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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.