Python — мультипарадигмальный высокоуровневый язык программирования общего назначения с динамической строгой типизацией и автоматическим управлением памятью, ориентированный на повышение производительности разработчика, читаемости кода и его качества, а также на обеспечение переносимости написанных на нём программ. Язык является полностью объектно-ориентированным в том плане, что всё является объектами. Необычной особенностью языка является выделение блоков кода отступами. Синтаксис ядра языка минималистичен, за счёт чего на практике редко возникает необходимость обращаться к документации. Сам же язык известен как интерпретируемый и используется в том числе для написания скриптов. Недостатками языка являются зачастую более низкая скорость работы и более высокое потребление памяти написанных на нём программ по сравнению с аналогичным кодом, написанным на компилируемых языках, таких как C или C++.
SciPy — библиотека для языка программирования Python с открытым исходным кодом, предназначенная для выполнения научных и инженерных расчётов.
CUDA — программно-аппаратная архитектура параллельных вычислений, которая позволяет существенно увеличить вычислительную производительность благодаря использованию графических процессоров фирмы Nvidia.
OpenCV — библиотека алгоритмов компьютерного зрения, обработки изображений и численных алгоритмов общего назначения с открытым кодом. Реализована на Си/C++, также разрабатывается для Python, Java, Ruby, Matlab, Lua и других языков. Может свободно использоваться в академических и коммерческих целях — распространяется в условиях лицензии BSD.
LAPACK — библиотека с открытым исходным кодом, содержащая методы для решения основных задач линейной алгебры. Написана на языке Fortran 90 с использованием другой библиотеки BLAS и является развитием пакета LINPACK.
NumPy — библиотека с открытым исходным кодом для языка программирования Python. Возможности:
- поддержка многомерных массивов ;
- поддержка высокоуровневых математических функций, предназначенных для работы с многомерными массивами.
Spyder — свободная и кроссплатформенная интерактивная IDE для научных расчетов на языке Python, обеспечивающая простоту использования функциональных возможностей и легковесность программной части.
pandas — программная библиотека на языке Python для обработки и анализа данных. Работа pandas с данными строится поверх библиотеки NumPy, являющейся инструментом более низкого уровня. Предоставляет специальные структуры данных и операции для манипулирования числовыми таблицами и временны́ми рядами. Название библиотеки происходит от эконометрического термина «панельные данные», используемого для описания многомерных структурированных наборов информации. pandas распространяется под новой лицензией BSD.
Caffe — среда для глубинного обучения, разработанная Яньцинем Цзя в процессе подготовки своей диссертации в университете Беркли. Caffe является открытым программным обеспечением, распространяемым под лицензией BSD license. Написано на языке C++, и поддерживает интерфейс на языке Python.
Данная таблица проводит сопоставление фреймворков, библиотек программ и отдельных программ для глубокого обучения.
Keras — открытая библиотека, написанная на языке Python и обеспечивающая взаимодействие с искусственными нейронными сетями. До версии 2.3 (2019) поддерживались разные нейросетевые библиотеки — как TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, Deeplearning4j, и Theano, впоследствии сохранена только поддержка TensorFlow.
TensorFlow — открытая программная библиотека для машинного обучения, разработанная компанией Google для решения задач построения и тренировки нейронной сети с целью автоматического нахождения и классификации образов, достигая качества человеческого восприятия. Применяется как для исследований, так и для разработки собственных продуктов Google. Основной API для работы с библиотекой реализован для Python, также существуют реализации для R, C#, C++, Haskell, Java, Go, JavaScript и Swift.
Deeplearning4j — библиотека программ на языке Java, используемая как фреймворк для глубокого обучения. Включает реализацию ограниченной машины Больцмана, глубокой сети доверия, глубокого автокодировщика, стекового автокодировщика с фильтрацией шума, рекурсивной тензорной нейронной сети, word2vec, doc2vec, and GloVe. Эти алгоритмы включены также в версии библиотеки, поддерживающие распределённые вычисления, интегрированные с архитектурами Apache Hadoop и Spark.
Нейро́нный проце́ссор — это специализированный класс микропроцессоров и сопроцессоров, используемый для аппаратного ускорения работы алгоритмов искусственных нейронных сетей, компьютерного зрения, распознавания по голосу, машинного обучения и других методов искусственного интеллекта.
PyTorch — фреймворк машинного обучения для языка Python с открытым исходным кодом, созданный на базе Torch. Используется для решения различных задач: компьютерное зрение, обработка естественного языка. Разрабатывается преимущественно группой искусственного интеллекта Facebook. Также вокруг этого фреймворка выстроена экосистема, состоящая из различных библиотек, разрабатываемых сторонними командами: PyTorch Lightning и Fast.ai, упрощающие процесс обучения моделей, Pyro, модуль для вероятностного программирования, от Uber, Flair, для обработки естественного языка и Catalyst, для обучения DL и RL моделей.
ONNX — открытая библиотека программного обеспечения для построения нейронных сетей глубокого обучения. С помощью ONNX ИИ-разработчики могут обмениваться моделями между различными инструментами и выбирать наилучшую комбинацию этих инструментов. ONNX разрабатывается и поддерживается совместно компаниями Microsoft, Facebook, Amazon и другими партнерами как проект с открытым исходным кодом.
SymPy — это библиотека Python с открытым исходным кодом, используемая для символьных вычислений. Она предоставляет возможности компьютерной алгебры в виде отдельного приложения, как библиотека для других приложений или в Интернете как SymPy Live или SymPy Gamma. SymPy, аналогично другим библиотекам имеет стандартную установку и проверку, поскольку он полностью написан на Python с небольшими подпрограммами на других языках. Такая унификация доступа в сочетании с простой и расширяемой кодовой базой на широко распространённом языке делает SymPy системой компьютерной алгебры с относительно низким барьером для входа.
scikit-learn — библиотека, предназначенная для машинного обучения, написанная на языке программирования Python и распространяемая в виде свободного программного обеспечения.
Google JAX — фреймворк машинного обучения для преобразования числовых функций. Он описывается как объединение измененной версии autograd и TensorFlow's XLA. Он спроектирован, чтобы максимально соответствовать структуре и рабочему процессу NumPy для работы с различными существующими фреймворками, такими как TensorFlow и PyTorch. Основными функциями JAX являются:
- grad: автоматическое дифференцирование
- jit: компиляция
- vmap: автоматическая векторизация
- pmap: SPMD программирование
Apache MXNet — фреймворк машинного обучения с открытым исходным кодом, используемый для обучения и развертывания сетей глубокого обучения. Он масштабируем, что позволяет проводить быстрое обучение модели, а также поддерживает гибкие модели программирования и множественные языки программирования. Библиотека MXNet портируема и может масштабироваться с использованием множества графифических процессоров, а также с использованием множества компьютеров. MXNet был разработан совместно с Карлосом Гестрином в Университете Вашингтона.
