I 16 migliori framework e librerie di AI: guida per principianti

Perché scegliere un framework di AI?

Oggi gli sviluppatori si affidano sempre più a framework e librerie per risparmiare denaro, tempo e risorse nella creazione di software basato sull’AI. Cosa sono i framework e le librerie di AI? Una raccolta di strumenti e risorse già pronti che semplificano il processo di sviluppo di applicazioni basate sull’Intelligenza Artificiale. Questi framework offrono una base per implementare algoritmi di machine learning e deep learning, facilitando lo sviluppo di software intelligente.

Scopriamo ora più in dettaglio perché i framework di AI vengono utilizzati per velocizzare il flusso di sviluppo software.

Sono convenienti per le aziende IT

I framework di AI offrono alle aziende un modo conveniente per sviluppare applicazioni software personalizzate. Eliminando la necessità di codifica manuale e permettendo agli sviluppatori di usare componenti predefiniti, i framework possono aiutare significativamente a ridurre i costi di sviluppo. Inoltre, consentono di creare rapidamente applicazioni sofisticate su misura per esigenze specifiche. Sfruttando la potenza di AI e ML, le aziende possono sviluppare soluzioni software più efficienti rispetto ai metodi tradizionali.

Agevolano il flusso di sviluppo delle app

Quando si selezionano i framework, è importante considerare la loro capacità di semplificare il processo di sviluppo. Questi framework includono algoritmi pre-implementati, utility per la gestione dei dati e tecniche di ottimizzazione, che permettono agli sviluppatori di concentrarsi sul problema specifico da risolvere invece di perdersi nelle complessità dell’implementazione AI.

Fanno risparmiare tempo

I framework di AI fanno risparmiare moltissimo tempo nello sviluppo software moderno perché semplificano la creazione, il test e la distribuzione delle applicazioni. Forniscono anche un ambiente di sviluppo completo con strumenti di debug, suite di test e funzionalità di visualizzazione dei dati. Questo accelera il processo perché gli sviluppatori possono agire rapidamente senza dover compilare e fare debug manualmente ogni sezione di codice. Inoltre, i framework di AI offrono un’ampia varietà di modelli predefiniti.

Queste sono le ragioni più comuni per implementare l’AI nel business fin dalle prime fasi dello sviluppo software aziendale. Vediamo ora i fattori chiave nella scelta di un framework di Intelligenza Artificiale per un progetto IT.

Come scegliere un framework di AI adatto alle esigenze del tuo business

Quando scegli un framework di AI, è essenziale considerare alcuni fattori chiave per assicurarti che sia in linea con i requisiti del progetto e con il tuo livello di esperienza.

Prestazioni

Le prestazioni devono essere una priorità nella valutazione dei framework. È consigliabile optare per un framework capace di gestire i dati in modo efficiente e di garantire tempi rapidi di training e inference. Le prestazioni dei diversi framework possono essere valutate analizzando benchmark e casi d’uso reali.

Supporto della community

Una community attiva e coinvolta è imprescindibile per l’evoluzione dei framework di AI. Offre accesso illimitato a un vasto insieme di risorse, tutorial e plugin sviluppati dalla community, oltre a un supporto costante per implementare miglioramenti e aggiornamenti continui del framework.

Flessibilità

Nei progetti di AI, la flessibilità è di fondamentale importanza. Il miglior framework di AI è quello che consente di sperimentare con vari algoritmi, requisito essenziale per il successo. Inoltre, il framework dovrebbe adattarsi a diversi tipi di dati, come testo, immagini e audio, e integrarsi senza problemi con altre tecnologie. In questo modo puoi assicurarti che i tuoi progetti di AI siano efficienti, accurati ed efficaci.

Facilità di apprendimento

È importante scegliere un framework in linea con il tuo livello di competenza quando inizi come junior data practitioner. Presta attenzione ai framework più adatti ai principianti, con documentazione e tutorial dettagliati. Considera inoltre il tuo stile di apprendimento e le risorse disponibili per aiutarti a partire con il piede giusto.

Quando selezioni un framework di AI, è fondamentale valutare vari fattori, tra cui prestazioni, supporto della community, flessibilità e facilità di apprendimento. Così facendo, puoi assicurarti che il framework soddisfi i requisiti del tuo progetto e sia compatibile con il tuo livello di abilità. Tenere a mente questi fattori ti aiuterà a trovare il framework ideale per i tuoi progetti sui dati.

Framework di AI open-source vs commerciali: vantaggi e svantaggi

Quando devi scegliere il miglior framework di AI per il tuo progetto di sviluppo, hai due opzioni principali: framework open-source e framework commerciali. Ognuna ha i propri vantaggi e svantaggi. È fondamentale comprenderne le differenze prima di decidere.

Framework di AI open-source

I framework open-source sono rilasciati con una licenza open-source, che offre agli utenti la possibilità di utilizzare il software per qualunque scopo.

Perché i framework open-source sono vantaggiosi?

• Di solito sono gratuiti, quindi risultano economici per piccoli progetti e startup.
• Spesso hanno una community forte e attiva, una risorsa preziosa per l’apprendimento e la risoluzione dei problemi.
• Puoi ispezionare il codice sorgente dei framework open-source, ottenendo un maggiore controllo sulle tue implementazioni di AI.

Quali sono gli svantaggi dei framework di AI open-source?

• Supporto limitato. Sebbene il supporto della community sia utile, potrebbe non essere reattivo o completo quanto quello commerciale.
• Complessità. Alcuni framework open-source possono essere complessi e difficili da padroneggiare per i principianti.

Framework di AI commerciali

I framework commerciali sono sviluppati da aziende che rilasciano il software con licenze proprietarie. Ciò significa che gli utenti hanno limitazioni su cosa possono fare con il software e potrebbero essere soggetti a costi aggiuntivi. Tuttavia, gli utenti di framework commerciali possono beneficiare di funzionalità extra e del supporto del fornitore.

I vantaggi dei framework di AI commerciali

• I framework commerciali includono tipicamente team di supporto dedicati, che garantiscono assistenza rapida in caso di problemi.
• Spesso puntano sulla facilità d’uso, risultando più accessibili agli sviluppatori di tutti i livelli.
• Inoltre, potresti trovare funzionalità avanzate e ottimizzazioni nei framework commerciali per casi d’uso specifici.

Quando cerchi di capire come imparare l'AI, è importante considerare sia i pro che i contro dei diversi framework.

Gli svantaggi dei framework di AI commerciali

• Possono essere costosi, il che può rappresentare un ostacolo per progetti piccoli o autofinanziati.
• L’uso di un framework commerciale può legarti a un fornitore specifico e ridurre la tua flessibilità.

Quale scegliere? La risposta dipende dalle esigenze e dai requisiti specifici del tuo progetto. Inoltre, nella scelta di un framework dovresti considerare risorse finanziarie, competenze personali e altri fattori.

I migliori framework e librerie di AI 

Il software è un elemento fondamentale per ottimizzare le operazioni aziendali tramite framework e librerie di AI. Usando il software, le aziende possono automatizzare attività, ridurre il lavoro manuale, migliorare l’accuratezza, risparmiare tempo e denaro, ottenere insight dai dati e molto altro.

Framework di AI popolari come TensorFlow e PyTorch sono utilizzati per sviluppare modelli di machine learning. Questi framework forniscono un set completo di strumenti che consente agli sviluppatori di creare e distribuire facilmente modelli di ML. Altre librerie utili includono Scikit-Learn, Keras e Caffe. Queste librerie offrono API che permettono di sviluppare rapidamente applicazioni senza dover scrivere un intero codebase da zero.

PyTorch

Torch è una libreria open-source di machine learning nota per il suo grafo computazionale dinamico ed è apprezzata dai ricercatori. Il framework è eccellente per prototipazione e sperimentazione. Inoltre, è supportato da una community in crescita, con strumenti come PyTorch costruiti sulla libreria. PyTorch è rapidamente diventato uno dei framework più utilizzati, utile in molti tipi di applicazioni.

Scikit-Learn

Scikit-Learn è una libreria Python per il machine learning. È uno strumento open-source e adatto ai principianti che offre funzionalità di data mining e machine learning, oltre a documentazione e tutorial completi. Scikit-Learn è indicata per progetti più piccoli e per la prototipazione rapida dei modelli, ma potrebbe non essere la scelta migliore per attività di deep learning.

TensorFlow

TensorFlow è un framework open-source per il deep learning sviluppato da Google. È rinomato per flessibilità e scalabilità, che lo rendono adatto a molte applicazioni di AI. Questo framework ha una community ampia e attiva ed è dotato di documentazione e tutorial estesi.

Supporta inoltre la distribuzione su varie piattaforme. Tuttavia, la curva di apprendimento di TensorFlow può essere ripida per i principianti.

Keras

Keras è un'API open-source di alto livello per reti neurali che gira sopra TensorFlow o altri framework. È intuitiva e facile da imparare, semplificando il lavoro con i modelli di deep learning. Inoltre, è ideale per la prototipazione rapida. Tieni solo presente che Keras può mancare di alcune funzionalità avanzate per compiti complessi.

LangChain

LangChain ha guadagnato popolarità di recente come framework per applicazioni basate su large language model (LLM). Consente agli sviluppatori di creare applicazioni usando LLM con funzionalità come I/O del modello, connessioni ai dati, chain, memoria, agent e callback. LangChain si integra con vari strumenti, tra cui OpenAI e Hugging Face Transformers, ed è utilizzato per applicazioni diverse come chatbot, sintesi di documenti e interazione con API.

Hugging Face

Hugging Face è specializzata in strumenti di AI facili da usare, nota soprattutto per la libreria "Transformers", che aiuta in compiti avanzati di machine learning come l’elaborazione del linguaggio e la creazione di chatbot. Fornisce anche strumenti per generare immagini e suoni, modi efficienti di gestire i dati nei modelli di AI e metodi semplici per aggiornare grandi modelli di AI. Inoltre, offre versioni web-friendly di questi strumenti, facilitando a principianti ed esperti la sperimentazione con l’AI in vari ambiti, incluso il natural language processing e la computer vision.

OpenNN

OpenNN è uno strumento utilizzato per creare reti neurali, un tipo di AI che imita il funzionamento del cervello umano. È scritto in C++ ed è noto per essere veloce ed efficiente. OpenNN è utilizzato principalmente per la ricerca e per creare AI che sappiano apprendere e prendere decisioni basate sui dati.

OpenAI

OpenAI fornisce una gamma di strumenti per diversi compiti di AI, tra cui la creazione di immagini o la conversione di testo in parlato. È nota per i potenti modelli linguistici GPT in grado di comprendere e generare testo simile a quello umano. La piattaforma di OpenAI è user-friendly, rendendo più semplice usare AI avanzata nei propri progetti, soprattutto per creare assistenti AI o strumenti che interagiscono con gli utenti in linguaggio naturale. Vale la pena notare che diverse funzionalità richiedono un abbonamento premium a pagamento. 

PyBrain

PyBrain è una libreria ML open-source per Python. Fornisce un ambiente semplice e flessibile per sperimentare diversi algoritmi di machine learning ed è perfetta per ricercatori, docenti e sviluppatori che cercano un framework leggero basato su Python per esplorare i concetti di machine learning.

È leggero e facile da usare per la sperimentazione, e supporta un’ampia gamma di algoritmi di machine learning. Inoltre, la libreria di AI di PyBrain è valida per scopi didattici e per la prototipazione rapida.

Tieni però conto che PyBrain ha documentazione limitata e una community più piccola rispetto alle librerie più diffuse. Potrebbe anche mancare di alcune funzionalità avanzate presenti in altri framework.

IBM Watson

IBM Watson è una suite di servizi di AI e machine learning offerta da IBM. Propone strumenti e soluzioni per creare e distribuire applicazioni basate sull’AI, tra cui elaborazione del linguaggio naturale, computer vision e analytics predittivi.

Si integra facilmente con IBM Cloud per una distribuzione senza interruzioni. Inoltre, le solide capacità di AI della suite IBM Watson sono supportate dall’expertise di IBM. Tuttavia, il prezzo può rappresentare una criticità per le piccole imprese che cercano soluzioni AI complete e servizi di consulenza.

Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)

Il Microsoft Cognitive Toolkit, o CNTK, è un framework gratuito e open-source di deep learning sviluppato da Microsoft. È noto per l’efficienza, soprattutto su sistemi multi-GPU, ed è adatto sia alla ricerca che agli ambienti di produzione.

È preferito da molti ricercatori, data scientist e sviluppatori che lavorano su progetti di deep learning con accesso a hardware potente, perché è altamente efficiente, in particolare per l’addestramento di modelli di grandi dimensioni. Supporta inoltre molteplici tipi di reti neurali, incluse feedforward e ricorrenti; offre anche una API Python per facilitarne l’uso.

Tieni però presente che Microsoft CNTK può avere una curva di apprendimento più ripida rispetto ai framework più adatti ai principianti.

DL4J (Deeplearning4j)

Deeplearning4j, spesso abbreviato in DL4J, è un framework open-source di deep learning progettato specificamente per sviluppatori Java e Scala. Fornisce un set completo di strumenti per creare e distribuire reti neurali profonde in applicazioni basate su Java.

DL4J è progettato per Java e Scala, quindi è adatto ad applicazioni di livello enterprise. Il framework offre anche supporto al calcolo distribuito, consentendo la scalabilità. La piattaforma include un’ampia gamma di tipi di reti neurali e strumenti di pre-processing. Ha però una community più piccola rispetto ai framework basati su Python.

Altri framework e librerie di AI da considerare

Theano

Theano è una libreria open-source di calcolo numerico per Python. Sebbene non sia più sviluppata attivamente, ha avuto un ruolo significativo agli inizi del deep learning.

Perché? Innanzitutto, disponeva di un’efficiente libreria di matematica simbolica. Theano era anche indicata per scopi didattici. Sebbene alcuni progetti esistenti possano ancora utilizzarla, non è più manutenuta o aggiornata attivamente.

MXNet

MXNet è un framework open-source di deep learning noto per efficienza e scalabilità. Inoltre, MXNet è efficace sia per la ricerca che per la produzione. Ha un supporto della community e dell’industria in crescita, ma la sua community è più piccola rispetto a TensorFlow e PyTorch.

Caffe

Caffe è un framework open-source di deep learning. È noto per velocità ed efficienza nei compiti di computer vision, supportando diverse architetture di deep learning. Caffe è ottimizzato per applicazioni di computer vision ed è eccellente per la distribuzione su dispositivi edge. Quando lo scegli, però, considera la flessibilità limitata per compiti non legati alla visione.

XGBoost

È un framework open-source di gradient boosting noto per efficienza e prestazioni. I data practitioner che lavorano con dati strutturati e problemi di classificazione/regressione lo scelgono spesso.

Questo framework di AI eccelle nei compiti su dati strutturati ed è ampiamente utilizzato nelle competizioni di data science. XGBoost è noto per prestazioni eccezionali sui dati tabellari. Il framework supporta diversi linguaggi di programmazione, è ben mantenuto e attivamente sviluppato. Tieni però presente che XGBoost non è progettato per compiti di deep learning.

Conclusioni

Abbiamo passato in rassegna alcuni dei framework, delle librerie e di altri strumenti di AI più popolari da considerare. Puoi anche dare un’occhiata al nostro elenco dei 5 migliori strumenti di AI per la data science per scoprire come potenziare la produttività dei tuoi flussi di lavoro sui dati.

Come junior data practitioner, scegliere il giusto framework o la giusta libreria di AI è fondamentale per la tua crescita professionale e per il successo dei progetti. Anche se non esiste una soluzione universale, considera i requisiti del progetto, la tua familiarità con il framework e le risorse disponibili nella community.

In sintesi, PyTorch e TensorFlow sono ottime scelte per progetti di deep learning, con TensorFlow che offre scalabilità e PyTorch che privilegia la flessibilità. Scikit-Learn è il punto di riferimento per i compiti di machine learning tradizionale, mentre Keras offre un ingresso user-friendly al deep learning. XGBoost eccelle nei problemi con dati strutturati, Caffe è una scelta top per la computer vision e MXNet offre efficienza e scalabilità. Ricorda che Theano, pur non essendo più sviluppato attivamente, può ancora essere usato in alcuni contesti educativi. Strumenti più recenti come LangChain e OpenAI offrono ottime opzioni per gli LLM, mentre Hugging Face è utile per l’elaborazione del linguaggio naturale in generale. 

In definitiva, il miglior framework o la migliore libreria di AI è quello che si allinea alle tue esigenze specifiche e ti aiuta a raggiungere i tuoi obiettivi come data practitioner. Quindi, rimboccati le maniche, tuffati nel mondo dell’AI e inizia a costruire software più intelligente con gli strumenti giusti.