7 Melhores Frameworks e Bibliotecas Para Inteligência Artificial

A inteligência artificial existe há muito tempo. No entanto, tornou-se uma palavra da moda nos últimos anos devido a grandes melhorias neste campo. A A.I (artificial intelligence em inglês), costumava ser conhecida como um campo para nerds e gênios, mas devido ao surgimento de vários frameworks e bibliotecas, tornou-se um campo de TI mais amigável e com muitas pessoas se especializando nessa área.

Neste artigo, veremos os melhores frameworks e bibliotecas para inteligência artificial de alta qualidade, seus prós e contras e alguns de seus recursos. Vamos lá!

TensorFlow

O TensorFlow é uma biblioteca open source para computação numérica usando gráficos de fluxo de dados. Foi desenvolvida por pesquisadores e engenheiros do Google Brain Team e rapidamente se tornou uma das principais ferramentas para machine learning e deep learning e inteligência artificial.

Essa biblioteca é bastante conhecida por ter uma arquitetura que permite computação em qualquer CPU ou GPU, seja um desktop, um servidor ou até mesmo um dispositivo móvel. Essa estrutura está disponível na linguagem de programação Python.

Vantagens:

• Usa uma linguagem fácil de aprender (Python).
• Usa abstração gráfica computacional.
• Disponibilidade do TensorBoard para visualização.

Desvantagens:

• É lento, pois Python não é a mais rápida das linguagens.
• Ausência de alguns modelos pré-definidos.
• Não é totalmente open source.

Site oficial: TensorFlow

Caffe

Caffe é um poderoso framework muito rápido e eficiente para pesquisa de aprendizado profundo.

O Caffe é ideal para projetos científicos e implementações industriais, pois pode lidar com mais de 60 milhões de fotos por dia com uma única GPU NVIDIA.

Vantagens:

• Ligações para Python e MATLAB estão disponíveis.
• Grande performance.
• Permite o treinamento de modelos sem escrever código.

Desvantagens:

• Ruim para redes recorrentes.
• Não é tão eficiente para novas arquiteturas.

Site oficial: Caffe

Keras

Keras é uma biblioteca de rede neural de código aberto escrita em Python.

Ele é capaz de rodar em cima de TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, R, Theano, ou PlaidML

O Keras serve como uma interface e fornece um alto nível de abstração, o que facilita a configuração de redes neurais, independentemente da estrutura em que está instalada.

Vantagens:

• É fácil de usar.
• Usa uma linguagem fácil de aprender (Python).
• É facilmente extensível.
• Funciona perfeitamente em CPU e GPU.
• Funciona perfeitamente com
• Excelente para Machine Learning

Desvantagem:

Não pode ser usado de forma eficiente como uma estrutura independente.

Site Oficial: Keras

Torch

Torch é um framework de computação científica para processamento científico e numérico. O objetivo do Torch é ter o máximo de flexibilidade e velocidade na construção de seus algoritmos científicos, tornando o processo extremamente simples.

Possui um poderoso array N-dimensional, que ajuda em operações como fatiamento e indexação. Ele também oferece rotinas de álgebra linear e modelos de rede neural.

Vantagens:

• Muito flexível.
• Alto nível de velocidade e eficiência.
• Muitos modelos pré-configurados disponíveis.

Desvantagens:

Site oficial: Torch

• Documentação pouco clara.
• Falta de código plug-and-play para uso imediato.
• É baseado em uma linguagem não tão popular, Lua.

Scikit-learn

Scikit learn é uma biblioteca Python muito poderosa para machine learning (aprendizado de máquina) que é usada principalmente na construção de modelos.

É uma ferramenta bastante versátil de criação de inteligência artificial que suporta agrupamento, regressão, algoritmos de agrupamento e reduções dimensionais, coleção de modelos e pré-processamento.

A programação do Scikit learn possui recursos como validação cruzada, algoritmos de aprendizado controlados e não monitorados.

Vantagens:

• Usa uma linguagem fácil de aprender (Python).
• Disponibilidade de muitos dos principais algoritmos.
• Eficiente para mineração de dados.
• Gratuito (Open source)

Desvantagem:

• Não é muito eficiente com GPU.

Site oficial: Scikit-learn

Spark MLlib

O Spark MLlib do Apache é uma biblioteca de machine learning (aprendizado de máquina) muito escalável.

É muito útil em linguagens como Java, Scala, Python e até R. É muito eficiente, pois interopera com o numpy nas linguagens Python e R.

O Spark MLlib pode ser facilmente conectado aos fluxos de trabalho do Hadoop. Ele fornece algoritmos de machine learning (aprendizado de máquina), como classificação, regressão e clustering.

Esta poderosa biblioteca é muito rápida quando se trata de processamento de dados em grande escala. 

Vantagens:

• Muito rápido para dados em grande escala.
• Disponível para diversas linguagem de programação.

Desvantagens:

• Não é o melhor para construir modelos.
• Não é muito eficiente com GPU.

Site oficial: Spark MLlib

MLPack

MLPack é uma biblioteca de machine learning (aprendizado de máquina) escalável implementada em C++. Por estar em C++, você pode adivinhar que é ótimo para gerenciamento de memória.

O MLPack é executado com grande velocidade, pois algoritmos de machine learning (aprendizado de máquina) vêm junto com a biblioteca. Esta biblioteca é amigável para iniciantes e fornece uma API simples para uso. 

Vantagens:

• Muito escalável.
• Compatível com Python e C++, Julia, GO e CLI

Desvantagem:

• Não possui uma boa documentação.

Site oficial: MLpack.

Conclusão Sobre Frameworks e Bibliotecas Para Inteligência Artificial

Claro, existem muitos outros frameworks e bibliotecas para inteligência artificial além dos listados. Compartilhei apenas uma gota do oceano de Inteligência Artificial e Deep Learning.

A Inteligência Artificial é um nicho fascinante no campo da computação. Todo desenvolvedor de software que se preze deve ter uma experiência de desenvolvimento de A.I. Pelo menos, um conhecimento básico.

Um bom profissional na área de inteligência artificial requer um intelecto poderoso, habilidades com tecnologias, persistência e ética de trabalho. Se você possuiu essas características, então essa é a hora de você começar a trabalhar na área.

Agora se você não possui essas habilidades e mesmo assim tem interesse em aprender inteligência artificial do zero, recomendo que você invista neste treinamento: Python Completo.​​ Neste curso você vai dominar e domine Python, Machine Learning e Inteligência Artificial.

Um forte abraço e até o próximo post!

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