное сообщество, которое обеспечивает оптимальный уровень совместной работы и упрощает решение возникающих проблем.
Более подробная информация здесь
4. IBM Watson – платформа от IBM с множеством инструментов
Корпорация IBM является одним из ведущих игроков в области искусственного интеллекта. Платформа Watson от IBM содержит большое количество инструментов, предназначенных для разработчиков и бизнес-пользователей.
Watson представлен как набор API с открытым кодом. Пользователи Watson будут иметь доступ к примерам кодов, стартовый набор инструментов, а также смогут создавать когнитивные поисковые движки и виртуальных агентов.
Watson имеет платформу для создания чат-ботов, которая может быть использована новичками в сфере машинного обучения. Для более быстрого обучения бота Watson предлагает предтренинговый контент для чат-ботов.
Более подробная информация здесь
5. DiffBlue – платформа автоматизации кодирования
Платформа, которая создана Daniel Kroening из Оксфордского университета, является простой и чрезвычайно полезной для осуществления автоматизации кодирования. DiffBlue автоматически осуществляет такие процессы как локализация багов, проведение рефакторинга кода и написание тестов, выявление и фиксация слабых мест в коде.
Более подробная информация здесь
6. Google’s TensorFlow – платформа для проектов машинного обучения
TensorFlow, являясь программной платформой с открытым кодом, разработана специально для проектов машинного обучения.
Работа TensorFlow основывается на библиотеке численных расчетов, использующих графы потока данных. Это позволяет разработчикам осуществлять развертывание технологии глубокого изучения над множеством центральных процессоров (CPU) мобильных и настольных устройств и планшетов.
TensorFlow содержит большое количество документации, тренинговых материалов и онлайн ресурсов. Именно поэтому тем из разработчиков, кто не знаком с платформой или с Python, TensorFlow окажет существенную поддержку.
Более подробная информация здесь
7. Nervana Neon – следующее поколение интеллектуальных агентов и приложений
Nervana Neon является совместным продуктом компаний Nervana и Intel. Это библиотека машинного обучения на базе языка Python с открытым исходным кодом.
Компания Neon, образованная в 2004 году, предоставляет разработчикам возможность создания, обучения и развертывания технологий глубокого изучения в облаках.
Неон предлагает большое количество видео учебных материалов и «моделей zoo», содержащих предтренинговые алгоритмы и примеры скриптов.
Более подробная информация здесь
8. Амазон AWS для веб-сервисов предлагает новый инструментарий искусственного интеллекта
На прошлогодней re:invent конференции в Сан-Франциско Амазон AWS для веб-сервисов объявил о новых трех наборах сервисного инструментария искусственного интеллекта для разработчиков программ.
Сервис AWS Rekognition использует искусственный интеллект для обеспечения возможностей дополнения приложений такими функциями как анализ и модерация изображений и распознавание лица. Данные приложения нередко используются в системах безопасности, основанных на анализе биометрических характеристик людей.
Сервис Polly использует искусственный интеллект для автоматизации процесса преобразования текстов в речь. Polly способен осуществлять преобразование текстов, составленных на 24-х языках, в 47 различных голосов.
Lex – движок с открытым кодом, который используется личным помощником Alexa, позволяет разработчикам провести интеграцию чат-ботов и веб- и мобильных приложений.
Более подробная информация здесь
9. OpenNN – библиотека программирования на языке С++
OpenNN предназначена для опытных разработчиков, создающих нейронные сети. Хотя целевой аудиторией OpenNN являются профессиональные разработчики, имеющие опыт в области искусственного интеллекта, тем не менее, в библиотеке есть большое количество документов и учебных материалов для понимания мира нейронных сетей.
Более подробная информация здесь
OpenNN также создал инструмент для продвинутой аналитики — Neural Designer, который позволяет упростить и провести интерпретацию ввода данных посредством создания визуального контента в виде графиков и таблиц.
Более подробная информация здесь
10. Apache Spark MLlib предлагает большую базу алгоритмов
Apache Spark MLlib – это фреймворк для обработки данных в памяти, имеющий большую базу данных алгоритмов с акцентом на классификацию, кластеризацию и коллаборативную фильтрацию.
Внутри инкубатора Apache есть фреймворк с открытым кодом, называемый Singa, который представляет собой программный инструмент для глубокого изучения сетей вокруг множества машин.
Более подробная информация здесь
11. Caffe – фреймворк для глубокого изучения C++
Caffe предлагает основанный на изображении инструмент автоматического инспектора, который создан Berkeley Vision и Learning Center (BVLC) совместно с сообществом разработчиков.
Фреймворк уже используется как часть «научных исследований, в прототипах стартапов и даже в промышленных приложениях, применяемых для компьютерного зрения, распознавания речи и в мультимедиа. Известными пользователями Caffe являются Facebook и Pinterest.
Более подробная информация здесь
12. Veles – готовое к использованию API
Veles является частью распределенной платформы глубокого изучения Samsung. Написан на C++ и использует язык Python для координации нод.
Предлагаемая API готова к использованию, содержит обученные модели и может быть использована для анализа данных.
Более подробная информация здесь
13. Apache Mahout для маштабирования приложений
Mahout создан для специалистов, которые хотели бы разработать масштабируемые приложения машинного обучения. Mahout предоставляет разработчикам возможность использовать пред-сформированные алгоритмы для Apache Spark, H20 и Apache Flink.
Как и большинство других инструментов, Mahout содержит множество полезных учебных материалов и ресурсов.
Более подробная информация здесь
14. Microsoft Azure позволяет выгрузить предиктивную аналитику
Самым большим бонусом инструмента машинного обучения Azure является платформа «Azure Machine Learning Studio», которая позволяет разработчикам, не имеющим глубокого опыта в сфере машинного обучения, перетаскивать (DnD) datasets и выгружать предиктивную аналитику,
Microsoft также предлагает Cortana Intelligence – инструмент, позволяющий в полной мере управлять большими данными и аналитикой и соответственно трансформировать данные в значимую информацию и последующие действия.