Framework di Intelligenza Artificiale

Framework di Intelligenza Artificiale.

L’intelligenza artificiale ha reso più semplice l’elaborazione e l’utilizzo dei dati nel mondo del business Con la crescita di AI (artificial intelligence) e ML (machine learning), i data scientist e gli sviluppatori ora dispongono di più strumenti e framework AI con cui lavorare. Riteniamo che sia importante che le piattaforme di machine learning siano facili da usare per chi si occupa di business che hanno bisogno di risultati, ma anche sufficientemente potenti per i team tecnici che vogliono spingere i limiti dell’analisi dei dati con estensioni personalizzabili. La chiave del successo è scegliere il giusto framework di intelligenza artificiale o libreria di machine learning.

L’intelligenza artificiale è ora una realtà odierna e non più un concetto di fantascienza. Le macchine lo usano per esprimere giudizi intelligenti, come suggerisce il nome. Lo sviluppo dell’intelligenza artificiale segnerà il futuro dei computer. E man mano che cresce la necessità della tecnologia dell’intelligenza artificiale, sempre più programmatori stanno acquisendo familiarità con questa disciplina.

Di cosa parleremo nell’articolo Framework di Intelligenza Artificiale ?

• Che cos’è un framework AI?
• Caratteristiche
• Strumenti e framework di intelligenza artificiale
• Confronto
• Neural Processing Framework
• Domande frequenti

Che cos’è un Framework di Intelligenza Artificiale ?
I framework AI offrono i componenti necessari per costruire, addestrare, verificare e distribuire i modelli in modo efficiente. Per iniziare bisogna partire dai fondamenti se si vuole apprendere tecniche di intelligenza artificiale avanzate e lavorare sul campo. Bisogna dare la priorità all’apprendimento dei framework di intelligenza artificiale che aiuterà a creare applicazioni di intelligenza artificiale più rapidamente rispetto a partire da zero con gli algoritmi.

La necessità di AI e ML è aumentata enormemente. Inoltre, la comunità è cresciuta, il che ha portato allo sviluppo di framework di strategie di intelligenza artificiale che rendono l’apprendimento dell’IA molto più semplice rispetto a qualche anno fa.

Nonostante la sua lunga storia, l’intelligenza artificiale è sempre stata una sfida formidabile. Ricercatori e sviluppatori spesso evitavano di studiarlo o impiegarlo. I Framework di Intelligenza Artificiale e gli strumenti di intelligenza artificiale lo hanno reso molto più user-friendly per il settore IT negli ultimi anni. Per questo motivo, sembra un buon momento per far conoscere agli appassionati di intelligenza artificiale le più grandi librerie di intelligenza artificiale, strumenti di intelligenza artificiale come risorse, tool e framework.

L’intelligenza artificiale non è più considerata un concetto fantascientifico. L’intelligenza artificiale (AI) e l’apprendimento automatico hanno visto una crescita commerciale significativa. Man mano che la comunità si è evoluta, ha anche contribuito a stabilire diversi framework di intelligenza artificiale che semplificano la comprensione dell’IA.

Caratteristiche di AI Framework
Di seguito sono riportate le tre principali caratteristiche del framework che contribuiscono in modo significativo all’IA:

• Artificial neural network (Reti neurali artificiali)
• Feature Engineering
• Deep learning.

Conosciamo ciascuno di essi in modo più approfondito:

1. Reti Neurali Artificiali (Artificial neural network )
   Le reti neurali artificiali (ANN), chiamate anche reti neurali (NN), sono costituite da un gruppo di nodi collegati chiamati neuroni artificiali, come le cellule cerebrali. Dopo che un segnale è stato elaborato da un neurone, viene inviato a un altro neurone tramite ciascuna connessione. Con l’aiuto di una funzione non lineare, il segnale a una connessione viene trasformato in un numero effettivo dall’uscita di ciascun neurone.

I bordi sono usati anche per descrivere le connessioni. Con l’aiuto di algoritmi, i neuroni vengono messi insieme in diversi livelli per apportare modifiche diverse. Il più delle volte, i segnali passano dal primo all’ultimo strato più di una volta.

Esistono due diversi tipi di reti:

Rete neurale feedforward (feedfoward neural network): una è una rete neurale feedforward, chiamata anche rete aciclica perché i segnali si spostano solo da un’estremità all’altra. I perceptron, i perceptron multistrato e le reti a base radiale sono alcuni dei più comuni.
Rete neurale ricorrente (recurrent neural network): il secondo tipo è una rete neurale ricorrente, che ti consente di esprimere la tua opinione e conservare piccoli ricordi di ciò che hai detto prima.

2. Feature Engineering
   Il termine “estrazione di caratteristiche” (feature extraction) si riferisce alla scelta di un’adeguata selezione di qualità o caratteristiche da un set di dati. L’utilizzo della raccolta appropriata di funzionalità piuttosto che di una cattiva può influire in modo significativo sulle prestazioni. Alcuni componenti di un’efficace procedura di estrazione delle caratteristiche sono:

• Il criterio principale per classificare i set di dati è ridurre al minimo l’entropia del sistema modellato. Quando il set di dati da classificare è stato ridotto al punto in cui non può essere ulteriormente suddiviso, la selezione delle caratteristiche può essere riciclata e impiegata in un altro set di dati, quindi la tecnica del nome algoritmico. Ciò significa che l’IA può ottimizzare i benefici ottenuti dalla conoscenza.

• I ricercatori impiegano varie tecniche di selezione delle caratteristiche per determinare le caratteristiche più rilevanti per il modello. Questo sottoinsieme viene scelto in modo che non vi sia alcuna associazione tra gli altri attributi, stabilendo l’indipendenza del set di funzionalità. Metodi come l’ortogonalizzazione di Gram-Schmidt, l’analisi dei componenti principali (PCA), ecc., aiutano a raggiungere questo obiettivo.
  L’ingegneria delle funzionalità (Feature Engineering) crea nuove funzionalità per l’apprendimento supervisionato e non supervisionato per aumentare la precisione e le prestazioni del modello modificando le osservazioni grezze.

3. Deep learning
   Il deep learning sta contribuendo a rendere il mondo digitale un posto più piacevole nell’odierno ambiente ricco di dati. È un metodo di apprendimento automatico che addestra automaticamente i computer a imitare i processi del pensiero umano. A differenza delle reti neurali artificiali, il design di questo metodo incorpora diversi livelli nascosti tra i livelli di input e output. Come parte del framework di deep learning, l’estrazione e la classificazione delle funzionalità vengono eseguite automaticamente. Molte applicazioni, tra cui la visione artificiale, la classificazione delle immagini, il riconoscimento vocale e altre, hanno registrato notevoli miglioramenti delle prestazioni.

Le GPU di elaborazione parallela ad alta velocità possono aumentare le prestazioni del modello indipendentemente dal design sofisticato del modello o dal numero di livelli nascosti.

Le auto a guida autonoma, come le Tesla in modalità pilota automatico, si affidano al deep learning per determinare se è sicuro o meno procedere attraverso un determinato incrocio. Esistono numerosi altri esempi di deep learning, come la personalizzazione dei feed dei social media, il riconoscimento delle immagini, il riconoscimento del testo online e molti altri.

I 10 migliori strumenti e framework di intelligenza artificiale
Le soluzioni basate sull’intelligenza artificiale che aiutano le organizzazioni a concentrarsi sull’efficienza e a trovare nuovi metodi per creare profitto sono al centro di questa rivoluzione dell’IA. Tuttavia, la selezione di prodotti di intelligenza artificiale adeguati in base alle loro richieste è un processo gigantesco che le aziende devono completare. La corretta tecnologia AI può aiutare le aziende a fare salti più significativi in termini di risparmio dei costi e aumento dell’utile netto.

L’apprendimento automatico (ML) e l’intelligenza artificiale (AI) sono molto richiesti. Di conseguenza, la comunità è cresciuta, portando all’invenzione di vari framework di intelligenza artificiale che semplificano l’apprendimento dell’IA. Diamo uno sguardo alle numerose tecnologie di framework AI nel settore.

1. Scikit Learn
2. TensorFlow
3. Theano
4. Caffe
5. MxNet
6. Keras
7. PyTorch
8. CNTK
9. OpenNN
10. Google ML Kit

Scikit-learn
Scikit-learn è stato creato nel 2007 come pacchetto ML open source scritto in Python. Fornisce varie tecniche per affrontare problemi supervisionati e non supervisionati moderatamente complessi.

Scikit-learn è un programma che aiuta gli utenti che non hanno familiarità con un linguaggio di programmazione avanzato. Il suo principale vantaggio è che viene fornito con la licenza BSD e ha poche dipendenze. Incoraggia l’uso di Scikit sia in contesti professionali che accademici. L’interfaccia user-friendly dello strumento è un altro vantaggio. Le stesse chiamate di funzione vengono utilizzate da tutti gli algoritmi Scikit Learn per la creazione, il test e l’utilizzo dei modelli.

Tensorflow
La flessibilità di Tensorflow nell’accogliere l’esecuzione sia dell’unità di elaborazione centrale (CPU) che dell’unità di elaborazione grafica (GPU) è una delle sue caratteristiche più interessanti. Pertanto, il mantenimento delle prestazioni della GPU non richiede la composizione in C++ o CUDA.

Utilizza una rete di nodi interconnessi per facilitare la rapida creazione, addestramento e distribuzione di reti neurali artificiali in grado di gestire enormi set di dati. Google lo utilizza rispettivamente per le sue applicazioni di riconoscimento vocale e di immagini.

Theano
Theano, un toolkit di deep learning Python open source, è ben noto nell’elaborazione neurale e nella scienza dei dati. È diffuso per semplificare la creazione di reti neurali sofisticate astraendo i componenti della rete neurale (come i livelli e i livelli nascosti). Viene spesso utilizzato su unità di elaborazione grafica (GPU) per creare e addestrare modelli di intelligenza artificiale ed è stato utilizzato da Facebook sia per l’addestramento che per la distribuzione di applicazioni di intelligenza artificiale.

Theano include una raccolta di tecniche per lavorare con frame di dati in una rete neurale. Ora è il framework AI più popolare utilizzato dagli sviluppatori che preferiscono Tensorflow o Theano ed è compatibile con Python, C++, Java, Julia, Scala e Tensorflow. Theano è in teoria indipendente dalla piattaforma, sebbene la maggior parte dei programmatori di Theano preferisca lavorare con Tensorflow e Tensorboard.

Come framework di deep learning, Theano fornisce l’accesso a vari algoritmi sofisticati. Addestra i modelli per attività come la categorizzazione di immagini, la ricerca di oggetti, la traduzione di lingue e il riconoscimento di voci. Mentre TensorFlow è ampiamente utilizzato per ML, Theano offre la più ampia raccolta di algoritmi ampiamente utilizzati.

La maggior parte dei software di deep learning utilizza le librerie Tensorflow e Theano. Non sono, tuttavia, una buona opzione per l’elaborazione del linguaggio naturale.

Caffè
Berkeley AI-created Research Caffe è un framework per il deep learning sviluppato in collaborazione con i membri della comunità. Nella sua architettura, l’espressione, la rapidità e la modularità sono enfatizzate. Offre un’architettura robusta che consente modelli e ottimizzazione definiti dalla configurazione senza richiedere la codifica manuale. Inoltre, può scambiare tra CPU e GPU.

Caffe è adatto a progetti di ricerca e implementazioni industriali poiché una singola GPU NVIDIA K40 può elaborare oltre 60 milioni di immagini al giorno.

Questo framework AI ha interfacce per C++ e CUDA con la riga di comando, Python e MATLAB. Caffe semplifica la costruzione di una rete neurale convoluzionale (CNN) per la categorizzazione delle immagini.

MxNet
La capacità di questa funzione di scambiare il tempo di calcolo con la memoria tramite “forgetful backprop” è incredibilmente preziosa per l’addestramento ricorrente delle reti neurali su sequenze estremamente lunghe. Progettato pensando all’espansione (supporto abbastanza facile da usare per l’addestramento multi-GPU e multi-macchina). MxNet ha molte di opzioni preziose, come la capacità di creare rapidamente livelli personalizzati utilizzando linguaggi di programmazione di alto livello.

Per un framework open source guidato dalla comunità, non essere gestito direttamente da una grande azienda è un enorme vantaggio. L’aggiunta del supporto per la macchina virtuale tvOS (TVM) migliorerà il supporto della distribuzione e consentirà il funzionamento su molti nuovi dispositivi.

Keras
Keras, una libreria di rete neurale costruita in Python come TensorFlow e CNTK, è uno dei migliori framework AI, sebbene non sia progettato per essere un framework di machine learning end-to-end. Keras è stato creato come interfaccia di programmazione delle applicazioni (API) pensando agli esseri umani, non ai computer.

Al contrario, è un’interfaccia flessibile e facile da usare che può facilmente espandersi. A causa dell’elevata astrazione di questo metodo, la configurazione delle reti neurali è semplificata indipendentemente dal framework sottostante. Esistono pochi vincoli sulle possibili combinazioni di livelli neurali, funzioni di costo e altri moduli indipendenti.

Keras è una libreria Python di deep learning che fornisce un’API di alto livello per reti neurali che possono essere eseguite su TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit o Theano. È anche molto modulare ed espressivo.

Pytorch
PyTorch è una libreria Python che facilita lo sviluppo di algoritmi ML. Il suo pubblico principale sono i ricercatori accademici, anche se gli sviluppatori che si basano su Tensorflow lo trovano utile.

Pytorch è un framework Python flessibile che può consentire di creare qualsiasi dimensione del sistema. I progettisti affermano che il loro framework è il “più intuitivo” per lo sviluppo del sistema grazie alla sua interfaccia completa per gli acceleratori hardware e all’API (Application Programming Interface) di facile utilizzo. Tuttavia, è notoriamente lento quando si tratta di unità di elaborazione grafica (GPU).

Per dare un’idea della flessibilità di Pytorch, consideriamo che può essere utilizzato per addestrare, testare e distribuire sistemi di deep learning e di elaborazione del linguaggio naturale. Tuttavia, non è così popolare come altri framework più noti e potrebbe essere difficile da configurare e manutenere.

CNTK
Il framework open source CNTK è una rete neurale più rapida e flessibile che consente la riforma di testo, messaggi e voce. Consente una rapida valutazione complessiva dei modelli di macchina pur avendo cura della correttezza, rendendola un’impostazione adatta per lo scaling up.

Oltre al suo design altamente espressivo e di facile utilizzo, le integrazioni di CNTK con importanti set di dati massivi lo rendono la scelta principale per l’adozione da parte di grandi aziende come Skype, Cortana, ecc.

OpenNN
OpenNN fornisce varie analisi sofisticate, che vanno da qualcosa di adatto per una configurazione completa per principianti a qualcosa progettato per programmatori più esperti.

Neural Designer, uno strumento per analisi sofisticate, è incluso. Questo strumento offre grafici e tabelle per comprendere i dati inseriti.

Google AutoML
AutoML è un prodotto Google;. Nel maggio 2017, Google se ne è appropriato formalmente per utilizzarlo nella ricerca di architetture di reti neurali. Quando si tratta di framework AI, AutoML è tra i più robusti e adattabili. Per aiutare gli sviluppatori a valutare, migliorare, addestrare e rilasciare modelli in base ai loro dati, Auto ML fornisce una semplice interfaccia utente grafica. Possono avere i loro modelli di apprendimento automatico personalizzati in pochi minuti. Gli sviluppatori possono creare modelli su misura per le loro aziende utilizzando Auto ML e le tecnologie di ricerca dell’architettura neurale di Google e trasferire l’apprendimento.

Auto ML sfrutta le tecnologie di ricerca all’avanguardia di Google per aumentare la velocità dei modelli di machine learning. Inoltre, fa previsioni più precise di qualsiasi altro paradigma concorrente.

Confronto framework AI
La maggior parte delle persone utilizza il framework Tensorflow, confrontando tutti i framework AI, che è uno dei framework sopra elencati. È impostato per gestire la retropropagazione con differenziazione automatica. Keras è un’API per il deep learning basata su Tensorflow. Numpy viene utilizzato per elaborare i dati in Scikit learn. Spark è un pacchetto per l’analisi dei dati che può essere utilizzato gratuitamente.

Quando si sceglie il pacchetto di machine learning, dovremmo considerare le proprie possibilità. Imparare a utilizzare questi framework di machine learning in modo efficace richiede tempo. È meglio iniziare con le funzionalità di base e aggiungerne altre se necessario. Dovrebbe essere scelto il framework che meglio si adatta alle esigenze del nostro progetto. Il quadro ottimale è quello che serve allo scopo del progetto. Molti di questi framework cambiano in base al funzionamento di altri framework.

In realtà il framework più diffuso è quello con la versione più recente, detta release. Allo stesso modo, i framework di Deep Learning vengono scelti in base a metriche come il calcolo parallelo, le prestazioni, la visualizzazione e i pacchetti forniti con il framework. Gli elementi che entrano nella decisione sono il tipo di rete neurale, il linguaggio di programmazione, il budget, le funzionalità e gli strumenti.

Domande frequenti sul framework di intelligenza artificiale
1) Che cos’è un framework AI?
Con un’interfaccia di programmazione di alto livello, i framework AI forniscono a data scientist, sviluppatori e ricercatori gli strumenti necessari per creare, addestrare, convalidare e distribuire modelli.

2) Quali framework vengono utilizzati per la programmazione AI?
Theano include una raccolta di tecniche per lavorare con frame di dati in una rete neurale. Ora è il framework AI più popolare utilizzato dagli sviluppatori che preferiscono Tensorflow o Theano ed è compatibile con Python, C++, Java, Julia, Scala e Tensorflow.

3) Come utilizzare un framework AI avanzato?
Il modulo di spiegabilità viene applicato dopo che il processo di modellazione è stato completato e offre ulteriori spiegazioni per rendere più accessibili i risultati dei modelli del framework AI.

4) Quale framework AI utilizza Microsoft?
Con Azure e altre funzionalità di intelligenza artificiale di Microsoft, “AI for Earth” consente a ricercatori, scienziati e attivisti di comprendere meglio e affrontare i problemi ambientali globali.

5) Quale AI Framework utilizza Zuckerberg?
Secondo Zuckerberg, PyTorch è diventata una delle “piattaforme AI dominanti” poiché più di 150.000 progetti su GitHub sono basati sul suo framework.

6) Qual è l’intelligenza artificiale utilizzata da Facebook?
Facebook utilizza l’intelligenza artificiale di Meta dietro le quinte, quindi probabilmente chi utilizza il social media interagisce spesso con esso. Le funzionalità di intelligenza artificiale di Meta sono principalmente basate sul testo. La tecnologia DeepText utilizzata dall’azienda è un motore di deep learning in grado di comprendere il testo sul servizio con una precisione quasi umana.

Conclusioni
Le aziende che hanno visto presto il valore dell’IA hanno avuto un successo maggiore. L’intelligenza artificiale (AI) alimenta l’azienda e aumenta rapidamente la produttività. L’ascesa dell’intelligenza artificiale sul posto di lavoro è analoga all’avvento dei processi digitali, che hanno alleviato la monotonia delle procedure cartacee. Poiché questa rivoluzione ha introdotto cambiamenti significativi, anche l’avvento dell’IA introdurrà cambiamenti altrettanto rivoluzionari in ogni settore dell’economia.

Le tecnologie basate sull’intelligenza artificiale che supportano le aziende nel concentrarsi sull’efficienza e trovare metodi più efficaci per guadagnare denaro sono al centro di questa rivoluzione. Trovare le giuste soluzioni di intelligenza artificiale per i loro scopi è uno sforzo enorme che le aziende devono compiere. Con la soluzione AI corretta, le aziende possono ottenere risparmi sui costi più significativi e una crescita del proprio utile.

(fonte)

Innovaformazione, scuola informatica specialistica promuove la cultura dell’intelligenza artificiale. Nell’offerta formativa per le aziende trovate dei corsi di formazione sui principali fremework AI. L’elenco corsi in AI (area big data) è disponibile sul nostro sito QUI.

INFO: info@innovaformazione.net – tel. 3471012275 (Dario Carrassi)