आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) टूल और प्लेटफॉर्म एआई मॉडल और एप्लिकेशन को डिजाइन करने, प्रशिक्षित करने और लागू करने के साधन प्रदान करते हैं। ये उपकरण AI मॉडल को कोड करने के लिए पुस्तकालयों से लेकर क्लाउड-आधारित प्लेटफ़ॉर्म तक हो सकते हैं जो AI को सेवा के रूप में प्रदान करते हैं। यहाँ कुछ उल्लेखनीय AI उपकरण और प्लेटफ़ॉर्म हैं:
- Google का TensorFlow: TensorFlow डेटा प्रवाह ग्राफ़ का उपयोग करके संख्यात्मक गणना के लिए Google ब्रेन टीम द्वारा विकसित एक ओपन-सोर्स सॉफ़्टवेयर लाइब्रेरी है। ग्राफ़ में प्रत्येक नोड एक गणितीय ऑपरेशन का प्रतिनिधित्व करता है, जबकि ग्राफ़ किनारे उनके बीच संप्रेषित बहुआयामी डेटा सरणियों (टेंसर) का प्रतिनिधित्व करते हैं। TensorFlow की लचीली वास्तुकला डेवलपर्स को कोड को फिर से लिखे बिना डेस्कटॉप, सर्वर या मोबाइल डिवाइस में एक या अधिक CPU या GPU पर संगणना तैनात करने की अनुमति देती है।
- PyTorch : Facebook की AI रिसर्च लैब द्वारा विकसित PyTorch अपनी सादगी और उपयोग में आसानी के लिए जाना जाता है। यह दो उच्च-स्तरीय सुविधाएँ प्रदान करता है – मजबूत GPU त्वरण समर्थन के साथ Tensor कंप्यूटिंग (जैसे NumPy) और टेप-आधारित ऑटोग्रैड सिस्टम पर निर्मित गहरे तंत्रिका नेटवर्क। PyTorch की परिभाषित विशेषता इसका गतिशील संगणना ग्राफ है, जो TensorFlow में स्थिर ग्राफ़ की तुलना में मॉडल बनाने और संशोधित करने में अधिक लचीलापन प्रदान करता है।
- केरस : केरस एक उच्च-स्तरीय तंत्रिका नेटवर्क एपीआई है, जिसे पायथन में लिखा गया है और यह टेन्सरफ्लो, सीएनटीके या थीनो के शीर्ष पर चलने में सक्षम है। यह आसान और तेज़ प्रोटोटाइप के लिए अनुमति देता है और दृढ़ नेटवर्क और आवर्तक नेटवर्क दोनों के साथ-साथ दोनों के संयोजन का समर्थन करता है। यह ड्रॉपआउट या बैच नॉर्मलाइजेशन जैसी चीजों को भी कुशलता से हैंडल करता है।
- आईबीएम वाटसन: वाटसन आईबीएम द्वारा प्रदान की जाने वाली एआई सेवाओं और उपकरणों का एक सूट है। यह विज़ुअल रिकग्निशन, टेक्स्ट टू स्पीच, स्पीच टू टेक्स्ट और प्राकृतिक भाषा समझ जैसे कार्यों के लिए कई पूर्व-प्रशिक्षित मशीन लर्निंग मॉडल प्रदान करता है। डेवलपर वाटसन पर अपने स्वयं के मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित और तैनात भी कर सकते हैं।
- Amazon का SageMaker : Amazon SageMaker पूरी तरह से प्रबंधित सेवा है जो संपूर्ण मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो को कवर करती है। इसमें आपके डेटा को लेबल करना और तैयार करना, एक एल्गोरिथ्म चुनना, मॉडल को प्रशिक्षित करना, परिनियोजन के लिए ट्यूनिंग और अनुकूलन करना, भविष्यवाणियां करना और कार्रवाई करना शामिल है। सेजमेकर के साथ , डेवलपर्स और डेटा वैज्ञानिक किसी भी पैमाने पर मशीन लर्निंग मॉडल को जल्दी से बना सकते हैं, प्रशिक्षित कर सकते हैं और तैनात कर सकते हैं।
- Microsoft एज़्योर मशीन लर्निंग: एज़्योर मशीन लर्निंग एक क्लाउड-आधारित प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स सेवा है जो सभी डेटा वैज्ञानिक कौशल स्तरों के लिए एक सुव्यवस्थित अनुभव प्रदान करती है, केवल एक वेब ब्राउज़र के साथ सेट करने से लेकर ड्रैग एंड ड्रॉप जेस्चर और सेट करने के लिए सरल डेटा प्रवाह ग्राफ़ का उपयोग करने तक आपकी परियोजना के लक्ष्य। Azure की मशीन लर्निंग सर्विस कई लोकप्रिय ओपन-सोर्स टूल्स के साथ इंटरऑपरेबल है, जिसमें PyTorch , TensorFlow और scikit-learn शामिल हैं।
- OpenAI का GPT-3: GPT-3 प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण कार्यों के लिए OpenAI द्वारा विकसित एक AI मॉडल है। यह अपने आकार के लिए उल्लेखनीय है, 175 बिलियन मशीन लर्निंग पैरामीटर के साथ, और दिए गए संकेत के आधार पर मानव-समान पाठ उत्पन्न करने की क्षमता के लिए। GPT-3 के अनुप्रयोगों में ईमेल का मसौदा तैयार करने से लेकर लिखित सामग्री बनाने तक शामिल है, और इसने कई प्रकार के कार्यों को स्वचालित करने की अपनी क्षमता के कारण महत्वपूर्ण ध्यान आकर्षित किया है।
- स्किकिट-लर्न: स्किकिट-लर्न एक पायथन लाइब्रेरी है जो डेटा माइनिंग और डेटा विश्लेषण के लिए सरल और कुशल उपकरण प्रदान करती है। यह NumPy, SciPy, और matplotlib पर बनाया गया है और यह खुला स्रोत है और व्यावसायिक रूप से प्रयोग करने योग्य है। स्किकिट-लर्न अपने स्पष्ट, अच्छी तरह से प्रलेखित एपीआई और इसके सुसंगत इंटरफेस के लिए जाना जाता है, जिससे मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को लागू करना आसान हो जाता है।
- H2O.ai: H2O एक ओपन-सोर्स डेटा विश्लेषण उपकरण है जिसका उपयोग डेटा की खोज, कल्पना और भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता है। प्लेटफ़ॉर्म तेज़ और स्केलेबल है, सहज इंटरफ़ेस प्रदान करता है, और व्यवसायों, शोधकर्ताओं और डेटा वैज्ञानिकों के लिए सुलभ होने के लिए डिज़ाइन किया गया है। H2O की AutoML कार्यात्मकता अधिकांश मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो को स्वचालित करती है।
- रैपिडमाइनर: रैपिडमाइनर एक डेटा साइंस प्लेटफॉर्म है जो डेटा तैयारी, मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग, टेक्स्ट माइनिंग और प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स के लिए एक एकीकृत वातावरण प्रदान करता है। इसे गैर-विशेषज्ञों के लिए भविष्य कहनेवाला विश्लेषण सुलभ बनाने और इसके उपयोग में आसान और टीम-उन्मुख वातावरण के माध्यम से विशेषज्ञों की उत्पादकता में सुधार करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
- कैफ (फास्ट फ़ीचर एंबेडिंग के लिए कन्वर्सेशनल आर्किटेक्चर): यह डीप लर्निंग फ्रेमवर्क अपनी गति और मॉडलिंग कन्वेन्शनल नेटवर्क के लिए प्रयोज्यता के लिए जाना जाता है। इसकी गति के कारण गहन शिक्षण के औद्योगिक अनुप्रयोगों में इसका व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है, और कैफ को जीपीयू या सीपीयू मोड पर चलाना संभव है।
- थीनो: थीनो एक पायथन लाइब्रेरी है जो आपको बहु-आयामी सरणियों से जुड़े गणितीय अभिव्यक्तियों को परिभाषित, अनुकूलित और मूल्यांकन करने की अनुमति देती है। अधिक कुशल संगणनाओं के लिए जीपीयू के अनुकूलन में यह विशेष रूप से अच्छा है।
- एनएलटीके (प्राकृतिक भाषा टूलकिट): यह मानव भाषा डेटा के साथ काम करने के लिए पायथन प्रोग्राम बनाने का एक प्रमुख मंच है। यह वर्गीकरण, टोकननाइजेशन, स्टेमिंग, टैगिंग, पार्सिंग और सिमेंटिक रीजनिंग के लिए टेक्स्ट प्रोसेसिंग लाइब्रेरी के सूट के साथ-साथ 50 से अधिक कॉर्पोरा और लेक्सिकल संसाधनों जैसे वर्डनेट के लिए उपयोग में आसान इंटरफेस प्रदान करता है।
- जेन्सिम : जेन्सिम बड़े कॉर्पोरा के साथ विषय मॉडलिंग, दस्तावेज़ अनुक्रमण और समानता पुनर्प्राप्ति के लिए एक पायथन लाइब्रेरी है। यह डेटा स्ट्रीमिंग और वृद्धिशील ऑनलाइन एल्गोरिदम का उपयोग करके बड़े पाठ संग्रह को संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो इसे अन्य मशीन लर्निंग सॉफ़्टवेयर पैकेजों से अलग करता है जो केवल इन-मेमोरी प्रोसेसिंग को लक्षित करते हैं।
- स्पैसी: यह पायथन में नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (एनएलपी) के लिए एक ओपन-सोर्स लाइब्रेरी है। यह विशेष रूप से उत्पादन के उपयोग के लिए डिज़ाइन किया गया है और बड़ी मात्रा में पाठ को संसाधित करने और समझने वाले अनुप्रयोगों को बनाने में मदद करता है।
- पैडलपैडल : यह Baidu द्वारा विकसित एक ओपन-सोर्स डीप लर्निंग प्लेटफॉर्म है। पैडलपैडल कंप्यूटर दृष्टि, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और अन्य एआई कार्यों के लिए सुविधाओं का एक समृद्ध सेट प्रदान करता है।
- Apache Mahout: Apache Mahout, Apache का एक ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट है जो स्केलेबल मशीन लर्निंग एल्गोरिदम बनाने के लिए समर्पित है। यह अनुशंसा, वर्गीकरण और क्लस्टरिंग जैसी लोकप्रिय मशीन लर्निंग तकनीकों को लागू करता है।
- अपाचे एमएक्सनेट : यह एक अन्य ओपन-सोर्स डीप लर्निंग सॉफ्टवेयर फ्रेमवर्क है, जिसका उपयोग डीप न्यूरल नेटवर्क को प्रशिक्षित करने और तैनात करने के लिए किया जाता है। यह प्रशिक्षण और अनुमान में अपनी क्षमताओं के लिए जाना जाता है, और एक लचीले प्रोग्रामिंग मॉडल और कई भाषाओं का समर्थन करता है।
- KNIME: Konstanz Information Miner, या KNIME, एक ओपन-सोर्स डेटा एनालिटिक्स, रिपोर्टिंग और इंटीग्रेशन प्लेटफ़ॉर्म है, जो मशीन लर्निंग और डेटा माइनिंग के लिए विभिन्न घटकों को एकीकृत करता है।
- ऑरेंज: एक घटक-आधारित डेटा माइनिंग और मशीन लर्निंग सॉफ्टवेयर सूट, जिसमें खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन के लिए मैत्रीपूर्ण लेकिन शक्तिशाली, पहुंच योग्य, एक्स्टेंसिबल और बोधगम्य दृश्य प्रोग्रामिंग फ्रंट-एंड और स्क्रिप्टिंग के लिए पायथन बाइंडिंग और लाइब्रेरी शामिल हैं।
सही AI टूल या प्लेटफ़ॉर्म चुनना आपके विशिष्ट उपयोग-मामले, आपके डेटा के आकार, कार्य की जटिलता, आपके लिए उपलब्ध कम्प्यूटेशनल संसाधनों और आपके और आपकी टीम के साथ काम करने वाली प्रोग्रामिंग भाषाओं पर निर्भर करता है।
