Süni intellekt sahəsinə maraqlı səyahətə çıxmağa hazırsınız?
Süni intellektin inkişafı sayəsində süni intellekt çərçivələrini araşdırmaq üçün heç vaxt daha yaxşı fürsət olmayıb.
TensorFlow və PyTorch-dan Keras və Caffe-ə qədər bir neçə həll variantı mövcuddur. Məqsədlərinizdən asılı olaraq, hər bir çərçivənin fərqli üstünlükləri və mənfi cəhətləri var.
Beləliklə, istər yeni başlayan, istərsə də təcrübəli tərtibatçı olsanız, gəlin başlayaq və bu gün mövcud olan ən yaxşı AI çərçivələrinə baxaq.
1. PyTorch
PyTorch 2016-cı ildə debütündən bəri süni intellekt cəmiyyətini əhatə edən güclü açıq mənbəli maşın öyrənmə çərçivəsidir. O, dinamik hesablama şəbəkəsi və istifadəçi dostu interfeysi sayəsində tez bir zamanda əsas çərçivəyə çevrildi.
Bəs PyTorch-u izdihamdan nə ilə fərqləndirir? Başlamaq üçün, o, güclü imkanlar toplusuna malikdir. Bu onu qurmaq və həyata keçirmək üçün mükəmməl edir maşın öyrənmə modelləri.
PyTorch, TorchScript-dən istifadə edərək istək və qrafik rejimləri arasında rəvan keçidi və TorchServe istifadə edərək istehsal marşrutunu sürətləndirmək qabiliyyəti sayəsində ən tələbkar tətbiqlər üçün belə etibar edilə bilən istehsala hazır çərçivədir.
Bundan əlavə, PyTorch alətlər və kitabxanaların hərtərəfli ekosisteminə malikdir. Bu alətlər yaradılmasında kömək edir kompüter görmə, NLP və digər proqramlar.
O, həmçinin əsas bulud platformalarında geniş şəkildə dəstəklənir və asan inkişaf etdirməyə və miqyaslanmağa imkan verir.
Pros
- TorchScript sizə həvəsli və qrafik rejimləri arasında asanlıqla keçid etməyə imkan verir, TorchServe isə istehsala səyahəti sürətləndirir.
- Güclü alətlər və çərçivələr ekosistemi PyTorch-u genişləndirir və kompüter görmə, təbii dil emalı və digər sahələrdə tədqiqata imkan verir.
- Əsas bulud platformaları yaxşı dəstəklənir, sürtünməsiz inkişafa və sadə miqyaslamaya imkan verir.
Eksiler
- Digər çərçivələrlə müqayisədə daha kiçik inkişaf icmasına malikdir.
- Tenzor lövhəsi kimi monitorinq və vizuallaşdırma vasitələrinin çatışmazlığı var.
2. Keras
Maşın öyrənmə modellərini inkişaf etdirərkən çaşqın API-lər və səhv mesajları üzərində büdrəməkdən bezmisiniz? Kerasdan başqa baxmayın, a dərin öyrənmə çərçivəsi robotlar üçün deyil, insanlar üçün hazırlanmışdır.
Keras sadəliyi, istifadə rahatlığını və hərtərəfli sənədləri vurğulayır. Bu, onu maşın öyrənməsi ilə təchiz edilmiş məhsullar yaratmağa və yerləşdirməyə çalışan tərtibatçılar arasında populyar seçim edir.
Ancaq bu, hamısı deyil: Keras maşın öyrənmə iş prosesinin hər hissəsini əhatə edən geniş alətlər və resurslar ekosisteminə malikdir.
Brauzerdən tutmuş mobil cihazlara və quraşdırılmış sistemlərə qədər Keras modellərini hər yerdə yerləşdirmək çevikliyi ilə siz istənilən ssenaridə TensorFlow-un imkanlarından tam istifadə edə bilərsiniz.
Pros
- İnsanların istifadəsinin asanlığı üçün sadə API-lər və hərtərəfli sənədlərlə qurulmuşdur.
- Sazlama sürəti, kod zərifliyi və yerləşdirmə qabiliyyəti üçün son dərəcə optimallaşdırılmışdır
- TensorFlow platforması ilə qarşılıqlı əlaqə sayəsində yüksək səviyyələrə asanlıqla miqyaslana bilər
- Brauzerlərdən tutmuş mobil cihazlara və quraşdırılmış sistemlərə qədər bir çox yerləşdirmə seçimi
Eksiler
- Digər dərin öyrənmə çərçivələrinə nisbətən daha az uyğunlaşa bilir
- Müəyyən mürəkkəb istifadə ssenariləri üçün əlavə kitabxanalar və ya alətlər tələb oluna bilər
- Digər çərçivələr kimi tanınmır və ya tez-tez istifadə olunur
3. TensorFlow
TensorFlow istifadə edərək istehsala uyğun maşın öyrənmə modelləri yaradın! TensorFlow, işinizi inkişaf etdirmək üçün lazım olan resursları təklif edir maşın öyrənmə layihələri, istər ekspert data alimi, istərsə də maraqlı yeni gələn.
Təcrübə səviyyənizdən asılı olmayaraq, əvvəlcədən hazırlanmış modellər və əlçatan olan dərsliklər sayəsində sadəcə TensorFlow ilə başlaya bilərsiniz.
TensorFlow sadəcə maşın öyrənməsi üçün kitabxana deyil. Bu, modelin yerləşdirilməsindən tutmuş məlumatların hazırlanmasına qədər prosesinizin hər bir addımı üçün seçimlər təklif edən bütöv bir başdan-başa maşın öyrənmə platformasıdır.
TensorFlow, veb tətbiqi, mobil proqram və ya quraşdırılmış cihaz hazırlamağınızdan asılı olmayaraq, modellərinizi hər yerdə yerləşdirməyi asanlaşdırır.
Pros
- Başdan sona maşın öyrənməsi üçün hərtərəfli platforma
- Ölçəklənən və uyğunlaşa bilən
- Müxtəlif istifadə halları üçün bir neçə versiyada mövcuddur
- İcma resursları və təlim keçmiş modelləri olan böyük ekosistem
Eksiler
- Yeni başlayanlar üçün dik bir öyrənmə əyrisi var
- Müəyyən miqdarda texniki təcrübə və anlayış tələb edir.
4. Kafe
Sürət və modulluğa diqqət yetirməklə Caffe adlı dərin öyrənmə çərçivəsi yaradılmışdır.
Berkeley Vision and Learning Center (BVLC) tərəfindən hazırlanmış Caffe, istifadənin sadəliyi və məlumatların sürətli emalı sayəsində tədqiqatçılar və müəssisələr arasında populyarlıq qazanmışdır.
Bu, həm CPU, həm də GPU-larda işləməyə imkan verən yüksək performanslı dizaynına görə bir sıra aparatlarda modelləri öyrətməli və yerləşdirməli olan insanlar üçün cəlbedici alternativdir.
Pros
- Tez və effektivdir.
- Kafe modul arxitektura ilə uyğunlaşdırıla bilər.
- Yaxşı icma yardımı mövcuddur.
Eksiler
- Məhdud imkanlarına görə mürəkkəb proqramlar üçün ideal seçim olmaya bilər.
- Digər çərçivələrdən fərqli olaraq, istifadəçi dostu deyil
- Bəzi proqramlaşdırma təcrübəsi tələb olunur.
5. MX Net
MXNet dərin öyrənmə çərçivəsi səmərəlilik və uyğunlaşma nəzərə alınmaqla yaradılmışdır. Siz asanlıqla yarada və istifadə edə bilərsiniz sinir şəbəkələri bir sıra məqsədlər üçün istifadəçi dostu interfeysi ilə.
O, modelin yoxlanılması, model xidmətinin göstərilməsi və ONNX formatı üçün dəstək kimi imkanlar daxil olmaqla istehsaldan istifadə halları nəzərə alınmaqla hazırlanmışdır. Bu, quraşdırılmış cihazlar və bulud mühitləri də daxil olmaqla, modellərinizi bir neçə yerdə yerləşdirməyi asanlaşdırır.
MXNet tərəfindən təmin edilən əlavə xüsusiyyətlərə və alətlərə daxili məlumat yükləyiciləri, əvvəlcədən öyrədilmiş modellər və avtomatik fərqləndirmə ilə bağlı yardım daxildir. Dərin öyrənmə Bütün bacarıq səviyyələrindən olan praktiklər onu canlı icma və hərtərəfli sənədlərə görə tez-tez seçirlər.
Pros
- Ölçeklenebilir: MXNet çoxsaylı GPU və CPU üzərində paylanmış təlimi dəstəklədiyi üçün geniş miqyaslı tətbiqlər üçün gözəl seçimdir.
- MXNet-i cari proseslərə daxil etmək asandır, çünki o, Python, R, Julia, Scala, Perl və C++ daxil olmaqla, müxtəlif kompüter dillərini dəstəkləyir.
- Linux, Windows, macOS, iOS və Android ilə uyğun gəlir.
Eksiler
- MXNet yüksək öyrənmə əyrisinə malikdir və digərinə bənzər şəkildə mənimsəmək üçün müəyyən vaxt tələb oluna bilər dərin öyrənmə çərçivələri.
- Daha az populyar: MXNet qəbul olunsa da, TensorFlow və ya PyTorch kimi bəzi digər dərin öyrənmə çərçivələri kimi hələ də tez-tez istifadə edilmir ki, bu da daha az icma resurslarının əlçatan ola biləcəyini göstərir.
6. Theano
Theano adlı güclü ədədi hesablama alətləri dəsti istifadəçilərə riyazi ifadələri effektiv şəkildə dizayn etməyə, optimallaşdırmağa və qiymətləndirməyə imkan verir. O, nəhəng verilənlər dəstləri üzərində riyazi əməliyyatların aparılması üçün sadə interfeys təklif edir və Python üzərində işlənib.
Theano-nun həm CPU, həm də GPU-larda hesablamalar aparmaq çevikliyi onun əsas üstünlüklərindən biridir. Bu, onu yüksək performanslı emal tələb edən dərin öyrənmə tətbiqləri üçün ideal hala gətirir.
Bundan əlavə, Theano istifadəçilərin modellərinin performansını və dəqiqliyini artırmaq üçün istifadə edə biləcəyi müxtəlif optimallaşdırma imkanları təklif edir.
İndi onun müsbət və mənfi cəhətlərini yoxlayaq.
Pros
- Theano, riyazi ifadələrin hesablama qrafikini optimallaşdırmaq üçün qurulduğu üçün ədədi hesablamalar aparmaqda inanılmaz dərəcədə effektivdir.
- Bu, çox uyğunlaşa bilən bir çərçivədir.
- Yüksək performanslı dərin öyrənmə proqramları Theano-nun güclü GPU optimallaşdırmasından çox faydalanır. GPU-larla asanlıqla işləmək üçün qurulmuşdur.
Eksiler
- Python və ya digər ədədi hesablama kitabxanaları ilə tanış olmayanlar Theano dilini öyrənməkdə çətinlik çəkə bilər.
- Theano artıq yeniləmələr və ya səhv yamaqları ala bilməz, çünki onun inkişafı son vaxtlar ləngiyib.
- Qeyri-kafi sənədlər: bəzi istifadəçilər Theano-dan istifadə etməkdə çətinlik çəkə bilər, çünki onun sənədləri rəqəmsal hesablama üçün rəqabət aparan kitabxanaların sənədlərindən daha az dolğundur.
7. Microsoft Bilişsel Toolbar
Dərin öyrənmə modellərini inkişaf etdirmək üçün pulsuz və açıq mənbəli çərçivə olan Microsoft Cognitive Toolbar-a baxaq. O, bir neçə GPU və maşında iri miqyaslı modellərin öyrədilməsi üçün nəzərdə tutulub.
Koqnitiv Alətlər dəsti istifadəçi dostu API və əla paylanmış təlim imkanları ilə məlumat alimləri və maşın öyrənməsi tədqiqatçıları arasında məşhur seçimdir.
Koqnitiv Alətlər dəstinin mühüm xüsusiyyətlərindən biri onun CPU, GPU və hətta FPGA kimi müxtəlif aparatlarda modelləri öyrətmək və yerləşdirmək qabiliyyətidir.
Bu, dərin öyrənməni mal və xidmətlərinə daxil etməyə çalışan təşkilatlar üçün onu əla alternativ edir. Bundan əlavə, Koqnitiv Alətlər dəsti müxtəlif əvvəlcədən qurulmuş modelləri və nümunə kodu ehtiva edir ki, bu da yeni gələnlərin işə başlamasını asanlaşdırır.
Pros
- Bir neçə kompüter və GPU üzərində paylanmış təlimə imkan verir
- Azure və Power BI kimi digər Microsoft məhsulları ilə sadə qarşılıqlı əlaqəni təmin edir
- Dərin öyrənmə modellərini hazırlamaq və öyrətmək üçün çox yönlü və uyğunlaşa bilən çərçivə təklif edir
Eksiler
- Yeni istifadəçilər üçün qurmaq və fərdiləşdirmək çətin ola bilər
- Məlumatların artırılması və ötürmə öyrənilməsi kimi bir neçə məşhur xüsusiyyət üçün daxili dəstək yoxdur
- Məlumatların artırılması və ötürmə öyrənilməsi kimi bir neçə məşhur xüsusiyyət üçün daxili dəstək yoxdur
8. Shogun
Shogun az istifadə olunan C++ maşın öyrənmə paketidir. O, Python, Java və MATLAB konnektorlarını ehtiva edir ki, bu da onu maşın öyrənməsi üzrə praktiklər üçün çevik bir alət edir.
Shogun miqyaslana bilən, sürətli və çevik olmaq üçün yaradılmışdır ki, bu da onu böyük həcmdə məlumat və çətin maşın öyrənmə iş yükləri üçün uyğun edir.
Şoqunun ən diqqətəlayiq üstünlüklərindən biri onun ikili, kateqoriyalı və davamlı daxil olmaqla geniş çeşidli məlumat formatlarını idarə etmək qabiliyyətidir.
O, həmçinin təsnifat, reqressiya, ölçülərin azaldılması və klasterləşdirmə üçün geniş çeşidli metodları özündə cəmləşdirir ki, bu da onu tam maşın öyrənmə vasitəsinə çevirir. Shogun həm toplu, həm də onlayn öyrənməni dəstəkləyir və TensorFlow və scikit-learn kimi digər maşın öyrənmə kitabxanaları ilə mükəmməl birləşir.
Pros
- O, dərin öyrənmə, reqressiya və təsnifat dəstəyi də daxil olmaqla müxtəlif maşın öyrənmə texnikaları və alətləri təqdim edir.
- Müxtəlif növlərə uyğun gəlir proqramlaşdırma dilləriPython, C++ və Java daxil olmaqla.
Eksiler
- Bəzi digər maşın öyrənmə kitabxanaları kimi tanınmış və ya populyar olmaya bildiyi üçün daha az resurs və mövcud dəstəyə malik ola bilər.
- Adət etdikləri digər kitabxanalarla müqayisədə bəzi istifadəçilər bu kitabxananın sintaksisini və strukturunu daha az başa düşülən hesab edə bilərlər.
- Ən yaxşı nəticələrə nail olmaq üçün bəzi kitabxanalar digərlərinə nisbətən daha çox əl işi və dəqiq tənzimləmə tələb edə bilər.
9. ONNX
Açıq Neyron Şəbəkə Mübadiləsi (ONNX) adlı açıq mənbə platforması maşın öyrənmə modellərinin çevrilməsinə və paylaşılmasına imkan verir.
O, müxtəlif çərçivələr və platformalar arasında dərin öyrənmə modellərini ötürmək, maşın öyrənmə modellərinin yaradılmasını və yerləşdirilməsini sadələşdirmək üçün bir üsul təklif edir.
Siz üstünlük verilən çərçivədən istifadə edərək ONNX ilə modellər yarada və sonra onları fərqli iş vaxtı parametrində yerləşdirə bilərsiniz.
ONNX-in fərdiləşdirilə bilən arxitekturası istifadəçilərə iş üçün ideal alətləri seçməyə imkan verir. PyTorch, TensorFlow və Caffe2 kimi bir neçə dərin öyrənmə çərçivələrində uyğunluğu asanlaşdırır. Modelləri aralarında sürətlə çevirərək, hər bir çərçivənin üstünlüklərindən istifadə edə bilərsiniz.
Pros
- Bir neçə dərin öyrənmə çərçivələrində qarşılıqlı fəaliyyət mümkündür.
- İstifadəsi pulsuz və açıq mənbəlidir.
- Geniş çeşidli aparat və iş vaxtı mühitləri dəstəklənir.
Eksiler
- ONNX modellərinin performansı bəzən verilmiş çərçivədə yerli olaraq həyata keçirilən modellərdən daha pis ola bilər.
- Bəzən müxtəlif çərçivələr arasında keçid düzəltməsi çətin olan uyğunluq problemlərinə səbəb ola bilər.
10. Apache Spark
Apache Spark, geniş miqyaslı məlumatların işlənməsini asanlıqla idarə edə bilən sürətli və çox yönlü paylanmış hesablama sistemidir. Böyük həcmli məlumatları sürətlə təhlil etmək qabiliyyətinə görə böyük verilənlər tətbiqləri üçün məşhur seçimdir.
Spark təkcə sürətli olmaq üçün nəzərdə tutulmayıb, həm də miqyaslana bilir, yəni o, performansdan ödün vermədən artan məlumat kəmiyyətlərini idarə edə bilir.
Apache Spark-a daxil olan MLlib paketi xüsusilə diqqətəlayiqdir. Buraya təsnifat, reqressiya, klasterləşdirmə və birgə filtrləmə kimi miqyaslı və səmərəli maşın öyrənmə üsulları daxildir.
MLlib Spark-ın digər komponentləri ilə birləşdiyinə görə, uçdan-uca məlumat emal boru kəmərləri yaratmaq asandır.
Beləliklə, böyük məlumatların emalı və maşın öyrənməsi üçün güclü və uyğunlaşa bilən bir alətə ehtiyacınız varsa, Apache Spark siyahınızda olmalıdır.
Pros
- Paylanmış hesablama dizaynına görə o, böyük verilənlər dəstlərini tez idarə edə bilir
- Hadoop, Hive və Cassandra kimi digər Big Data texnologiyaları ilə inteqrasiya sadədir.
- Təsnifat, reqressiya, klasterləşdirmə və birgə filtrasiya üçün bir neçə üsul təqdim olunur
Eksiler
- Paylanmış hesablama arxitekturasının mürəkkəbliyi səbəbindən öyrənmə əyrisi dikdir
- Böyük miqdarda resurs və infrastruktur üzərində işləyir
- Real vaxt rejimində məlumatların işlənməsi və ötürülməsi üçün dəstək məhduddur
11. ml paket
mlpack açıq mənbəli C++ maşın öyrənmə alətləri dəstidir və geniş tətbiqlər üçün sürətli, miqyaslana bilən və sadə alqoritmləri təmin etmək məqsədi daşıyır.
O, klasterləşdirmə, reqressiya, təsnifat, ölçülərin azaldılması və neyron şəbəkələri kimi müxtəlif maşın öyrənmə alqoritmlərini təmin edir.
Pros
- Bir çox alqoritmlərin effektiv tətbiqi
- Digər kitabxanalar və dillərlə inteqrasiya sadədir.
- Komanda xətti və C++ API interfeysləri təklif edir
Eksiler
- Sənədləşmə təkmilləşdirilə bilər
- Bir sıra alqoritmlər hələ tətbiq olunmayıb
- Yeni başlayanlar üçün istifadə etmək çətin ola bilər
12. Azure ML Studio
Azure Machine Learning (Azure ML) buludda maşın öyrənmə platformasıdır. Siz miqyasda maşın öyrənmə modellərini dizayn edə, yerləşdirə və idarə edə bilərsiniz.
O, məlumat alimləri və tərtibatçılarına maşın öyrənmə iş prosesini tənzimləməkdə kömək etmək üçün müxtəlif alətlər və xidmətlər təklif edir. Siz sadəcə olaraq məlumatlarınızı idarə edə, modellərinizi öyrədə və istehsalata yerləşdirə bilərsiniz. Siz Azure ML-dən istifadə edərək onların performansına nəzarət edə bilərsiniz - hamısı vahid inteqrasiya olunmuş mühitdən.
Platforma Python, R və SQL daxil olmaqla bir neçə kompüter dilini dəstəkləyir və tez işə başlamağınıza kömək etmək üçün əvvəlcədən hazırlanmış bir neçə şablon və alqoritmlə gəlir.
Bundan əlavə, çevik və genişlənə bilən dizaynı sayəsində Azure ML həm kiçik miqyaslı sınaqları, həm də böyük miqyaslı maşın öyrənmə proqramlarını asanlıqla idarə edə bilər.
Pros
- Maşın öyrənmə modellərinin işlənib hazırlanması və tətbiqi üçün istifadəsi asan qrafik interfeys təqdim edir
- Azure Storage və Power BI kimi digər Microsoft xidmətlərinə qoşulur.
- Komanda üzvləri ilə əməkdaşlıq versiya nəzarəti və paylaşılan iş yerləri vasitəsilə mümkündür
- Böyük həcmli məlumat və emal gücü ilə işləmək üçün miqyaslılıq
Eksiler
- Alqoritmlər və modellər üçün minimal fərdiləşdirmə variantları
- Qiymət strategiyasına görə, kiçik müəssisələr və ya fiziki şəxslər üçün daha az səmərəli ola bilər
13. Sonet
DeepMind tədqiqatçıları müxtəlif tətbiqlər üçün neyron şəbəkələrinin inkişafını dəstəkləyən süni intellekt çərçivəsi Sonnet-i dizayn edib qurublar. Bunlara nəzarət edilən və nəzarətsiz öyrənmə, eləcə də daxildir gücləndirici öyrənmə.
Sonnetin proqramlaşdırma arxitekturası snt.Module üzərində qurulub, o, göstəriciləri parametrlərə, digər modullara və metodlara saxlaya bilər. Çərçivə bir neçə əvvəlcədən təyin edilmiş modul və şəbəkə ilə gəlir, lakin istifadəçilər də özlərini yaratmağa təşviq olunurlar.
Pros
- Sadə və güclü proqramlaşdırma modeli
- İstifadəçilər modullarını yaratmağa təşviq olunurlar.
- Qısa və diqqət mərkəzində olan kod
Eksiler
- Heç bir təlim proqramı daxil deyil
- Yeni başlayanlar dik bir öyrənmə əyrisi ilə üzləşə bilər
14. GluonCV
Kompüter görmə haqqında daha çox öyrənmək istəyirsiniz?
GluonCV təqdim edirik!
Bu fantastik kitabxanada mühəndislərə, tədqiqatçılara və tələbələrə öz ideyalarını təsdiq etmək, məhsulların prototiplərini yaratmaq və ərazi haqqında daha çox məlumat əldə etmək üçün ən müasir dərin öyrənmə alqoritmləri, əvvəlcədən hazırlanmış modellər və çoxlu materiallar var.
GluonCV yaxşı dizayn edilmiş API-ləri, sadə tətbiqetmələri və icma yardımı ilə işə başlamağı və SOTA nəticələrinə nail olmağı asanlaşdırır.
Üstəlik, ən yaxşı hissəsi?
Bu, son dərəcə uyğunlaşdırıla bilən və optimallaşdırmaq və quraşdırmaq üçün sadədir! GluonCV, təcrübəli mütəxəssis olmağınızdan və ya yeni başlayanlardan asılı olmayaraq kompüterinizin görmə qabiliyyətini növbəti səviyyəyə qaldırmaq üçün lazım olan hər şeyi ehtiva edir.
Pros
- Sadə quraşdırma və istifadə
- Əvvəlcədən hazırlanmış modellərin böyük kolleksiyası
- Dərin öyrənmə alqoritmləri ki, qabaqcıldır
- Anlamaq üçün sadə olan tətbiqlər
- Sadə optimallaşdırma və yerləşdirmə
Eksiler
- Alternativ çərçivələrə nisbətən daha az fərdiləşdirmə və nəzarət
- Qeyri-kompüter görmə fəaliyyətlərinə dəstək məhduddur
- Lisenziya məhdudiyyətlərinə görə kommersiya istifadəsi məhdudlaşdırıla bilər
15. H2O
H2O, təşkilatların əməliyyatlarını idarə etmək üçün süni intellektdən (AI) istifadə etməsini asanlaşdırmağa yönəlmiş açıq mənbəli məlumat təhlili və maşın öyrənmə platformasıdır.
H2O.ai-nin AI Cloud heç bir kodlaşdırma bacarığı olmadan maşın öyrənmə modellərini inkişaf etdirmək üçün sürüklə və burax interfeysi ilə H2O ilə işə başlamağı daha da asanlaşdırır.
Platforma da geniş təmin edir məlumat vizual və təhlil imkanları, həmçinin modelin tənzimlənməsi və yerləşdirilməsi. Müəssisələr H2O.ai-dən çətin iş problemlərinin öhdəsindən gəlmək üçün süni intellekt modellərini sürətlə və sadəcə qurmaq və tətbiq etmək üçün istifadə edə bilərlər.
Pros
- Maşın öyrənmə modelləri yaratmaq üçün sürüklə və burax interfeysi
- Hərtərəfli məlumatların vizuallaşdırılması və təhlili vasitələri, həmçinin modelin tənzimlənməsi və yerləşdirilməsi
- Böyük istifadəçi və töhfəçi icması olan açıq mənbə platforması
- Bir neçə alqoritm və məlumat növləri üçün dəstək
Eksiler
- Bəzi funksiyalar yalnız platformanın premium versiyasında əlçatandır
- Digər platformalarla müqayisədə onu qurmaq və konfiqurasiya etmək daha çətin ola bilər.
Bağlayın, hansı daha yaxşıdır?
İdeal AI çərçivəsini və ya platformasını seçmək onunla nə etmək istədiyinizdən asılıdır. İstifadəsi sadə və böyük bir icmaya sahib bir çərçivə istəyirsinizsə, TensorFlow və ya PyTorch uyğun seçim ola bilər.
Maşın öyrənmə modellərinə daha çox diqqət yetirən bir platforma istəyirsinizsə, Azure ML Studio və ya H2O.ai ən yaxşı seçim ola bilər.
Fərdiləşdirmək və konfiqurasiya etmək üçün sadə bir çərçivə istəyirsinizsə, Sonnet və ya GluonCV getməyin yolu ola bilər. Nəhayət, sizin üçün uyğun çərçivə unikal tələbləriniz və zövqlərinizlə müəyyən edilir.
Cavab yaz