هل أنت مستعد للذهاب في رحلة مثيرة في عالم الذكاء الاصطناعي؟
لم تكن هناك فرصة أفضل لاستكشاف أطر عمل الذكاء الاصطناعي ، وذلك بفضل نمو الذكاء الاصطناعي.
هناك العديد من الحلول المتاحة ، بدءًا من TensorFlow و PyTorch إلى Keras و Caffe. اعتمادًا على أهدافك ، لكل إطار مزايا وعيوب مميزة.
وبالتالي ، سواء كنت مبتدئًا أو مطورًا متمرسًا ، فلنبدأ ونلقي نظرة على أفضل أطر عمل الذكاء الاصطناعي المتاحة اليوم.
1. PyTorch
PyTorch عبارة عن إطار عمل قوي للتعلم الآلي مفتوح المصدر اجتاح مجتمع الذكاء الاصطناعي منذ بدايته في عام 2016. وسرعان ما أصبح إطار عمل go-to بفضل شبكة الحساب الديناميكية والواجهة سهلة الاستخدام.
لكن ما الذي يميز PyTorch عن الحشد؟ بادئ ذي بدء ، لديها مجموعة قوية من القدرات. هذا يجعلها مثالية للبناء والتنفيذ نماذج التعلم الآلي.
PyTorch هو إطار عمل جاهز للإنتاج يمكن الوثوق به حتى في أكثر التطبيقات تطلبًا ، وذلك بفضل انتقاله السلس بين الوضعين المتحمس والرسم البياني باستخدام TorchScript وقدرته على تسريع الطريق إلى الإنتاج باستخدام TorchServe.
بالإضافة إلى ذلك ، تمتلك PyTorch نظامًا بيئيًا شاملاً من الأدوات والمكتبات. تساعد هذه الأدوات في إنشاء ملفات رؤية الكمبيوتر، البرمجة اللغوية العصبية ، وتطبيقات أخرى.
كما أنه مدعوم على نطاق واسع على الأنظمة الأساسية السحابية الرئيسية ، مما يتيح سهولة التطوير والتوسيع.
الايجابيات
- يتيح لك TorchScript التبديل بسهولة بين الوضعين المتحمس والرسم البياني ، بينما تعمل TorchServe على تسريع الرحلة إلى الإنتاج.
- يعمل نظام بيئي قوي من الأدوات والأطر على توسيع PyTorch ويسمح بالبحث في رؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغة الطبيعية ومجالات أخرى.
- منصات السحابة الرئيسية مدعومة جيدًا ، مما يسمح بالتطوير غير الاحتكاك والتوسيع البسيط.
سلبيات
- بالمقارنة مع الأطر الأخرى ، لديها مجتمع تنموي أصغر.
- هناك نقص في أدوات المراقبة والتصور ، مثل لوحة الموتر.
2. Keras
هل سئمت من التعثر في واجهات برمجة التطبيقات ورسائل الخطأ المربكة عند تطوير نماذج التعلم الآلي؟ لا تنظر أبعد من Keras ، a إطار التعلم العميق تم تطويره للبشر بدلاً من الروبوتات.
يؤكد Keras على البساطة وسهولة الاستخدام والتوثيق الشامل. هذا يجعلها خيارًا شائعًا بين المطورين الذين يحاولون إنشاء ونشر منتجات مدعومة بالتعلم الآلي.
ولكن هذا ليس كل شيء: تمتلك Keras نظامًا بيئيًا واسعًا من الأدوات والموارد التي تغطي كل جزء من سير عمل التعلم الآلي.
مع المرونة في نشر نماذج Keras في كل مكان ، من المتصفح إلى الأجهزة المحمولة إلى الأنظمة المضمنة ، يمكنك استخدام قدرة TensorFlow بالكامل في أي سيناريو.
الايجابيات
- تم إنشاؤه باستخدام واجهات برمجة تطبيقات بسيطة ووثائق شاملة لسهولة الاستخدام البشري.
- مُحسَّن للغاية لسرعة التصحيح وأناقة الكود وقابلية النشر
- قابل للتطوير بسهولة إلى مستويات الإكساسكيل بسبب التفاعل مع منصة TensorFlow
- العديد من خيارات النشر ، بدءًا من المستعرضات إلى الأجهزة المحمولة إلى الأنظمة المضمنة
سلبيات
- أقل قابلية للتكيف من أطر التعلم العميق الأخرى
- لبعض سيناريوهات الاستخدام المعقد ، قد تكون هناك حاجة إلى مكتبات أو أدوات إضافية
- ليست معروفة أو مستخدمة بشكل متكرر مثل الأطر الأخرى
3. TensorFlow
قم بإنشاء نماذج التعلم الآلي المناسبة للإنتاج باستخدام TensorFlow! يقدم TensorFlow الموارد التي تحتاجها لتطوير ملف مشاريع التعلم الآلي، سواء كنت خبيرًا في عالم البيانات أو مبتدئًا فضوليًا.
بغض النظر عن مستوى خبرتك ، يمكنك ببساطة البدء في TensorFlow بفضل النماذج والبرامج التعليمية المدربة مسبقًا التي يمكن الوصول إليها.
TensorFlow ليس مجرد مكتبة للتعلم الآلي. إنه نظام أساسي متكامل للتعلم الآلي يوفر خيارات لكل خطوة من خطوات العملية ، من نشر النموذج إلى إعداد البيانات.
يسهل TensorFlow نشر النماذج الخاصة بك في كل مكان ، سواء كنت تقوم بتطوير تطبيق ويب أو تطبيق جوال أو جهاز مضمن.
الايجابيات
- منصة شاملة للتعلم الآلي من البداية إلى النهاية
- قابلة للتطوير والتكيف
- وهي متوفرة في عدة إصدارات لحالات الاستخدام المختلفة
- نظام بيئي كبير به موارد مجتمعية ونماذج مدربة
سلبيات
- هناك منحنى تعليمي حاد لأولئك الذين بدأوا للتو
- يحتاج إلى قدر معين من الخبرة الفنية والفهم.
4. قهوة
تم إنشاء إطار عمل تعليمي عميق يسمى Caffe مع التركيز على السرعة والنمطية.
نظرًا لبساطته في الاستخدام ومعالجة البيانات السريعة ، اكتسب Caffe ، الذي طوره مركز Berkeley Vision and Learning Centre (BVLC) ، شعبية بين الباحثين والشركات.
إنه بديل جذاب للأشخاص الذين يحتاجون إلى تدريب ونشر النماذج على مجموعة من الأجهزة نظرًا لتصميمها عالي الأداء ، والذي يسمح لها بالعمل على كل من وحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات.
الايجابيات
- إنه سريع وفعال.
- Caffe قابل للتكيف مع بنية معيارية.
- مساعدة المجتمع الجيدة متاحة.
سلبيات
- قد لا يكون الخيار المثالي للتطبيقات المعقدة نظرًا لقدرته المحدودة.
- على عكس الأطر الأخرى ، ليست سهلة الاستخدام
- يتطلب بعض الخبرة في البرمجة.
5. MXNet
تم إنشاء إطار التعلم العميق MXNet مع مراعاة الكفاءة والقدرة على التكيف. يمكنك إنشاء واستخدام بسهولة الشبكات العصبية مع واجهتهم سهلة الاستخدام لمجموعة من الأغراض.
تم تطويره مع وضع حالات استخدام الإنتاج في الاعتبار ، بما في ذلك الإمكانات مثل تحديد النموذج وخدمة النموذج ودعم تنسيق ONNX. هذا يجعل من السهل نشر النماذج الخاصة بك في عدة مواقع ، بما في ذلك الأجهزة المضمنة والبيئات السحابية.
تشتمل الميزات والأدوات الإضافية التي توفرها MXNet على برامج تحميل بيانات مدمجة ونماذج مدربة مسبقًا ومساعدة في التمايز التلقائي. تعلم عميق غالبًا ما يختاره الممارسون من جميع مستويات المهارة بسبب مجتمعه النابض بالحياة والتوثيق الشامل.
الايجابيات
- قابلة للتطوير: يعد MXNet خيارًا رائعًا للتطبيقات واسعة النطاق لأنه يدعم التدريب الموزع عبر العديد من وحدات معالجة الرسومات ووحدات المعالجة المركزية.
- من السهل دمج MXNet في العمليات الحالية لأنها تدعم مجموعة متنوعة من لغات الكمبيوتر ، بما في ذلك Python و R و Julia و Scala و Perl و C ++.
- وهو متوافق مع Linux و Windows و macOS و iOS و Android.
سلبيات
- تتمتع MXNet بمنحنى تعليمي عالٍ وقد تتطلب بعض الوقت لإتقانها ، على غرار غيرها أطر التعلم العميق.
- أقل شيوعًا: بينما تكتسب MXNet القبول ، فإنها لا تزال غير مستخدمة بشكل متكرر مثل بعض أطر التعلم العميق الأخرى مثل TensorFlow أو PyTorch ، مما يشير إلى أنه قد يكون هناك عدد أقل من موارد المجتمع التي يمكن الوصول إليها.
6. Theano
مجموعة أدوات حسابية رقمية قوية تسمى Theano تمكن المستخدمين من تصميم التعبيرات الرياضية وتحسينها وتقييمها بشكل فعال. يوفر واجهة مباشرة لإجراء عمليات حسابية على مجموعات بيانات ضخمة ويتم تطويره على قمة Python.
تعد مرونة Theano في تنفيذ العمليات الحسابية على كل من وحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات إحدى مزاياها الرئيسية. وهذا يجعلها مثالية لتطبيقات التعلم العميق التي تتطلب معالجة عالية الأداء.
علاوة على ذلك ، تقدم Theano مجموعة متنوعة من إمكانيات التحسين التي يمكن للمستخدمين استخدامها لتحسين أداء ودقة نماذجهم.
الآن ، دعنا نتحقق من إيجابياته وسلبياته.
الايجابيات
- Theano فعال بشكل لا يصدق في إجراء الحسابات العددية لأنه مصمم لتحسين الرسم البياني الحسابي للتعبيرات الرياضية.
- إنه إطار قابل للتكيف للغاية.
- تستفيد تطبيقات التعلم العميق عالية الأداء بشكل كبير من تحسين Theano القوي لوحدة معالجة الرسومات. تم تصميمه ليعمل بسهولة مع وحدات معالجة الرسومات.
سلبيات
- أولئك الذين ليسوا على دراية ببايثون أو غيرها من مكتبات الحسابات الرقمية قد يجدون صعوبة في تعلم Theano.
- قد لا تحصل Theano على تحديثات أو تصحيحات للأخطاء لأن تطورها قد تباطأ مؤخرًا.
- وثائق غير كافية: قد يجد بعض المستخدمين صعوبة في استخدام Theano نظرًا لأن توثيقه أقل شمولاً من توثيق المكتبات المنافسة للحساب العددي.
7. مجموعة أدوات Microsoft المعرفية
لنلقِ نظرة على مجموعة أدوات Microsoft Cognitive Toolkit ، وهي إطار عمل مجاني ومفتوح المصدر لتطوير نماذج التعلم العميق. الغرض منه هو تدريب النماذج واسعة النطاق على العديد من وحدات معالجة الرسومات والآلات.
تعد مجموعة الأدوات المعرفية خيارًا شائعًا بين علماء البيانات وباحثي التعلم الآلي من خلال واجهة برمجة التطبيقات سهلة الاستخدام وقدرات التدريب الموزعة الممتازة.
تتمثل إحدى الخصائص المهمة لمجموعة الأدوات المعرفية في قدرتها على تدريب النماذج ونشرها على مجموعة متنوعة من الأجهزة ، بما في ذلك وحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات وحتى FPGA.
وهذا يجعلها بديلاً ممتازًا للمنظمات التي تحاول دمج التعلم العميق في سلعها وخدماتها. علاوة على ذلك ، تتضمن مجموعة الأدوات المعرفية مجموعة متنوعة من النماذج المعدة مسبقًا وأمثلة التعليمات البرمجية ، مما يسهل على القادمين الجدد البدء.
الايجابيات
- يسمح بالتدريب الموزع على العديد من أجهزة الكمبيوتر ووحدات معالجة الرسومات
- يوفر تفاعلًا بسيطًا مع منتجات Microsoft الأخرى مثل Azure و Power BI
- يوفر إطارًا متعدد الاستخدامات وقابلًا للتكيف لتطوير نماذج التعلم العميق والتدريب عليها
سلبيات
- قد يكون من الصعب الإعداد والتخصيص للمستخدمين الجدد
- يفتقر إلى الدعم المدمج للعديد من الميزات الشائعة مثل زيادة البيانات ونقل التعلم
- يفتقر إلى الدعم المدمج للعديد من الميزات الشائعة مثل زيادة البيانات ونقل التعلم
8. شوغون
Shogun عبارة عن حزمة تعلم آلي C ++ غير مستغلة بشكل كافٍ. يحتوي على موصلات Python و Java و MATLAB ، مما يجعله أداة مرنة لممارسي التعلم الآلي.
تم تصميم Shogun ليكون قابلاً للتطوير وسريعًا ومرنًا ، مما يجعله مناسبًا لكميات كبيرة من البيانات وأعباء عمل التعلم الآلي الصعبة.
واحدة من أبرز مزايا Shogun هي قدرتها على التعامل مع مجموعة واسعة من تنسيقات البيانات ، بما في ذلك البيانات الثنائية والفئوية والمستمرة.
يتضمن أيضًا مجموعة كبيرة من طرق التصنيف والانحدار وتقليل الأبعاد والتكتل ، مما يجعله أداة كاملة للتعلم الآلي. يدعم Shogun كلاً من التعلم الجماعي والتعلم عبر الإنترنت ، وهو يتكامل بسلاسة مع مكتبات التعلم الآلي الأخرى مثل TensorFlow و scikit-Learn.
الايجابيات
- يوفر مجموعة متنوعة من تقنيات وأدوات التعلم الآلي ، بما في ذلك التعلم العميق والانحدار ودعم التصنيف
- إنه متوافق مع مجموعة متنوعة من لغات البرمجة، بما في ذلك Python و C ++ و Java.
سلبيات
- قد يكون لديه موارد ودعم أقل متاحًا لأنه قد لا يكون معروفًا أو شائعًا مثل بعض مكتبات التعلم الآلي الأخرى.
- مقارنةً بالمكتبات الأخرى التي اعتادوا عليها ، قد يجد بعض المستخدمين أن بناء الجملة وهيكل هذه المكتبة أقل قابلية للفهم.
- لتحقيق أفضل النتائج ، قد تحتاج بعض المكتبات إلى مزيد من العمل اليدوي والضبط الدقيق أكثر من غيرها.
9. أونكس
تتيح منصة مفتوحة المصدر تسمى Open Neural Network Exchange (ONNX) تحويل نماذج التعلم الآلي ومشاركتها.
يوفر طريقة لنقل نماذج التعلم العميق بين مختلف الأطر والأنظمة الأساسية ، وتبسيط إنشاء ونشر نماذج التعلم الآلي.
يمكنك إنشاء نماذج باستخدام ONNX باستخدام إطار عمل مفضل ثم نشرها في إعداد وقت تشغيل مختلف.
تتيح بنية ONNX القابلة للتخصيص للمستخدمين اختيار الأدوات المثالية للعمل في متناول اليد. يسهل التوافق عبر العديد من أطر التعلم العميق ، مثل PyTorch و TensorFlow و Caffe2. يمكنك الاستفادة من مزايا كل إطار عن طريق التحويل السريع للنماذج فيما بينها.
الايجابيات
- إمكانية التشغيل البيني ممكنة عبر العديد من أطر التعلم العميق.
- مجاني للاستخدام ومفتوح المصدر.
- يتم دعم مجموعة واسعة من الأجهزة وبيئات وقت التشغيل.
سلبيات
- يمكن أن يكون أداء نماذج ONNX أحيانًا أسوأ من النماذج التي يتم تنفيذها محليًا في إطار عمل معين.
- في بعض الأحيان ، قد يتسبب التبديل بين أطر العمل المختلفة في حدوث مشكلات توافق يصعب إصلاحها.
10 أباتشي سبارك
يعد Apache Spark نظامًا سريعًا ومتعدد الاستخدامات للحوسبة الموزعة يمكنه التعامل بسهولة مع معالجة البيانات على نطاق واسع. إنه خيار شائع لتطبيقات البيانات الضخمة نظرًا لقدرته على تحليل كميات كبيرة من البيانات بسرعة.
لا يُقصد من Spark أن يكون سريعًا فحسب ، بل إنه قابل للتطوير أيضًا ، مما يعني أنه يمكنه إدارة كميات البيانات المتزايدة دون المساس بالأداء.
تعتبر حزمة MLlib المضمنة مع Apache Spark رائعة بشكل خاص. وهو يتضمن أساليب تعلم الآلة قابلة للتطوير وفعالة مثل التصنيف والانحدار والتجميع والتصفية التعاونية.
نظرًا لأن MLlib واجهات مع مكونات Spark الأخرى ، فمن السهل إنشاء خطوط أنابيب معالجة البيانات من طرف إلى طرف.
وبالتالي ، إذا كنت بحاجة إلى أداة قوية وقابلة للتكيف لمعالجة البيانات الكبيرة والتعلم الآلي ، فيجب أن يكون Apache Spark في قائمتك.
الايجابيات
- نظرًا لتصميم الحوسبة الموزع ، يمكنه التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة بسرعة
- يعد التكامل مع تقنيات البيانات الضخمة الأخرى مثل Hadoop و Hive و Cassandra أمرًا بسيطًا.
- يتم توفير العديد من تقنيات التصنيف والانحدار والتكتل والتصفية التعاونية
سلبيات
- بسبب تعقيد بنية الحوسبة الموزعة ، يكون منحنى التعلم حادًا
- يعمل على كمية هائلة من الموارد والبنية التحتية
- دعم المعالجة في الوقت الحقيقي وتدفق البيانات محدود
11 ملباك
mlpack عبارة عن مجموعة أدوات تعلم آلي C ++ مفتوحة المصدر تهدف إلى توفير خوارزميات سريعة وقابلة للتطوير وبسيطة لمجموعة واسعة من التطبيقات.
يوفر مجموعة متنوعة من خوارزميات التعلم الآلي مثل التجميع والانحدار والتصنيف وتقليل الأبعاد والشبكات العصبية.
الايجابيات
- التنفيذ الفعال للعديد من الخوارزميات
- التكامل مع المكتبات واللغات الأخرى أمر بسيط.
- يقدم سطر الأوامر وواجهات API C ++
سلبيات
- يمكن تحسين التوثيق
- لم يتم تنفيذ العديد من الخوارزميات
- قد يجد المبتدئين صعوبة في الاستخدام
12 أزور مل ستوديو
Azure Machine Learning (Azure ML) هو نظام أساسي للتعلم الآلي في السحابة. يمكنك تصميم نماذج التعلم الآلي ونشرها وإدارتها على نطاق واسع.
يقدم مجموعة متنوعة من الأدوات والخدمات لمساعدة علماء البيانات والمطورين في تبسيط سير عمل التعلم الآلي الشامل. يمكنك ببساطة إدارة بياناتك ، وتدريب النماذج الخاصة بك ، ونشرها في الإنتاج. ويمكنك مراقبة أدائهم باستخدام Azure ML — كل ذلك من بيئة واحدة متكاملة.
يدعم النظام الأساسي العديد من لغات الكمبيوتر ، بما في ذلك Python و R و SQL ، ويأتي مع العديد من القوالب والخوارزميات المعدة مسبقًا لمساعدتك على البدء بسرعة.
علاوة على ذلك ، نظرًا لتصميمه المرن والقابل للتطوير ، يمكن لـ Azure ML بسهولة إدارة كل من التجارب الصغيرة وتطبيقات التعلم الآلي واسعة النطاق.
الايجابيات
- يوفر واجهة رسومية سهلة الاستخدام لتطوير نماذج التعلم الآلي ونشرها
- يتصل بخدمات Microsoft الأخرى مثل Azure Storage و Power BI.
- يمكن التعاون مع أعضاء الفريق من خلال التحكم في الإصدار ومساحات العمل المشتركة
- قابلية التوسع للتعامل مع كميات هائلة من البيانات وقوة المعالجة
سلبيات
- الحد الأدنى من خيارات التخصيص للخوارزميات والنماذج
- نظرًا لاستراتيجية الأسعار ، قد تكون أقل فعالية من حيث التكلفة بالنسبة للمؤسسات الصغيرة أو الأفراد
13 السونيتة قصيدة من 14 بيتا
قام باحثو DeepMind بتصميم وبناء Sonnet ، وهو إطار عمل للذكاء الاصطناعي يدعم تطوير الشبكات العصبية لمجموعة متنوعة من التطبيقات. وتشمل هذه التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف ، كذلك تعزيز التعلم.
تم بناء بنية برمجة Sonnet على وحدة snt ، والتي قد تخزن المؤشرات إلى المعلمات والوحدات النمطية والطرق الأخرى. يأتي إطار العمل مع العديد من الوحدات النمطية والشبكات المحددة مسبقًا ، ولكن يتم تشجيع المستخدمين أيضًا على إنشاء وحداتهم الخاصة.
الايجابيات
- نموذج برمجة بسيط وقوي
- يتم تشجيع المستخدمين على إنشاء وحداتهم.
- كود موجزة ومركزة
سلبيات
- لا يوجد برنامج تدريبي مدرج
- قد يواجه المبتدئين منحنى تعليمي حاد
14 جلوون سي في
هل تريد معرفة المزيد عن رؤية الكمبيوتر؟
نقدم لكم GluonCV!
تحتوي هذه المكتبة الرائعة على خوارزميات التعلم العميق المتطورة ، والنماذج المدربة مسبقًا ، ومجموعة كبيرة من المواد لمساعدة المهندسين والباحثين والطلاب في التحقق من صحة أفكارهم ومنتجات النماذج الأولية ومعرفة المزيد عن المنطقة.
يجعل GluonCV من السهل البدء وتحقيق نتائج SOTA من خلال واجهات برمجة التطبيقات المصممة جيدًا والتطبيقات البسيطة والمساعدة المجتمعية.
ما هو أكثر من ذلك ، الجزء الأفضل؟
إنه قابل للتكيف للغاية وسهل التحسين والتثبيت! يحتوي GluonCV على كل ما تحتاجه لنقل مواهب رؤية الكمبيوتر لديك إلى المستوى التالي ، سواء كنت محترفًا متمرسًا أو مبتدئًا للتو.
الايجابيات
- سهولة التركيب والاستخدام
- مجموعة كبيرة من النماذج المدربة مسبقًا
- خوارزميات التعلم العميق على أحدث طراز
- تطبيقات سهلة الفهم
- سهولة التحسين والنشر
سلبيات
- تخصيص وتحكم أقل من الأطر البديلة
- دعم أنشطة الرؤية غير الحاسوبية محدود
- قد يتم تقييد الاستخدام التجاري بسبب قيود الترخيص
15 H2O
H2O هو نظام أساسي لتحليل البيانات مفتوح المصدر والتعلم الآلي يهدف إلى تسهيل استخدام المؤسسات للذكاء الاصطناعي (AI) لدفع عملياتها.
يجعل AI Cloud من H2O.ai بدء استخدام H2O أسهل ، من خلال واجهة السحب والإفلات لتطوير نماذج التعلم الآلي دون أي مهارات تشفير.
توفر المنصة أيضًا واسعة النطاق عرض مرئي للمعلومات وقدرات التحليل ، بالإضافة إلى تعديل النموذج ونشره. يمكن للشركات استخدام H2O.ai لإنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي ونشرها بسرعة وببساطة لمواجهة تحديات الأعمال الصعبة.
الايجابيات
- واجهة السحب والإفلات لإنشاء نماذج التعلم الآلي
- أدوات شاملة لتصور البيانات وتحليلها ، بالإضافة إلى ضبط النماذج ونشرها
- منصة مفتوحة المصدر مع مجتمع كبير من المستخدمين والمساهمين
- دعم للعديد من الخوارزميات وأنواع البيانات
سلبيات
- لا يمكن الوصول إلى بعض الميزات إلا في الإصدار المتميز من النظام الأساسي
- مقارنةً بالأنظمة الأساسية الأخرى ، قد يكون الإعداد والتهيئة أكثر صعوبة.
اختتم ، أيهما أفضل؟
يعتمد اختيار إطار عمل أو نظام أساسي مثالي للذكاء الاصطناعي على ما تريد القيام به به. إذا كنت تريد إطارًا سهل الاستخدام وله مجتمع ضخم ، فيمكن أن يكون TensorFlow أو PyTorch خيارًا مناسبًا.
إذا كنت تريد نظامًا أساسيًا يركز بشكل أكبر على نماذج التعلم الآلي ، فقد يكون Azure ML Studio أو H2O.ai هو الخيار الأفضل.
وإذا كنت تريد إطارًا سهل التخصيص والتهيئة ، فقد يكون Sonnet أو GluonCV هو السبيل للذهاب. أخيرًا ، يتم تحديد الإطار المناسب لك من خلال متطلباتك وأذواقك الفريدة.
اترك تعليق