Применение информационных систем на рынке автомобилей с пробегом

УДК 004.4

Применение информационных систем на рынке автомобилей с пробегом

Ю.С. Вемберг, магистрант

Научный руководитель: А.Г. Пимонов, д.т.н., профессор

Кузбасский государственный технический университет имени Т.Ф. Горбачева,

г. Кемерово

Искусственный интеллект в наше время используется все чаще, так как может выполнять совершенно незаурядные задачи быстрее и точнее человека, а то и те задачи, которые человеку неподвластны в принципе [1], например, благодаря тому что искусственный интеллект имеет возможность сохранять и обрабатывать колоссальные объемы информации, были разработаны системы [2], позволяющие врачам более точно ставить сложнейшие диагнозы, а также системы, диагностирующие некоторые виды заболеваний на разных стадиях.

Не для кого не секрет, что использование фреймворков в десятки раз упрощает задачу разработки программного продукта. Так что же такое эти фреймворки? Фреймворк – это своего рода каркас будущего программного продукта с некоторыми уже реализованными функциями, который можно расширить для достижения нужного вам результата.

Фреймворки для программной реализации моделей искусственного интеллекта содержат в себе набор методов, отвечающих за создание нейросетевой модели, загрузку и выгрузку из нее данных, ее обучение и работу.

В этой статье мы рассмотрим некоторые фреймворки, которые пользуются наибольшим спросом у разработчиков систем искусственного интеллекта.

Начнем, пожалуй, с одного из самых используемых, TensorFlow. Он являет собой [3] комплексную платформу для машинного обучения с открытым исходным кодом, что позволяет вносить в него требуемые для конкретной задачи изменения. Также благодаря открытому исходному коду данный фреймворк имеет внушительную экосистему библиотек и инструментов. Данный фреймворк построен на базе API на Python, на движке С++, что позволяет показывать высокую скорость работы. Но также он имеет и свои недостатки [4], в числе которых сложность в освоении и дальнейшем использовании в связи с декларативной парадигмой разработки, бесконтрольным расходованием видеопамяти компьютера и неструктурированной документацией.

Следующей в нашем обзоре выступает среда машинного обучения на языке Python – PyTorch. Среда разработана компанией Facebook. Больше подходит для небольших проектов, а также для прототипирования в исследованиях. Она похожа на предыдущий фреймворк глубокой интеграцией C++ кода. Является модульной, что делает ее достаточно универсальной. Среда также контролирует использование видеопамяти своими средствами. Но неструктурированная документация [4] на просторах форумов сообщества присутствует тут так же, как и в предыдущем фреймворке.