Jeste li spremni za uzbudljivo putovanje u carstvo umjetne inteligencije?
Nikada nije postojala bolja prilika za istraživanje AI okvira, zahvaljujući rastu vještačke inteligencije.
Postoji nekoliko dostupnih rješenja, u rasponu od TensorFlow i PyTorch do Keras i Caffe. Ovisno o vašim ciljevima, svaki okvir ima različite prednosti i nedostatke.
Stoga, bilo da ste početnik ili iskusan programer, hajde da počnemo i pogledamo najbolje AI okvire koji su danas dostupni.
1. PyTorch
PyTorch je jak okvir za mašinsko učenje otvorenog koda koji je zahvatio AI zajednicu od svog debija 2016. godine. Brzo je postao okvir za korišćenje zahvaljujući svojoj dinamičkoj računarskoj mreži i korisničkom interfejsu.
Ali šta razlikuje PyTorch od gomile? Za početak, ima robusnu kolekciju mogućnosti. To ga čini savršenim za izgradnju i implementaciju Modeli mašinskog učenja.
PyTorch je okvir spreman za proizvodnju kojem se može vjerovati čak i za najzahtjevnije aplikacije, zahvaljujući njegovom glatkom prijelazu između nestrpljivog i grafičkog načina rada koristeći TorchScript i njegovoj sposobnosti da ubrza put do proizvodnje pomoću TorchServea.
Pored toga, PyTorch ima sveobuhvatan ekosistem alata i biblioteka. Ovi alati pomažu u stvaranju računarski vid, NLP i druge aplikacije.
Takođe je u velikoj meri podržan na glavnim platformama u oblaku, što omogućava lak razvoj i skaliranje.
pros
- TorchScript vam omogućava da bez napora prelazite između željnog i grafičkog režima, dok TorchServe ubrzava put do proizvodnje.
- Robusni ekosistem alata i okvira proširuje PyTorch i omogućava istraživanje u kompjuterskom vidu, obradi prirodnog jezika i drugim oblastima.
- Glavne platforme u oblaku su dobro podržane, što omogućava razvoj bez problema i jednostavno skaliranje.
Cons
- U poređenju sa drugim okvirima, ima manju razvojnu zajednicu.
- Nedostaju alati za praćenje i vizualizaciju, kao što je tenzorska ploča.
2. Keras
Da li vam je dosta saplitanja oko zbunjujućih API-ja i poruka o greškama prilikom razvoja modela mašinskog učenja? Ne tražite dalje od Kerasa, a okvir dubokog učenja razvijen za ljude, a ne za robote.
Keras naglašava jednostavnost, lakoću korištenja i sveobuhvatnu dokumentaciju. To ga čini popularnim izborom među programerima koji pokušavaju kreirati i implementirati proizvode zasnovane na strojnom učenju.
Ali to nije sve: Keras ima širok ekosistem alata i resursa koji pokrivaju svaki dio procesa strojnog učenja.
Uz fleksibilnost za implementaciju Keras modela svuda, od pretraživača preko mobilnih uređaja do ugrađenih sistema, možete u potpunosti koristiti TensorFlow mogućnosti u bilo kojem scenariju.
pros
- Napravljen sa jednostavnim API-jima i sveobuhvatnom dokumentacijom za jednostavnu upotrebu.
- Izuzetno optimiziran za brzinu otklanjanja grešaka, eleganciju koda i mogućnost postavljanja
- Lako skalabilan do exascale nivoa zahvaljujući interakciji sa TensorFlow platformom
- Mnogi izbori za implementaciju, u rasponu od pretraživača preko mobilnih uređaja do ugrađenih sistema
Cons
- Manje prilagodljiv od drugih okvira dubokog učenja
- Za određene složene scenarije upotrebe mogu biti potrebne dodatne biblioteke ili alati
- Nije tako dobro poznat ili često korišten kao drugi okviri
3. TensorFlow
Kreirajte modele mašinskog učenja prikladne za proizvodnju koristeći TensorFlow! TensorFlow nudi resurse koji su vam potrebni da unapredite svoje projekti mašinskog učenja, bilo da ste stručnjak za podatke ili radoznali novajlija.
Bez obzira na vaš nivo iskustva, možete jednostavno započeti s TensorFlow zahvaljujući unaprijed obučenim modelima i tutorijalima koji su dostupni.
TensorFlow nije samo biblioteka za mašinsko učenje. To je cijela platforma za strojno učenje od kraja do kraja koja nudi opcije za svaki korak vašeg procesa, od implementacije modela do pripreme podataka.
TensorFlow olakšava implementaciju vaših modela svuda, bilo da razvijate web aplikaciju, mobilnu aplikaciju ili ugrađeni uređaj.
pros
- Sveobuhvatna platforma za mašinsko učenje od početka do kraja
- Skalabilan i prilagodljiv
- Dostupan je u nekoliko verzija za različite slučajeve upotrebe
- Veliki ekosistem sa resursima zajednice i obučenim modelima
Cons
- Postoji strma kriva učenja za one koji tek počinju
- Potrebna je određena količina tehničke stručnosti i razumijevanja.
4. Kafa
Okvir za duboko učenje pod nazivom Caffe kreiran je sa fokusom na brzinu i modularnost.
Zbog svoje jednostavnosti upotrebe i brze obrade podataka, Caffe, koji je razvio Berkeley Vision and Learning Center (BVLC), stekao je popularnost među istraživačima i preduzećima.
To je privlačna alternativa za ljude koji treba da obuče i implementiraju modele na nizu hardvera zbog svog dizajna visokih performansi, koji mu omogućava da radi i na CPU-ima i na GPU-ima.
pros
- Brz je i efikasan.
- Caffe je prilagodljiv sa modularnom arhitekturom.
- Dobra pomoć zajednice je dostupna.
Cons
- Možda nije idealan izbor za sofisticirane aplikacije zbog svojih ograničenih mogućnosti.
- Za razliku od drugih okvira, nije tako prilagođen korisniku
- Zahtijeva određeno iskustvo u programiranju.
5. MX Net
Okvir za duboko učenje MXNet kreiran je imajući na umu efikasnost i prilagodljivost. Možete jednostavno kreirati i koristiti neuronske mreže sa svojim korisničkim sučeljem za različite svrhe.
Razvijen je imajući na umu slučajeve upotrebe u proizvodnji, uključujući mogućnosti poput kontrolne tačke modela, posluživanja modela i podrške za ONNX format. Ovo olakšava postavljanje vaših modela na nekoliko lokacija, uključujući ugrađene uređaje i okruženja u oblaku.
Dodatne funkcije i alati koje pruža MXNet uključuju ugrađene učitavače podataka, unaprijed obučene modele i pomoć pri automatskom razlikovanju. Duboko učenje praktičari svih nivoa vještina često ga biraju zbog njegove živahne zajednice i detaljne dokumentacije.
pros
- Skalabilnost: MXNet je odlična opcija za aplikacije velikih razmjera jer podržava distribuiranu obuku preko brojnih GPU-a i CPU-a.
- MXNet je jednostavan za ugradnju u trenutne procese jer podržava širok spektar računarskih jezika, uključujući Python, R, Julia, Scala, Perl i C++.
- Kompatibilan je sa Linux, Windows, macOS, iOS i Android.
Cons
- MXNet ima visoku krivu učenja i može zahtijevati neko vrijeme za savladavanje, slično kao i drugi okviri dubokog učenja.
- Manje popularan: Iako je MXNet sve više prihvaćen, još uvijek se ne koristi tako često kao neki drugi okviri dubokog učenja kao što su TensorFlow ili PyTorch, što sugerira da može biti manje dostupnih resursa zajednice.
6. Theano
Snažan komplet alata za numeričko računanje pod nazivom Theano omogućava korisnicima da efikasno dizajniraju, optimizuju i evaluiraju matematičke izraze. Nudi jednostavan interfejs za izvođenje matematičkih operacija na ogromnim skupovima podataka i razvijen je na vrhu Pythona.
Theano-ova fleksibilnost da izvrši kalkulacije i na CPU-ima i na GPU-ima je jedna od njegovih glavnih prednosti. To ga čini idealnim za aplikacije dubokog učenja koje zahtijevaju obradu visokih performansi.
Štaviše, Theano nudi niz mogućnosti optimizacije koje korisnici mogu koristiti kako bi poboljšali performanse i tačnost svojih modela.
Sada, hajde da proverimo njegove prednosti i nedostatke.
pros
- Theano je neverovatno efikasan u numeričkim proračunima jer je napravljen da optimizuje računarski graf matematičkih izraza.
- To je vrlo prilagodljiv okvir.
- Aplikacije za duboko učenje visokih performansi imaju velike koristi od Theano-ove snažne GPU optimizacije. Napravljen je da lako funkcioniše sa GPU-ovima.
Cons
- Onima koji nisu upoznati sa Python-om ili drugim bibliotekama numeričkih proračuna može biti izazovno naučiti Theano.
- Theano možda više neće dobijati ažuriranja ili zakrpe grešaka jer je njegov razvoj nedavno usporen.
- Nedovoljna dokumentacija: nekim korisnicima može biti teško koristiti Theano jer je njegova dokumentacija manje temeljita od dokumentacije konkurentskih biblioteka za numerički proračun.
7. Microsoft kognitivni alat
Pogledajmo Microsoft Cognitive Toolkit, besplatni okvir otvorenog koda za razvoj modela dubokog učenja. Namijenjen je za obuku velikih modela na nekoliko GPU-a i mašina.
Cognitive Toolkit je popularan izbor među naučnicima podataka i istraživačima mašinskog učenja sa svojim API-jem prilagođenim korisniku i odličnim mogućnostima distribuirane obuke.
Jedna od važnih karakteristika Cognitive Toolkit-a je njegova sposobnost da obuči i implementira modele na različitim hardverima, uključujući CPU, GPU, pa čak i FPGA.
To ga čini odličnom alternativom za organizacije koje pokušavaju da ugrade duboko učenje u svoje proizvode i usluge. Nadalje, Cognitive Toolkit uključuje niz unaprijed izgrađenih modela i primjera koda, što početnicima olakšava početak.
pros
- Omogućava distribuiranu obuku na nekoliko računara i GPU-a
- Omogućava jednostavnu interakciju sa drugim Microsoft proizvodima kao što su Azure i Power BI
- Nudi svestran i prilagodljiv okvir za razvoj i obuku modela dubokog učenja
Cons
- Možda će biti teško postaviti i prilagoditi novim korisnicima
- Nedostaje ugrađena podrška za nekoliko popularnih funkcija kao što su povećanje podataka i transfer učenja
- Nedostaje ugrađena podrška za nekoliko popularnih funkcija kao što su povećanje podataka i transfer učenja
8. Shogun
Shogun je C++ paket za mašinsko učenje koji se nedovoljno koristi. Sadrži Python, Java i MATLAB konektore, što ga čini fleksibilnim alatom za praktičare mašinskog učenja.
Shogun je napravljen tako da bude skalabilan, brz i fleksibilan, što ga čini pogodnim za velike količine podataka i izazovna radna opterećenja mašinskog učenja.
Jedna od najistaknutijih prednosti Shoguna je njegova sposobnost da rukuje širokim spektrom formata podataka, uključujući binarne, kategoričke i kontinuirane.
Takođe uključuje veliki raspon metoda za klasifikaciju, regresiju, smanjenje dimenzionalnosti i grupisanje, što ga čini potpunim alatom za mašinsko učenje. Shogun podržava i grupno i onlajn učenje, i neprimetno se integriše sa drugim bibliotekama za mašinsko učenje kao što su TensorFlow i scikit-learn.
pros
- Pruža raznolik skup tehnika i alata za strojno učenje, uključujući duboko učenje, regresiju i podršku za klasifikaciju
- Kompatibilan je sa raznim programski jezici, uključujući Python, C++ i Javu.
Cons
- Možda ima manje dostupnih resursa i podrške jer možda nije toliko poznat ili popularan kao neke druge biblioteke za mašinsko učenje.
- U poređenju sa drugim bibliotekama na koje su navikli, nekim korisnicima će možda biti manje razumljiva sintaksa i struktura ove biblioteke.
- Da bi postigle najbolje rezultate, određene biblioteke možda trebaju više ručnog rada i finog podešavanja od drugih.
9. ONNX
Platforma otvorenog koda pod nazivom Open Neural Network Exchange (ONNX) omogućava konverziju i deljenje modela mašinskog učenja.
Nudi metodu za prijenos modela dubokog učenja između različitih okvira i platformi, pojednostavljujući kreiranje i primjenu modela strojnog učenja.
Možete kreirati modele sa ONNX-om koristeći željeni okvir, a zatim ih implementirati u drugačijoj postavci vremena izvođenja.
Prilagodljiva arhitektura ONNX-a omogućava korisnicima da odaberu idealne alate za rad koji im je pri ruci. Omogućava kompatibilnost u nekoliko okvira za duboko učenje, kao što su PyTorch, TensorFlow i Caffe2. Možete iskoristiti prednosti svakog okvira brzim pretvaranjem modela između njih.
pros
- Interoperabilnost je moguća u nekoliko okvira za duboko učenje.
- Besplatno za korištenje i otvorenog koda.
- Podržan je širok spektar hardverskih i runtime okruženja.
Cons
- Performanse ONNX modela povremeno mogu biti lošije od modela koji su izvorno implementirani u datom okviru.
- Ponekad prebacivanje između različitih okvira može uzrokovati probleme s kompatibilnošću koje je teško popraviti.
10. Apache Spark
Apache Spark je brz i svestran distribuirani računarski sistem koji lako može da obradi veliku obradu podataka. Popularan je izbor za aplikacije velikih podataka zbog svoje sposobnosti da brzo analizira velike količine podataka.
Spark nije samo zamišljen da bude brz, već je i skalabilan, što znači da može upravljati sve većim količinama podataka bez ugrožavanja performansi.
MLlib paket uključen u Apache Spark je posebno izvanredan. Uključuje skalabilne i efikasne metode mašinskog učenja kao što su klasifikacija, regresija, grupisanje i kolaborativno filtriranje.
Budući da se MLlib povezuje sa ostalim komponentama Spark-a, jednostavno je kreirati cevovode za obradu podataka od kraja do kraja.
Stoga, ako vam je potreban snažan i prilagodljiv alat za obradu velikih podataka i strojno učenje, Apache Spark bi trebao biti na vašoj listi.
pros
- Zbog svog distribuiranog računarskog dizajna, može brzo da obrađuje velike skupove podataka
- Integracija sa drugim Big Data tehnologijama kao što su Hadoop, Hive i Cassandra je jednostavna.
- Osigurano je nekoliko tehnika za klasifikaciju, regresiju, grupisanje i kolaborativno filtriranje
Cons
- Zbog složenosti distribuirane računarske arhitekture, kriva učenja je strma
- Radi na ogromnoj količini resursa i infrastrukture
- Podrška za obradu i striming podataka u realnom vremenu je ograničena
11. mlpack
mlpack je C++ alat za mašinsko učenje otvorenog koda čiji je cilj pružanje brzih, skalabilnih i jednostavnih algoritama za širok spektar aplikacija.
Pruža raznolik skup algoritama mašinskog učenja kao što su grupisanje, regresija, klasifikacija, smanjenje dimenzionalnosti i neuronske mreže.
pros
- Efikasna implementacija mnogih algoritama
- Integracija sa drugim bibliotekama i jezicima je jednostavna.
- Nudi komandnu liniju i C++ API interfejse
Cons
- Dokumentacija bi se mogla poboljšati
- Nekoliko algoritama još nije implementirano
- Početnicima može biti teško da ga koriste
12. Azure ML Studio
Azure mašinsko učenje (Azure ML) je platforma za mašinsko učenje u oblaku. Možete dizajnirati, implementirati i upravljati modelima strojnog učenja u velikom obimu.
Nudi niz alata i usluga za pomoć naučnicima i programerima podataka u pojednostavljivanju procesa mašinskog učenja od kraja do kraja. Možete jednostavno upravljati svojim podacima, trenirati svoje modele i implementirati ih u proizvodnju. I možete pratiti njihov učinak koristeći Azure ML—sve iz jednog integriranog okruženja.
Platforma podržava nekoliko računarskih jezika, uključujući Python, R i SQL, i dolazi sa nekoliko unapred izgrađenih šablona i algoritama koji će vam pomoći da brzo počnete.
Nadalje, zbog svog fleksibilnog i skalabilnog dizajna, Azure ML može lako upravljati i malim probnim verzijama i velikim aplikacijama za strojno učenje.
pros
- Pruža grafički interfejs koji se lako koristi za razvoj i primenu modela mašinskog učenja
- Povezuje se na druge Microsoftove usluge kao što su Azure Storage i Power BI.
- Saradnja sa članovima tima moguća je putem kontrole verzija i zajedničkih radnih prostora
- Skalabilnost za rad sa ogromnim količinama podataka i procesorskom snagom
Cons
- Minimalne mogućnosti prilagođavanja algoritama i modela
- Zbog strategije cijena, može biti manje isplativo za manja preduzeća ili pojedince
13. Sonet
Istraživači DeepMinda dizajnirali su i izgradili Sonnet, AI okvir koji podržava razvoj neuronskih mreža za različite aplikacije. To uključuje učenje pod nadzorom i učenje bez nadzora, kao i učenje ojačavanja.
Sonetova programska arhitektura je izgrađena na snt.Module, koji može pohraniti pokazivače na parametre, druge module i metode. Okvir dolazi s nekoliko unaprijed postavljenih modula i mreža, ali se korisnici također podstiču da kreiraju svoje.
pros
- Jednostavan i moćan model programiranja
- Korisnici se podstiču da kreiraju svoje module.
- Kod koji je sažet i fokusiran
Cons
- Program obuke nije uključen
- Početnici se mogu suočiti sa strmom krivom učenja
14. GluonCV
Želite li saznati više o kompjuterskom vidu?
Predstavljamo GluonCV!
Ova fantastična biblioteka sadrži najsavremenije algoritme dubokog učenja, unapred obučene modele i mnoštvo materijala koji pomažu inženjerima, istraživačima i studentima u validaciji svojih ideja, izradi prototipa proizvoda i učenju više o ovoj oblasti.
GluonCV olakšava početak rada i postizanje SOTA rezultata sa svojim dobro dizajniranim API-jima, jednostavnim implementacijama i pomoći zajednice.
Štaviše, najbolji dio?
Izuzetno je prilagodljiv i jednostavan za optimizaciju i instalaciju! GluonCV sadrži sve što vam je potrebno da svoje talente kompjuterskog vida podignete na viši nivo, bilo da ste iskusan profesionalac ili tek počinjete.
pros
- Jednostavna instalacija i upotreba
- Velika kolekcija prethodno obučenih modela
- Algoritmi dubokog učenja koje su vrhunske
- Implementacije koje su jednostavne za razumijevanje
- Jednostavna optimizacija i implementacija
Cons
- Manje prilagođavanja i kontrole od alternativnih okvira
- Podrška za aktivnosti ne-kompjuterskog vida je ograničena
- Komercijalna upotreba može biti ograničena zbog ograničenja licence
15. H2O
H2O je platforma za analizu podataka i mašinsko učenje otvorenog koda koja ima za cilj da olakša organizacijama korišćenje veštačke inteligencije (AI) za upravljanje njihovim operacijama.
AI Cloud kompanije H2O.ai čini početak rada sa H2O još lakšim, sa interfejsom za prevlačenje i ispuštanje za razvoj modela mašinskog učenja bez ikakvih veština kodiranja.
Platforma takođe nudi opsežno vizualizacija podataka i mogućnosti analize, kao i podešavanje i implementaciju modela. Preduzeća mogu koristiti H2O.ai za brzu i jednostavnu izradu i implementaciju AI modela za rješavanje izazovnih poslovnih izazova.
pros
- Drag-and-drop interfejs za kreiranje modela mašinskog učenja
- Sveobuhvatni alati za vizualizaciju i analizu podataka, kao i podešavanje i implementaciju modela
- Platforma otvorenog koda sa velikom zajednicom korisnika i saradnika
- Podrška za nekoliko algoritama i tipova podataka
Cons
- Određene funkcije dostupne su samo u premium verziji platforme
- U poređenju s drugim platformama, možda će biti teže postaviti i konfigurirati.
Završi, koji je najbolji?
Odabir idealnog AI okvira ili platforme ovisi o tome što želite učiniti s njim. Ako želite okvir koji je jednostavan za korištenje i ima ogromnu zajednicu, TensorFlow ili PyTorch mogu biti prikladan izbor.
Ako želite platformu koja je više fokusirana na modele mašinskog učenja, Azure ML Studio ili H2O.ai mogu biti najbolja opcija.
A ako želite okvir koji je jednostavan za prilagođavanje i konfiguraciju, Sonnet ili GluonCV bi mogli biti pravi način. Konačno, odgovarajući okvir za vas određuje se prema vašim jedinstvenim zahtjevima i ukusima.
Ostavite odgovor