Wykorzystywany w badaniach i rozwoju sztucznej inteligencji AIfES okazuje się skutecznym narzędziem programistycznym dla rozwiązań AI dostosowanych do potrzeb klienta. Aplikacje demonstracyjne obejmują rozpoznawanie pisma ręcznego, gestów i bezprzewodowy czujnik prądu.
AIfES jest bardzo podobny i kompatybilny z frameworkami Python ML, takimi jak TensorFlow, Keras czy PyTorch, ale jego funkcjonalność jest znacznie ograniczona. W obecnej wersji obsługiwane są sieci neuronowe typu feed-forward, które można dowolnie konfigurować. Również popularne funkcje aktywacji, takie jak ReLU, Sigmoid lub Softmax są już zintegrowane. Tworzenie modeli jest zorientowane na frameworki Python. Uwzględniono również typowe algorytmy do treningu.
Źródło: Electronics Weekly
