ወደ አርቴፊሻል ኢንተለጀንስ መስክ አስደሳች ጉዞ ለማድረግ ዝግጁ ነዎት?
ለአርቴፊሻል ኢንተለጀንስ እድገት ምስጋና ይግባውና የ AI ማዕቀፎችን ለመመርመር የተሻለ እድል አልነበረም።
ከ TensorFlow እና PyTorch እስከ Keras እና Caffe ድረስ ያሉ በርካታ መፍትሄዎች አሉ። በእርስዎ ግቦች ላይ በመመስረት፣ እያንዳንዱ ማዕቀፍ የተለየ ጥቅምና ጉዳት አለው።
ስለዚህ፣ አዲስ ሰውም ሆንክ ልምድ ያለው ገንቢ፣ እንጀምር እና ዛሬ ያሉትን ምርጥ የ AI ማዕቀፎችን እንይ።
1. ፒቶርች
ፒይቶርች በ2016 ከተጀመረበት ጊዜ ጀምሮ የኤአይ ማህበረሰብን ጠራርጎ ያጠፋ ጠንካራ የክፍት ምንጭ የማሽን መማሪያ ማእቀፍ ነው።በተለዋዋጭ የስሌት አውታረመረብ እና ለተጠቃሚ ምቹ በይነገጽ ምስጋና ይግባው።
ግን ፒቶርች ከህዝቡ የሚለየው ምንድን ነው? ለመጀመር, ጠንካራ የችሎታዎች ስብስብ አለው. ይህ ለመገንባት እና ለመተግበር ፍጹም ያደርገዋል የማሽን መማሪያ ሞዴሎች.
ፒይቶርች ቶርችስክሪፕትን በመጠቀም በጉጉት እና በግራፍ ሁነታዎች መካከል ስላለው ለስላሳ ሽግግር እና TorchServeን በመጠቀም ወደ ምርት የሚወስደውን መንገድ በማፋጠን ችሎታው በጣም ለሚፈልጉ አፕሊኬሽኖች እንኳን ሊታመን የሚችል ለምርት ዝግጁ የሆነ ማዕቀፍ ነው።
በተጨማሪም፣ ፒይቶርች አጠቃላይ የመሳሪያዎች እና ቤተ-መጻሕፍት ምህዳር አለው። እነዚህ መሳሪያዎች ለመፍጠር ይረዳሉ የኮምፒተር ራዕይ, NLP እና ሌሎች መተግበሪያዎች.
እንዲሁም በዋና ዋና የደመና መድረኮች ላይ በስፋት ይደገፋል፣ ይህም ቀላል ልማት እና ልኬትን ይፈቅዳል።
ጥቅሙንና
- ቶርችስክሪፕት ያለልፋት በጉጉት እና በግራፍ ሁነታዎች መካከል እንዲቀያየሩ ያስችልዎታል፣ TorchServe ደግሞ ወደ ምርት የሚደረገውን ጉዞ ያፋጥነዋል።
- ጠንካራ የመሣሪያዎች እና ማዕቀፎች ሥነ-ምህዳር ፒ ቶርችን ያራዝመዋል እና በኮምፒዩተር እይታ ፣ በተፈጥሮ ቋንቋ ማቀነባበሪያ እና በሌሎች አካባቢዎች ምርምርን ይፈቅዳል።
- ዋና ዋና የደመና መድረኮች በጥሩ ሁኔታ የተደገፉ ናቸው ፣ ይህም ግጭት ለሌለው እድገት እና ቀላል ልኬትን ይፈቅዳል።
ጉዳቱን
- ከሌሎች ማዕቀፎች አንፃር ሲታይ አነስተኛ የልማት ማህበረሰብ አለው።
- የክትትል እና የማሳያ መሳሪያዎች እጥረት አለ, ለምሳሌ የ tensor ሰሌዳ.
2. ኬራሎች
የማሽን መማሪያ ሞዴሎችን በሚፈጥሩበት ጊዜ ግራ በሚያጋቡ ኤፒአይዎች መሰናከል እና የስህተት መልዕክቶች ሰለቸዎት? ከቄራስ፣ አ ጥልቅ የመማሪያ ማዕቀፍ ከሮቦቶች ይልቅ ለሰዎች የተዘጋጀ.
Keras ቀላልነትን፣ የአጠቃቀም ቀላልነትን እና አጠቃላይ ሰነዶችን አፅንዖት ይሰጣል። ይህ በማሽን መማር የተደገፉ ምርቶችን ለመፍጠር እና ለማሰማራት በሚሞክሩ ገንቢዎች ዘንድ ተወዳጅ ያደርገዋል።
ነገር ግን ያ ብቻ አይደለም፡ ኬራስ እያንዳንዱን የማሽን መማሪያ የስራ ሂደትን የሚሸፍን ሰፊ የመሳሪያዎች እና ግብአቶች ምህዳር አለው።
የ Keras ሞዴሎችን በየቦታው ለማሰማራት ባለው ተለዋዋጭነት፣ ከአሳሹ እስከ ተንቀሳቃሽ መሳሪያዎች እስከ የተከተቱ ስርዓቶች ድረስ በማንኛውም ሁኔታ የTensorFlowን አቅም ሙሉ በሙሉ መጠቀም ይችላሉ።
ጥቅሙንና
- ለሰብአዊ አጠቃቀም ቀላልነት በቀላል ኤፒአይዎች እና አጠቃላይ ሰነዶች የተሰራ።
- ለማረም ፍጥነት፣ ለኮድ ውበት እና ለማሰማራት እጅግ በጣም የተመቻቸ
- ከ TensorFlow መድረክ ጋር ባለው መስተጋብር ምክንያት ደረጃዎችን ለማባባስ በቀላሉ የሚለካ
- ከአሳሾች እስከ ተንቀሳቃሽ መሳሪያዎች እስከ የተከተቱ ስርዓቶች ድረስ ብዙ የማሰማራት ምርጫዎች
ጉዳቱን
- ከሌሎች ጥልቅ የትምህርት ማዕቀፎች ያነሰ መላመድ
- ለተወሰኑ ውስብስብ የአጠቃቀም ሁኔታዎች፣ ተጨማሪ ቤተመጻሕፍት ወይም መሳሪያዎች ያስፈልጉ ይሆናል።
- እንደ ሌሎች ማዕቀፎች የታወቀ ወይም ብዙ ጊዜ ጥቅም ላይ ያልዋለ
3. TensorFlow
TensorFlowን በመጠቀም ለማምረት ተስማሚ የማሽን መማሪያ ሞዴሎችን ይፍጠሩ! TensorFlow የእርስዎን ለማራመድ የሚያስፈልጉዎትን ግብዓቶች ያቀርባል የማሽን ትምህርት ፕሮጀክቶች፣ እርስዎ ኤክስፐርት የመረጃ ሳይንቲስትም ይሁኑ አዲስ መጤ።
ምንም አይነት የልምድ ደረጃዎ ምንም ይሁን ምን ቀድሞ በሰለጠኑ ሞዴሎች እና ተደራሽ ለሆኑ አጋዥ ስልጠናዎች በቀላሉ በ TensorFlow መጀመር ይችላሉ።
TensorFlow የማሽን መማሪያ ቤተ መጻሕፍት ብቻ አይደለም። ለእያንዳንዱ የስራ ሂደትዎ ከሞዴል ማሰማራት ጀምሮ እስከ መረጃ ዝግጅት ድረስ አማራጮችን የሚሰጥ ሙሉ ከጫፍ እስከ ጫፍ የማሽን መማሪያ መድረክ ነው።
TensorFlow የድር መተግበሪያን፣ የሞባይል መተግበሪያን ወይም የተካተተ መሳሪያ እያዳበሩ ቢሆንም የእርስዎን ሞዴሎች በሁሉም ቦታ ማሰማራት ቀላል ያደርገዋል።
ጥቅሙንና
- ከመጀመሪያው እስከ መጨረሻ ለማሽን ለመማር አጠቃላይ መድረክ
- ሊለካ የሚችል እና የሚለምደዉ
- ለተለያዩ የአጠቃቀም ጉዳዮች በበርካታ ስሪቶች ውስጥ ይገኛል።
- የማህበረሰብ ሀብቶች እና የሰለጠኑ ሞዴሎች ያለው ትልቅ ሥነ-ምህዳር
ጉዳቱን
- ገና በመጀመር ላይ ላሉት ቁልቁል የመማሪያ መንገድ አለ።
- የተወሰነ መጠን ያለው ቴክኒካዊ እውቀት እና ግንዛቤ ይፈልጋል።
4. Caffe
ፈጣን እና ሞዱላሪቲ ላይ በማተኮር ካፌ የሚባል ጥልቅ የመማሪያ ማዕቀፍ ተፈጠረ።
በአጠቃቀም ቀላልነቱ እና ፈጣን የመረጃ አያያዝ ምክንያት በበርክሌይ ቪዥን እና የመማሪያ ማዕከል (BVLC) የተሰራው ካፌ በተመራማሪዎች እና በንግዶች ዘንድ ተወዳጅነትን አትርፏል።
በሁለቱም ሲፒዩዎች እና ጂፒዩዎች ላይ እንዲሰራ በሚያስችለው ከፍተኛ አፈፃፀም ንድፍ የተነሳ በተለያዩ ሃርድዌር ላይ ሞዴሎችን ማሰልጠን እና ማሰማራት ለሚፈልጉ ሰዎች የሚስብ አማራጭ ነው።
ጥቅሙንና
- ፈጣን እና ውጤታማ ነው.
- ካፌ ከሞዱል አርክቴክቸር ጋር የሚስማማ ነው።
- ጥሩ የማህበረሰብ ድጋፍ አለ።
ጉዳቱን
- በአቅም ውስንነት ምክንያት ለተራቀቁ አፕሊኬሽኖች ተስማሚ ምርጫ ላይሆን ይችላል።
- እንደ ሌሎች ማዕቀፎች ሳይሆን ለተጠቃሚ ምቹ አይደለም።
- የተወሰነ የፕሮግራም ልምድ ያስፈልገዋል።
5. MX Net
የጥልቅ ትምህርት ማዕቀፍ MXNet የተፈጠረው ቅልጥፍናን እና መላመድን ከግምት ውስጥ በማስገባት ነው። በቀላሉ መፍጠር እና መጠቀም ይችላሉ። የነርቭ ኔትወርኮች ለተለያዩ ዓላማዎች ከተጠቃሚ ምቹ በይነገጽ ጋር።
እንደ ሞዴል የፍተሻ ነጥብ፣ የሞዴል አገልግሎት እና ለ ONNX ቅርፀት ድጋፍን ጨምሮ የምርት አጠቃቀም ጉዳዮችን ከግምት ውስጥ በማስገባት ነው የተገነባው። ይህ ሞዴሎችን በተለያዩ ቦታዎች ላይ ማሰማራት ቀላል ያደርገዋል፣ የተከተቱ መሳሪያዎች እና የደመና አካባቢዎችን ጨምሮ።
በ MXNet የቀረቡት ተጨማሪ ባህሪያት እና መሳሪያዎች አብሮገነብ የውሂብ ጫኚዎች፣ አስቀድሞ የሰለጠኑ ሞዴሎች እና በራስ-ልዩነት እገዛን ያካትታሉ። ጥልቀት ያለው ትምህርት በሁሉም የክህሎት ደረጃዎች ውስጥ ያሉ ባለሞያዎች በተጨባጭ ማህበረሰቡ እና በተጨባጭ ሰነዶች ምክንያት በተደጋጋሚ ይመርጣሉ።
ጥቅሙንና
- ሊለካ የሚችል፡ MXNet በበርካታ ጂፒዩዎች እና ሲፒዩዎች ላይ የሚሰራጭ ስልጠናን ስለሚደግፍ ለትልቅ አፕሊኬሽኖች ድንቅ አማራጭ ነው።
- MXNet ፓይዘንን፣ አርን፣ ጁሊያን፣ ስካላን፣ ፐርልን፣ እና ሲ++ን ጨምሮ የተለያዩ የኮምፒውተር ቋንቋዎችን ስለሚደግፍ አሁን ባሉት ሂደቶች ውስጥ ማካተት ቀላል ነው።
- ከሊኑክስ፣ ዊንዶውስ፣ ማክሮስ፣ አይኦኤስ እና አንድሮይድ ጋር ተኳሃኝ ነው።
ጉዳቱን
- MXNet ከፍተኛ የመማሪያ ጥምዝ አለው እና ልክ እንደሌላው ለመማር የተወሰነ ጊዜ ሊፈልግ ይችላል። ጥልቅ የመማሪያ ማዕቀፎች.
- ብዙም ተወዳጅነት ያተረፈ፡ MXNet ተቀባይነትን እያገኘ ቢሆንም አሁንም እንደ TensorFlow ወይም PyTorch ያሉ የጥልቅ ትምህርት ማዕቀፎች በተደጋጋሚ ጥቅም ላይ አልዋለም ይህም አነስተኛ ተደራሽ የሆኑ የማህበረሰብ ሀብቶች ሊኖሩ እንደሚችሉ ይጠቁማል።
6. ቴአኖ
Theano የተባለ ጠንካራ የቁጥር ስሌት መሳሪያ ተጠቃሚዎች የሂሳብ አገላለጾችን በብቃት እንዲነድፉ፣ እንዲያሻሽሉ እና እንዲገመግሙ ያስችላቸዋል። በትላልቅ የመረጃ ቋቶች ላይ የሂሳብ ስራዎችን ለማከናወን ቀጥተኛ በይነገጽ ያቀርባል እና በፓይዘን አናት ላይ ተዘጋጅቷል።
Theano በሁለቱም ሲፒዩዎች እና ጂፒዩዎች ላይ ስሌቶችን ለማስኬድ ያለው ተለዋዋጭነት ከዋና ጥቅሞቹ አንዱ ነው። ይህ ከፍተኛ አፈጻጸም ለሚያስፈልጋቸው ጥልቅ ትምህርት መተግበሪያዎች ተስማሚ ያደርገዋል።
ከዚህም በላይ ቴአኖ ተጠቃሚዎች የሞዴሎቻቸውን አፈጻጸም እና ትክክለኛነት ለማሻሻል ሊቀጥሯቸው የሚችሉ የተለያዩ የማመቻቸት ችሎታዎችን ያቀርባል።
አሁን ጥቅሞቹን እና ጉዳቶቹን እንፈትሽ።
ጥቅሙንና
- ቴአኖ የሂሳብ አገላለጾችን የስሌት ግራፍ ለማመቻቸት ስለተገነባ የቁጥር ስሌቶችን በመሥራት በሚያስደንቅ ሁኔታ ውጤታማ ነው።
- በጣም ተስማሚ የሆነ ማዕቀፍ ነው.
- ከፍተኛ አፈጻጸም ያላቸው ጥልቅ ትምህርት አፕሊኬሽኖች ከ Theano ጠንካራ ጂፒዩ ማመቻቸት በእጅጉ ይጠቀማሉ። ከጂፒዩዎች ጋር በቀላሉ ለመስራት ነው የተሰራው።
ጉዳቱን
- ስለ Python ወይም ሌላ የቁጥር ስሌት ቤተ-መጻሕፍት የማያውቁት ቴአኖን መማር ፈታኝ ሆኖ ሊያገኙት ይችላሉ።
- Theano ከአሁን በኋላ ማሻሻያዎችን ወይም የሳንካ ጥገናዎችን ላያገኝ ይችላል ምክንያቱም እድገቱ በቅርብ ጊዜ የቀነሰ ነው።
- በቂ ያልሆነ ሰነድ፡ አንዳንድ ተጠቃሚዎች ቴአኖን ለመጠቀም ፈታኝ ሊሆንባቸው ይችላል ምክንያቱም ሰነዱ የተሟላለት ከተወዳዳሪ ቤተ-መጻህፍት ለቁጥር ስሌት ያነሰ ስለሆነ።
7. የማይክሮሶፍት የግንዛቤ መሣሪያ ስብስብ
የጥልቅ ትምህርት ሞዴሎችን ለማዳበር ነፃ እና ክፍት ምንጭ ማዕቀፍ የሆነውን የማይክሮሶፍት ኮግኒቲቭ Toolkitን እንይ። በበርካታ ጂፒዩዎች እና ማሽኖች ላይ ትላልቅ ሞዴሎችን ለማሰልጠን የታሰበ ነው.
የግንዛቤ ማስጨበጫ መሣሪያ ስብስብ በመረጃ ሳይንቲስቶች እና የማሽን መማሪያ ተመራማሪዎች ለተጠቃሚ ምቹ በሆነው ኤፒአይ እና በጣም ጥሩ የተከፋፈለ የሥልጠና ችሎታዎች ያለው ተወዳጅ ምርጫ ነው።
ከኮግኒቲቭ Toolkit ጠቃሚ ባህሪያት አንዱ በተለያዩ ሃርድዌር ላይ ሞዴሎችን ማሰልጠን እና ማሰማራት መቻል ነው ሲፒዩዎች፣ ጂፒዩዎች እና እንዲያውም FPGAs።
ይህ ጥልቅ ትምህርትን በእቃዎቻቸው እና በአገልግሎቶቻቸው ውስጥ ለማካተት ለሚሞክሩ ድርጅቶች ጥሩ አማራጭ ያደርገዋል። በተጨማሪም፣ የእውቀት (ኮግኒቲቭ) Toolkit የተለያዩ ቅድመ-የተገነቡ ሞዴሎችን እና የምሳሌ ኮድን ያካትታል፣ ይህም አዲስ መጤዎች እንዲጀምሩ ቀላል ያደርገዋል።
ጥቅሙንና
- በበርካታ ኮምፒውተሮች እና ጂፒዩዎች ላይ የሚሰራጭ ስልጠና ይፈቅዳል
- እንደ Azure እና Power BI ካሉ ሌሎች የማይክሮሶፍት ምርቶች ጋር ለቀላል መስተጋብር ያቀርባል
- ጥልቅ የመማሪያ ሞዴሎችን ለማዳበር እና ለማሰልጠን ሁለገብ እና የሚለምደዉ ማዕቀፍ ያቀርባል
ጉዳቱን
- ለአዲስ ተጠቃሚዎች ማዋቀር እና ማበጀት ከባድ ሊሆን ይችላል።
- እንደ የውሂብ መጨመር እና ትምህርት ማስተላለፍ ላሉ በርካታ ታዋቂ ባህሪያት አብሮ የተሰራ ድጋፍ እጥረት
- እንደ የውሂብ መጨመር እና ትምህርት ማስተላለፍ ላሉ በርካታ ታዋቂ ባህሪያት አብሮ የተሰራ ድጋፍ እጥረት
8. Shogun
Shogun ጥቅም ላይ ያልዋለ የC++ ማሽን መማሪያ ጥቅል ነው። ፓይዘንን፣ ጃቫ እና MATLAB አያያዦችን ይዟል፣ ይህም ለማሽን መማሪያ ባለሙያዎች ተለዋዋጭ መሳሪያ ያደርገዋል።
ሾጉን የሚለካ፣ፈጣን እና ተለዋዋጭ እንዲሆን ተደርጎ የተሰራ ነው፣ይህም ለትልቅ የውሂብ መጠን እና ፈታኝ የማሽን መማር የስራ ጫናዎች ተስማሚ ያደርገዋል።
የሾጉን በጣም ከሚታወቁት ጥቅሞች አንዱ ሁለትዮሽ፣ ምድብ እና ተከታታይን ጨምሮ የተለያዩ የመረጃ ቅርጸቶችን የማስተናገድ አቅሙ ነው።
የተሟላ የማሽን መማሪያ መሳሪያ በማድረግ ለምድብ፣ ወደ ኋላ መመለስ፣ የመጠን ቅነሳ እና ክላስተር ብዙ ዘዴዎችን ያካትታል። Shogun ሁለቱንም ባች እና የመስመር ላይ ትምህርት ይደግፋል፣ እና እንደ TensorFlow እና scikit-learn ካሉ ሌሎች የማሽን መማሪያ ቤተ-መጻሕፍት ጋር ያለምንም ችግር ይዋሃዳል።
ጥቅሙንና
- ጥልቅ ትምህርትን፣ ተሃድሶን እና የምደባ ድጋፍን ጨምሮ የተለያዩ የማሽን-መማሪያ ቴክኒኮችን እና መሳሪያዎችን ያቀርባል።
- ከተለያዩ ጋር ተኳሃኝ ነው የፕሮግራም ቋንቋዎችፓይዘንን፣ ሲ++ እና ጃቫን ጨምሮ።
ጉዳቱን
- እንደ አንዳንድ የማሽን መማሪያ ቤተ-መጻሕፍት ታዋቂ ወይም ታዋቂ ላይሆን ስለሚችል ያነሱ ሀብቶች እና ድጋፎች ሊኖሩት ይችላል።
- ከለመዷቸው ቤተ-መጻሕፍት ጋር ሲነጻጸሩ አንዳንድ ተጠቃሚዎች የዚህን ቤተ-መጽሐፍት አገባብ እና አወቃቀሩ ብዙም ለመረዳት የማይቻል ሆኖ ሊያገኙት ይችላሉ።
- ምርጡን ውጤት ለማግኘት፣ አንዳንድ ቤተ-መጻሕፍት ከሌሎቹ የበለጠ የእጅ ሥራ እና ማስተካከያ ሊያስፈልጋቸው ይችላል።
9. ONNX
ክፍት-ምንጭ መድረክ ኦፕን ኒውራል ኔትወርክ ልውውጥ (ONNX) የማሽን መማሪያ ሞዴሎችን መለወጥ እና መጋራት ያስችላል።
ጥልቅ የመማሪያ ሞዴሎችን በተለያዩ ማዕቀፎች እና መድረኮች መካከል ለማስተላለፍ ፣ የማሽን መማሪያ ሞዴሎችን መፍጠር እና መዘርጋትን ቀላል ለማድረግ ዘዴን ይሰጣል ።
ተመራጭ ማዕቀፍ በመጠቀም ከ ONNX ጋር ሞዴሎችን መፍጠር እና ከዚያ በተለየ የአሂድ ጊዜ ማሰማራት ይችላሉ።
ሊበጅ የሚችል የONNX አርክቴክቸር ተጠቃሚዎች በእጃቸው ላለው ስራ ተስማሚ መሳሪያዎችን እንዲመርጡ ያስችላቸዋል። እንደ PyTorch፣ TensorFlow እና Caffe2 ባሉ በርካታ ጥልቅ የመማሪያ ማዕቀፎች ላይ ተኳሃኝነትን ያመቻቻል። ሞዴሎችን በመካከላቸው በፍጥነት በመቀየር የእያንዳንዱን ማዕቀፍ ጥቅሞች መጠቀም ይችላሉ።
ጥቅሙንና
- በተለያዩ የጥልቅ-ትምህርት ማዕቀፎች መካከል መስተጋብር መፍጠር ይቻላል።
- ለመጠቀም ነፃ እና ክፍት ምንጭ።
- ሰፋ ያለ የሃርድዌር እና የአሂድ ጊዜ አከባቢዎች ይደገፋሉ።
ጉዳቱን
- የ ONNX ሞዴሎች አፈጻጸም አልፎ አልፎ በተሰጠው ማዕቀፍ ውስጥ በአገርኛ ከተተገበሩ ሞዴሎች የከፋ ሊሆን ይችላል።
- አንዳንድ ጊዜ በተለያዩ ማዕቀፎች መካከል መቀያየር ለማስተካከል አስቸጋሪ የሆኑ የተኳሃኝነት ችግሮችን ሊያስከትል ይችላል።
10. የ Apache Spark
Apache Spark መጠነ ሰፊ የውሂብ ሂደትን በቀላሉ ማስተናገድ የሚችል ፈጣን እና ሁለገብ የተከፋፈለ የኮምፒውተር ስርዓት ነው። ከፍተኛ መጠን ያላቸውን መረጃዎች በፍጥነት የመተንተን ችሎታ ስላለው ለትልቅ ዳታ አፕሊኬሽኖች ተወዳጅ ምርጫ ነው።
ስፓርክ ፈጣን እንዲሆን ብቻ ሳይሆን ሊሰፋ የሚችል ነው, ይህም ማለት አፈፃፀሙን ሳይጎዳ እየጨመረ ያለውን የውሂብ መጠን መቆጣጠር ይችላል.
ከApache Spark ጋር የተካተተው የMLlib ጥቅል በተለይ አስደናቂ ነው። እንደ ምደባ፣ መመለሻ፣ ክላስተር እና የትብብር ማጣሪያ ያሉ ሊሰፋ የሚችል እና ቀልጣፋ የማሽን የመማሪያ ዘዴዎችን ያካትታል።
ኤምሊሊብ ከስፓርክ ሌሎች አካላት ጋር ስለሚገናኝ፣ ከጫፍ እስከ ጫፍ የውሂብ ማቀነባበሪያ ቧንቧዎችን መፍጠር ቀላል ነው።
ስለዚህ፣ ለትልቅ መረጃ ማቀናበሪያ እና የማሽን መማሪያ ጠንካራ እና ተስማሚ መሳሪያ ከፈለጉ፣ Apache Spark በእርስዎ ዝርዝር ውስጥ መሆን አለበት።
ጥቅሙንና
- በተሰራጨው የኮምፒዩተር ዲዛይን ምክንያት ትላልቅ የውሂብ ስብስቦችን በፍጥነት ማስተናገድ ይችላል።
- እንደ ሃዱፕ፣ ሂቭ እና ካሳንድራ ካሉ የBig Data ቴክኖሎጂዎች ጋር መቀላቀል ቀላል ነው።
- በርካታ ቴክኒኮች ለምድብ፣ ወደ ኋላ መመለስ፣ ክላስተር እና የትብብር ማጣሪያ ቀርበዋል።
ጉዳቱን
- በተከፋፈለው የኮምፒዩተር አርክቴክቸር ውስብስብነት ምክንያት የመማሪያው ጠመዝማዛ ቁልቁል ነው።
- ከፍተኛ መጠን ባለው ሃብት እና መሠረተ ልማት ይሰራል
- የእውነተኛ ጊዜ ሂደት እና የዥረት ውሂብ ድጋፍ ውስን ነው።
11. mlpack
mlpack ፈጣን፣ሚዛን እና ቀላል ስልተ ቀመሮችን ለብዙ አፕሊኬሽኖች ለማቅረብ ያለመ ክፍት ምንጭ C++ የማሽን መማሪያ መሳሪያ ነው።
እንደ ክላስተር፣ ሪግሬሽን፣ ምደባ፣ የመጠን ቅነሳ እና የነርቭ አውታረ መረቦች ያሉ የተለያዩ የማሽን መማሪያ ስልተ ቀመሮችን ያቀርባል።
ጥቅሙንና
- ብዙ ስልተ ቀመሮች ውጤታማ ትግበራ
- ከሌሎች ቤተ-መጻህፍት እና ቋንቋዎች ጋር ውህደት ቀላል ነው።
- የትዕዛዝ መስመር እና የC++ API በይነገጾችን ያቀርባል
ጉዳቱን
- ሰነድ ሊሻሻል ይችላል።
- በርካታ ስልተ ቀመሮች ገና አልተተገበሩም።
- ጀማሪዎች ለመጠቀም አስቸጋሪ ሊሆንባቸው ይችላል።
12. Azure ML ስቱዲዮ
Azure Machine Learning (Azure ML) በደመና ውስጥ የማሽን መማሪያ መድረክ ነው። የማሽን መማሪያ ሞዴሎችን በመጠን መንደፍ፣ ማሰማራት እና ማስተዳደር ይችላሉ።
የውሂብ ሳይንቲስቶችን እና ገንቢዎችን ከጫፍ እስከ ጫፍ የማሽን መማሪያ የስራ ሂደትን ለማቀላጠፍ የሚረዱ የተለያዩ መሳሪያዎችን እና አገልግሎቶችን ይሰጣል። በቀላሉ ውሂብዎን ማስተዳደር፣ ሞዴሎችዎን ማሰልጠን እና ወደ ምርት ማሰማራት ይችላሉ። እና Azure ML ን በመጠቀም አፈፃፀማቸውን መከታተል ይችላሉ - ሁሉም ከአንድ የተቀናጀ አካባቢ።
መድረኩ Python፣ R እና SQLን ጨምሮ በርካታ የኮምፒውተር ቋንቋዎችን ይደግፋል፣ እና በፍጥነት እንዲጀምሩ ከበርካታ ቅድመ-የተገነቡ አብነቶች እና ስልተ ቀመሮች ጋር አብሮ ይመጣል።
በተጨማሪም፣ በተለዋዋጭ እና ሊሰፋ በሚችል ዲዛይኑ ምክንያት፣ Azure ML ሁለቱንም ጥቃቅን ሙከራዎች እና ትላልቅ የማሽን መማሪያ መተግበሪያዎችን በቀላሉ ማስተዳደር ይችላል።
ጥቅሙንና
- የማሽን መማሪያ ሞዴሎችን ለማዘጋጀት እና ለማሰማራት ለአጠቃቀም ቀላል የሆነ ግራፊክ በይነገጽ ያቀርባል
- እንደ Azure Storage እና Power BI ካሉ ሌሎች የማይክሮሶፍት አገልግሎቶች ጋር ይገናኛል።
- በስሪት ቁጥጥር እና በጋራ የስራ ቦታዎች ከቡድን አባላት ጋር መተባበር ይቻላል።
- ከፍተኛ መጠን ያለው የውሂብ መጠን እና የማቀናበር ኃይልን ለማስተናገድ ልኬት
ጉዳቱን
- ለአልጎሪዝም እና ሞዴሎች አነስተኛ የማበጀት አማራጮች
- በዋጋ ስልቱ ምክንያት፣ ለአነስተኛ ኢንተርፕራይዞች ወይም ግለሰቦች አነስተኛ ወጪ ቆጣቢ ሊሆን ይችላል።
13. ሶኖ
DeepMind ተመራማሪዎች ለተለያዩ አፕሊኬሽኖች የነርቭ ኔትወርኮች ልማትን የሚደግፍ ሶኔትን ቀርፀው ገንብተዋል። እነዚህም ክትትል የሚደረግበት እና ክትትል የማይደረግበት ትምህርት፣ እንዲሁም ያካትታሉ የማጠናከሪያ ትምህርት.
የሶኔት ፕሮግራሚንግ አርክቴክቸር በsnt.Module ላይ ተገንብቷል፣ ይህም ጠቋሚዎችን ወደ መለኪያዎች፣ ሌሎች ሞጁሎች እና ዘዴዎች ሊያከማች ይችላል። ማዕቀፉ ከበርካታ ቅድመ-ቅምጥ ሞጁሎች እና አውታረ መረቦች ጋር አብሮ ይመጣል፣ ነገር ግን ተጠቃሚዎች የራሳቸውን እንዲፈጥሩ ይበረታታሉ።
ጥቅሙንና
- ቀላል እና ኃይለኛ የፕሮግራም ሞዴል
- ተጠቃሚዎች ሞጁሎቻቸውን እንዲፈጥሩ ይበረታታሉ.
- አጭር እና ያተኮረ ኮድ
ጉዳቱን
- የተካተተ የሥልጠና ፕሮግራም የለም።
- ጀማሪዎች ቁልቁል የመማር ኩርባ ሊያጋጥማቸው ይችላል።
14. ግሉንሲቪ
ስለ ኮምፒውተር እይታ የበለጠ ማወቅ ይፈልጋሉ?
GluonCV በማስተዋወቅ ላይ!
ይህ ድንቅ ቤተ-መጽሐፍት እጅግ በጣም ጥሩ የጥልቅ ትምህርት ስልተ ቀመሮችን፣ አስቀድሞ የሰለጠኑ ሞዴሎችን እና በርካታ መሐንዲሶችን፣ ተመራማሪዎችን እና ተማሪዎችን ሃሳባቸውን እንዲያረጋግጡ፣ ምርቶቻቸውን እንዲሰሩ እና ስለአካባቢው የበለጠ እንዲያውቁ የሚያግዙ ብዙ ቁሳቁሶችን ይዟል።
ግሉንሲቪ በጥሩ ሁኔታ በተዘጋጁ ኤፒአይዎች፣ ቀላል ትግበራዎች እና የማህበረሰብ እርዳታዎች ለመጀመር እና SOTA ውጤቶችን ለማግኘት ቀላል ያደርገዋል።
በጣም ጥሩው ክፍል ምንድን ነው?
ለማመቻቸት እና ለመጫን እጅግ በጣም ተስማሚ እና ቀላል ነው! ግሉንሲቪ የኮምፒዩተርዎን የእይታ ችሎታዎች ወደሚቀጥለው ደረጃ ለማድረስ የሚፈልጉትን ሁሉ ይዟል፣ ልምድ ያካበቱ ባለሙያም ይሁኑ ገና በመጀመር ላይ።
ጥቅሙንና
- ቀላል ጭነት እና አጠቃቀም
- ቀድሞ የሰለጠኑ ሞዴሎች ትልቅ ስብስብ
- ጥልቅ የመማሪያ ስልተ ቀመሮች የሚቆርጡ ናቸው
- ለመረዳት ቀላል የሆኑ ትግበራዎች
- ቀላል ማመቻቸት እና ማሰማራት
ጉዳቱን
- ከአማራጭ ማዕቀፎች ያነሰ ማበጀት እና ቁጥጥር
- የኮምፒዩተር ላልሆኑ የእይታ እንቅስቃሴዎች ድጋፍ ውስን ነው።
- በፍቃድ ገደቦች ምክንያት የንግድ አጠቃቀም ሊገደብ ይችላል።
15. H2O
H2O ክፍት ምንጭ የመረጃ ትንተና እና የማሽን መማሪያ መድረክ ነው ድርጅቶች ስራቸውን ለመንዳት አርቴፊሻል ኢንተለጀንስ (AI) እንዲቀጥሩ ቀላል ለማድረግ ያለመ።
የH2O.ai AI ክላውድ የማሽን መማሪያ ሞዴሎችን ያለ ምንም የኮድ ችሎታ ለማዳበር በመጎተት እና በመጣል በH2O መጀመርን ቀላል ያደርገዋል።
መድረኩም ሰፊ ያቀርባል የውሂብ ዕይታ እና የመተንተን ችሎታዎች, እንዲሁም ሞዴል ማስተካከል እና ማሰማራት. ንግዶች በፍጥነት እና በቀላሉ የኤአይአይ ሞዴሎችን ለመገንባት እና ለማሰማራት ፈታኝ የሆኑ የንግድ ፈተናዎችን ለመቋቋም H2O.aiን መጠቀም ይችላሉ።
ጥቅሙንና
- የማሽን መማሪያ ሞዴሎችን ለመፍጠር ጎትት እና አኑር
- አጠቃላይ የውሂብ ምስላዊ እና ትንተና መሳሪያዎች፣ እንዲሁም ሞዴል ማስተካከያ እና ማሰማራት
- ክፍት ምንጭ መድረክ ከትልቅ ተጠቃሚ እና አስተዋፅዖ ማህበረሰብ ጋር
- ለብዙ ስልተ ቀመሮች እና የውሂብ አይነቶች ድጋፍ
ጉዳቱን
- የተወሰኑ ባህሪያት የሚገኙት በመድረክ ፕሪሚየም ስሪት ውስጥ ብቻ ነው።
- ከሌሎች የመሣሪያ ስርዓቶች ጋር ሲነጻጸር፣ ማዋቀር እና ማዋቀር የበለጠ ከባድ ሊሆን ይችላል።
ማጠቃለል ፣ የትኛው የተሻለ ነው?
ሃሳቡን የኤአይ ማዕቀፍ ወይም መድረክ መምረጥ በሚፈልጉት ላይ የተመሰረተ ነው። ለመጠቀም ቀላል እና ትልቅ ማህበረሰብ ያለው ማዕቀፍ ከፈለጉ፣ TensorFlow ወይም PyTorch ተስማሚ ምርጫ ሊሆን ይችላል።
በማሽን መማሪያ ሞዴሎች ላይ የበለጠ ያተኮረ መድረክ ከፈለጉ Azure ML Studio ወይም H2O.ai ምርጡ አማራጭ ሊሆን ይችላል።
እና፣ ለማበጀት እና ለማዋቀር ቀላል የሆነ ማዕቀፍ ከፈለጉ፣ Sonnet ወይም GluonCV የሚሄዱበት መንገድ ሊሆን ይችላል። በመጨረሻም፣ ለእርስዎ ተስማሚ የሆነ ማዕቀፍ የሚወሰነው በእርስዎ ልዩ ፍላጎቶች እና ምርጫዎች ነው።
መልስ ይስጡ