Kecerdasan Buatan (AI) adalah bidang yang berkembang pesat dengan banyak aplikasi, termasuk visi komputer, pemrosesan bahasa alami (NLP) dan pengenalan suara. Untuk mengembangkan aplikasi AI ini, pengembang menggunakan berbagai alat dan kerangka kerja yang menyediakan platform komprehensif untuk pembangunan dan penerapan pembelajaran mesin Model.
Artikel ini akan membahas tujuh alat dan kerangka kerja populer yang digunakan untuk pengembangan aplikasi AI: TensorFlow, PyTorch, Keras, Caffe, Microsoft Cognitive Toolkit, Theano, dan Apache MXNet. Alat-alat ini telah menjadi pilihan utama bagi pengembang karena kemudahan penggunaan, skalabilitas, dan pelaksanaan operasi matematika kompleks yang efisien.
Kain Pembelajaran Mendalam (#FfDL), tahun #sumberterbuka proyek yang memberi pengembang fleksibilitas untuk menggunakan perpustakaan pembelajaran mendalam yang populer seperti #TensorFlow, #KopiDAN #obor https://t.co/DpTv5uRcDE pic.twitter.com/VozsIXPk8n
— Simon AR Baker (@SimonARBaker) 26 Maret 2018
aliran tensor
TensorFlow adalah platform sumber terbuka yang dikembangkan oleh Google, menyediakan kerangka kerja komprehensif untuk membangun dan menerapkan model pembelajaran mesin di berbagai platform. Ini banyak digunakan untuk berbagai aplikasi termasuk visi komputer, pemrosesan bahasa alami, dan pengenalan suara. Misalnya, dapat digunakan untuk membuat chatbot yang dapat memahami dan menjawab pertanyaan bahasa alami.
Dengan @TensorFlowpakar ini sedang membangun model pembelajaran mesin inovatif dalam pengenalan gambar dan ucapan → https://t.co/o2GMG9yYeu
Cari tahu bagaimana ML #EDG DAN #WTMambassador Ruqiya Bin Safi mengingatkan bahwa dengan fokus dan waktu, Anda bisa berkembang dengan sendirinya #DevJourney! pic.twitter.com/NXAhyZyx69
—Pengembang Google (@googledevs) 25 April 2023
PyTorch
PyTorch adalah salah satu yang populer sumber terbuka kerangka pembelajaran mesin, banyak digunakan untuk mengembangkan aplikasi AI seperti pengenalan gambar, pemrosesan bahasa alami dan penguatan pengajaran. Ini menawarkan perhitungan yang dinamis, membuatnya mudah untuk bereksperimen dengan arsitektur model yang berbeda.
Misalnya, dapat digunakan untuk membuat sistem pengenalan citra yang dapat mendeteksi dan mengklasifikasikan berbagai objek dalam suatu citra.
Keras
Keras adalah pustaka jaringan saraf sumber terbuka yang berjalan di atas TensorFlow atau Theano. Ini adalah platform ramah pengguna yang memungkinkan pengembang membangun dan melatih model pembelajaran mendalam hanya dengan beberapa baris kode. Keras dapat digunakan untuk membuat sistem pengenalan ucapan yang dapat menyalin kata-kata yang diucapkan menjadi teks.
Terkait: 5 perpustakaan pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk digunakan
kopi
Caffe adalah kerangka pembelajaran mendalam yang dikembangkan oleh Berkeley AI Research (BAIR) dan kontributor komunitas. Ini dirancang untuk pelatihan cepat jaringan saraf konvolusional dan biasanya digunakan untuk pengenalan gambar dan ucapan.
Perangkat Kognitif Microsoft (CNTK)
CNTK adalah kerangka kerja sumber terbuka yang dikembangkan oleh Microsoft yang menyediakan platform yang dapat diskalakan dan efisien untuk membangun model pembelajaran mendalam. Ini mendukung banyak bahasa pemrograman, termasuk C ++, Python dan C #. Ini dapat digunakan untuk membangun sistem terjemahan mesin yang dapat menerjemahkan teks dari satu bahasa ke bahasa lain.
Video: Menggunakan Microsoft Cognitive Toolkit (#CNTK) membangun #Jaringan sarafhttps://t.co/mAewijuJ04#Pembelajaran mesin #MEMILIKI pic.twitter.com/TGdiP5rGqE
— Adnan Hashmi (عدنان ھاشمی) (@adnan_hashmi) 9 Juni 2018
Theano
Theano adalah pustaka Python populer untuk perhitungan numerik yang dirancang khusus untuk membangun dan mengoptimalkan jaringan saraf yang dalam. Ini dikenal karena eksekusi ekspresi matematika yang efisien, membuatnya berguna untuk melatih model yang kompleks. Misalnya, dapat digunakan untuk membuat sistem analisis sentimen yang dapat mengidentifikasi sentimen teks tertentu.
Terkait: 5 bahasa pemrograman untuk dipelajari untuk pengembangan AI
Apache MX Net
Apache MXNet adalah kerangka kerja pembelajaran mendalam sumber terbuka yang dapat diskalakan dan efisien yang mendukung banyak bahasa pemrograman, termasuk Python, R, dan Scala. Ini banyak digunakan untuk visi komputer, NLP dan aplikasi pengenalan suara. Misalnya, dapat digunakan untuk membangun sistem yang dapat mengidentifikasi berbagai emosi dalam teks atau ucapan tertentu.