В быстро развивающейся области искусственного интеллекта (ИИ) разработчики постоянно ищут инструменты и технологии для повышения эффективности и продуктивности кодирования. Появились различные инструменты кодирования ИИ, от фреймворков машинного обучения до утилит генерации кода, которые упрощают сложные задачи и ускоряют процесс разработки. В этой статье будут рассмотрены девять основных инструментов кодирования ИИ, с которыми должен быть знаком каждый разработчик.
ТензорФлоу
Google создала TensorFlow, популярную платформу с открытым исходным кодом для создания моделей машинного обучения. Он предоставляет полный набор инструментов и библиотек, которые позволяют программистам быстро создавать, обучать и использовать модели ИИ. TensorFlow — это удобный инструмент для разработки ИИ из-за его подробной документации и сильной поддержки сообщества.
ПиТорч
PyTorch — еще одна популярная платформа машинного обучения с открытым исходным кодом, известная своей простотой и адаптивностью. PyTorch, созданный исследовательской группой искусственного интеллекта Facebook, предлагает динамический вычислительный график, облегчающий эксперименты с моделями и отладку. Он является фаворитом среди исследователей и разработчиков благодаря простому интерфейсу и широкой поддержке библиотек.
Керас
Keras на основе Python — это интерфейс прикладного программирования (API) для нейронных сетей высокого уровня. Он упрощает процесс создания и обучения моделей глубокого обучения, выступая в качестве оболочки для низкоуровневых фреймворков, таких как TensorFlow и Theano. Разработчики с разным уровнем квалификации могут использовать Keras благодаря удобному интерфейсу.
Блокнот Юпитера
Разработчики могут создавать и совместно использовать документы с живым кодом, математическими расчетами, визуальными эффектами и описательным текстом, используя интерактивную среду кодирования Jupyter Notebook. Он стал известным инструментом для экспериментов с алгоритмами ИИ и демонстрации результатов, поскольку поддерживает различные компьютерные языки, включая Python, R и Julia.
Только что опубликовал захватывающий новый блокнот Jupyter: как загрузить данные из планетарного компьютера @Microsoft с помощью @OpenDataCube и @STACspec и объединить их со спутниковыми данными #DigitalEarthAU!
Так здорово иметь возможность легко комбинировать разные открытые источники данных прямо в браузере! pic.twitter.com/N9F2gty5vL
— Доктор Робби Бишоп-Тейлор ️ (@SatelliteSci) 13 июля 2023 г.
Связанный: 9 идей проектов по науке о данных для начинающих
OpenCV
Библиотека компьютерного зрения с открытым исходным кодом) (OpenCV) — это мощная библиотека компьютерного зрения и обработки изображений с открытым исходным кодом. Он предлагает широкий набор инструментов и методов, которые позволяют программистам выполнять такие операции, как обнаружение объектов, распознавание изображений и анализ видео. Для создания приложений ИИ, которым требуются возможности компьютерного зрения, OpenCV является ценным инструментом.
Гит
Git — популярная система управления версиями, позволяющая программистам эффективно управлять своими кодовыми базами. Контроль версий Git необходим для проектов ИИ, поскольку они часто включают сложные модели и наборы данных. Это упрощает управление проектами, помогая разработчикам отслеживать изменения, сотрудничать с членами команды и при необходимости откатывать к более ранним версиям.
Панды
Библиотека Python под названием Pandas предлагает высокопроизводительные инструменты для обработки и анализа данных. Он предоставляет структуры данных, такие как DataFrames, которые упрощают работу со структурированными данными для разработчиков. Pandas — жизненно важный инструмент для разработчиков ИИ, работающих с огромными наборами данных, поскольку он упрощает сложные действия, такие как очистка, преобразование и исследование данных.
Извлеките данные таблицы из PDF, используя всего 3 строки кода Python!
В этой теме мы увидим, как извлечь табличные данные из PDF-файлов и преобразовать их во фрейм данных Pandas с помощью Python.
Найдите исходный код pic.twitter.com/l5pq8Ovsn0
— Афиз ⚡️ (@itsafiz) 10 июля 2023 г.
Scikit-Learn
Популярная библиотека машинного обучения scikit-learn предлагает множество инструментов и методов для предварительной обработки данных, выбора и оценки моделей. Он поддерживает множество задач машинного обучения, включая классификацию, регрессию и кластеризацию, а также предоставляет удобный интерфейс. Благодаря scikit-learn разработчики могут быстро создавать прототипы и экспериментировать с моделями ИИ.
По теме: 5 бесплатных курсов и сертификатов по искусственному интеллекту
Код Visual Studio
Редактор кода Visual Studio Code (VS Code), быстрый и гибкий, очень популярен среди инженеров. Широкие возможности разработки ИИ доступны в VS Code благодаря обширной экосистеме расширений. Это отличный вариант для разработчиков ИИ, поскольку он предлагает такие функции, как IntelliSense для завершения кода, помощь в отладке и интеграцию с известными платформами ИИ.
Источник: Сointеlеgrаph
