Intelligenza Artificiale: i 10 attuali migliori framework di sviluppo [GUIDA]

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L’Intelligenza Artificiale è senza ombra di dubbio il futuro del mondo della programmazione ed infatti, vista la crescente domanda, sempre più sviluppatori stanno approcciando la materia. Ma quali sono i migliori linguaggi/framework/librerie da usare ? Questo è il tema che proveremo a trattare in questa recensione di quelli che ad oggi sono i 10 migliori framework e librerie per l’Intelligenza Artificiale.

Come potete immaginare non tutti i linguaggi di programmazione sono adeguati per l’IA, per esempio molti sviluppatori in Ruby abbandonano tale linguaggio a favore di Python in quanto quest’ultimo è più adatto a tale scopo. I linguaggi più adatti all’IA, come ad esempio C++, offrono diversi framework e librerie tra le quali abbiamo selezionato per voi i seguenti:

– TensorFlow
– Torch
– Caffe
– Theano
– Amazon Machine Learning
– Accord.Net
– Scikit-learn
– Apache Mahout
– Microsoft Cognitive Toolkit
– Keras

Ma analizziamo in breve le caratteristiche di ciascuno e vediamo cosa li rende meritevoli di un posto nella nostra lista.

TensorFlow

TensorFlow merita il primo posto nella nostra lista per due motivi: in primo luogo è open-source, ed in secondo luogo è diventato lo strumento di IA preferito da giganti della tecnologia come AMD, SAP, Google, Intel, Nvidia e altri. Sviluppato dal dipartimento di Intelligenza artificiale di Google è perfettamente adatto per calcoli numerici complessi su grandi volumi di dati e viene utilizzato in un vasto numero di campi, come ad esempio le bioscienze. Perfetto anche per chi ha appena iniziato a programmare per l’IA.

Torch

E’ un framework orientato alle GPU basato sul linguaggio di programmazione LuaJIT. Anche questo framework è open-source ed è disponibile una adeguata quantità di documentazione e supporto. E’ inoltre utilizzato da Google, Facebook, Purdue, NYU e Twitter.

Caffe

Originariamente creato da Yangqing Jia (ora in Facebook) a Berkeley come progetto di Dottorato di Ricerca, Caffe è diventato uno dei più popolari framework per l’apprendimento automatico. Da vedere la loro demo di classificazione delle immagini.

Theano

Come già detto Python è un linguaggio di programmazione perfettamente adatto per l’IA e il deep learning. Esistono già molte importanti librerie di Intelligenza Artificiale in questo linguaggio, una delle quali è Theano: sviluppata già nel 2007 la sua funzione principale consiste nella definizione, ottimizzazione e valutazione di espressioni matematiche.

Amazon Machine Learning

AWS dispone di una piattaforma di apprendimento automatico già utilizzata da migliaia di aziende e istituzioni in tutto il mondo. La loro piattaforma funziona con i principali framework di IA e fornisce una serie di soluzioni già pronte all’uso.

Accord.Net

Si tratta di un framework di IA basato su .NET che offre un numero significativo di librerie pronte all’uso principalmente per scopi di elaborazione audio ed immagini. Adatto per una vasta gamma di temi come classificazione, regressione, clustering, distribuzioni ed altri.

Scikit-learn

Sviluppata nel 2007 è una libreria di apprendimento automatico basata su Python per lavorare su temi di data mining ed analisi dati. Anche questa è una libreria open-source sviluppata su matplotlib, NumPy e SciPy.

Apache Mahout

Mahout di Apache è un framework per l’apprendimento automatico che utilizza l’algebra lineare. Utilizza anche Scala DSL ed è ugualmente adatto ai principali problemi di IA.

Microsoft Cognitive Toolkit

Naturalmente non possiamo fare a meno di menzionare il toolkit di apprendimento automatico di Microsoft, il Cognitive Toolkit. E’ open-source ed è adatto ad una varietà di applicazioni IA.

Keras

Keras è un altro framework scritto in Python. Una delle sue peculiarità è la capacità di funzionare insieme ad altri framework IA come Theano o TensorFlow. Il suo obiettivo principale è la sperimentazione rapida.

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