Nueve capítulos de algoritmos: aprendizaje profundo, aprendizaje por refuerzo, aprendizaje automático, sistemas de recomendación, procesamiento de imágenes, procesamiento de textos, procesamiento de secuencias, motores de búsqueda, análisis de datos, etc.

Autor: Zen y el arte de la programación informática

1. Introducción

Con el rápido desarrollo de la tecnología informática, los campos de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático han marcado el comienzo de una era de vigoroso desarrollo: desde los "gráficos de conocimiento" hasta la "automatización de sistemas minoristas", la tecnología de inteligencia artificial está cambiando todos los aspectos de la vida social. Las tecnologías tradicionales de inteligencia artificial se basan en capacidades informáticas complejas en hardware, como redes neuronales, árboles de decisión, etc. Sin embargo, para escenarios de producción reales, estos métodos no pueden satisfacer las necesidades debido a limitaciones en el volumen de ingeniería, el costo, la confiabilidad, etc. En enero de 2017, Baidu abrió un conjunto de herramientas de desarrollo de inteligencia artificial basado en el marco TensorFlow, llamado PaddlePaddle. Este conjunto de herramientas proporciona una variedad de interfaces API avanzadas, admite algoritmos de aprendizaje automático convencionales y está emergiendo en el campo de la inteligencia artificial.

En el actual auge de la inteligencia artificial, existen enormes desafíos, ya sea en los campos de la investigación y el desarrollo de productos, la clasificación de búsquedas en el comercio electrónico, los asistentes inteligentes gubernamentales o el análisis de big data financieros. Cómo utilizar la tecnología de inteligencia artificial para resolver problemas se ha convertido en un problema para Cada vez más empresas tienen cuestiones a considerar. Esto dio como resultado el "Algoritmo Jiuzhang", una plataforma de inteligencia artificial de código abierto.

Esta columna profundiza en el "Algoritmo de nueve capítulos" desde 9 aspectos, incluido el aprendizaje profundo, el aprendizaje por refuerzo, el aprendizaje automático, los sistemas de recomendación, el procesamiento de imágenes, el procesamiento de texto, el procesamiento de secuencias, los motores de búsqueda, el análisis de datos y otros algoritmos para ayudar a los lectores a dominar rápidamente lo artificial. tecnología de inteligencia. Al mismo tiempo, también guía a los lectores para que comprendan los escenarios de aplicación y las ventajas del "Algoritmo de nueve capítulos" basándose en casos reales.

2. Introducción a los antecedentes

Industrias potenciadas por la IA

En los últimos años, con el rápido desarrollo de la ciencia y la tecnología, todos los ámbitos de la vida han adoptado gradualmente la nueva generación de tecnología de inteligencia artificial. Con el progreso continuo y los avances de la tecnología de inteligencia artificial, especialmente la introducción del aprendizaje automático y la tecnología de aprendizaje profundo, la tecnología de inteligencia artificial se ha utilizado ampliamente en muchas industrias innovadoras, como:

Industria manufacturera : la producción automatizada, el reconocimiento de imágenes, la detección de objetos, el mantenimiento inteligente, la colaboración de robots, etc., pueden mejorar la calidad del producto, reducir costos y mejorar la eficiencia del trabajo;
Campos médicos y de salud : el diagnóstico por imágenes, la medicina de precisión, la prevención en tiempo real, el cuidado personal, etc., pueden ayudar a los pacientes a recibir tratamiento más rápido y mejorar su estado de salud;
Campo social : el análisis de sentimientos, la difusión de noticias, la comunidad de preguntas y respuestas, los comentarios, etc. basados en big data pueden ayudar a los usuarios a comunicarse e interactuar mejor con los demás;
Campos financieros y contables : control de riesgos, evaluación de riesgos, calificación crediticia, seguimiento del fraude, etc., que pueden ayudar a las instituciones a gestionar mejor los recursos económicos;
Industria de los juegos : la inteligencia artificial hace que los juegos sean más vívidos, emocionantes y desafiantes;
Campo de Internet : recomendaciones personalizadas, publicidad, rankings de búsqueda, etc., pueden ayudar a los usuarios a obtener contenidos y servicios que satisfagan mejor sus necesidades.

Además de las aplicaciones empresariales innovadoras, con la popularización y aplicación de la tecnología de inteligencia artificial, algunas industrias tradicionales también se enfrentan al desafío de la "revolución de la inteligencia artificial". Por ejemplo, en el campo del comercio electrónico, las plataformas de comercio electrónico representadas por Amazon dependen cada vez más de funciones automatizadas de toma de decisiones y recomendación de productos, lo que lleva a los comerciantes a centrar su atención en el emergente campo del comercio electrónico personalizado; en el campo de las finanzas y seguros, el uso de tecnología de inteligencia artificial Las aplicaciones pueden ayudar a los clientes a lograr precios precisos y optimizar la eficiencia de aprobación de seguros; en los campos del transporte como la aviación y los ferrocarriles, los sistemas de navegación basados en video e información de mapas se están utilizando ampliamente, y los relacionados con la inteligencia artificial Las tecnologías desempeñarán un papel más importante en la planificación de rutas y en los sistemas de alerta temprana.

El concepto de "algoritmo de nueve capítulos"

Plataforma de inteligencia artificial de código abierto: "Algoritmo de nueve capítulos", denominado "Algoritmo de nueve capítulos". El "algoritmo Jiuzhang" es una plataforma de software que puede implementar diversas tecnologías de inteligencia artificial, incluido el aprendizaje profundo, el aprendizaje por refuerzo, el aprendizaje automático, los sistemas de recomendación, el procesamiento de imágenes, el procesamiento de textos, el procesamiento de secuencias, los motores de búsqueda, el análisis de datos y otras direcciones. Actualmente, el "algoritmo de nueve capítulos" se ha utilizado en los negocios de muchas empresas conocidas.

aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo es un método de aprendizaje automático para visión por computadora, habla, lenguaje y otros campos. Es un método de aprendizaje estadístico basado en una estructura de red neuronal. El modelo que entrena puede comprender la entrada original de un extremo a otro. Las características de los datos y generar resultados de salida correspondientes. Su característica principal es utilizar funciones de mapeo no lineal multicapa (la profundidad de la capa puede alcanzar docenas o incluso cientos de capas) para mapear los datos de entrada a un espacio dimensional superior y luego predecir la salida mediante un algoritmo de regresión no lineal. El aprendizaje profundo tiene un rendimiento excelente en la resolución de reconocimiento de imágenes, reconocimiento de voz, análisis de video y otros campos, y ha logrado una tasa de éxito muy alta.

Los principales componentes del aprendizaje profundo incluyen:

Red neuronal: basada en el algoritmo de retropropagación, compuesta por capas de conexiones neuronales, es altamente no lineal y puede simular la estructura de la red neuronal humana;
Función de activación: el valor de salida de cada neurona se pondera y suma mediante la función de activación, cuya función es introducir factores no lineales;
Función de pérdida: mide la diferencia entre el valor predicho de la red neuronal y el valor real, y determina el objetivo de entrenamiento del modelo.

Las principales ventajas del aprendizaje profundo son:

Fuerte capacidad de generalización: los algoritmos de aprendizaje profundo pueden ajustar relaciones funcionales complejas en la misma estructura aumentando el número de nodos de capa oculta o utilizando una gama más amplia de datos de entrenamiento, y tienen una fuerte capacidad de generalización;
Modelo simple: los algoritmos de aprendizaje profundo pueden evitar problemas de sobreajuste al reducir la cantidad de parámetros y el modelo es más simple que otros métodos de aprendizaje automático;
Velocidad rápida: el rendimiento informático de alta velocidad de los algoritmos de aprendizaje profundo en condiciones de grandes cantidades de datos y alta potencia informática puede completar las tareas de predicción y entrenamiento de modelos más rápidamente.

aprendizaje reforzado

El aprendizaje por refuerzo significa que en un entorno determinado, cuando un agente toma medidas, necesita explorar continuamente el entorno, aprender nuevos conocimientos y encontrar estrategias óptimas para maximizar las recompensas. De esta forma, el agente continúa prueba y error, actualiza constantemente su estrategia y finalmente obtiene una buena estrategia.

Los principales componentes del aprendizaje por refuerzo incluyen:

Ambiente: se refiere al proceso de interacción entre un agente inteligente y el mundo externo, generalmente tiene tres elementos: estado, acción y recompensa;
Acción: el comportamiento que toma el agente en función del estado actual. El espacio de acción define todas las opciones de acción que el agente puede tomar;
Recompensa: Una señal que refleja la calidad del comportamiento del agente y puede afectar directamente los beneficios del agente, es decir, la recompensa en cada paso define la distribución del estado del siguiente paso;
Estado: refleja el estado ambiental actual del agente y define los cambios ambientales que el agente puede percibir.

Los escenarios de aplicación del aprendizaje por refuerzo incluyen principalmente:

Conducción autónoma: sin participación humana, las máquinas guían automáticamente a los vehículos a sus destinos, mejorando la seguridad y precisión de los automóviles conducidos por humanos;
Realidad virtual: realiza la interacción entre la realidad virtual y escenas reales. Las personas pueden interactuar con el entorno virtual operando objetos virtuales, realizando así la aplicación de la realidad virtual;
Sistema de recomendación: brinde a los consumidores sugerencias de compras más personalizadas y relevantes, ayude a los consumidores a lograr la selección de productos, decisiones de compra, preferencias de navegación, etc., mejore la eficiencia y aumente las ganancias;
Teoría de juegos: se implementan una variedad de juegos, como ajedrez, póquer, Go, etc. El agente aprende y optimiza continuamente estrategias durante el proceso del juego y tiene una mayor probabilidad de ganar;

aprendizaje automático

El aprendizaje automático es una ciencia que estudia cómo las computadoras pueden simular o descubrir el comportamiento de sistemas complejos como la naturaleza, la economía y las finanzas, y utilizar estas experiencias para mejorar su propia eficiencia y construir modelos predictivos. El propósito del aprendizaje automático es establecer un modelo que pueda predecir datos conocidos y analizar, tomar decisiones o mejorar datos desconocidos basándose en este modelo. El aprendizaje automático se puede utilizar en muchos campos, como clasificación, agrupación, regresión, reconocimiento de patrones, árboles de decisión, bosques aleatorios y redes bayesianas.

Los principales componentes del aprendizaje automático incluyen:

Datos: los algoritmos de aprendizaje automático se basan en una gran cantidad de datos de entrenamiento para el entrenamiento, que generalmente incluyen características (entrada) y etiquetas (salida). Las características determinan la entrada al modelo y las etiquetas son los resultados que se van a predecir;
Modelo: un modelo es una función que acepta características como entrada y genera predicciones. Diferentes modelos tienen diferentes formas de expresión para diferentes tareas, como regresión logística, máquinas de vectores de soporte, redes neuronales, etc.;
Algoritmo: el algoritmo de aprendizaje automático se refiere a las reglas de cálculo utilizadas para entrenar modelos y ajustar parámetros. Existen diferentes ventajas y desventajas entre los diferentes algoritmos, incluido el ingenuo Bayes, el árbol de decisión, la red neuronal, etc.

Los principales escenarios de aplicación del aprendizaje automático incluyen:

Reconocimiento de imágenes: a través de imágenes capturadas por cámaras o escáneres, los algoritmos de aprendizaje automático pueden identificar y marcar objetos y elementos en las imágenes, ayudando a las empresas a gestionar, analizar y monitorear grandes cantidades de imágenes y videos;
Clasificación de texto: al clasificar, resumir y etiquetar grandes cantidades de datos de texto, los algoritmos de aprendizaje automático pueden ayudar a las empresas a clasificar automáticamente cantidades masivas de texto y mejorar la precisión y eficiencia de los resultados de búsqueda;
Filtrado de spam: a través de algoritmos de aprendizaje automático, el servidor de correo puede determinar automáticamente si los correos electrónicos recién recibidos son spam, lo que reduce efectivamente la presión del filtrado manual y mejora la eficiencia del trabajo;
Reconocimiento facial: a través de fotografías o videos capturados por cámaras o cámaras, los algoritmos de aprendizaje automático pueden identificar la información del rostro, logrando así el seguimiento, la identificación y la verificación del rostro.

Sistema recomendado

El sistema de recomendación se refiere a la tecnología que recomienda nuevos productos o servicios a los usuarios en función de su comportamiento histórico, intereses, preferencias de gusto, información de ubicación, etc. Es la infraestructura para crear motores de recomendación de productos, ropa, imágenes, etc. El sistema de recomendación recomienda productos o servicios relacionados mediante el análisis de los hábitos de compra, preferencias, intereses, información personal, preferencias de marca, etc. del usuario. Los escenarios de aplicación de los sistemas de recomendación incluyen sitios web de comercio electrónico, redes sociales, Weibo, noticias, enciclopedias, música, videos, películas, libros, etc.

Los principales componentes del sistema de recomendación incluyen:

Retrato del usuario: el sistema de recomendación debe analizar los hábitos de comportamiento del usuario y crear retratos de usuario para realizar recomendaciones personalizadas detalladas para diferentes grupos de usuarios;
Mecanismo de recuperación: el sistema de recomendación debe recordar en función de los retratos de los usuarios y mostrar selectivamente productos o servicios importantes y potencialmente interesantes;
Algoritmo de clasificación: el sistema de recomendación necesita ordenar los resultados recomendados según las preferencias del usuario, valor comercial, etc., y seleccionar el producto o servicio más adecuado para el usuario;
Modelado personalizado: el sistema de recomendación necesita entrenar un modelo personalizado basado en el comportamiento histórico, los intereses y pasatiempos del usuario, y establecer las características contextuales de los resultados de la recomendación.

Los escenarios de aplicación de los sistemas de recomendación incluyen principalmente:

Sitios web de comercio electrónico: a través de algoritmos de recomendación, los sitios web de comercio electrónico pueden satisfacer con precisión las necesidades de compra de los usuarios, mejorar la fidelidad de los usuarios y ayudar a las empresas a ahorrar costos de marketing;
Recomendación de música: a través del algoritmo de recomendación, el reproductor de música puede recomendar automáticamente canciones adecuadas para que los usuarios mejoren su experiencia auditiva;
Recomendación de búsqueda: a través del algoritmo de recomendación, el motor de búsqueda puede hacer recomendaciones personalizadas basadas en el historial de búsqueda, intereses y pasatiempos, información del dispositivo, etc. del usuario, para mejorar la eficiencia de búsqueda del usuario.

Procesamiento de imágenes

El procesamiento de imágenes (procesamiento de imágenes) se refiere a varias tecnologías de procesamiento de imágenes para imágenes digitales, incluida la mejora de imágenes, la reparación de imágenes, el registro de imágenes, la desempañamiento de imágenes, la superresolución, la descripción de imágenes, la segmentación de imágenes, la identificación de imágenes, la compresión de imágenes, la recuperación de imágenes y la coincidencia de imágenes. , etc.

Los principales componentes del procesamiento de imágenes incluyen:

Segmentación y clasificación: el procesamiento de imágenes requiere la segmentación y clasificación de imágenes, es decir, dividir las imágenes en múltiples áreas o diferentes tipos. La segmentación de imágenes es la base para el análisis, recuperación y reconocimiento de imágenes;
Eliminación de neblina y mejora de la imagen: el procesamiento de imágenes requiere eliminación de neblina y mejora de las imágenes, es decir, eliminación del ruido, brillo, nitidez, reducción, etc. La eliminación de neblina es un requisito previo para la mejora de la imagen;
Coincidencia y características: el procesamiento de imágenes requiere extracción y coincidencia de características, es decir, identificar características en las imágenes y hacer coincidir las diferencias entre dos imágenes. La coincidencia de imágenes es la base del procesamiento de imágenes.

Los principales escenarios de aplicación del procesamiento de imágenes incluyen:

Reconocimiento facial: la aplicación de tecnología de procesamiento de imágenes puede ayudar a las empresas a localizar rápidamente rostros en imágenes masivas, implementar funciones de recuperación, autenticación, registro, verificación y otras funciones de bases de datos de rostros para mejorar la eficiencia;
Reconocimiento de matrículas: en carreteras concurridas, como autopistas, vías de tren y viaductos, es necesario reconocer las matrículas. La aplicación de tecnología de procesamiento de imágenes puede mejorar la exactitud, eficiencia y precisión del reconocimiento;
Restauración de imágenes: la tecnología tradicional de restauración de imágenes a menudo requiere un procesamiento manual, mientras que los algoritmos de procesamiento de imágenes pueden identificar y procesar automáticamente defectos en las imágenes y mejorar la calidad general de la imagen.

procesamiento de texto

El procesamiento de texto se refiere a varias tecnologías de procesamiento de texto para texto, incluida la segmentación de texto, el etiquetado de partes del discurso, el reconocimiento de entidades nombradas, la extracción de palabras clave, los modelos de temas, el análisis de sentimientos, el resumen de texto, la extracción de comentarios, los modelos de lenguaje, etc.

Los principales componentes del procesamiento de textos incluyen:

Segmentación de palabras y etiquetado de parte del discurso: el procesamiento de texto requiere segmentación de palabras y etiquetado de parte del discurso, es decir, dividir oraciones, documentos, etc. en palabras, raíces, partes del discurso y otros elementos para facilitar la posterior análisis y procesamiento;
Reconocimiento de entidades nombradas: el procesamiento de texto necesita identificar entidades nombradas en el texto, como nombres de personas, nombres de lugares, nombres de organizaciones, etc., para ayudar a la comprensión y extracción semántica posterior;
Extracción de palabras clave: el procesamiento de texto requiere extraer palabras clave del texto, como títulos de artículos, preguntas, opiniones, autores, etc., para ayudar en búsquedas posteriores y recuperación de información;
Análisis de sentimientos: el procesamiento de texto requiere un análisis de sentimientos del texto, como evaluar lo positivo y lo negativo, comparar las tendencias emocionales de dos párrafos de texto, juzgar la calidad del texto, etc., para ayudar a los sistemas de recomendación y análisis de opinión pública posteriores.

Los principales escenarios de aplicación del procesamiento de textos incluyen:

Filtrado de spam: la aplicación de tecnología de procesamiento de textos puede ayudar a las empresas a filtrar y limpiar el spam, reduciendo efectivamente el volumen de procesamiento y acortando el tiempo de respuesta;
Clasificación de texto: la aplicación de algoritmos de clasificación de texto puede ayudar a las empresas a clasificar automáticamente cantidades masivas de texto y mejorar la exactitud, eficiencia y precisión de los resultados de búsqueda;
Servicio al cliente inteligente: la aplicación de un sistema de servicio al cliente inteligente puede ayudar a los usuarios a comunicarse directamente con los empleados del servicio al cliente, mejorar la calidad del servicio y reducir los costos del servicio.

procesamiento de secuencia

El procesamiento de secuencias se refiere a varias tecnologías de procesamiento de secuencias para texto, imágenes y otros datos de secuencia, incluida la extracción de características de secuencia, agrupación de secuencias, reconstrucción de secuencias, detección de anomalías, predicción de series de tiempo, etc.

Los principales componentes del procesamiento de secuencias incluyen:

Características de las series de tiempo: el procesamiento de secuencia debe extraer las características de tiempo de los datos, incluidas las tendencias de las series de tiempo, los períodos de ciclo, las amplitudes de fluctuación, etc., para facilitar el análisis y el procesamiento posteriores;
Agrupación: el procesamiento de secuencias requiere agrupar datos para encontrar patrones y conexiones ocultos en los datos para ayudar a la clasificación y predicción posteriores;
Detección de anomalías: el procesamiento de secuencia requiere la detección de anomalías de los datos para encontrar puntos anormales en los datos para ayudar en el seguimiento y la predicción posteriores;
Predicción y recomendación: el procesamiento de secuencias requiere la predicción de datos desconocidos para ayudar con recomendaciones, búsquedas, control de riesgos posteriores, etc.

Los escenarios de aplicación del procesamiento de secuencias incluyen principalmente:

Análisis del mercado de valores: las fluctuaciones del mercado de valores tienen características de series de tiempo. Mediante el método de procesamiento secuencial, se pueden analizar las tendencias de los precios de las acciones y las tendencias de las fluctuaciones para ayudar a los inversores a controlar los riesgos y las posiciones;
Pronóstico del tiempo: los datos del pronóstico del tiempo tienen características de series de tiempo. A través del método de procesamiento de secuencia, se puede descubrir la periodicidad, los saltos, etc. en los datos para ayudar a los usuarios a guiar la vida diaria y monitorear la opinión pública;
Predicción del tráfico de la red: los datos del tráfico de la red tienen características de series de tiempo. A través del método de procesamiento de secuencia, se pueden descubrir comportamientos anormales como ataques de red y rastreadores, lo que ayuda a los operadores a realizar el control del tráfico, la detección de seguridad, etc.

buscador

Un motor de búsqueda se refiere a una herramienta para la recuperación de red y la recopilación de información, que puede realizar búsquedas de texto completo, recuperación de información, indexación de páginas web, clasificación de texto, reglas de asociación, análisis de enlaces y otras funciones. Los escenarios de aplicación de los motores de búsqueda incluyen cuadros de búsqueda, sugerencias de consultas, clasificación de páginas web, incrustación de páginas web, análisis de registros de búsqueda, etc.

Los principales componentes del motor de búsqueda incluyen:

Componente de recuperación: el motor de búsqueda debe proporcionar un componente de recuperación para implementar la solicitud de consulta enviada por el usuario y recuperar los documentos correspondientes;
Componente de índice: los motores de búsqueda deben proporcionar un componente de índice para almacenar documentos y sus palabras clave, resúmenes, direcciones URL y otra información para facilitar su recuperación;
Componente de análisis de consultas: los motores de búsqueda deben proporcionar componentes de análisis de consultas para analizar las solicitudes de consulta de los usuarios, ordenarlas por relevancia y devolver los mejores resultados de consulta;
Componente de presentación de resultados: el motor de búsqueda debe proporcionar un componente de presentación de resultados para presentar los documentos recuperados al usuario.

Los escenarios de aplicación de los motores de búsqueda incluyen principalmente:

Búsqueda web: las aplicaciones de motores de búsqueda pueden proporcionar a los usuarios servicios de búsqueda basados en páginas web masivas, mejorando la eficiencia y la experiencia de las consultas del usuario;
Búsqueda de campo vertical: las aplicaciones de motores de búsqueda pueden proporcionar servicios de búsqueda más convenientes para usuarios de industrias específicas, como noticias, acciones, bases de conocimientos, etc.;
Recomendaciones de búsqueda: las aplicaciones de motores de búsqueda pueden proporcionar a los usuarios recomendaciones personalizadas de resultados de búsqueda para mejorar su satisfacción con la búsqueda.

análisis de los datos

El análisis de datos se refiere al análisis estadístico, extracción de datos, diseño de modelos de predicción, procesamiento de imágenes, etc. sobre diversos datos. Los escenarios de aplicación del análisis de datos incluyen visualización de datos, informes de análisis, toma de decisiones comerciales, descubrimiento de conocimientos, control de riesgos, monitoreo de seguridad, etc.

Los principales componentes del análisis de datos incluyen:

Recopilación y limpieza de datos: El análisis de datos requiere recopilar, procesar, analizar y limpiar datos, unificar formatos de datos, eliminar registros duplicados, etc.;
Conversión y estandarización de datos: el análisis de datos requiere la conversión y estandarización de datos y el ajuste de relaciones, formatos, unidades, etc. entre datos;
Modelado y análisis de datos: el análisis de datos requiere el uso de aprendizaje automático, aprendizaje profundo y otros algoritmos para modelar y analizar datos y obtener resultados;
Visualización de datos: el análisis de datos requiere visualizar datos para facilitar la visualización, la comprensión y el análisis.

Los escenarios de aplicación del análisis de datos incluyen principalmente:

Análisis de big data financiero: la aplicación del análisis de big data financiero puede ayudar a las instituciones a gestionar mejor los activos y los mercados, mejorar la eficiencia y reducir los riesgos;
Análisis de datos de Internet: la adquisición, análisis, procesamiento, almacenamiento y otros aspectos de los datos de Internet son inseparables de los medios de análisis de datos;
Reconocimiento y análisis de imágenes: la adquisición, el análisis, el procesamiento, el almacenamiento y otros aspectos de los datos de imágenes son inseparables de los medios de análisis de datos.

3. Explicación de conceptos y términos básicos

(1) Flujo Tensor

TensorFlow es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto lanzada por Google. La primera versión se lanzó en noviembre de 2015 y fue bien recibida por la industria. Su concepto central es el gráfico computacional, que es una forma de alto nivel de describir cálculos matemáticos. Originalmente fue iniciado por colegas y de código abierto en junio de 2011. En noviembre de 2015, TensorFlow anunció la finalización de la versión 1.0 de TensorFlow, que fue desarrollada conjuntamente por la Universidad de Stanford en Washington, Google Brain Lab y otros equipos dentro de Google, convirtiéndola en código abierto. TensorFlow versión 1.0 es la primera versión de TensorFlow y la versión inicial del proyecto TensorFlow y proporciona funciones de operación matemática de alto orden y una variedad de modelos de aprendizaje profundo. Tiene capacidades poderosas y puede manejar grandes cantidades de datos y modelos complejos.

La interfaz de programación principal de TensorFlow es la API del lenguaje C++ y admite enlaces en múltiples lenguajes como Python, Java, Go y JavaScript. Además, cuenta con otro tipo de enlaces, como Scala, Swift, Ruby, R, etc.

Las características proporcionadas por TensorFlow incluyen:

Admite gráficos de cálculo dinámico, puede construir fácilmente gráficos de cálculo y ejecutar el proceso de solución;
Proporciona una gran cantidad de modelos de aprendizaje automático, incluidos modelos lineales, redes neuronales convolucionales, redes neuronales recurrentes, redes neuronales recurrentes, redes de creencias profundas, etc.;
Se puede conectar con otras herramientas, incluidas numpy, pandas, matplotlib, scikit-learn, etc.

TensorFlow puede ejecutarse en varias plataformas, incluidas Linux, Windows, MacOS, etc., y admite computación con CPU y GPU.

(2) Difícil

Keras es una API de red neuronal de inteligencia artificial avanzada y fácil de usar que se puede utilizar para construir y entrenar rápidamente redes neuronales. Soporta redes neuronales con múltiples arquitecturas de modelos, capaces de soportar varios tipos de capas, como Dense, Activation, Conv2D, MaxPooling2D, Dropout, etc. Es compatible con TensorFlow y puede utilizar directamente el gráfico de cálculo de TensorFlow para el entrenamiento.

Keras es ideal para principiantes porque permite a los usuarios escribir código conciso para crear, entrenar y probar redes neuronales. También proporciona otras funciones como búsqueda automática de gradientes, normalización de datos, guardar y cargar modelos, etc. Keras es ideal para investigadores y desarrolladores porque proporciona una interfaz conveniente para construir y probar rápidamente redes neuronales.

Keras se puede instalar usando el comando pip o compilar e instalar desde el código fuente. Keras se puede utilizar con TensorFlow y Theano, así como con otras herramientas como scikit-learn, Matplotlib, Pandas, Numpy.

(3)PyTorch

PyTorch es una biblioteca de aprendizaje automático basada en Python y de código abierto de Facebook AI Research. La versión 1.0 se lanzó en enero de 2017. Es una biblioteca de aprendizaje profundo basada en el marco Torch, que tiene mayor flexibilidad, velocidad y facilidad de uso que TensorFlow. PyTorch proporciona una alta flexibilidad en la definición, entrenamiento, evaluación e inferencia de modelos, y es más fácil de usar.

PyTorch tiene las siguientes características:

PyTorch utiliza diferenciación automática para calcular gradientes automáticamente, por lo que se pueden implementar redes neuronales complejas con menos código;
PyTorch tiene capacidades de computación paralela en GPU y CPU y puede manejar fácilmente conjuntos de datos a gran escala;
PyTorch proporciona herramientas poderosas, como Torchvision, Torchtext, Torchaudio, etc., que pueden realizar fácilmente carga, preprocesamiento, procesamiento y otras operaciones de datos;
PyTorch es altamente escalable y los modelos se pueden personalizar fácilmente mediante funciones personalizadas, módulos, inicialización de parámetros, etc.

PyTorch se puede instalar usando el comando pip o compilar e instalar desde el código fuente. PyTorch solo se puede ejecutar en CUDA y CPU, y no se puede usar con TensorFlow.