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借助AI和机器学习框架取胜脸书优酷Instagram的

在这个竞争激烈的市场中,每天都有赢家和输家被宣布。创新商业模式的压力越来越大。企业必须能够根据需求找到并扩展市场洞察力,以爬上成功的阶梯。那么,究竟是什么在阻止公司交付可衡量的业务价值呢? 

借助AI赢得业务

今天,公司创建了一个数据中心,以扩展与其业务和技术相关的所有内容。公司正处于关键时刻,他们必须找到组织成功的解决方案。他们需要一种新的现代方法。扩展业务中的所有内容都需要思考,智慧和技术。

但是这种情况很少发生。但是,人工智能(AI)可以解决这些压力。人工智能就是将人为特征带入机器。而且,“企业AI”就是通过创建高度动态的环境来解决小型到复杂的业务问题。请参阅下面的全球“企业AI”收入统计信息。

当然,对于AI的需求因组织而异。在某些情况下,公司会直接跳出来在其业务运营中采用AI技术。在许多其他情况下,组织开始按顺序获取业务分析和技术进步来构建企业环境。

机器学习框架

人工智能和机器学习框架可帮助组织使用最直观,最复杂的工具来管理和分析其安装数据。没有强大的AI模型,任何企业都无法在成功的阶梯上扩展。 

因此,如果您正在寻找真正创新的AI和机器学习软件解决方案来解决您的业务问题,则应聘请 机器学习发展 专门针对各种行业的服务,可满足各种企业,初创企业和小型企业的需求。

有了最好的AI和机器学习框架,当今越来越多的组织正在释放技术的真正潜力。的确,人工智能正成为互联网和移动设备的基本需求。在2019年没有AI和ML策略就像错过了业务中的一项重要策略。因此,要充分利用AI,您还必须了解并了解2019年要使用的最佳机器学习框架和库。

相关博客: 人工智能在下一代应用开发中的发展

我们已经研究并选择了最适合业务需求的十大人工智能和机器学习框架。 

推进AI和机器学习程序或计划需要您一点点的注意,因为您开发的每个应用程序都将需要一组独特的功能,工具,ML框架和算法。    

让我们详细研究十大机器学习框架和库的列表。

1. TensorFlow 2.0 Beta

在所有可用于机器学习框架的出色选择中,Tensorflow机器学习框架是最好的也是最成熟的。这也是最容易学习的框架。我们已经看到TensorFlow社区正在如何发展。 TensorFlow 2.0 Beta是一个主要的新版本,具有新的更新,并专注于易用性和简化性。它已经过去了 128,000星 并一直 分叉约75,000次 在里面 GitHub资料库.

那么,您准备好将现有代码转换为TensorFlow 2.0 Beta吗?

或者,如果您还没有听说过它的新版本,您可能在想:有什么新功能?另一个ML框架更新!但是,TensorFlow 2.0 Beta中存在重大变化。例如, 渴望执行 是2.0的主要功能,可通过TensorFlow实践使编程模型更好,并使Tensorflow更易于在AI和ML应用程序开发的编码中应用。

Tensorflow 2.0有一些相当灵活的API选择,使用户可以通过完全控制自定义模型来快速构建AI / ML应用程序和软件。还有更多的加载项和更新。 

Tensorflow 2.0非常适合希望为其业务添加AI / ML应用程序的人,因为它非常适合医疗,生物科学,金融和技术等众多领域。所以, 雇用机器学习开发人员 使您的第一个应用程序准备就绪 Tensorflow 2.0 这是用于AI / ML编程的最佳机器学习框架之一。 

2. 火炬

从医疗保健,市场营销到安全性,机器学习框架一直在改变我们开发业务应用程序以解决日常挑战和日常任务的方式。我们已经为您的ML应用项目讨论过TensorFlow 2.0 Beta。现在,让我们看一下免费的开源机器学习框架,该框架允许创建AI / ML应用程序而无需花费大量时间和资源。

火炬通常被称为初学者的最佳深度学习和机器学习框架。尽管框架不那么流行, 脸书, 谷歌推特 为他们的AI项目。火炬的最大好处是它惊人的界面通过 LuaJIT.

火炬的目标是在基于科学算法构建应用程序时提供最大的灵活性和最快的速度。截至目前,PyTorch已被开发人员社区广泛采用。从根本上讲,它是用于构建深度神经网络和应用程序的机器学习框架的端口,这些神经网络和应用程序在计算方面需要高精度。

与使用的火炬相反 C / C ++CUDA库 ytorch在Python上运行,因此产生了简单的编码,该编码允许代码与Python函数和其他Python软件包无缝集成。 火炬和PyTorch都已用于许多与 聊天机器人, 文字转语音, 机器翻译, 文字搜寻图片&视频分类

那么,你的想法是什么?

强烈建议在深度学习环境中在Torch或PyTorch上构建新的业务应用程序。 雇用机器学习开发人员 使您的应用程序在Torch上成为最佳的机器学习框架 医疗保健应用开发,机器人自动化,创建业务应用和网络模型。

 3. Caffe2

在讨论Caffe2的好处时,让我们首先声明TensorFlow的受欢迎程度是巨大的,并且Caffe2渴望很快成为主流。 Caffe并不那么受欢迎,但是它能够使用不同的方式构建AI应用程序 神经网络架构 更容易。

Caffe的最大好处是速度。它允许处理 6000万张图片 每天 单GPU。 Caffe2还是创建具有深度学习网络和视觉识别功能的应用程序的最佳机器学习框架。但是,使用Caffe2可以帮助开发人员提高AI和机器学习系统的性能,效率和质量。    

Caffe2不仅允许开发人员为您的应用程序添加更多的通用功能,还允许开发人员创建聊天机器人,执行机器翻译,语音识别以及向您的业务应用程序添加图像分类。 

因此,无论您是要基于机器学习框架寻求单个应用程序还是整个应用程序套件的敏捷开发,都可以达到业界最佳水平 机器学习开发人员 使您的应用程序就绪,可以为您带来出色的业务成果。

4. 亚马逊机器学习

亚马逊机器学习的优点在于,它使您能够开发现成的AI应用程序和软件解决方案。亚马逊的AWS是一种非常流行的机器学习框架,全球数以千计的企业也使用它。但是,开发人员切换到AWS的原因很多。

第一个是 亚马逊SageMaker 这是一个完全托管的机器学习框架,可用于快速开发,培训和部署业务中的高性能ML模型。

通过加快应用程序开发 亚马逊的认可 这是基于深度学习的图像识别服务。同样, 亚马逊的Lex 用于构建语音和聊天文本聊天机器人。 亚马逊理解 适用于NLP(自然语言处理),Amazon Transcribe为您的应用程序提供自动语音识别功能。    

因此,您希望添加到下一个业务应用程序中?

NLP或自动语音识别还是两者?这是你的选择!我们只能给您创造最好的想法 电子商务软件 具有最佳的AI功能和ML功能。聘请 机器学习专家 在AWS上快速轻松地构建,训练和部署您的AI应用程序。

5. Scikit学习

从其生命周期来看,Scikit-learn既不是新的,也不是其他机器学习框架的流行。它一直在从TensorFlow和AWS的成功中学习,并成为用于应用程序开发的最简单,最干净的机器学习框架之一。最棒的是,它基于Python。

因此,如果您要寻找 深度学习发展 在Python上,那么Scikit-learn是最佳选择。

Scikit学习的强大功能使其非常适合用于机器学习项目。它使用起来也很灵活,但功能强大,可以为研究工作构建应用程序。 Scikit可在一组库上工作,包括 数词y, Matplotlib, IPython的, 科学, 大熊猫象征性的.

为什么我们提到了所有这些库?这是因为,基于所有库,您可以将科学和技术计算功能以及数据处理,操纵和分析添加到您的应用程序中。     

除了所有这些功能之外,Scikit Learn的编程和文档也很棒!每种编码算法都有清楚的说明。

因此,如果您迈出了迈向AI和机器学习框架的第一步,那么选择Scikit-learn就很容易了,因为它具有Python的功能,新应用的快速部署以及指导文档您。   

6. 凯拉斯

凯拉斯在机器学习框架之战中的最大好处是它在Python中的深度学习库。我们所看到的Keras机器学习框架易于使用,用户友好,模块化且易于扩展。如果您正在寻找AI应用程序开发和深度学习,它可能是您最好的朋友。当您需要创建大规模的深度学习模型时,它非常出色,因为Keras的大规模模型可以简化为单行功能。它也很容易处理 机器学习开发人员

凯拉斯基于神经网络API构建,可帮助您构建更多奇特的应用程序。对于刚起步的开发人员来说,这是一个理想的选择。原型的简单概念有助于理解各种模型的各种过程及其实现。特别是,Keras模块化有助于组合神经层,激活功能和应用程序正则化方案来创建新模型。

凯拉斯机器学习框架正在开发人员和商业社区中迅速普及。实际上,Keras之所以受欢迎是因为它的轻量级架构使其易于初学者使用。 

凯拉斯 Github状态

这些是创业公司选择Keras机器学习框架的一些相当不错的理由。 凯拉斯可以根据您的应用程序开发需求进行扩展,以便您可以使用最佳实践开始使用更新的工具和库。  

7. Apache MXNet

开发人员转向MXNet的原因很多。第一个是,它是出色的机器学习框架之一,可让您准备深刻的机器学习/深度学习模型,而又不影响代码质量和性能。不必强迫您以MXNet方式进行所有操作,它可以让您按照自己的方式构造AI / ML应用程序。

MXNet框架支持所有主要的开发语言,例如C ++,Python,R,Julia,JavaScript,Scala和Go。您只能使用ml框架将其智能功能引入iOS应用。该框架使开发人员可以通过Gluon界面轻松地将机器学习功能添加到其应用程序中,从而帮助您开始在云上进行深度学习。 

快速解决问题的能力对新手也有好处。尽管MXNet并不是流行的机器学习框架,但它具有符号编程风格,因此对于开发人员来说非常易于使用,对您的业务应用程序的开发非常有利。因此,如果您是一家创业公司,我们建议您 雇用移动应用程序开发人员 在MXNet框架上创建您的应用。    

您也可以开始 AWS上的MXNet (亚马逊网络服务) 这是一个在机器学习模型上构建,训练和部署应用程序的平台。

到底有什么好处呢?

AWS上Apache MXNet的主要优点是,与Keras,TensorFlow或Scikit学习相比,您可以使用它轻松构建基于人工智能的应用程序。 

这是处理大型开发项目的极佳机器学习框架,因为工作负载可分布在多个GPU上,从而节省了时间并提高了生产率。

接下来是什么?

如果您正在寻找更多东西,那么答案就在于许多因素,例如资源需求,使用情况和您的业务需求。但是,如果您要开始使用下一个AI和 机器学习发展,那么上述列表中的机器学习框架将最适合您的业务需求。      

在当今时代,许多企业都选择Tensorflow,Torch或AWS等理想的机器学习框架。有了这些框架,越来越多的企业正在释放应用程序开发的价值。但是要充分利用AI和机器学习,企业还必须了解如何采用和实施该技术。 

我们希望您从顶级机器学习框架列表中学到了一些新的有用的知识。如果您这样做了,请随时在下面给出的部分中发表评论。


ValueCoders,我们广泛研究机器学习框架,例如 TensorFlowScikit学习 根据客户的要求。成为领导者 机器学习发展 利基市场,我们始终致力于通过提供真正的创新来在市场上脱颖而出 AI和 基于ML的软件解决方案 通过简化各种任务可以解决您的业务问题,并节省了大量的业务运营时间。

ValueCoders 是印度软件开发行业的知名名称,专注于交付 离岸软件开发服务。用 14年以上 经验, 2500名满意的客户, 客户保留率的97%4,200多个项目,我们已经与许多初创公司,软件产品开发公司,数字代理商和企业合作,并通过以更少的成本和时间简化他们的软件和应用程序开发需求来帮助他们。 

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希法·马丁

IT分析师,研究员,技术爱好者& passionate writer.

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