En fait, la technologie d'intelligence artificielle augmente pour rendre nos vies plus simples. Si nous pensons, maintenant chaque composant ou composant est accompagné d'un outil d'apprentissage, n'exigeant pas d'intervention humaine.

La technologie d'intelligence artificielle change tous les aspects de notre vie, l'apprentissage augmente également plus rapidement et l'innovation de la société de développement L'intelligence artificielle est également intensifiée.

Excellente machine à utiliser en 2020

Le nombre de cadres de machines différentes a prouvé que de nombreuses industries ont une grande demande, doivent embaucher des applications logicielles qui développent des développeurs.

Voici quelques grandes images d'apprentissage que chaque entreprise de développement intelligente artificielle devrait savoir:
1. KERAS

Pour simplifier les modèles d'apprentissage approfondis, KERAS Open Source Software Library a été développée en 2015. Le cadre logiciel a été écrit.Avec Python, idéal pour le déploiement dans d'autres technologies AI, telles que Tensorflow, Microsoft et Microsoft Swareness Kit.

Keras a attiré les utilisateurs avec une évolutivité modulaire et permet de fournir de meilleures solutions de développement de logiciels d'application mobile. Ce cadre est idéal pour les bibliothèques d'apprentissage en tant qu'outil de test d'intelligence artificielle, qui permet de créer rapidement des prototypes et de soutenir des réseaux circulatoires et des réseaux de Compolutions.

KERAS convient également à la gestion d'une grande bibliothèque de machines d'apprentissage sur un processeur graphique et d'un processeur central. Keras prend en charge les couches répétées, soutenir les lacunes et combiner les deux.

Lundi, Tensorflow

Tensorflow a été libéré en 2015 et une structure de machine à source ouverte. Tensorflow est compatible avec de nombreuses plates-formes pouvant être facilement utilisées et déployées. Le cadre est le cadre le plus largement utilisé pour les développeurs utilisés pour gérer les tâches d'apprentissage.

Il a été développé par Google pour améliorer les tâches de recherche et de production. Tensorflow a été largement utilisé par Dropbox, Intel, Twitter et des entreprises célèbres. Cadre de support multilingue, tel que C ++, Haskell, Go, Rust, Python et JavaScript.

Il prend également en charge les packages tiers pour d'autres langages de programmation largement utilisés. Chaque développeur peut utiliser ce cadre pour combiner grand débit de grille nerveuse de développement HS et d'autres modèles de calcul.
Mardi, la conscience de Microsoft

Le jeu cognitif de Microsoft est une solution de cadre AI, publiée en 2016, le projet d'apprentissage de la machine fournit un nouveau courant. C'est une solution open source pouvant entraîner des algorithmes d'apprentissage profond pour la fonction de cerveaux humains similaires. En d'autres termes, c'est très efficace et parfait.

Il a beaucoup de fonctions, y compris des composants optimisés élevés et riches, axés sur l'introductionTechnologie d'intelligence artificielle. Ces composants peuvent gérer des données de C ++, Python ou Brescript, permettant aux développeurs d'utiliser efficacement des ressources, d'intégrer facilement avec Microsoft Azure et d'effectuer la possibilité d'interagir avec les numpys.
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Apache Mahout est une machine algébrique lilactique complète. Il utilise également DSL Scala. Le cadre est appliqué de la même manière pour la plupart des problèmes de renseignement artificiels modernes.
v.conord.net

Autre autre appareil Accord.net a été publié en 2010. Il a été spécialement écrit en C #. En tant que cadre courant, il comprend un grand nombre de produits, il est donc facile de créer d'innombrables applications dans la transformation de données statistiques, de traitement d'image, de réseaux neurodiques artificiels et de nombreuses autres applications.

Il s'agit d'un autre célèbre cadre d'apprentissage Open Source Python publié en 2007. Comme l'une des célèbres bibliothèques, elle est considérée comme une encre standard, complètement tou changer les progrès dans des recherches intensives.

Il permet aux utilisateurs de construire facilement plusieurs modèles de solutions de développement de logiciels d'application mobiles. Theno aide à simplifier l'explication, l'optimisation et évaluer le processus d'expressions mathématiques. De plus, il est optimisé pour le GPU et fournit également des différences symboliques efficaces.

Sept, Scikit-Apprendre

Il s'agit d'une bibliothèque open source spécialement développée pour apprendre la machine. Il est arrivé en 2007. Scikit-Harnch est conçu pour les projets MATPLOTLIB, SCIPY et OPENPY et d'autres projets open source. Il est de manière appropriée sur l'analyse des données et l'exploitation minière des données.

L'aspect doit être considéré comme écrit dans Python. Il contient de nombreux modèles d'apprentissage automatique. Ces modèles incluent la clustering, la régression, la classification et les inconvénients.
Huit, apprendre Amazon

AWS a une variété de machines à cadre de machines, des milliers d'entreprises du monde entier l'utilisent. Cette plate-forme peut être utilisée cAvec le cadre principal pour fournir une solution d'intelligence artificielle alternative.

Neuf, Torche

C'est l'une des options prioritaires disponibles aujourd'hui. La flambeau a été libérée en 2002, offrant un grand nombre d'algorithmes pour apprendre profondément. Il a une vitesse d'optimisation et une flexibilité lors du traitement des projets d'apprentissage de la machine.

La torche peut fournir un soutien efficace en réduisant la complexité indésirable parmi les processus dédiés. Cela se fait avec le script et la base C. Développeur de l'OMS. De plus, il intègre des caractéristiques riches, telles que des tableaux N-dimensionnelles, des habitudes algébriques linéaires et une prise en charge efficace GPU pour les plates-formes Android et IOS.
Que 10, Caffe
Le développement actuel de l'AI Open Source a favorisé le développement stable des aspects connexes. Caffe a été libérée en 2017, est un petit cadre d'apprentissage de machines pour les sociétés de développement intelligentes artificielles se concentrant sur la vitesse, le module et les expressions. NInformation de l'architecture intégrée (Caffe) introduit l'interface Python, écrite en C ++.

En plus d'être un cadre idéal, Caffe a également de nombreuses fonctions précieuses.Cela inclut la promotion d'une variété de code qui favorise le développement de communautés dynamiques, stimulant les architectures créatives et favorisant la performance rapide du déploiement de l'industrie.