আপনি কি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার রাজ্যে একটি উত্তেজনাপূর্ণ যাত্রায় যেতে প্রস্তুত?
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বৃদ্ধির জন্য ধন্যবাদ, এআই ফ্রেমওয়ার্কগুলি অন্বেষণ করার এর চেয়ে ভাল সুযোগ আর কখনও হয়নি।
টেনসরফ্লো এবং পাইটর্চ থেকে কেরাস এবং ক্যাফে পর্যন্ত বেশ কয়েকটি সমাধান উপলব্ধ রয়েছে। আপনার লক্ষ্যের উপর নির্ভর করে, প্রতিটি কাঠামোর স্বতন্ত্র সুবিধা এবং অসুবিধা রয়েছে।
সুতরাং, আপনি একজন নবাগত বা একজন অভিজ্ঞ ডেভেলপার হোন না কেন, আসুন শুরু করা যাক এবং আজকের উপলব্ধ সেরা AI ফ্রেমওয়ার্কগুলি দেখুন।
1. পাইটর্চ
PyTorch হল একটি শক্তিশালী ওপেন-সোর্স মেশিন লার্নিং ফ্রেমওয়ার্ক যা 2016 সালে আত্মপ্রকাশের পর থেকে এআই সম্প্রদায়কে ঝাঁকুনি দিয়েছে। এটির গতিশীল গণনা নেটওয়ার্ক এবং ব্যবহারকারী-বান্ধব ইন্টারফেসের জন্য এটি দ্রুত একটি গো-টু ফ্রেমওয়ার্ক হয়ে উঠেছে।
কিন্তু ভিড় থেকে পাইটর্চকে কী আলাদা করে? শুরুতে, এটির ক্ষমতার একটি শক্তিশালী সংগ্রহ রয়েছে। এটি নির্মাণ এবং বাস্তবায়নের জন্য এটি নিখুঁত করে তোলে মেশিন লার্নিং মডেল.
PyTorch হল একটি প্রোডাকশন-রেডি ফ্রেমওয়ার্ক যা সবচেয়ে বেশি চাহিদাপূর্ণ অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্যও বিশ্বাস করা যেতে পারে, টর্চস্ক্রিপ্ট ব্যবহার করে আগ্রহী এবং গ্রাফ মোডগুলির মধ্যে এটির মসৃণ রূপান্তর এবং টর্চসার্ভ ব্যবহার করে উত্পাদনের রুটকে দ্রুত করার ক্ষমতার জন্য ধন্যবাদ।
উপরন্তু, PyTorch-এর টুলস এবং লাইব্রেরির একটি বিস্তৃত ইকোসিস্টেম রয়েছে। এই সরঞ্জামগুলি তৈরিতে সহায়তা করে কম্পিউটার ভিশন, NLP, এবং অন্যান্য অ্যাপ্লিকেশন।
এটি প্রধান ক্লাউড প্ল্যাটফর্মগুলিতে ব্যাপকভাবে সমর্থিত, সহজ বিকাশ এবং স্কেলিং করার অনুমতি দেয়।
ভালো দিক
- টর্চস্ক্রিপ্ট আপনাকে অনায়াসে আগ্রহী এবং গ্রাফ মোডগুলির মধ্যে স্যুইচ করতে দেয়, যখন টর্চসার্ভ উত্পাদনে যাত্রার গতি বাড়িয়ে দেয়।
- সরঞ্জাম এবং কাঠামোর একটি শক্তিশালী ইকোসিস্টেম PyTorch প্রসারিত করে এবং কম্পিউটার দৃষ্টি, প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ এবং অন্যান্য ক্ষেত্রে গবেষণার অনুমতি দেয়।
- প্রধান ক্লাউড প্ল্যাটফর্মগুলি ভালভাবে সমর্থিত, ঘর্ষণহীন বিকাশ এবং সহজ স্কেলিং করার অনুমতি দেয়।
মন্দ দিক
- অন্যান্য কাঠামোর তুলনায়, এটির একটি ছোট উন্নয়ন সম্প্রদায় রয়েছে।
- টেনসর বোর্ডের মতো মনিটরিং এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশন টুলের অভাব রয়েছে।
2. Keras
মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি করার সময় আপনি কি বিভ্রান্তিকর API এবং ত্রুটির বার্তা নিয়ে হোঁচট খেয়ে বিরক্ত? কেরাস, ক গভীর শিক্ষার কাঠামো রোবটের চেয়ে মানুষের জন্য উন্নত।
কেরাস সরলতা, ব্যবহারের সহজতা এবং ব্যাপক ডকুমেন্টেশনের উপর জোর দেয়। এটি মেশিন লার্নিং-চালিত পণ্য তৈরি এবং স্থাপন করার চেষ্টাকারী বিকাশকারীদের মধ্যে এটিকে একটি জনপ্রিয় পছন্দ করে তোলে।
তবে এটিই সব নয়: কেরাসের সরঞ্জাম এবং সংস্থানগুলির একটি বিস্তৃত ইকোসিস্টেম রয়েছে যা মেশিন লার্নিং ওয়ার্কফ্লোটির প্রতিটি অংশকে কভার করে।
ব্রাউজার থেকে মোবাইল ডিভাইস থেকে এমবেডেড সিস্টেম পর্যন্ত সর্বত্র কেরাস মডেলগুলি স্থাপন করার নমনীয়তার সাথে, আপনি যে কোনও পরিস্থিতিতে টেনসরফ্লো-এর ক্ষমতা সম্পূর্ণরূপে ব্যবহার করতে পারেন৷
ভালো দিক
- মানুষের সহজে ব্যবহারের জন্য সাধারণ API এবং ব্যাপক ডকুমেন্টেশন দিয়ে তৈরি।
- ডিবাগিং গতি, কোড কমনীয়তা এবং স্থাপনযোগ্যতার জন্য অত্যন্ত অপ্টিমাইজ করা হয়েছে
- TensorFlow প্ল্যাটফর্মের সাথে ইন্টারঅ্যাকশনের কারণে সহজেই exascale লেভেলে স্কেলযোগ্য
- ব্রাউজার থেকে মোবাইল ডিভাইস থেকে এমবেডেড সিস্টেম পর্যন্ত অনেক স্থাপনার পছন্দ
মন্দ দিক
- অন্যান্য গভীর শিক্ষার কাঠামোর তুলনায় কম অভিযোজিত
- কিছু জটিল ব্যবহারের পরিস্থিতির জন্য, অতিরিক্ত লাইব্রেরি বা টুলের প্রয়োজন হতে পারে
- অন্যান্য কাঠামোর মতো সুপরিচিত বা প্রায়শই ব্যবহৃত হয় না
3. TensorFlow
TensorFlow ব্যবহার করে উৎপাদনের জন্য উপযুক্ত মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি করুন! টেনসরফ্লো আপনার অগ্রগতির জন্য প্রয়োজনীয় সংস্থানগুলি অফার করে মেশিন লার্নিং প্রকল্প, আপনি একজন বিশেষজ্ঞ ডেটা বিজ্ঞানী বা একজন কৌতূহলী নবাগত হোক না কেন।
আপনার অভিজ্ঞতার স্তর যাই হোক না কেন, আপনি সহজে টেনসরফ্লো দিয়ে শুরু করতে পারেন প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেল এবং টিউটোরিয়াল যা অ্যাক্সেসযোগ্য।
TensorFlow নিছক মেশিন লার্নিং জন্য একটি লাইব্রেরি নয়. এটি একটি সম্পূর্ণ এন্ড-টু-এন্ড মেশিন লার্নিং প্ল্যাটফর্ম যা মডেল স্থাপন থেকে ডেটা প্রস্তুতি পর্যন্ত আপনার প্রক্রিয়ার প্রতিটি ধাপের জন্য বিকল্পগুলি অফার করে।
TensorFlow আপনার মডেলগুলিকে সর্বত্র স্থাপন করা সহজ করে তোলে, আপনি একটি ওয়েব অ্যাপ, একটি মোবাইল অ্যাপ বা একটি এমবেডেড ডিভাইস তৈরি করছেন কিনা।
ভালো দিক
- শুরু থেকে শেষ পর্যন্ত মেশিন লার্নিংয়ের জন্য ব্যাপক প্ল্যাটফর্ম
- পরিমাপযোগ্য এবং অভিযোজিত
- এটি বিভিন্ন ব্যবহারের ক্ষেত্রে বিভিন্ন সংস্করণে উপলব্ধ
- কমিউনিটি রিসোর্স এবং প্রশিক্ষিত মডেল সহ একটি বড় ইকোসিস্টেম
মন্দ দিক
- যারা সবেমাত্র শুরু করছেন তাদের জন্য একটি খাড়া শেখার বক্ররেখা রয়েছে
- একটি নির্দিষ্ট পরিমাণ প্রযুক্তিগত দক্ষতা এবং বোঝার প্রয়োজন।
4. Caffe
গতি এবং মডুলারিটির উপর ফোকাস রেখে ক্যাফে নামে একটি গভীর শিক্ষার কাঠামো তৈরি করা হয়েছিল।
ব্যবহারের সরলতা এবং দ্রুত ডেটা প্রক্রিয়াকরণের কারণে, বার্কলে ভিশন অ্যান্ড লার্নিং সেন্টার (বিভিএলসি) দ্বারা তৈরি Caffe গবেষক এবং ব্যবসায়িকদের মধ্যে জনপ্রিয়তা অর্জন করেছে।
এটি এমন লোকেদের জন্য একটি আকর্ষণীয় বিকল্প যাকে উচ্চ-কার্যক্ষমতা সম্পন্ন ডিজাইনের কারণে বিভিন্ন হার্ডওয়্যারের মডেলকে প্রশিক্ষণ ও স্থাপন করতে হবে, যা এটি CPU এবং GPU উভয় ক্ষেত্রেই কাজ করতে দেয়।
ভালো দিক
- এটি দ্রুত এবং কার্যকর।
- ক্যাফে একটি মডুলার আর্কিটেকচারের সাথে অভিযোজিত।
- ভাল সম্প্রদায় সহায়তা পাওয়া যায়.
মন্দ দিক
- সীমিত ক্ষমতার কারণে এটি অত্যাধুনিক অ্যাপ্লিকেশনের জন্য আদর্শ পছন্দ নাও হতে পারে।
- অন্যান্য ফ্রেমওয়ার্ক থেকে ভিন্ন, ব্যবহারকারী-বান্ধব হিসাবে নয়
- কিছু প্রোগ্রামিং অভিজ্ঞতা প্রয়োজন.
5. এমএক্স নেট
ডিপ লার্নিং ফ্রেমওয়ার্ক MXNet তৈরি করা হয়েছে দক্ষতা এবং অভিযোজনযোগ্যতার কথা মাথায় রেখে। আপনি সহজেই তৈরি এবং ব্যবহার করতে পারেন নিউরাল নেটওয়ার্ক বিভিন্ন উদ্দেশ্যে তাদের ব্যবহারকারী-বান্ধব ইন্টারফেসের সাথে।
মডেল চেকপয়েন্টিং, মডেল পরিবেশন এবং ONNX ফর্ম্যাটের জন্য সমর্থনের মতো ক্ষমতা সহ উত্পাদন ব্যবহারের ক্ষেত্রে এটিকে মাথায় রেখে তৈরি করা হয়েছে। এটি এমবেডেড ডিভাইস এবং ক্লাউড এনভায়রনমেন্ট সহ বিভিন্ন স্থানে আপনার মডেল স্থাপন করা সহজ করে তোলে।
MXNet দ্বারা প্রদত্ত আরও বৈশিষ্ট্য এবং সরঞ্জামগুলির মধ্যে অন্তর্নির্মিত ডেটা লোডার, প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেল এবং স্বয়ংক্রিয় পার্থক্য সহ সহায়তা অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। গভীর জ্ঞানার্জন সমস্ত দক্ষতা স্তরের অনুশীলনকারীরা প্রায়শই এটির প্রাণবন্ত সম্প্রদায় এবং পুঙ্খানুপুঙ্খ ডকুমেন্টেশনের কারণে এটি বেছে নেয়।
ভালো দিক
- স্কেলযোগ্য: MXNet বড় আকারের অ্যাপ্লিকেশনের জন্য একটি চমৎকার বিকল্প কারণ এটি অসংখ্য GPU এবং CPU-তে বিতরণ করা প্রশিক্ষণ সমর্থন করে।
- MXNet বর্তমান প্রক্রিয়াগুলিতে অন্তর্ভুক্ত করা সহজ কারণ এটি পাইথন, R, জুলিয়া, স্কালা, পার্ল এবং C++ সহ বিভিন্ন ধরণের কম্পিউটার ভাষা সমর্থন করে।
- এটি Linux, Windows, macOS, iOS এবং Android এর সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ।
মন্দ দিক
- MXNet-এর একটি উচ্চ শিক্ষার বক্ররেখা রয়েছে এবং অন্যদের মতোই আয়ত্ত করতে কিছুটা সময় লাগতে পারে গভীর শিক্ষার কাঠামো.
- কম জনপ্রিয়: যদিও MXNet গ্রহণযোগ্যতা অর্জন করছে, এটি এখনও টেনসরফ্লো বা পাইটর্চের মতো কিছু গভীর শিক্ষার কাঠামোর মতো প্রায়শই ব্যবহৃত হয় না, যা প্রস্তাব করে যে কম সম্প্রদায়ের সংস্থান অ্যাক্সেসযোগ্য হতে পারে।
6. থিয়ানো
Theano নামে একটি শক্তিশালী সংখ্যাসূচক গণনা টুলকিট ব্যবহারকারীদের কার্যকরভাবে গাণিতিক অভিব্যক্তি ডিজাইন, অপ্টিমাইজ এবং মূল্যায়ন করতে সক্ষম করে। এটি বিশাল ডেটাসেটগুলিতে গাণিতিক ক্রিয়াকলাপগুলি চালানোর জন্য একটি সহজবোধ্য ইন্টারফেস অফার করে এবং পাইথনের উপরে তৈরি করা হয়েছে।
সিপিইউ এবং জিপিইউ উভয় ক্ষেত্রেই গণনা চালানোর জন্য থিয়ানোর নমনীয়তা হল এর অন্যতম প্রধান সুবিধা। এটি গভীর শিক্ষার অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য আদর্শ করে তোলে যা উচ্চ-কর্মক্ষমতা প্রক্রিয়াকরণের দাবি করে।
অধিকন্তু, Theano বিভিন্ন ধরনের অপ্টিমাইজেশান ক্ষমতা অফার করে যা ব্যবহারকারীরা তাদের মডেলের কর্মক্ষমতা এবং নির্ভুলতা উন্নত করতে নিয়োগ করতে পারে।
এখন, এর সুবিধা এবং অসুবিধা পরীক্ষা করা যাক.
ভালো দিক
- থিয়ানো সংখ্যাসূচক গণনা করার ক্ষেত্রে অবিশ্বাস্যভাবে কার্যকর কারণ এটি গাণিতিক অভিব্যক্তির গণনামূলক গ্রাফকে অপ্টিমাইজ করার জন্য তৈরি করা হয়েছে।
- এটি একটি খুব অভিযোজিত কাঠামো.
- হাই-পারফরম্যান্স ডিপ লার্নিং অ্যাপ্লিকেশানগুলি Theano এর শক্তিশালী GPU অপ্টিমাইজেশান থেকে ব্যাপকভাবে উপকৃত হয়। এটি GPU-এর সাথে সহজে কাজ করার জন্য তৈরি করা হয়েছে।
মন্দ দিক
- যারা পাইথন বা অন্যান্য সংখ্যাসূচক গণনার লাইব্রেরির সাথে অপরিচিত তাদের থিয়ানো শেখা চ্যালেঞ্জিং মনে হতে পারে।
- Theano আর আপডেট বা বাগ প্যাচ নাও পেতে পারে কারণ সম্প্রতি এর বিকাশ ধীর হয়ে গেছে।
- অপর্যাপ্ত ডকুমেন্টেশন: কিছু ব্যবহারকারী থিয়ানোকে ব্যবহার করা চ্যালেঞ্জিং মনে করতে পারে কারণ এর ডকুমেন্টেশন সংখ্যাগত গণনার জন্য প্রতিযোগী লাইব্রেরির তুলনায় কম পুঙ্খানুপুঙ্খ।
7. মাইক্রোসফ্ট কগনিটিভ টুলকিট
আসুন মাইক্রোসফ্ট কগনিটিভ টুলকিট দেখুন, গভীর শিক্ষার মডেলগুলি বিকাশের জন্য একটি বিনামূল্যে এবং ওপেন সোর্স ফ্রেমওয়ার্ক৷ এটি বেশ কয়েকটি জিপিইউ এবং মেশিনে বড় আকারের মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণের উদ্দেশ্যে তৈরি করা হয়েছে।
কগনিটিভ টুলকিট ডেটা বিজ্ঞানী এবং মেশিন লার্নিং গবেষকদের মধ্যে একটি জনপ্রিয় পছন্দ যার ব্যবহারকারী-বান্ধব API এবং চমৎকার বিতরণ করা প্রশিক্ষণের ক্ষমতা রয়েছে।
কগনিটিভ টুলকিটের অন্যতম গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্য হল CPU, GPU, এমনকি FPGAs সহ বিভিন্ন হার্ডওয়্যারে মডেলকে প্রশিক্ষণ ও স্থাপন করার ক্ষমতা।
এটি তাদের পণ্য এবং পরিষেবাগুলিতে গভীর শিক্ষাকে অন্তর্ভুক্ত করার চেষ্টাকারী সংস্থাগুলির জন্য এটি একটি দুর্দান্ত বিকল্প করে তোলে। অধিকন্তু, কগনিটিভ টুলকিটে বিভিন্ন ধরনের পূর্ব-নির্মিত মডেল এবং উদাহরণ কোড রয়েছে, যা নতুনদের জন্য শুরু করা সহজ করে তোলে।
ভালো দিক
- বিভিন্ন কম্পিউটার এবং GPU-তে বিতরণ করা প্রশিক্ষণের অনুমতি দেয়
- অন্যান্য Microsoft পণ্য যেমন Azure এবং Power BI-এর সাথে সহজ মিথস্ক্রিয়া প্রদান করে
- গভীর শিক্ষার মডেলগুলি বিকাশ এবং প্রশিক্ষণের জন্য একটি বহুমুখী এবং অভিযোজিত কাঠামো অফার করে
মন্দ দিক
- নতুন ব্যবহারকারীদের জন্য সেট আপ করা এবং কাস্টমাইজ করা কঠিন হতে পারে
- ডেটা বৃদ্ধি এবং স্থানান্তর শেখার মতো বেশ কয়েকটি জনপ্রিয় বৈশিষ্ট্যের জন্য অন্তর্নির্মিত সমর্থনের অভাব রয়েছে
- ডেটা বৃদ্ধি এবং স্থানান্তর শেখার মতো বেশ কয়েকটি জনপ্রিয় বৈশিষ্ট্যের জন্য অন্তর্নির্মিত সমর্থনের অভাব রয়েছে
8. Shogun
শোগুন হল একটি C++ মেশিন লার্নিং প্যাকেজ যা কম ব্যবহার করা হয়। এতে পাইথন, জাভা এবং ম্যাটল্যাব সংযোগকারী রয়েছে, যা এটিকে মেশিন লার্নিং অনুশীলনকারীদের জন্য একটি নমনীয় টুল তৈরি করে।
শোগুন স্কেলযোগ্য, দ্রুত এবং নমনীয় হওয়ার জন্য তৈরি করা হয়েছে, এটিকে প্রচুর পরিমাণে ডেটা এবং চ্যালেঞ্জিং মেশিন লার্নিং কাজের চাপের জন্য উপযুক্ত করে তোলে।
শোগুনের সবচেয়ে উল্লেখযোগ্য সুবিধাগুলির মধ্যে একটি হল বাইনারি, ক্যাটাগরিকাল এবং ক্রমাগত সহ বিস্তৃত ডেটা ফর্ম্যাটগুলি পরিচালনা করার ক্ষমতা।
এটিতে শ্রেণীবিভাগ, রিগ্রেশন, ডাইমেনশ্যালিটি রিডাকশন এবং ক্লাস্টারিংয়ের জন্য একটি বৃহৎ পরিসরের পদ্ধতিও রয়েছে, যা এটিকে একটি সম্পূর্ণ মেশিন-লার্নিং টুল করে তোলে। শোগুন ব্যাচ এবং অনলাইন লার্নিং উভয়কেই সমর্থন করে এবং এটি টেনসরফ্লো এবং স্কিট-লার্নের মতো অন্যান্য মেশিন লার্নিং লাইব্রেরির সাথে নির্বিঘ্নে সংহত করে।
ভালো দিক
- এটি ডিপ লার্নিং, রিগ্রেশন এবং শ্রেণীবিভাগ সমর্থন সহ মেশিন-লার্নিং কৌশল এবং সরঞ্জামগুলির একটি বিচিত্র সেট সরবরাহ করে
- এটা বিভিন্ন সঙ্গে সামঞ্জস্যপূর্ণ প্রোগ্রামিং ভাষাপাইথন, সি++ এবং জাভা সহ।
মন্দ দিক
- এটিতে কম সংস্থান এবং সহায়তা উপলব্ধ থাকতে পারে কারণ এটি অন্যান্য মেশিন লার্নিং লাইব্রেরির মতো সুপরিচিত বা জনপ্রিয় নাও হতে পারে।
- অন্যান্য লাইব্রেরির তুলনায় তারা অভ্যস্ত, কিছু ব্যবহারকারী এই লাইব্রেরির সিনট্যাক্স এবং গঠন কম বোধগম্য বলে মনে করতে পারেন।
- সর্বোত্তম ফলাফল অর্জনের জন্য, নির্দিষ্ট লাইব্রেরিতে অন্যদের তুলনায় আরও বেশি ম্যানুয়াল কাজ এবং সূক্ষ্ম টিউনিংয়ের প্রয়োজন হতে পারে।
9. ওএনএনএক্স
ওপেন নিউরাল নেটওয়ার্ক এক্সচেঞ্জ (ONNX) নামে একটি ওপেন-সোর্স প্ল্যাটফর্ম মেশিন লার্নিং মডেলের রূপান্তর এবং ভাগ করে নিতে সক্ষম করে।
এটি বিভিন্ন ফ্রেমওয়ার্ক এবং প্ল্যাটফর্মের মধ্যে গভীর শিক্ষার মডেল স্থানান্তর করার জন্য একটি পদ্ধতি অফার করে, যা মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি এবং স্থাপনকে সহজ করে।
আপনি একটি পছন্দের ফ্রেমওয়ার্ক ব্যবহার করে ONNX এর সাথে মডেল তৈরি করতে পারেন এবং তারপর একটি ভিন্ন রানটাইম সেটিংয়ে তাদের স্থাপন করতে পারেন।
ONNX এর কাস্টমাইজযোগ্য আর্কিটেকচার ব্যবহারকারীদের হাতে থাকা কাজের জন্য আদর্শ সরঞ্জাম নির্বাচন করতে সক্ষম করে। এটি PyTorch, TensorFlow, এবং Caffe2 এর মতো বেশ কয়েকটি গভীর শিক্ষার কাঠামো জুড়ে সামঞ্জস্যের সুবিধা দেয়। আপনি তাদের মধ্যে মডেলগুলিকে দ্রুত রূপান্তর করে প্রতিটি কাঠামোর সুবিধাগুলি ব্যবহার করতে পারেন৷
ভালো দিক
- বিভিন্ন গভীর-শিক্ষার কাঠামো জুড়ে আন্তঃকার্যযোগ্যতা সম্ভব।
- ব্যবহার করার জন্য বিনামূল্যে এবং ওপেন সোর্স।
- হার্ডওয়্যার এবং রানটাইম পরিবেশের বিস্তৃত পরিসর সমর্থিত।
মন্দ দিক
- ONNX মডেলগুলির কর্মক্ষমতা মাঝে মাঝে এমন মডেলগুলির চেয়ে খারাপ হতে পারে যা একটি প্রদত্ত কাঠামোতে স্থানীয়ভাবে প্রয়োগ করা হয়।
- কখনও কখনও বিভিন্ন ফ্রেমওয়ার্কের মধ্যে স্যুইচ করার ফলে সামঞ্জস্যের সমস্যা হতে পারে যা ঠিক করা কঠিন।
10. আপা স্পার্ক
Apache Spark একটি দ্রুত এবং বহুমুখী বিতরণ করা কম্পিউটিং সিস্টেম যা সহজেই বড় আকারের ডেটা প্রক্রিয়াকরণ পরিচালনা করতে পারে। বৃহৎ পরিমাণে ডেটা দ্রুত বিশ্লেষণ করার ক্ষমতার কারণে এটি বড় ডেটা অ্যাপ্লিকেশনের জন্য একটি জনপ্রিয় পছন্দ।
স্পার্ক শুধুমাত্র দ্রুত হতে বোঝানো হয় না, কিন্তু এটি মাপযোগ্য, যার মানে এটি কর্মক্ষমতার সাথে আপস না করে ক্রমবর্ধমান ডেটা পরিমাণ পরিচালনা করতে পারে।
Apache Spark এর সাথে অন্তর্ভুক্ত MLlib প্যাকেজটি বিশেষভাবে উল্লেখযোগ্য। এতে শ্রেণীবিভাগ, রিগ্রেশন, ক্লাস্টারিং এবং সহযোগী ফিল্টারিংয়ের মতো মাপযোগ্য এবং দক্ষ মেশিন লার্নিং পদ্ধতি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।
যেহেতু MLlib স্পার্কের অন্যান্য উপাদানগুলির সাথে ইন্টারফেস করে, তাই এন্ড-টু-এন্ড ডেটা প্রসেসিং পাইপলাইন তৈরি করা সহজ।
তাই, বড় ডেটা প্রসেসিং এবং মেশিন লার্নিংয়ের জন্য যদি আপনার একটি শক্তিশালী এবং অভিযোজিত টুলের প্রয়োজন হয়, তাহলে Apache Spark আপনার তালিকায় থাকা উচিত।
ভালো দিক
- এর বিতরণকৃত কম্পিউটিং ডিজাইনের কারণে, এটি দ্রুত বড় ডেটাসেট পরিচালনা করতে পারে
- Hadoop, Hive, এবং Cassandra এর মতো অন্যান্য বিগ ডেটা প্রযুক্তির সাথে একীকরণ সহজ।
- শ্রেণীবিভাগ, রিগ্রেশন, ক্লাস্টারিং এবং সহযোগী ফিল্টারিংয়ের জন্য বেশ কয়েকটি কৌশল সরবরাহ করা হয়েছে
মন্দ দিক
- বিতরণকৃত কম্পিউটিং আর্কিটেকচারের জটিলতার কারণে, শেখার বক্ররেখা খাড়া
- বিপুল পরিমাণ সম্পদ এবং অবকাঠামোর উপর চলে
- রিয়েল-টাইম প্রসেসিং এবং স্ট্রিমিং ডেটার জন্য সমর্থন সীমিত
11. এমএলপ্যাক
mlpack হল একটি ওপেন-সোর্স C++ মেশিন লার্নিং টুলকিট যার লক্ষ্য বিস্তৃত অ্যাপ্লিকেশনের জন্য দ্রুত, মাপযোগ্য এবং সহজ অ্যালগরিদম প্রদান করা।
এটি মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের বিভিন্ন সেট প্রদান করে যেমন ক্লাস্টারিং, রিগ্রেশন, শ্রেণীবিভাগ, মাত্রা হ্রাস, এবং নিউরাল নেটওয়ার্ক।
ভালো দিক
- অনেক অ্যালগরিদমের কার্যকরী বাস্তবায়ন
- অন্যান্য লাইব্রেরি এবং ভাষার সাথে একীকরণ সহজ।
- কমান্ড-লাইন এবং C++ API ইন্টারফেস অফার করে
মন্দ দিক
- ডকুমেন্টেশন উন্নত করা যেতে পারে
- বেশ কিছু অ্যালগরিদম এখনও বাস্তবায়িত হয়নি
- নতুনদের এটি ব্যবহার করা কঠিন হতে পারে
12. আজুর এমএল স্টুডিও
Azure Machine Learning (Azure ML) হল ক্লাউডে একটি মেশিন লার্নিং প্ল্যাটফর্ম। আপনি স্কেলে মেশিন লার্নিং মডেল ডিজাইন, স্থাপন এবং পরিচালনা করতে পারেন।
এটি এন্ড-টু-এন্ড মেশিন লার্নিং ওয়ার্কফ্লোকে স্ট্রীমলাইন করার জন্য ডেটা বিজ্ঞানী এবং ডেভেলপারদের সহায়তা করার জন্য বিভিন্ন সরঞ্জাম এবং পরিষেবা সরবরাহ করে। আপনি কেবল আপনার ডেটা পরিচালনা করতে পারেন, আপনার মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দিতে পারেন এবং সেগুলিকে উত্পাদনে স্থাপন করতে পারেন৷ এবং আপনি Azure ML ব্যবহার করে তাদের কর্মক্ষমতা নিরীক্ষণ করতে পারেন—সমস্তই একটি একক সমন্বিত পরিবেশ থেকে।
প্ল্যাটফর্মটি পাইথন, R, এবং SQL সহ বেশ কয়েকটি কম্পিউটার ভাষা সমর্থন করে এবং আপনাকে দ্রুত শুরু করতে সহায়তা করার জন্য বেশ কয়েকটি পূর্ব-নির্মিত টেমপ্লেট এবং অ্যালগরিদম সহ আসে।
অধিকন্তু, এর নমনীয় এবং পরিমাপযোগ্য ডিজাইনের কারণে, Azure ML সহজেই ছোট আকারের পরীক্ষা এবং বড় আকারের মেশিন লার্নিং অ্যাপ্লিকেশন উভয়ই পরিচালনা করতে পারে।
ভালো দিক
- মেশিন লার্নিং মডেলগুলি বিকাশ এবং স্থাপনের জন্য একটি সহজে ব্যবহারযোগ্য গ্রাফিকাল ইন্টারফেস সরবরাহ করে
- Azure স্টোরেজ এবং পাওয়ার BI-এর মতো অন্যান্য Microsoft পরিষেবাগুলির সাথে সংযোগ করে৷
- সংস্করণ নিয়ন্ত্রণ এবং ভাগ করা ওয়ার্কস্পেসের মাধ্যমে দলের সদস্যদের সাথে সহযোগিতা সম্ভব
- বিপুল পরিমাণ ডেটা এবং প্রক্রিয়াকরণ শক্তির সাথে মোকাবিলা করার জন্য মাপযোগ্যতা
মন্দ দিক
- অ্যালগরিদম এবং মডেলের জন্য ন্যূনতম কাস্টমাইজেশন বিকল্প
- মূল্য কৌশলের কারণে, এটি ছোট উদ্যোগ বা ব্যক্তিদের জন্য কম খরচ-কার্যকর হতে পারে
13. চতুর্দশপদী কবিতা
ডিপমাইন্ড গবেষকরা সনেট ডিজাইন এবং তৈরি করেছেন, একটি এআই ফ্রেমওয়ার্ক যা বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনের জন্য নিউরাল নেটওয়ার্কের বিকাশকে সমর্থন করে। এর মধ্যে রয়েছে তত্ত্বাবধানে থাকা এবং তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষা, পাশাপাশি শক্তিবৃদ্ধি শেখার.
সনেটের প্রোগ্রামিং আর্কিটেকচারটি snt.Module-এ নির্মিত, যা পরামিতি, অন্যান্য মডিউল এবং পদ্ধতিতে পয়েন্টার সংরক্ষণ করতে পারে। ফ্রেমওয়ার্কটি বেশ কয়েকটি প্রিসেট মডিউল এবং নেটওয়ার্কের সাথে আসে, তবে ব্যবহারকারীদের তাদের নিজস্ব তৈরি করতে উত্সাহিত করা হয়।
ভালো দিক
- একটি সহজ এবং শক্তিশালী প্রোগ্রামিং মডেল
- ব্যবহারকারীদের তাদের মডিউল তৈরি করতে উত্সাহিত করা হয়।
- সংক্ষিপ্ত এবং ফোকাস করা কোড
মন্দ দিক
- কোন প্রশিক্ষণ প্রোগ্রাম অন্তর্ভুক্ত নেই
- নতুনদের একটি খাড়া শেখার বক্ররেখা সম্মুখীন হতে পারে
14. GluonCV
আপনি কম্পিউটার দৃষ্টি সম্পর্কে আরও জানতে চান?
GluonCV উপস্থাপন করা হচ্ছে!
এই চমত্কার লাইব্রেরিতে রয়েছে অত্যাধুনিক ডিপ লার্নিং অ্যালগরিদম, প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেল এবং প্রকৌশলী, গবেষক এবং শিক্ষার্থীদের তাদের ধারনা যাচাই করতে, প্রোটোটাইপিং পণ্য এবং এলাকা সম্পর্কে আরও শিখতে সহায়তা করার জন্য প্রচুর উপকরণ।
GluonCV এর সু-পরিকল্পিত API, সহজ বাস্তবায়ন, এবং সম্প্রদায় সহায়তার মাধ্যমে শুরু করা এবং SOTA ফলাফল অর্জন করা সহজ করে তোলে।
আরো কি, শ্রেষ্ঠ অংশ?
এটি অপ্টিমাইজ এবং ইনস্টল করার জন্য অত্যন্ত অভিযোজিত এবং সহজ! GluonCV-এ আপনার কম্পিউটারের দৃষ্টি প্রতিভাকে পরবর্তী স্তরে নিয়ে যাওয়ার জন্য যা যা প্রয়োজন তা রয়েছে, আপনি একজন অভিজ্ঞ পেশাদার হন বা সবে শুরু করেন।
ভালো দিক
- সহজ ইনস্টলেশন এবং ব্যবহার
- প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেলের বড় সংগ্রহ
- গভীর শিক্ষার অ্যালগরিদম যে অত্যাধুনিক হয়
- বুঝতে সহজ যে বাস্তবায়ন
- সহজ অপ্টিমাইজেশান এবং স্থাপনা
মন্দ দিক
- বিকল্প কাঠামোর তুলনায় কম কাস্টমাইজেশন এবং নিয়ন্ত্রণ
- অ-কম্পিউটার দৃষ্টি কার্যক্রমের জন্য সমর্থন সীমিত
- লাইসেন্সের সীমাবদ্ধতার কারণে বাণিজ্যিক ব্যবহার সীমিত হতে পারে
15. H2O
H2O হল একটি ওপেন সোর্স ডেটা অ্যানালাইসিস এবং মেশিন লার্নিং প্ল্যাটফর্ম যার লক্ষ্য হল সংস্থাগুলিকে তাদের ক্রিয়াকলাপ চালানোর জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) নিয়োগ করা সহজ করে তোলা।
H2O.ai-এর AI ক্লাউড কোনও কোডিং দক্ষতা ছাড়াই মেশিন লার্নিং মডেলগুলি বিকাশের জন্য একটি ড্র্যাগ-এন্ড-ড্রপ ইন্টারফেস সহ H2O-এর সাথে শুরু করা আরও সহজ করে তোলে।
প্ল্যাটফর্ম ব্যাপক প্রদান করে ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন এবং বিশ্লেষণ ক্ষমতা, সেইসাথে মডেল টুইকিং এবং স্থাপনা। ব্যবসাগুলি চ্যালেঞ্জিং ব্যবসায়িক চ্যালেঞ্জগুলি মোকাবেলা করার জন্য দ্রুত এবং সহজভাবে AI মডেলগুলি তৈরি করতে এবং স্থাপন করতে H2O.ai ব্যবহার করতে পারে।
ভালো দিক
- মেশিন লার্নিং মডেল তৈরির জন্য ড্র্যাগ-এন্ড-ড্রপ ইন্টারফেস
- ব্যাপক ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন এবং বিশ্লেষণ সরঞ্জাম, সেইসাথে মডেল টিউনিং এবং স্থাপনা
- একটি বড় ব্যবহারকারী এবং অবদানকারী সম্প্রদায়ের সাথে ওপেন সোর্স প্ল্যাটফর্ম
- বিভিন্ন অ্যালগরিদম এবং ডেটা প্রকারের জন্য সমর্থন
মন্দ দিক
- কিছু বৈশিষ্ট্য শুধুমাত্র প্ল্যাটফর্মের প্রিমিয়াম সংস্করণে অ্যাক্সেসযোগ্য
- অন্যান্য প্ল্যাটফর্মের তুলনায়, এটি সেট আপ এবং কনফিগার করা আরও কঠিন হতে পারে।
গুটিয়ে নিন, কোনটি সেরা?
আদর্শ এআই ফ্রেমওয়ার্ক বা প্ল্যাটফর্ম নির্বাচন করা আপনি এটি দিয়ে কী করতে চান তার উপর নির্ভর করে। আপনি যদি এমন একটি ফ্রেমওয়ার্ক চান যা ব্যবহার করা সহজ এবং একটি বিশাল সম্প্রদায় রয়েছে, তাহলে TensorFlow বা PyTorch একটি উপযুক্ত পছন্দ হতে পারে।
আপনি যদি এমন একটি প্ল্যাটফর্ম চান যা মেশিন লার্নিং মডেলগুলিতে আরও বেশি ফোকাস করে, Azure ML Studio বা H2O.ai সেরা বিকল্প হতে পারে।
এবং, আপনি যদি এমন একটি ফ্রেমওয়ার্ক চান যা কাস্টমাইজ এবং কনফিগার করা সহজ, সনেট বা GluonCV যেতে পারে। অবশেষে, আপনার জন্য উপযুক্ত কাঠামো আপনার অনন্য চাহিদা এবং স্বাদ দ্বারা নির্ধারিত হয়।
নির্দেশিকা সমন্ধে মতামত দিন