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As 16 principais estruturas e bibliotecas de IA: Um guia para iniciantes

Explore as melhores estruturas e bibliotecas de IA e seus conceitos básicos neste guia definitivo para profissionais de dados juniores que estão iniciando suas carreiras profissionais.
abr. de 2024  · 15 min leer

Este artigo é uma contribuição valiosa de nossa comunidade e foi editado pela DataCamp para fins de clareza e precisão.

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A Inteligência Artificial tornou-se essencial para o desenvolvimento de software no atual cenário tecnológico em rápida evolução. Ele permite que os aplicativos executem tarefas que antes eram consideradas de domínio exclusivo dos seres humanos, como a compreensão e a geração de linguagem humana, o reconhecimento de padrões nos dados e a tomada de decisões inteligentes. De chatbots e sistemas de recomendação a reconhecimento de imagens e processamento de linguagem natural, a IA está transformando a forma como criamos software.

Como um profissional de dados júnior com uma base técnica sólida, você pode se perguntar como aproveitar o poder da IA de forma eficaz. É por isso que este guia explorará por que e como escolher frameworks de IA, quais frameworks e bibliotecas você deve explorar e muitos outros aspectos essenciais.

Por que escolher uma estrutura de IA?

Atualmente, os desenvolvedores dependem cada vez mais de estruturas e bibliotecas correspondentes para economizar dinheiro, tempo e recursos ao criar software orientado por IA. Vamos considerar o que são estruturas e bibliotecas de IA: uma coleção de ferramentas e recursos pré-construídos que simplificam o processo de criação de aplicativos com base na Inteligência Artificial. Essas estruturas fornecem uma base para a implementação de algoritmos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo, facilitando o desenvolvimento de software inteligente.

Agora, vamos descobrir mais sobre por que as estruturas de IA são usadas para aumentar o fluxo de desenvolvimento de software.

Eles são econômicos para as empresas de TI

As estruturas de IA oferecem às empresas uma maneira econômica de desenvolver aplicativos de software personalizados. Ao eliminar a necessidade de codificação manual e permitir que os desenvolvedores usem componentes pré-construídos, as estruturas podem ajudar significativamente as empresas a reduzir seus custos de desenvolvimento. O uso de frameworks também permite que as empresas criem rapidamente aplicativos sofisticados adaptados às suas necessidades específicas. Ao aproveitar o poder da IA e do ML, as empresas podem desenvolver soluções de software mais eficientes do que os métodos tradicionais de desenvolvimento de software.

Eles facilitam o fluxo de desenvolvimento de aplicativos

Ao selecionar frameworks, é importante considerar sua capacidade de otimizar o processo de desenvolvimento. Essas estruturas são fornecidas com algoritmos pré-implementados, utilitários de manipulação de dados e técnicas de otimização, o que permite que os desenvolvedores se concentrem na solução do problema específico em questão, em vez de se prenderem aos aspectos técnicos da implementação da IA.

Eles são uma oportunidade de economizar tempo

As estruturas de IA economizam muito tempo no desenvolvimento de software moderno porque simplificam a criação, o teste e a implantação de aplicativos. Eles também oferecem um ambiente de desenvolvimento completo com ferramentas de depuração, chicotes de teste e recursos de visualização de dados. Isso acelera o processo de desenvolvimento, pois os desenvolvedores podem agir rapidamente sem precisar compilar e depurar manualmente cada seção do código. Além disso, as estruturas de IA oferecem uma ampla variedade de modelos pré-construídos.

Esses são os motivos mais comuns para implementar a IA nos negócios desde as etapas de desenvolvimento de software para empresas. Agora, vamos considerar os principais fatores ao escolher uma estrutura de Inteligência Artificial para um projeto de TI.

Como escolher uma estrutura de IA que atenda às necessidades de sua empresa

Ao escolher uma estrutura de IA, é essencial considerar vários fatores-chave para garantir que ela se alinhe aos requisitos do seu projeto e ao seu nível de especialização.

Desempenho

O desempenho deve ser uma das principais prioridades ao analisar as estruturas. Recomenda-se optar por uma estrutura que possa lidar com dados de forma eficiente e ofereça tempos rápidos de treinamento e inferência. O desempenho de diferentes estruturas pode ser avaliado por meio de benchmarks e casos de uso no mundo real.

Apoio da comunidade

Uma comunidade ativa e engajada é uma necessidade absoluta para o desenvolvimento de estruturas de IA. Ele fornece acesso ilimitado a uma ampla variedade de recursos, tutoriais e plug-ins orientados pela comunidade, além de suporte inabalável para a implementação de aprimoramentos e atualizações contínuos da estrutura.

Flexibilidade

Ao trabalhar em projetos de IA, a flexibilidade é de extrema importância. A melhor estrutura de IA que oferece a capacidade de experimentar vários algoritmos é essencial para garantir o sucesso. Além disso, a estrutura deve ser capaz de se adaptar a diferentes tipos de dados, como texto, imagens e áudio, e integrar-se a outras tecnologias sem problemas. Assim, você pode garantir que seus projetos de IA sejam eficientes, precisos e eficazes.

Facilidade de aprendizado

É importante escolher uma estrutura que corresponda ao seu nível de habilidade atual ao começar como um profissional de dados júnior. Preste atenção às estruturas que são mais amigáveis para iniciantes, oferecendo documentação e tutoriais detalhados. Além disso, considere seu estilo de aprendizagem e os recursos disponíveis para ajudá-lo a começar.

Ao selecionar uma estrutura de IA, é fundamental considerar vários fatores, incluindo desempenho, suporte da comunidade, flexibilidade e facilidade de aprendizado. Ao fazer isso, você pode garantir que a estrutura atenda aos requisitos do seu projeto e seja compatível com o seu nível de habilidade. Considerar esses fatores o ajudará a encontrar a estrutura ideal para seus projetos de dados.

Código aberto x código aberto. Estruturas comerciais de IA: Benefícios e desvantagens

Quando se trata de escolher a melhor estrutura de IA para seu projeto de desenvolvimento, você tem duas opções principais: estruturas de código aberto e comerciais. Cada opção tem seu próprio conjunto de vantagens e desvantagens. É fundamental entender as diferenças entre eles antes de tomar uma decisão.

Estruturas de IA de código aberto

As estruturas de código aberto são aquelas lançadas sob uma licença de código aberto, que concede aos usuários a oportunidade de operar com o software para qualquer finalidade.

Por que as estruturas de código aberto são benéficas?

  • Normalmente, são de uso gratuito, o que os torna econômicos para pequenos projetos e startups.
  • Eles geralmente têm uma comunidade forte e ativa, que pode ser usada como um recurso valioso para aprendizado e solução de problemas.
  • Você pode inspecionar o código-fonte de estruturas de código aberto, o que lhe dá maior controle sobre suas implementações de IA.

Quais são as desvantagens das estruturas de IA de código aberto?

  • Suporte limitado. Embora o suporte da comunidade seja útil, ele pode não ser tão responsivo ou abrangente quanto o suporte comercial.
  • Complexidade. Algumas estruturas de código aberto podem ser complexas e difíceis de serem compreendidas por iniciantes.

Estruturas comerciais de IA

As estruturas comerciais são desenvolvidas por empresas que liberam seus softwares sob licenças proprietárias. Isso significa que os usuários dessas estruturas são limitados no que podem fazer com o software e também podem estar sujeitos a taxas adicionais. No entanto, os usuários de estruturas comerciais podem se beneficiar de recursos adicionais e do suporte do fornecedor.

Os benefícios das estruturas comerciais de IA

  • As estruturas comerciais normalmente vêm com equipes de suporte dedicadas, garantindo assistência imediata quando surgem problemas.
  • Eles geralmente se concentram na facilidade de uso, tornando-os mais acessíveis a desenvolvedores de todos os níveis de habilidade.
  • Além disso, você pode encontrar recursos avançados e otimizações em estruturas comerciais que atendem a casos de uso específicos.

Ao descobrir como aprender IA, você precisa considerar os aspectos positivos e negativos de diferentes estruturas.

As desvantagens das estruturas comerciais de IA

  • Eles podem ser caros, o que pode ser proibitivo para projetos pequenos ou de início.
  • O uso de uma estrutura comercial pode prendê-lo a um fornecedor específico e limitar sua flexibilidade.

Qual escolher? A resposta depende das necessidades e dos requisitos específicos de seu projeto. Além disso, ao selecionar uma estrutura, você deve levar em conta os recursos financeiros, a experiência pessoal e outros fatores.

As principais estruturas e bibliotecas de IA 

O software é um componente importante para simplificar as operações comerciais por meio de estruturas e bibliotecas de IA. Com o uso do software, as empresas podem automatizar tarefas, reduzir o trabalho manual, melhorar a precisão, economizar tempo e dinheiro, criar insights a partir dos dados e muito mais.

Estruturas populares de IA, como TensorFlow e PyTorch, são usadas para desenvolver modelos de aprendizado de máquina. Essas estruturas oferecem um conjunto abrangente de ferramentas que permitem aos desenvolvedores criar e implantar facilmente modelos de ML. Outras bibliotecas de IA úteis incluem Scikit-Learn, Keras e Caffe. Essas bibliotecas fornecem um conjunto de APIs que permitem aos desenvolvedores desenvolver aplicativos rapidamente sem a necessidade de escrever toda uma base de código do zero.

PyTorch

A Torch é uma biblioteca de aprendizado de máquina de código aberto conhecida por seu gráfico computacional dinâmico e é a preferida dos pesquisadores. A estrutura é excelente para prototipagem e experimentação. Além disso, ela é fortalecida pelo crescente suporte da comunidade, com ferramentas como o PyTorch sendo desenvolvidas com base na biblioteca. O PyTorch se tornou rapidamente uma das estruturas mais usadas no mercado, útil em todos os tipos de aplicativos.

Scikit-Learn

Scikit-Learn é uma biblioteca Python para aprendizado de máquina. É uma ferramenta de código aberto e fácil de usar para iniciantes que oferece recursos de mineração de dados e aprendizado de máquina, além de documentação e tutoriais abrangentes. O Scikit-Learn é adequado para projetos menores e prototipagem rápida de modelos, mas pode não ser a melhor opção para tarefas de aprendizagem profunda.

TensorFlow

O TensorFlow é uma estrutura de aprendizagem profunda de código aberto desenvolvida pelo Google. Ele é conhecido por sua flexibilidade e escalabilidade, o que o torna adequado para muitos aplicativos de IA. Essa estrutura tem uma comunidade grande e ativa e está equipada com ampla documentação e tutoriais.

Ele também suporta a implementação em várias plataformas. No entanto, a curva de aprendizado do TensorFlow pode ser íngreme para iniciantes.

Keras

O Keras é uma API de redes neurais de alto nível de código aberto que é executada sobre o TensorFlow ou outras estruturas. É fácil de usar e de aprender, simplificando o processo de operação com modelos de aprendizagem profunda. Além disso, é ideal para a criação rápida de protótipos. Você só deve ter em mente que o Keras pode não ter alguns recursos avançados para tarefas complexas.

LangChain

A LangChain ganhou popularidade recentemente como uma estrutura para aplicativos de modelos de linguagem grandes (LLM). Ele permite que os desenvolvedores criem aplicativos usando LLMs com recursos como E/S de modelo, conexões de dados, cadeias, memória, agentes e retornos de chamada. A LangChain se integra a várias ferramentas, incluindo OpenAI e Hugging Face Transformers, e é usada para diversos aplicativos, como chatbots, resumo de documentos e interação com APIs.

Cara de abraço

A Hugging Face é especializada em ferramentas de IA fáceis de usar, conhecida principalmente por sua biblioteca "Transformers", que ajuda em tarefas avançadas de aprendizado de máquina, como processamento de linguagem e criação de chatbots. Eles também fornecem ferramentas para gerar imagens e sons, maneiras eficientes de lidar com dados em modelos de IA e métodos simples para atualizar grandes modelos de IA. Além disso, eles oferecem versões amigáveis dessas ferramentas para a Web, facilitando a experimentação da IA em vários campos, incluindo processamento de linguagem natural e visão computacional, tanto para iniciantes quanto para especialistas.

OpenNN

O OpenNN é uma ferramenta usada para criar redes neurais, um tipo de IA que imita o funcionamento do cérebro humano. Ele foi escrito em C++ e é conhecido por ser rápido e eficiente. O OpenNN é usado principalmente para pesquisa e criação de IA que pode aprender e tomar decisões com base em dados.

OpenAI

A OpenAI oferece uma série de ferramentas para diferentes tarefas de IA, incluindo a criação de imagens ou a conversão de texto em fala. É conhecido por seus poderosos modelos de linguagem GPT que podem entender e gerar texto semelhante ao humano. A plataforma da OpenAI é de fácil utilização, o que facilita o uso de IA avançada em seus próprios projetos, especialmente para a criação de assistentes ou ferramentas de IA que interagem com os usuários em linguagem natural. Vale a pena observar que vários dos recursos exigiam uma assinatura premium paga. 

PyBrain

O PyBrain é uma biblioteca de ML de código aberto para Python. Ele oferece um ambiente simples e flexível para a experimentação de vários algoritmos de aprendizado de máquina e é perfeito para pesquisadores, educadores e desenvolvedores que procuram uma estrutura leve baseada em Python para explorar conceitos de aprendizado de máquina.

Ele é leve e fácil de usar para experimentação, oferecendo suporte a uma ampla gama de algoritmos de aprendizado de máquina. Além disso, a biblioteca de IA do PyBrain é boa para fins educacionais e prototipagem rápida.

No entanto, você deve levar em conta que o PyBrain tem documentação limitada e uma comunidade menor em comparação com as bibliotecas convencionais. Ele também pode não ter alguns recursos avançados encontrados em outras estruturas.

IBM Watson

O IBM Watson é um conjunto de serviços de IA e aprendizado de máquina fornecido pela IBM. Ela oferece ferramentas e soluções para criar e implantar aplicativos baseados em IA, incluindo processamento de linguagem natural, visão computacional e análise preditiva.

Ele pode ser facilmente integrado ao IBM Cloud para uma implementação perfeita. Além disso, os robustos recursos de IA do pacote IBM Watson contam com o apoio da experiência da IBM. No entanto, o preço pode ser uma preocupação para empresas menores que buscam soluções abrangentes de IA e serviços de consultoria.

Kit de Ferramentas Cognitivas da Microsoft (CNTK)

O Microsoft Cognitive Toolkit, ou CNTK, é uma estrutura de IA de aprendizagem profunda gratuita e de código aberto desenvolvida pela Microsoft. Ele é conhecido por sua eficiência, especialmente em sistemas com várias GPUs, e é adequado para implementações de pesquisa e produção.

Ele é preferido por muitos pesquisadores, cientistas de dados e desenvolvedores que trabalham em projetos de aprendizagem profunda com acesso a hardware avançado, pois é altamente eficiente, principalmente para treinar modelos grandes. Ele também oferece suporte a vários tipos de redes neurais, incluindo redes feedforward e recorrentes; além disso, fornece uma API Python para facilitar o uso.

Mas você deve estar ciente de que o Microsoft CNTK pode ter uma curva de aprendizado mais acentuada em comparação com estruturas mais amigáveis para iniciantes.

DL4J (Deeplearning4j)

O Deeplearning4j, geralmente abreviado como DL4J, implica uma estrutura de aprendizagem profunda de código aberto projetada especificamente para desenvolvedores Java e Scala. Ele oferece um conjunto abrangente de ferramentas para criar e implementar redes neurais profundas em aplicativos baseados em Java.

O DL4J foi projetado para Java e Scala, o que o torna adequado para aplicativos de nível empresarial. A estrutura também oferece suporte à computação distribuída, permitindo o dimensionamento. A plataforma inclui uma ampla variedade de tipos de redes neurais e ferramentas de pré-processamento. No entanto, ele tem uma comunidade menor em comparação com as estruturas baseadas em Python.

Estruturas e bibliotecas de IA a serem consideradas

Mais frameworks e bibliotecas de IA a serem considerados

Theano

Theano é uma biblioteca de IA de computação numérica de código aberto para Python. Embora não esteja mais sendo desenvolvido ativamente, ele desempenhou um papel significativo nos primeiros dias da aprendizagem profunda.

Por que isso acontece? Para começar, ele tinha uma biblioteca de matemática simbólica eficiente. O Theano também era adequado para fins educacionais. Embora alguns projetos existentes ainda possam usá-lo, ele não é mais mantido ou atualizado ativamente.

MXNet

O MXNet é uma estrutura de aprendizagem profunda de código aberto conhecida por sua eficiência e escalabilidade. Além disso, o MXNet é eficiente tanto para pesquisa quanto para produção. A comunidade e o suporte do setor estão crescendo, mas sua comunidade é menor em comparação com o TensorFlow e o PyTorch.

Café

O Caffe é uma estrutura de aprendizagem profunda de código aberto. Ele é conhecido por sua velocidade e eficiência em tarefas de visão computacional, suportando uma variedade de arquiteturas de aprendizagem profunda. O Caffe é otimizado para aplicativos de visão computacional e excelente para ser implantado em dispositivos de borda. Mas ao escolhê-lo, você deve considerar sua flexibilidade limitada para tarefas que não sejam de visão.

XGBoost

Trata-se de uma estrutura de aumento de gradiente de código aberto conhecida por sua eficiência e desempenho. Os profissionais de dados que trabalham com dados estruturados e problemas de classificação/regressão geralmente o escolhem.

Essa estrutura de IA se destaca em tarefas de dados estruturados e é amplamente usada em competições de ciência de dados. O XGBoost é conhecido por seu desempenho excepcional em dados tabulares. A estrutura oferece suporte a várias linguagens de programação, sendo bem mantida e ativamente desenvolvida. No entanto, você deve entender que o XGBoost não foi projetado para tarefas de aprendizagem profunda.

Conclusão

Abordamos algumas das estruturas, bibliotecas e outras ferramentas de IA mais populares para você considerar. Você também pode conferir nossa lista das 5 principais ferramentas de IA para ciência de dados para saber mais sobre como aumentar a produtividade de seus fluxos de trabalho de processamento de dados.

Como um profissional de dados júnior, a escolha de uma das estruturas ou bibliotecas de IA corretas é crucial para seu crescimento profissional e o sucesso do projeto. Embora não exista uma solução única para todos os casos, considere os requisitos do seu projeto, sua familiaridade com a estrutura e os recursos disponíveis na comunidade.

Em resumo, o PyTorch e o TensorFlow são excelentes opções para projetos de aprendizagem profunda, com o TensorFlow oferecendo escalabilidade e o PyTorch enfatizando a flexibilidade. O Scikit-Learn é uma opção para tarefas tradicionais de aprendizado de máquina, enquanto o Keras oferece um ponto de entrada fácil de usar para o aprendizado profundo. O XGBoost se destaca em problemas de dados estruturados, o Caffe é a melhor opção para visão computacional e o MXNet oferece eficiência e escalabilidade. Lembre-se de que o Theano, embora não seja mais desenvolvido ativamente, ainda pode ser usado em determinados contextos educacionais. Ferramentas mais recentes, como LangChain e OpenAI, oferecem excelentes opções para LLMs, enquanto Hugging Face é útil para o processamento de linguagem natural em geral. 

Em última análise, a melhor estrutura ou biblioteca de IA é aquela que se alinha às suas necessidades específicas e o ajuda a atingir suas metas como profissional de dados. Portanto, arregace as mangas, mergulhe no mundo da IA e comece a criar softwares mais inteligentes com as ferramentas certas.

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