W ciągu ostatniej dekady, sztuczna inteligencja (AI) wyewoluowała z futurystycznej koncepcji w integralną część naszego życia. Codziennie AI wykorzystywane jest między innymi do automatyzacji procesów biznesowych, udoskonalania dokładności systemów rekomendacyjnych, lepszego dostosowania treści do odbiorców, a nawet w pojazdach automatycznych oraz autonomicznych.
Sztuczna inteligencja stale zmienia sposób w jaki pracujemy oraz wchodzimy w integracje z nowymi technologiami. Szerokie wdrożenie AI w coraz większej ilości produktów i usług pozwala nam lepiej i efektywniej wykorzystywać dostępny czas i zasoby.
Należy jednak wiedzieć, że sztuczna inteligencja posiada swoje cechy charakterystyczne, które należy uwzględnić podczas tworzenia rozwiązań przez nią wspieranych. Na rynku znajdziemy dedykowane frameworki do projektowania AI takie jak TensorFlow, PyTorch czy Keras, które stanowią aktualnie podstawę badań i rozwoju w dziedzinie sztucznej inteligencji.
W niniejszym materiale poruszamy najważniejsze kwestie dotyczące frameworków do projektowania AI oraz odpowiadamy na popularne pytania.
Co to jest framework do programowania AI?
Framework do projektowania AI jest specjalistycznym środowiskiem programistycznym, które dostarcza zestaw narzędzi, bibliotek oraz interfejsów ułatwiających tworzenie, trenowanie oraz wdrażanie modeli sztucznej inteligencji. Frameworki odgrywają kluczową rolę w przyspieszeniu prac nad SI. Rozwiązania te umożliwiają inżynierom, naukowcom i deweloperom skupienie się na projektowaniu algorytmów i rozwiązywaniu problemów, zamiast na niskopoziomowych aspektach programowania.
Tym samym dedykowane frameworki przystosowane do pracy ze sztuczną inteligencją umożliwiają szybsze iteracje i wdrażanie nowych pomysłów. Ułatwiają również tworzenie zaawansowanych modeli AI oraz pozytywnie wpływają na standaryzację i pracę pomiędzy zespołami, co jest niezwykle ważne w tak dynamicznie rozwijającej się dziedzinie, jaką jest sztuczna inteligencja.
Jakie są najpopularniejsze frameworki AI w 2024 roku?
Frameworki do AI stale ewoluują, co jest powiązane z dynamicznym rozwojem sztucznej inteligencji oraz wdrożeniem jej do kolejnych usług oraz produktów cyfrowych.
Aktualnie do najpopularniejszych frameworków do programowania AI zaliczamy kilka rozwiązań, które stosowane są przez największe firmy na świecie oraz posiadają duże wsparcie ze strony społeczności.
Do najpopularniejszych frameworków AI w 2024 roku zaliczamy:
- TensorFlow
- PyTorch
- Keras
- JAX
- OpenAI Codex
Każdy z wyżej wymienionych frameworków służy do tworzenia projektów związanych ze sztuczną inteligencją, ale posiada odmienne cechy charakterystyczne. Wybór odpowiedniego frameworku do programowania AI powinien być poprzedzony analizą potrzeb i wymagań danego projektu.
TensorFlow – dlaczego jest tak popularny wśród programistów AI?
TensorFlow to framework programowania AI opracowany przez firmę Google – jednego z największych gigantów technologicznych na świecie, który dodatkowo od wielu lat interesuje się rozwiązaniami z zakresu sztucznej inteligencji.
Narzędzie udostępnione przez Google jest aktualnie jednym z najbardziej wszechstronnych i zaawansowanych frameworków do uczenia maszynowego oraz głębokiego uczenia związanego z wykorzystaniem modeli sieci neuronowych. Z tego właśnie względu jest to aktualnie jedno z najpopularniejszych narzędzi do programowania AI wśród deweloperów na całym świecie.
TensorFlow posiada rozbudowaną bibliotekę narzędzi do budowy modeli AI. Wspiera rozwiązanie TensorFlow Lite do budowy modeli AI na urządzenia mobilne, co jest kluczowe w aspekcie aktualnego kierunku rozwoju AI. Dużą zaletą jest również silna integracja z rozwiązaniami zgromadzonymi w Google Cloud AI.
Framework od Google posiada aktualnie bardzo szerokie spektrum wykorzystania – od badań naukowych, przez projekty startupowe, aż do rozwiązań AI wytwarzanych przez największe firmy technologiczne na rynku.
PyTorch – jakie funkcje wyróżniają go na tle innych frameworków?
PyTorch również jest frameworkiem programowania AI stworzonym przez jedną z największych firm technologicznych na świecie. Rozwiązanie to jest efektem wieloletnich prac i badań nad AI prowadzonych przez inżynierów z Facebooka, a obecnie zarządza nim Linux Foundation.
Główną cechą, która wyróżnia PyTorch od innych frameworków do programowania AI jest wysoka elastyczność oraz dynamiczne podejście do budowy sieci neuronowych. Rozwiązaniu temu nie da się odmówić również wysokiej intuicyjności.
Do najważniejszych funkcji wyróżniających PyTorch spośród konkurencyjnych frameworków do tworzenia projektów AI można zaliczyć:
- Dynamiczne grafy obliczeniowe
- Przyjazne narzędzia do debugowania
- Wsparcie dla rozproszonego uczenia
- Dobrą integrację z ekosystemem Python
Nie do przecenienia wśród użytkowników PyTorch jest również wsparcie dużej i aktywnej społeczności, które uzupełniane jest przez bardzo dobrze prowadzoną dokumentację.
Aktywne fora, grupy dyskusyjne i zasoby online pomagają szybko rozwiązać napotkane problemy, a dokumentacja udostępniana przez producenta zawiera szczegółowe poradniki, tutoriale oraz przykłady kodu źródłowego, które ułatwiają naukę oraz zrozumienie frameworku.
Jakie frameworki AI najlepiej nadają się dla początkujących?
Programowanie AI dla początkujących jest dobrym sposobem na rozpoczęcie przygody z tworzeniem kodu źródłowego. Dla osób rozpoczynających swoją przygodę z programowaniem sztucznej inteligencji (AI), wybór odpowiedniego frameworka jest kluczowy. Dobry framework dla początkujących powinien być łatwy do nauczenia, dobrze udokumentowany i posiadać aktywną społeczność wsparcia.
Osoby rozpoczynające swoją przygodę z programowaniem sztucznej inteligencji powinny zwrócić szczególną uwagę na dwa frameworki – Keras oraz Scikit-learn.
Keras jest wysokopoziomowym interfejsem API bazującym na TensorFlow od Google. Główną zaletą tego frameworku jest prostota i intuicyjność, które mocno wspierają proces nauki programowania sztucznej inteligencji.
Intuicyjna składnia i prostota w definiowaniu modeli czyni z frameworku Keras idealne rozwiązanie dla początkujących. Keras wspierany jest również przez obszerną dokumentację oraz liczne poradniki i przykłady kodu źródłowego. Całość wspiera szybkie prototypowanie, które pozwala oszczędzić czas podczas testowania modeli.
Scikit-learn jak sama jego nazwa wskazuje jest frameworkiem zaprojektowanym specjalnie z myślą o nauce programowania sztucznej inteligencji. Jest to również jedna z najbardziej popularnych bibliotek do uczenia maszynowego w Pythonie, którą użytkownicy cenią za prostotę, przejrzystość, wszechstronność oraz łatwość w wykorzystaniu.
Framework ten bazuje na prostej i spójnej składni, która ułatwia naukę podstaw uczenia maszynowego i minimalizuje ryzyko popełniania błędów. Całość zintegrowana jest z Pythonem oraz współpracuje z innymi bibliotekami Python.
Scikit-learn umożliwia łatwe implementowanie i testowanie szerokiego zakresu algorytmów, co czyni go idealnym narzędziem do nauki i prototypowania.
Jakie zaawansowane frameworki AI są polecane dla doświadczonych programistów?
Doświadczeni programiści, którzy zamierzają tworzyć złożone projekty AI mają do wyboru wiele zaawansowanych i rozbudowanych frameworków AI, które są stale rozwijane i aktualizowane o kolejne funkcje i możliwości.
Aktualnie najpopularniejszych frameworkiem wykorzystywanym do budowy zaawansowanych projektów sztucznej inteligencji jest TensorFlow od Google.
Do zaawansowanych frameworków AI dla doświadczonych programistów można zaliczyć również:
- Deeplearning4j – rozproszony framework głębokiego uczenia o otwartym kodzie źródłowym, który jest dostosowany do potrzeb programistów Java i Scala. Jego kompatybilność z Hadoop i Apache Spark czyni go solidnym wyborem do przetwarzania dużych zbiorów danych.
- MXNet – framework o otwartym kodzie źródłowym, który jest wydajny i skalowalny. MXNet jest popularny w środowiskach produkcyjnych i wspiera wiele języków programowania, w tym Pythona, Julię i Scala. Posiada również interfejsy dla R i Go.
- JAX – biblioteka do obliczeń numerycznych zorientowana na tablice, wykorzystująca automatyczną różniczkowalność i kompilację JIT (Just-In-Time) w celu umożliwienia badania wydajnych algorytmów uczenia maszynowego.
Zaawansowane frameworki AI oferują szeroki zakres funkcji, które umożliwiają pracę nad złożonymi projektami, od badań po produkcyjne wdrożenie modeli. TensorFlow i PyTorch dominują w tej kategorii dzięki swojej wszechstronności i wsparciu dla dużych projektów. JAX i Apache MXNet to rozwiązania oferujące wysoką wydajność i skalowalność. Wybór odpowiedniego frameworka zależy od specyfiki projektu, wymagań wydajnościowych oraz osobistych preferencji programisty.
Jak wybrać odpowiedni framework do projektu AI?
Wybór odpowiedniego frameworka do projektu związanego ze sztuczną inteligencją (AI) zależy od wielu czynników, takich jak specyfika projektu, poziom doświadczenia, zasoby sprzętowe oraz przyszłe plany rozwoju i wdrożenia.
Poniżej przedstawiamy przykładowy proces analizy projektu AI, który pozwoli na wybranie odpowiedniego frameworku do jego tworzenia:
- Cel projektu – należy sprecyzować główny cel projektu AI. Może to być tworzenie modeli uczenia maszynowego, przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym lub budowanie aplikacji mobilnych z wykorzystaniem AI. Wybór frameworka powinien być dostosowany do konkretnych celów projektu
- Rodzaj aplikacji – należy sprecyzować czy tworzona będzie aplikacja webowa, mobilna, czy desktopowa. Wybór frameworka zależy od warstwy aplikacji, która będzie obsługiwana (front-end lub back-end).
- Wydajność i skalowalność – należy określić, jakie wymagania dotyczące wydajności i skalowalności ma projekt. Niektóre frameworki są bardziej zoptymalizowane pod kątem szybkości, podczas gdy inne oferują większą elastyczność.
Na co zwrócić uwagę przy wyborze frameworka do AI?
Przy wyborze frameworka AI należy zwrócić uwagę nie tylko na zgodność z wymaganiami danego projektu. Konieczne jest również uwzględnienie następujących kwestii:
- Znajomość języka programowania – warto wybrać framework, który jest zgodny z językiem programowania, z którym mamy doświadczenie. Np. programiści biegli w Pythonie powinni rozważyć frameworki takie jak TensorFlow, PyTorch lub Keras.
- Wsparcie i dokumentacja – warto zweryfikować, jak duża jest społeczność zgromadzona wokół danego frameworka. Wraz z dokładną dokumentacją, elementy te pozwolą rozwiązać potencjalne problemy.
- Licencja – konieczne jest sprawdzenie, jakie warunki licencyjne obowiązują dla danego frameworka. Na rynku znajdują się rozwiązania otwarte oraz oparte na komercyjnych (płatnych) licencjach.
Dokładna analiza powyższych czynników pozwoli wybrać framework odpowiedni do danych zastosowań, który przyspieszy prace nad projektem AI.
Przyszłość frameworków do programowania AI – jakie są trendy?
Technologia sztucznej inteligencji jest aktualnie jedną z najszybciej rozwijających się dziedzin nowej technologii. Wraz z nią gwałtownie rozwijają się również frameworki AI, które pozwalają na wykorzystanie najnowszych zdobyczy technologicznych.
Do najważniejszych trendów rozwoju frameworków programowania AI w przyszłości zaliczamy:
- Integrację z chmurą obliczeniową
- Automatyzację procesów
- Rozwój ekosystemów
- Optymalizację i wydajność
- Lepszą ochronę prywatności przetwarzanych danych
- Rozwój narzędzi do wirtualizacji danych
Przyszłość frameworków do programowania AI jest kształtowana przez dynamiczny rozwój technologii i rosnące potrzeby użytkowników. Główne trendy obejmują integrację z chmurą, automatyzację procesów ML, rozwój ekosystemów open-source, optymalizację wydajności, zaawansowane techniki uczenia wzmocnionego i meta-uczenia, federated learning oraz ulepszanie narzędzi do wizualizacji i interaktywnych środowisk pracy. Zrozumienie tych trendów pozwala lepiej przygotować się na przyszłe wyzwania i skutecznie korzystać z najnowszych osiągnięć w dziedzinie AI.
Najczęściej zadawane pytania:
Czy istnieją darmowe frameworki do programowania AI?
Tak. Na rynku istnieją darmowe frameworki do AI, które są udostępniane na zasadach open-source. Zaliczamy do nich między innymi TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Keras czy JAX.
Jakie frameworki AI najlepiej wspierają uczenie maszynowe?
Większość popularnych frameworków AI wspiera uczenie maszynowe. Do najpopularniejszych rozwiązań, które pozwalają na tworzenie, szkolenie i wdrażanie modeli uczenia maszynowego zaliczamy: TensorFlow, PyTorch, Keras czy Scikit-learn.
Jakie frameworki AI są najczęściej używane w przemyśle technologicznym?
W przemyśle technologicznym najczęściej wykorzystywane są frameworki AI, które oferują skalowalność, wydajność i wsparcie dla zaawansowanych technik uczenia maszynowego oraz głębokiego uczenia. Wyróżniamy wśród nich TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn oraz Keras.
