10 лучших программ для создания нейросетей

С каждым днем нейросети становятся все более популярными. Под стать этому растет и количество программ для их создания. Рассказываем о десяти лучших.

TensorFlow

Источник: TensorFlow / ИИ TensorFlow

Удобный и доступный инструмент для разработки нейронных сетей различной сложности. Он идеально подходит для новичков благодаря обилию примеров и готовых моделей машинного обучения, которые легко интегрировать в любые проекты. При этом опытным разработчикам он предлагает гибкие настройки и API для ускорения процесса обучения.

Фреймворк поддерживает работу с несколькими языками программирования, среди которых основным является Python. Также существуют пакеты для C/C++, Golang и Java, а для работы в браузере на JavaScript создан специальный вариант — TensorFlow.js.

TensorFlow не ограничивается только этим. С помощью TensorFlow Lite его можно применять для обучения моделей на мобильных устройствах и смарт-гаджетах, а TensorFlow Extended позволяет разрабатывать масштабные нейросети для корпоративных нужд.

Chainer

Источник: Chainer / Chainer

Chainer — это платформа, ориентированная на гибкость. Она позволяет динамически проектировать и корректировать сети в процессе работы. Подходит для создания вычислительных графов. У Chainer удобный интерфейс, который позволяет профессионалам строить сложные архитектуры и включает множество готовых слоев и функций. Поддержка CUDA обеспечивает высокую скорость вычислений на графических ускорителях от компании NVIDIA, что очень важно для глубокого машинного обучения. Стоимость Chainer называют по запросу конкретного клиента.

SuperLearner

Источник: LinkedIn / SuperLearner

Это пакет, специализирующийся на ансамблевых методах — это тип машинного обучения, где несколько моделей обучаются для решения одной и той же проблемы и объединяются для получения лучших результатов. Инструмент поддерживает широкий спектр алгоритмов, обеспечивая гибкость в создании ансамблей. Удобный API упрощает работу с комплексными задачами. Но ресурсов ПК для работы с SuperLearner нужно много. Обычные среднестатистические пользовательские ПК вряд ли подойдут.

NVIDIA Deep Learning AMI

Источник: NVIDIA / Deep Learning AMI

Этот инструмент сочетает облачные возможности сервиса Amazon Web Services с мощностью графических ускорителей NVIDIA, что делает его идеальным для задач, требующих высоких мощностей. Идеален для работы с продвинутыми современными нейросетями, подходит для их обучения. Стоимость использования — от $0,075 за час.

Swift AI

Источник: SwiftAI / ИИ-инструмент Swift AI

Swift AI — это инструмент на основе искусственного интеллекта, которые помогает профессионалам извлекать инсайты из данных, превращая их в стратегические решения. ИИ поддерживает прогнозную аналитику и совместим с облачными платформами (Amazon Web Services и Azure). Подходит для улучшения аналитических способностей нейросетей и в целом очень удобен для работы с данными. Стоит от $50 за месяц использования.

NVIDIA DIGITS

Источник: NVIDIA / графический чип NVIDIA

NVIDIA DIGITS упрощает визуализацию и управление процессами глубокого обучения, делая их наглядными. Предоставляет мониторинг обучения нейросети в реальном времени и совместим с популярными фреймворками TensorFlow (простой инструмент, который позволяет быстро создавать нейросети любой сложности). К плюсам также можно отнести удобный интерфейс. Заточен для работы с графическими ускорителями от компании NVIDIA.

AutoKeras

Источник: LinkedIn / ИИ

Keras — это библиотека для быстрого создания ИИ-моделей с модульной структурой и простым API. Интегрируется с TensorFlow, Theano и CNTK, предоставляет очень мощную базу для глубокого обучения. Но для новичков этот инструментарий будет довольно сложным.

AutoKeras — основная библиотека для автоматизированного машинного обучения, построенная на базе Keras. Главное преимущество AutoKeras заключается в том, что пользователь просто предоставляет ей набор данных и указывает задачу — например, классификацию изображений, текстов или таблиц, — а библиотека самостоятельно создаёт подходящую архитектуру нейронной сети.

Neuton TinyML

Источник: Neuton AI / Neuton TinyML

Neuton TinyML автоматизирует создание и выбор ИИ-моделей, упрощая процесс машинного обучения. Автоматизирует обработку данных и интегрируется с облачными сервисами Amazon Web Services и Google Cloud. Стоит от $50 за месяц использования.

Caffe

Источник: Novelbliz / Глубокое обучение

Caffe — это гибкий инструмент для быстрого построения ИИ-моделей глубокого обучения. Охватывает широкий спектр видов машинного обучения, ориентированных главным образом на задачи классификации и сегментации изображений. Поддерживает сверточные нейронные сети, сети с долгой краткосрочной памятью и полносвязные нейронные сети. Для повышения скорости обучения предусмотрена поддержка графических процессоров NVIDIA с ядрами CUDA и библиотеки CuDNN, разработанную компанией NVIDIA.

Auto-Sklearn

Источник: Analyticsvidhya / Auto-Sklearn

Sklearn — это популярная библиотека для традиционного машинного обучения, а Auto-Sklearn — это инструмент, который автоматизирует создание моделей на основе Sklearn. В отличие от нейронных сетей, Auto-Sklearn фокусируется на классических методах машинного обучения, таких как деревья решений и аналогичные алгоритмы. Он самостоятельно формирует модель, но его возможности ограничены рамками классического машинного обучения, поэтому, например, задачи вроде сегментации изображений с ним выполнить нельзя.

Заглавное фото: Heise.