Já faz um tempo que a Inteligência Artificial deixou de ser apenas um conceito futurista e passou a ser uma realidade presente em nosso dia a dia e com esse avanço, para garantir o desenvolvimento eficaz de IA, é imprescindível contar com ferramentas e frameworks apropriados, que simplifiquem esse processo e viabilizem a implementação de sistemas de forma eficiente e escalável.
Nesse post falaremos um pouco sobre algumas das ferramentas e frameworks muito úteis para o desenvolvimento dessas soluções. Todas elas possuem excelentes documentações que irão permitir que você comece de maneira simples e rápida a implementar seus aplicativos.
TensorFlow é uma framework de código aberto que se tornou uma das principais ferramentas para soluções de IA, sendo amplamente utilizada na construção e treinamento de redes neurais profundas. É multi-plataforma, podendo ser executado no Windows, MacOS ou Linux e disponibiliza APIs em várias linguagens de programação.
PyTorch
O PyTorch é uma biblioteca Python de aprendizado de máquina de código aberto, bastante popular, que fornece uma interface simples e flexível para construção de redes neurais. Possui facilidade na depuração e visualização de modelos, além de ser bem simples e fácil de aprender. Também é muito usada em aplicações de visão computacional e processamento de linguagem natural.
O Keras, por sua vez, é uma biblioteca de alto nível construída sob o TensorFlow muito conhecida por sua interface simplificada e facilidade de uso. Também de código aberto, é muito utilizada no treinamento de redes neurais para resolver vários tipos de tarefas, como regressão e classificação de imagens, além de fornecer uma ampla variedade de redes neurais pré-treinadas.
O sklearn é uma biblioteca muito popular do Python desenvolvida especificamente para aplicação prática de machine learning que disponibiliza uma grande variedade de algoritmos simples e eficientes como regressão linear, máquinas de vetores de suporte e florestas aleatórias. O scikit-learn também fornece excelentes ferramentas para pré-processamento de dados, ajuste de parâmetros, clusterização e avaliação de modelos.
O Pandas é uma excelente biblioteca do Python para análise de dados que facilita nosso dia-a-dia. Simples e fácil de usar, ela fornece estruturas de dados, facilidade e eficiência na preparação e na limpeza do nosso conjunto, além de ferramentas para manipulação e visualização dos datasets.
O Hadoop é um framework de código aberto muito utilizado para processamento distribuído de Big Data. Ele permite armazenar e processar grandes conjuntos de dados a baixo custo, o que é muito útil ao lidar com problemas de IA que requerem acesso eficiente a grandes quantidades de informações.
Temos aqui uma pequena lista com algumas das mais populares ferramentas que nos fornecem poderosas funcionalidades com as quais poderemos construir, treinar e implementar redes neurais profundas, aplicar algoritmos de aprendizado de máquina eficientes, analisar e visualizar dados com muito facilidade, além de processar grandes volumes de informações de forma distribuída. Todas elas permitem acelerar o desenvolvimento de sistemas em IA de forma eficaz e escalável. Vale a pena conferir!
