As 10 principais ferramentas de inteligência artificial com maior probabilidade de ganhar popularidade até o ano de 2025
É claro que nos próximos anos a inteligência artificial ajudará em todos os grandes desenvolvimentos e mudará a maneira como as coisas são feitas hoje. É provável que seja um aliado indispensável para a maioria das grandes indústrias.
Durante esse momento, as empresas precisam entender os benefícios potenciais da IA em suas operações comerciais. Dar aos humanos a liberdade de tomar decisões enquanto uma máquina executa outras funções predefinidas que exigem o desenvolvimento de tais ferramentas. Essas ferramentas de IA não apenas ajudam no desenvolvimento, mas também contribuem significativamente para otimizar as redes e o fluxo de trabalho. Neste artigo, explicamos as 10 principais ferramentas de IA que ganharão popularidade até o ano de 2025. Leia este artigo detalhado sobre ferramentas de IA para 2025 para saber mais sobre as ferramentas de IA que ganharão popularidade.
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TensorFlow
TensorFlow é atualmente a biblioteca de aprendizado profundo mais popular. Esta é uma biblioteca de código aberto compatível com Python e uma estrutura de aprendizado de máquina lançada pelo Google. É uma das melhores ferramentas de desenvolvimento de IA para computação numérica, o que torna as previsões futuras mais fáceis e precisas. Mas como exatamente?
Em vez de ficar atolados em algoritmos, os desenvolvedores podem se concentrar na lógica do aplicativo. O TensorFlow lida com tudo o que acontece no back-end. Usando o Tensorboard, os desenvolvedores podem construir redes neurais e criar visualizações gráficas. Os aplicativos do TensorFlow podem ser executados em uma máquina local, na nuvem e em dispositivos Android e iOS. Ele é executado em CPU E GPU porque é construído em uma escala implantável.
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Scikit Learn
Na comunidade ML, esta é uma das bibliotecas amplamente utilizadas. Certos recursos, como extração de recursos, validação cruzada e o algoritmo de aprendizado supervisionado, tornam a biblioteca ideal para desenvolvedores. No entanto, é executado em uma única CPU de processador. SciPy é a base para esta biblioteca, que inclui Numpy, Pandas, Matplotlib, IPython, Sympy e SciPy. Está mais preocupado em modelar os dados do que em manipulá-los.
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CNTK
Este é um kit de ferramentas cognitivas da Microsoft semelhante ao TensorFlow. Mas a ferramenta não é tão simples de implantar. A ferramenta suporta um conjunto mais amplo de APIs, incluindo Java, Python, C e C++, e é usada para construir redes neurais de aprendizado profundo.
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Apache MXNetName
A Amazon adotou essa ferramenta de IA como sua estrutura de aprendizado profundo na AWS. Ao contrário de outras ferramentas de IA, esta não é propriedade direta de nenhuma grande corporação, o que cria um ambiente ideal para uma estrutura de código aberto.
Funciona bem em várias GPUs e máquinas. Scala, Python, C++, R, JavaScript, Perl, Julia e Go também são suportados.
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café
O projeto de código aberto da Universidade da Califórnia inclui uma interface Python. É mais útil em projetos de pesquisa acadêmica e industrial. Esta ferramenta é uma das ferramentas de inteligência artificial mais eficazes, com um futuro brilhante pela frente. Isso porque ele pode processar mais de 60 milhões de imagens por dia.
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Keras
Esta é uma biblioteca de rede neural de código aberto baseada em Python. Essa ferramenta extremamente amigável é baseada no TensorFlow e também é relativamente mais fácil de usar e é usada para prototipagem rápida. Esse recurso permite que experimentos de ponta sejam concluídos do início ao fim com pouco ou nenhum atraso. Keras funciona bem tanto na CPU quanto na GPU. O Keras é uma das ferramentas de inteligência artificial de código aberto mais poderosas da atualidade.
Como a ferramenta lida com o back-end, ela atrai desenvolvedores de todas as origens para colocar as mãos na criação de scripts, removendo quaisquer limitações de habilidade para usar a ferramenta.
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AutoML
Esta é uma das ferramentas de inteligência artificial mais poderosas disponíveis para engenheiros de aprendizado de máquina no momento. Ele automatiza os processos envolvidos na articulação de um problema do mundo real usando técnicas de aprendizado de máquina. Isso permite que um cientista de dados mude seu foco de tarefas repetitivas, como modelagem, para solução de problemas. A ferramenta abriu caminho para que o aprendizado de máquina seja acessível a todos, permitindo que mesmo aqueles com experiência limitada em ML naveguem pelo campo com facilidade.
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OpenNN
A biblioteca Open Neural Networks é outra biblioteca de código aberto usada para simular redes neurais e, portanto, é um componente importante da pesquisa de aprendizado profundo. A linguagem de programação C++ foi usada para criar esta biblioteca. Isso fornece uma base para desenvolvedores que desejam progredir para análises avançadas.
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H2O
Essa ferramenta de inteligência artificial para negócios é uma plataforma de aprendizado profundo de código aberto. Ele auxilia na tomada de decisões de negócios informadas com base nos dados disponíveis. H2O é escrito em Java e inclui interfaces para Java, R, Scala, Python, CoffeeScript e JSON.
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PyTorchName
O PyTorch, que também é escrito em Python, é o próximo concorrente da ferramenta de IA. Isso é semelhante ao TensorFlow em termos dos projetos escolhidos. No entanto, se a velocidade de desenvolvimento for uma prioridade, o PyTorch é a melhor escolha. Se o projeto incluir projetos maiores e mais complexos, o TensorFlow não estará mais disponível.
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