Is jy gereed om op 'n opwindende reis na die ryk van kunsmatige intelligensie te gaan?
Daar was nog nooit 'n beter geleentheid om KI-raamwerke te verken nie, danksy die groei van kunsmatige intelligensie.
Daar is verskeie oplossings beskikbaar, wat wissel van TensorFlow en PyTorch tot Keras en Caffe. Afhangende van jou doelwitte, het elke raamwerk duidelike voordele en nadele.
Dus, of jy 'n nuweling of 'n ervare ontwikkelaar is, kom ons begin en kyk na die beste KI-raamwerke wat vandag beskikbaar is.
1. PyTorch
PyTorch is 'n sterk oopbron-masjienleerraamwerk wat die KI-gemeenskap gespoel het sedert sy debuut in 2016. Dit het vinnig 'n go-to-raamwerk geword danksy sy dinamiese rekenaarnetwerk en gebruikersvriendelike koppelvlak.
Maar wat onderskei PyTorch van die skare? Om mee te begin, het dit 'n robuuste versameling vermoëns. Dit maak dit perfek vir die konstruksie en implementering masjienleermodelle.
PyTorch is 'n produksie-gereed raamwerk wat vertrou kan word vir selfs die mees veeleisende toepassings, te danke aan sy gladde oorgang tussen gretige en grafiek modes met behulp van TorchScript en sy vermoë om die roete na produksie te bespoedig met behulp van TorchServe.
Boonop het PyTorch 'n omvattende ekosisteem van gereedskap en biblioteke. Hierdie gereedskap help met die skepping van rekenaarvisie, NLP en ander toepassings.
Dit word ook omvattend ondersteun op groot wolkplatforms, wat maklike ontwikkeling en skaal moontlik maak.
Pros
- TorchScript laat jou moeiteloos oorskakel tussen gretige en grafiekmodusse, terwyl TorchServe die reis na produksie versnel.
- 'n Robuuste ekosisteem van gereedskap en raamwerke brei PyTorch uit en laat navorsing in rekenaarvisie, natuurlike taalverwerking en ander gebiede toe.
- Groot wolkplatforms word goed ondersteun, wat wrywinglose ontwikkeling en eenvoudige skaal moontlik maak.
Nadele
- In vergelyking met ander raamwerke het dit 'n kleiner ontwikkelingsgemeenskap.
- Daar is 'n gebrek aan moniterings- en visualiseringsinstrumente, soos 'n tensorbord.
2. Keras
Is jy keelvol daarvoor om oor verwarrende API's en foutboodskappe te struikel wanneer jy masjienleermodelle ontwikkel? Kyk nie verder as Keras nie, a diep leerraamwerk ontwikkel vir mense eerder as robotte.
Keras beklemtoon eenvoud, gebruiksgemak en omvattende dokumentasie. Dit maak dit 'n gewilde keuse onder ontwikkelaars wat masjienleer-aangedrewe produkte probeer skep en ontplooi.
Maar dit is nie al nie: Keras het 'n wye ekosisteem van gereedskap en hulpbronne wat elke deel van die masjienleerwerkvloei dek.
Met die buigsaamheid om Keras-modelle oral te ontplooi, van die blaaier tot mobiele toestelle tot ingeboude stelsels, kan jy TensorFlow se vermoë ten volle gebruik in enige scenario.
Pros
- Gebou met eenvoudige API's en omvattende dokumentasie vir menslike gebruiksgemak.
- Uiters geoptimaliseer vir ontfoutingspoed, kode-elegansie en ontplooibaarheid
- Maklik skaalbaar tot exascale vlakke as gevolg van interaksie met die TensorFlow platform
- Baie ontplooiingskeuses, wat wissel van blaaiers tot mobiele toestelle tot ingebedde stelsels
Nadele
- Minder aanpasbaar as ander diepleerraamwerke
- Vir sekere komplekse gebruikscenario's kan ekstra biblioteke of gereedskap benodig word
- Nie so bekend of gereeld gebruik soos ander raamwerke nie
3. TensorFlow
Skep masjienleermodelle wat geskik is vir produksie met TensorFlow! TensorFlow bied die hulpbronne wat jy nodig het om jou te bevorder masjienleerprojekte, of jy 'n kundige datawetenskaplike of 'n nuuskierige nuweling is.
Maak nie saak wat jou vlak van ervaring is nie, jy kan eenvoudig met TensorFlow begin danksy die vooraf opgeleide modelle en tutoriale wat toeganklik is.
TensorFlow is nie bloot 'n biblioteek vir masjienleer nie. Dit is 'n hele end-tot-end masjienleerplatform wat opsies bied vir elke stap van u proses, van modelontplooiing tot datavoorbereiding.
TensorFlow maak dit maklik om jou modelle oral te ontplooi, of jy nou 'n webtoepassing, 'n mobiele toepassing of 'n ingebedde toestel ontwikkel.
Pros
- Omvattende platform vir masjienleer van begin tot einde
- Skaalbaar en aanpasbaar
- Dit is beskikbaar in verskeie weergawes vir verskillende gebruiksgevalle
- 'n Groot ekosisteem met gemeenskapshulpbronne en opgeleide modelle
Nadele
- Daar is 'n steil leerkurwe vir diegene wat net begin
- Benodig 'n sekere hoeveelheid tegniese kundigheid en begrip.
4. Caffe
'n Diep leerraamwerk genaamd Caffe is geskep met 'n fokus op spoed en modulariteit.
Vanweë sy eenvoud van gebruik en vinnige dataverwerking het Caffe, ontwikkel deur die Berkeley Vision and Learning Centre (BVLC), gewildheid onder navorsers en besighede verwerf.
Dit is 'n aantreklike alternatief vir mense wat modelle op 'n reeks hardeware moet oplei en ontplooi vanweë sy hoëprestasie-ontwerp, wat dit toelaat om op beide SVE's en GPU's te werk.
Pros
- Dit is vinnig en effektief.
- Caffe is aanpasbaar met 'n modulêre argitektuur.
- Goeie gemeenskapsbystand is beskikbaar.
Nadele
- Dit is dalk nie die ideale keuse vir gesofistikeerde toepassings nie as gevolg van sy beperkte vermoë.
- Anders as ander raamwerke, nie so gebruikersvriendelik nie
- Vereis 'n mate van programmering ervaring.
5. MX Net
Die diep leerraamwerk MXNet is geskep met doeltreffendheid en aanpasbaarheid in gedagte. Jy kan maklik skep en gebruik neurale netwerke met hul gebruikersvriendelike koppelvlak vir 'n verskeidenheid doeleindes.
Dit is ontwikkel met produksiegevalle in gedagte, insluitend vermoëns soos modelkontrolepunte, modelbediening en ondersteuning vir die ONNX-formaat. Dit maak dit maklik om jou modelle op verskeie plekke te ontplooi, insluitend ingebedde toestelle en wolkomgewings.
Verdere kenmerke en gereedskap wat deur MXNet verskaf word, sluit in ingeboude datalaaiers, vooraf opgeleide modelle en bystand met outo-differensiasie. Diep leer praktisyns van alle vaardigheidsvlakke kies dit gereeld vanweë sy lewendige gemeenskap en deeglike dokumentasie.
Pros
- Skaalbaar: MXNet is 'n wonderlike opsie vir grootskaalse toepassings, aangesien dit verspreide opleiding oor talle GPU's en SVE's ondersteun.
- MXNet is maklik om in huidige prosesse in te sluit, aangesien dit 'n wye verskeidenheid rekenaartale ondersteun, insluitend Python, R, Julia, Scala, Perl en C++.
- Dit is versoenbaar met Linux, Windows, macOS, iOS en Android.
Nadele
- MXNet het 'n hoë leerkurwe en kan 'n bietjie tyd neem om te bemeester, soortgelyk aan ander diep leerraamwerke.
- Minder gewild: Alhoewel MXNet aanvaarding kry, word dit steeds nie so gereeld gebruik soos sommige ander diepleerraamwerke soos TensorFlow of PyTorch nie, wat daarop dui dat daar dalk minder gemeenskapshulpbronne toeganklik is.
6. Theano
'n Sterk numeriese berekeningsgereedskapstel genaamd Theano stel gebruikers in staat om wiskundige uitdrukkings effektief te ontwerp, te optimaliseer en te evalueer. Dit bied 'n eenvoudige koppelvlak om wiskundige bewerkings op groot datastelle uit te voer en is bo-op Python ontwikkel.
Theano se buigsaamheid om berekeninge op beide SVE's en GPU's uit te voer, is een van sy belangrikste voordele. Dit maak dit ideaal vir diepleertoepassings wat hoëprestasieverwerking vereis.
Boonop bied Theano 'n verskeidenheid optimaliseringsvermoëns wat gebruikers kan gebruik om hul modelle se werkverrigting en akkuraatheid te verbeter.
Kom ons kyk nou na die voor- en nadele daarvan.
Pros
- Theano is ongelooflik effektief om numeriese berekeninge te doen, aangesien dit gebou is om die berekeningsgrafiek van wiskundige uitdrukkings te optimaliseer.
- Dit is 'n baie aanpasbare raamwerk.
- Hoëprestasie diepleertoepassings baat grootliks by Theano se sterk GPU-optimalisering. Dit is gebou om maklik met GPU's te funksioneer.
Nadele
- Diegene wat nie met Python of ander numeriese berekeningsbiblioteke vertroud is nie, kan dit moeilik vind om Theano te leer.
- Theano kry dalk nie meer opdaterings of fout-patches nie omdat die ontwikkeling daarvan onlangs vertraag het.
- Onvoldoende dokumentasie: sommige gebruikers kan Theano uitdagend vind om te gebruik aangesien die dokumentasie daarvan minder deeglik is as dié van mededingende biblioteke vir numeriese berekening.
7. Microsoft Kognitiewe Toolkit
Kom ons kyk na Microsoft Cognitive Toolkit, 'n gratis en oopbronraamwerk vir die ontwikkeling van diepleermodelle. Dit is bedoel vir die opleiding van grootskaalse modelle op verskeie GPU's en masjiene.
Die Kognitiewe Toolkit is 'n gewilde keuse onder datawetenskaplikes en masjienleernavorsers met sy gebruikersvriendelike API en uitstekende verspreide opleidingsvermoëns.
Een van die Kognitiewe Toolkit se belangrike kenmerke is sy vermoë om modelle op 'n verskeidenheid hardeware op te lei en te ontplooi, insluitend SVE's, GPU's en selfs FPGA's.
Dit maak dit 'n uitstekende alternatief vir organisasies wat diep leer in hul goedere en dienste probeer inkorporeer. Verder bevat die Kognitiewe Toolkit 'n verskeidenheid voorafgeboude modelle en voorbeeldkode, wat dit vir nuwelinge maklik maak om te begin.
Pros
- Maak voorsiening vir verspreide opleiding oor verskeie rekenaars en GPU's
- Maak voorsiening vir eenvoudige interaksie met ander Microsoft-produkte soos Azure en Power BI
- Bied 'n veelsydige en aanpasbare raamwerk vir die ontwikkeling en opleiding van diepleermodelle
Nadele
- Dit kan moeilik wees om op te stel en aan te pas vir nuwe gebruikers
- Het nie ingeboude ondersteuning vir verskeie gewilde kenmerke soos datavergroting en oordragleer nie
- Het nie ingeboude ondersteuning vir verskeie gewilde kenmerke soos datavergroting en oordragleer nie
8. Shogun
Shogun is 'n C++-masjienleerpakket wat onderbenut word. Dit bevat Python-, Java- en MATLAB-verbindings, wat dit 'n buigsame hulpmiddel maak vir masjienleerpraktisyns.
Shogun is gebou om skaalbaar, vinnig en buigsaam te wees, wat dit geskik maak vir groot hoeveelhede data en uitdagende masjienleer-werkladings.
Een van Shogun se mees noemenswaardige voordele is sy vermoë om 'n wye reeks dataformate te hanteer, insluitend binêre, kategoriese en deurlopende.
Dit sluit ook 'n groot verskeidenheid metodes vir klassifikasie, regressie, dimensionaliteitsvermindering en groepering in, wat dit 'n volledige masjienleerinstrument maak. Shogun ondersteun beide bondel- en aanlynleer, en dit integreer naatloos met ander masjienleerbiblioteke soos TensorFlow en scikit-learn.
Pros
- Dit bied 'n diverse stel masjienleertegnieke en -gereedskap, insluitend diepleer-, regressie- en klassifikasie-ondersteuning
- Dit is versoenbaar met 'n verskeidenheid van programmeringstale, insluitend Python, C++ en Java.
Nadele
- Dit kan minder hulpbronne en ondersteuning beskikbaar hê, aangesien dit dalk nie so bekend of gewild is soos sommige ander masjienleerbiblioteke nie.
- In vergelyking met ander biblioteke waaraan hulle gewoond is, kan sommige gebruikers die sintaksis en struktuur van hierdie biblioteek as minder verstaanbaar vind.
- Om die beste resultate te behaal, sal sekere biblioteke dalk meer handwerk en fyninstelling benodig as ander.
9. ONNX
'n Oopbronplatform genaamd Open Neural Network Exchange (ONNX) maak die omskakeling en deel van masjienleermodelle moontlik.
Dit bied 'n metode vir die oordrag van diepleermodelle tussen verskeie raamwerke en platforms, wat die skepping en ontplooiing van masjienleermodelle vereenvoudig.
U kan modelle met ONNX skep deur 'n voorkeurraamwerk te gebruik en dit dan in 'n ander runtime-instelling ontplooi.
Die aanpasbare argitektuur van ONNX stel gebruikers in staat om die ideale gereedskap vir die werk voorhande te kies. Dit fasiliteer versoenbaarheid oor verskeie diepleerraamwerke, soos PyTorch, TensorFlow en Caffe2. U kan die voordele van elke raamwerk gebruik deur modelle vinnig tussen hulle om te skakel.
Pros
- Interoperabiliteit is moontlik oor verskeie diepleerraamwerke.
- Gratis om te gebruik en oopbron.
- 'n Wye reeks hardeware en looptydomgewings word ondersteun.
Nadele
- Die werkverrigting van ONNX-modelle kan soms slegter wees as modelle wat inheems in 'n gegewe raamwerk geïmplementeer word.
- Soms kan die oorskakeling tussen verskillende raamwerke versoenbaarheidsprobleme veroorsaak wat moeilik is om reg te stel.
10. Apache Spark
Apache Spark is 'n vinnige en veelsydige verspreide rekenaarstelsel wat maklik grootskaalse dataverwerking kan hanteer. Dit is 'n gewilde keuse vir grootdatatoepassings as gevolg van sy vermoë om groot volumes data vinnig te ontleed.
Spark is nie net bedoel om vinnig te wees nie, maar dit is ook skaalbaar, wat beteken dat dit toenemende datahoeveelhede kan bestuur sonder om prestasie in te boet.
Die MLlib-pakket wat by Apache Spark ingesluit is, is veral merkwaardig. Dit bevat skaalbare en doeltreffende masjienleermetodes soos klassifikasie, regressie, groepering en samewerkende filtering.
Omdat MLlib met Spark se ander komponente koppel, is dit maklik om end-tot-end dataverwerkingspyplyne te skep.
As u dus 'n sterk en aanpasbare hulpmiddel vir groot dataverwerking en masjienleer benodig, behoort Apache Spark op u lys te wees.
Pros
- As gevolg van sy verspreide rekenaarontwerp, kan dit groot datastelle vinnig hanteer
- Integrasie met ander Big Data-tegnologieë soos Hadoop, Hive en Cassandra is eenvoudig.
- Verskeie tegnieke vir klassifikasie, regressie, groepering en samewerkende filtering word verskaf
Nadele
- As gevolg van die kompleksiteit van die verspreide rekenaarargitektuur, is die leerkurwe steil
- Werk op 'n groot hoeveelheid hulpbronne en infrastruktuur
- Ondersteuning vir intydse verwerking en stroomdata is beperk
11. mlpak
mlpack is 'n oopbron C++-masjienleergereedskapstel wat daarop gemik is om vinnige, skaalbare en eenvoudige algoritmes vir 'n wye reeks toepassings te verskaf.
Dit bied 'n diverse stel masjienleeralgoritmes soos groepering, regressie, klassifikasie, dimensionaliteitsvermindering en neurale netwerke.
Pros
- Effektiewe implementering van baie algoritmes
- Integrasie met ander biblioteke en tale is eenvoudig.
- Bied opdragreël- en C++ API-koppelvlakke
Nadele
- Dokumentasie kan verbeter word
- Verskeie algoritmes is nog nie geïmplementeer nie
- Beginners kan dit moeilik vind om te gebruik
12. Azure ML Studio
Azure Machine Learning (Azure ML) is 'n masjienleerplatform in die wolk. U kan masjienleermodelle op skaal ontwerp, ontplooi en bestuur.
Dit bied 'n verskeidenheid gereedskap en dienste om datawetenskaplikes en ontwikkelaars te help om die masjienleerwerkvloei van einde tot einde te stroomlyn. Jy kan eenvoudig jou data bestuur, jou modelle oplei en dit na produksie ontplooi. En jy kan hul werkverrigting monitor deur Azure ML te gebruik - alles vanuit 'n enkele geïntegreerde omgewing.
Die platform ondersteun verskeie rekenaartale, insluitend Python, R en SQL, en kom met verskeie voorafgeboude sjablone en algoritmes om jou te help om vinnig te begin.
Verder, as gevolg van sy buigsame en skaalbare ontwerp, kan Azure ML beide kleinskaalse proewe en grootskaalse masjienleertoepassings maklik bestuur.
Pros
- Bied 'n maklik-om-te gebruik grafiese koppelvlak vir die ontwikkeling en implementering van masjienleermodelle
- Koppel aan ander Microsoft-dienste soos Azure Storage en Power BI.
- Samewerking met spanlede is moontlik deur weergawebeheer en gedeelde werkruimtes
- Skaalbaarheid vir die hantering van massiewe volumes data en verwerkingskrag
Nadele
- Minimale aanpassingsopsies vir algoritmes en modelle
- As gevolg van die prysstrategie kan dit minder koste-effektief wees vir kleiner ondernemings of individue
13. Sonnet
DeepMind-navorsers het Sonnet ontwerp en gebou, 'n KI-raamwerk wat die ontwikkeling van neurale netwerke vir 'n verskeidenheid toepassings ondersteun. Dit sluit leer onder toesig en sonder toesig in, sowel as versterkingsleer.
Sonnet se programmeringsargitektuur is gebou op snt.Module, wat wysers na parameters, ander modules en metodes kan stoor. Die raamwerk kom met verskeie voorafbepaalde modules en netwerke, maar gebruikers word ook aangemoedig om hul eie te skep.
Pros
- 'n Eenvoudige en kragtige programmeringsmodel
- Gebruikers word aangemoedig om hul modules te skep.
- Kode wat bondig en gefokus is
Nadele
- Daar is geen opleidingsprogram ingesluit nie
- Beginners kan 'n steil leerkurwe in die gesig staar
14. GluonCV
Wil jy meer leer oor rekenaarvisie?
Stel GluonCV bekend!
Hierdie fantastiese biblioteek bevat toonaangewende diepleeralgoritmes, vooraf-opgeleide modelle en 'n oorvloed materiaal om ingenieurs, navorsers en studente te help om hul idees te bekragtig, prototipering van produkte en meer oor die area te leer.
GluonCV maak dit maklik om te begin en SOTA-uitkomste te bereik met sy goed ontwerpte API's, eenvoudige implementerings en gemeenskapsbystand.
Wat meer is, die beste deel?
Dit is uiters aanpasbaar en maklik om te optimaliseer en te installeer! GluonCV bevat alles wat jy nodig het om jou rekenaarvisietalente na die volgende vlak te neem, of jy nou 'n ervare pro is of net begin.
Pros
- Eenvoudige installasie en gebruik
- Groot versameling vooraf-opgeleide modelle
- Diep leer algoritmes wat voorpunt is
- Implementasies wat maklik is om te verstaan
- Eenvoudige optimalisering en ontplooiing
Nadele
- Minder aanpassing en beheer as alternatiewe raamwerke
- Ondersteuning vir nie-rekenaarvisie aktiwiteite is beperk
- Kommersiële gebruik kan beperk word as gevolg van lisensiebeperkings
15. H2O
H2O is 'n oopbron-data-analise- en masjienleerplatform wat daarop gemik is om dit vir organisasies maklik te maak om kunsmatige intelligensie (KI) te gebruik om hul bedrywighede te bestuur.
H2O.ai se AI Cloud maak dit nog makliker om met H2O te begin, met 'n sleep-en-drop-koppelvlak vir die ontwikkeling van masjienleermodelle sonder enige koderingsvaardighede.
Die platform bied ook uitgebreide datavisualisering en ontledingsvermoëns, sowel as modelaanpassing en -ontplooiing. Besighede kan H2O.ai gebruik om vinnig en eenvoudig KI-modelle te bou en te ontplooi om uitdagende besigheidsuitdagings aan te pak.
Pros
- Sleep-en-drop-koppelvlak vir die skep van masjienleermodelle
- Omvattende datavisualisering en -analise-instrumente, sowel as modelinstelling en -ontplooiing
- Oopbronplatform met 'n groot gebruiker- en bydraergemeenskap
- Ondersteuning vir verskeie algoritmes en datatipes
Nadele
- Sekere kenmerke is slegs toeganklik in die platform se premium weergawe
- In vergelyking met ander platforms, kan dit moeiliker wees om op te stel en op te stel.
Sluit af, watter een is die beste?
Die keuse van die ideale KI-raamwerk of -platform hang af van wat jy daarmee wil doen. As jy 'n raamwerk wil hê wat maklik is om te gebruik en 'n groot gemeenskap het, kan TensorFlow of PyTorch 'n geskikte keuse wees.
As jy 'n platform wil hê wat meer gefokus is op masjienleermodelle, kan Azure ML Studio of H2O.ai die beste opsie wees.
En as jy 'n raamwerk wil hê wat maklik is om aan te pas en op te stel, is Sonnet of GluonCV dalk die pad om te gaan. Ten slotte word die toepaslike raamwerk vir jou bepaal deur jou unieke eise en smaak.
Lewer Kommentaar