No campo de rápida evolução da inteligência artificial (IA), os desenvolvedores buscam constantemente ferramentas e tecnologias para aprimorar sua eficiência e produtividade de codificação. De estruturas de aprendizado de máquina a utilitários de geração de código, várias ferramentas de codificação de IA surgiram para simplificar tarefas complexas e acelerar o processo de desenvolvimento. Este artigo explorará nove ferramentas essenciais de codificação de IA com as quais todo desenvolvedor deve estar familiarizado.
TensorFlow
O Google criou o TensorFlow, uma popular plataforma de código aberto para criar modelos de aprendizado de máquina. Ele fornece uma coleção completa de ferramentas e bibliotecas que permitem aos programadores criar, treinar e usar modelos de IA rapidamente. O TensorFlow é uma ferramenta essencial para o desenvolvimento de IA por causa de sua documentação completa e forte suporte da comunidade.
PyTorchName
O PyTorch é outra estrutura de aprendizado de máquina de código aberto muito apreciada, com reputação de simplicidade e adaptabilidade. O PyTorch — criado pela equipe de pesquisa de IA do Facebook — oferece um gráfico computacional dinâmico que facilita a experimentação e a depuração do modelo. É o favorito entre pesquisadores e desenvolvedores devido à sua interface simples e amplo suporte a bibliotecas.
Keras
O Keras baseado em Python é uma interface de programação de aplicativos (API) para redes neurais de alto nível. Ele simplifica o processo de criação e treinamento de modelos de aprendizado profundo, atuando como um wrapper em torno de estruturas de nível inferior, como TensorFlow e Theano. Desenvolvedores com vários níveis de habilidade podem utilizar o Keras por causa de sua interface amigável.
Caderno Jupyter
Os desenvolvedores podem criar e compartilhar documentos com código ao vivo, matemática, recursos visuais e texto narrativo usando o ambiente de codificação interativo Jupyter Notebook. Tornou-se uma ferramenta conhecida para experimentar algoritmos de IA e mostrar resultados, pois oferece suporte a uma variedade de linguagens de computador, incluindo Python, R e Julia.
Acabou de publicar um novo e empolgante Jupyter Notebook: como carregar dados de @Microsoft Computador planetário usando @OpenDataCube e @STACspece combiná-lo com #DigitalEarthAU dados de satélite!
Tão legal poder combinar facilmente diferentes fontes de dados abertos diretamente em um navegador! pic.twitter.com/N9F2gty5vL
— Dr. Robbi Bishop-Taylor ️ (@SatelliteSci) 13 de julho de 2023
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OpenCV
Biblioteca de visão computacional de código aberto) (OpenCV) é uma poderosa biblioteca de visão computacional e processamento de imagens de código aberto. Ele oferece uma vasta gama de ferramentas e técnicas que permitem aos programadores realizar operações como detecção de objetos, reconhecimento de imagens e análise de vídeo. Para criar aplicativos de IA que precisam de recursos de visão computacional, o OpenCV é uma ferramenta valiosa.
git
Git é um sistema de gerenciamento de versão popular que permite aos programadores gerenciar suas bases de código de forma eficaz. O controle de versão do Git é essencial para projetos de IA, pois eles frequentemente envolvem modelos e conjuntos de dados complicados. Ele facilita o gerenciamento de projetos ajudando os desenvolvedores a acompanhar as alterações, colaborar com os membros da equipe e reverter para versões anteriores conforme necessário.
pandas
Uma biblioteca Python chamada Pandas oferece ferramentas de alto desempenho para manipulação e análise de dados. Ele fornece estruturas de dados como DataFrames que simplificam o trabalho com dados estruturados para desenvolvedores. O Pandas é uma ferramenta vital para desenvolvedores de IA que lidam com enormes conjuntos de dados, pois simplifica atividades complexas como limpeza, transformação e exploração de dados.
Extraia dados de tabela de PDF usando apenas 3 linhas de código Python!
Neste tópico, veremos como extrair dados de tabela de arquivos PDF e convertê-los em quadro de dados Pandas usando Python.
Encontrar código-fonte pic.twitter.com/l5pq8Ovsn0
— Afiz ⚡️ (@itsafiz) 10 de julho de 2023
Scikit-Learn
A popular biblioteca de aprendizado de máquina scikit-learn oferece uma variedade de ferramentas e métodos para pré-processamento de dados, seleção de modelo e avaliação. Ele oferece suporte a várias tarefas de aprendizado de máquina, incluindo classificação, regressão e agrupamento, e fornece interfaces amigáveis. Os desenvolvedores podem prototipar e experimentar modelos de IA rapidamente graças ao scikit-learn.
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Código do Visual Studio
O editor de código Visual Studio Code (VS Code), que é rápido e flexível, é muito apreciado pelos engenheiros. Os recursos avançados de desenvolvimento de IA estão disponíveis com o VS Code, graças ao seu vasto ecossistema de extensões. É uma ótima opção para desenvolvedores de IA, pois oferece recursos como o IntelliSense para conclusão de código, assistência de depuração e integração com estruturas de IA conhecidas.
source – cointelegraph.com
