В быстро развивающейся области искусственного интеллекта (ИИ) разработчики постоянно ищут инструменты и технологии для повышения эффективности и продуктивности своего кодирования.
От фреймворков машинного обучения до утилит генерации кода появились различные инструменты кодирования ИИ для упрощения сложных задач и ускорения процесса разработки. В этой статье будут рассмотрены девять основных инструментов кодирования ИИ, с которыми должен быть знаком каждый разработчик.
TensorFlow
Google создала TensorFlow, популярную платформу с открытым исходным кодом для создания моделей машинного обучения. Она предоставляет полную коллекцию инструментов и библиотек, которые позволяют программистам быстро создавать, обучать и использовать модели ИИ. TensorFlow - это универсальный инструмент для разработки AI из-за его подробной документации и сильной поддержки сообщества.
PyTorch
PyTorch - еще одна популярная платформа для машинного обучения с открытым исходным кодом, имеющая репутацию простой и адаптируемой. PyTorch— созданный исследовательской группой Facebook по ИИ, предлагает динамический вычислительный график, который облегчает экспериментирование с моделями и их отладку. Он пользуется популярностью у исследователей и разработчиков благодаря своему простому интерфейсу и широкой библиотечной поддержке.
Keras
Keras на основе Python - это интерфейс прикладного программирования (API) для высокоуровневых нейронных сетей. Это упрощает процесс создания и обучения моделей глубокого обучения, действуя как оболочка вокруг фреймворков более низкого уровня, таких как TensorFlow и Theano. Разработчики с различными уровнями квалификации могут использовать Keras благодаря его удобному интерфейсу.
Записная книжка Jupyter
Разработчики могут создавать документы с живым кодом, математикой, визуальными элементами и повествовательным текстом и обмениваться ими, используя интерактивную среду кодирования Jupyter Notebook. Он стал известным инструментом для экспериментов с алгоритмами ИИ и демонстрации результатов, поскольку поддерживает множество компьютерных языков, включая Python, R и Julia.
Только что опубликована захватывающая новая книга Jupyter Notebook: как загружать данные с планетарного компьютера @Microsoft с помощью @OpenDataCube и @STACspec и объединять их со спутниковыми данными #DigitalEarthAU!
OpenCV
Библиотека компьютерного зрения с открытым исходным кодом (OpenCV) - мощная библиотека компьютерного зрения и обработки изображений с открытым исходным кодом. Он предлагает широкий спектр инструментов и методик, 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.
Git
Git - популярная система управления версиями, позволяющая программистам эффективно управлять своими кодовыми базами. Контроль версий Git необходим для проектов AI, поскольку они часто включают сложные модели и наборы данных. Это облегчает управление проектом, помогая разработчикам отслеживать изменения, сотрудничать с членами команды и при необходимости возвращаться к более ранним версиям.
Pandas
Библиотека Python под названием Pandas предлагает высокопроизводительные инструменты для обработки и анализа данных. Она 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.
Scikit-Learn
Популярная библиотека машинного обучения scikit-learn предлагает множество инструментов и методов для предварительной обработки данных, выбора модели и оценки. Он поддерживает многочисленные задачи машинного обучения, включая классификацию, регрессию и кластеризацию, и предоставляет удобные интерфейсы. Разработчики могут быстро создавать прототипы и экспериментировать с моделями ИИ благодаря scikit-learn.
Visual Studio Code
Редактор кода Visual Studio Code (VS Code), который является быстрым и гибким, очень популярен среди инженеров. В VS Code доступны широкие возможности разработки ИИ благодаря обширной экосистеме расширений. Это отличный вариант для разработчиков AI, поскольку он предлагает такие функции, как IntelliSense, для завершения кода, помощи в отладке и интеграции с известными фреймворками AI.
" 
