Estàs preparat per fer un viatge emocionant al regne de la intel·ligència artificial?
Mai no hi ha hagut una millor oportunitat per explorar marcs d'IA, gràcies al creixement de la intel·ligència artificial.
Hi ha diverses solucions disponibles, que van des de TensorFlow i PyTorch fins a Keras i Caffe. Depenent dels vostres objectius, cada marc té avantatges i desavantatges diferents.
Així, tant si sou un principiant com si sou un desenvolupador experimentat, comencem i mirem els millors marcs d'IA disponibles avui.
1. PyTorch
PyTorch és un marc d'aprenentatge automàtic fort de codi obert que ha arrasat la comunitat d'IA des del seu debut el 2016. S'ha convertit ràpidament en un marc de referència gràcies a la seva xarxa de càlcul dinàmica i la seva interfície fàcil d'utilitzar.
Però, què distingeix PyTorch de la multitud? Per començar, té una àmplia col·lecció de capacitats. Això fa que sigui perfecte per construir i implementar models d’aprenentatge automàtic.
PyTorch és un marc llest per a la producció que es pot confiar fins i tot per a les aplicacions més exigents, gràcies a la seva transició fluida entre els modes de gràfic i els modes de gràfic mitjançant TorchScript i la seva capacitat per accelerar la ruta a la producció mitjançant TorchServe.
A més, PyTorch té un ecosistema complet d'eines i biblioteques. Aquestes eines ajuden a la creació de visió per computadora, PNL i altres aplicacions.
També s'admet àmpliament a les principals plataformes de núvol, cosa que permet un desenvolupament i una escala fàcils.
pros
- TorchScript us permet canviar sense esforç entre els modes ansiosos i gràfics, mentre que TorchServe accelera el viatge cap a la producció.
- Un ecosistema robust d'eines i marcs amplia PyTorch i permet investigar en visió per computador, processament del llenguatge natural i altres àrees.
- Les principals plataformes al núvol tenen un bon suport, la qual cosa permet un desenvolupament sense friccions i una escala senzilla.
Contres
- En comparació amb altres marcs, té una comunitat de desenvolupament més petita.
- Hi ha una manca d'eines de monitorització i visualització, com ara una placa tensor.
2. Keras
Esteu fart d'ensopegar amb API i missatges d'error confusos en desenvolupar models d'aprenentatge automàtic? No busqueu més que Keras, a marc d'aprenentatge profund desenvolupat per a humans en lloc de robots.
Keras posa l'accent en la simplicitat, la facilitat d'ús i la documentació completa. Això la converteix en una opció popular entre els desenvolupadors que intenten crear i desplegar productes basats en l'aprenentatge automàtic.
Però això no és tot: Keras té un ampli ecosistema d'eines i recursos que cobreixen totes les parts del flux de treball d'aprenentatge automàtic.
Amb la flexibilitat per implementar models Keras a tot arreu, des del navegador fins a dispositius mòbils i sistemes incrustats, podeu utilitzar plenament la capacitat de TensorFlow en qualsevol escenari.
pros
- Creat amb API senzilles i una documentació completa per a la facilitat d'ús humana.
- Extremadament optimitzat per a la velocitat de depuració, l'elegància del codi i la capacitat de desplegament
- Es pot escalar fàcilment a nivells d'exascala gràcies a la interacció amb la plataforma TensorFlow
- Moltes opcions de desplegament, que van des de navegadors fins a dispositius mòbils i sistemes integrats
Contres
- Menys adaptable que altres marcs d'aprenentatge profund
- Per a determinats escenaris d'ús complex, poden ser necessàries biblioteques o eines addicionals
- No és tan conegut ni utilitzat amb freqüència com altres frameworks
3. TensorFlow
Creeu models d'aprenentatge automàtic adequats per a la producció amb TensorFlow! TensorFlow ofereix els recursos que necessiteu per avançar projectes d'aprenentatge automàtic, tant si sou un científic de dades expert com si sou un nouvingut curiós.
Independentment del vostre nivell d'experiència, podeu començar amb TensorFlow gràcies als models i tutorials pre-entrenats que són accessibles.
TensorFlow no és només una biblioteca per a l'aprenentatge automàtic. És tota una plataforma d'aprenentatge automàtic d'extrem a extrem que ofereix opcions per a cada pas del vostre procés, des del desplegament de models fins a la preparació de dades.
TensorFlow facilita la implementació dels vostres models a tot arreu, tant si esteu desenvolupant una aplicació web, una aplicació mòbil o un dispositiu incrustat.
pros
- Plataforma integral per a l'aprenentatge automàtic de principi a fi
- Escalable i adaptable
- Està disponible en diverses versions per a diferents casos d'ús
- Un gran ecosistema amb recursos comunitaris i models formats
Contres
- Hi ha una corba d'aprenentatge pronunciada per als que acaben de començar
- Necessita una certa experiència tècnica i comprensió.
4. Caffe
Es va crear un marc d'aprenentatge profund anomenat Caffe centrat en la velocitat i la modularitat.
A causa de la seva senzillesa d'ús i processament de dades ràpid, Caffe, desenvolupat pel Berkeley Vision and Learning Center (BVLC), ha guanyat popularitat entre els investigadors i les empreses.
És una alternativa atractiva per a les persones que necessiten entrenar i desplegar models en una varietat de maquinari a causa del seu disseny d'alt rendiment, que li permet treballar tant en CPU com en GPU.
pros
- És ràpid i efectiu.
- Caffe és adaptable amb una arquitectura modular.
- Hi ha una bona assistència comunitària disponible.
Contres
- Pot ser que no sigui l'opció ideal per a aplicacions sofisticades a causa de la seva capacitat limitada.
- A diferència d'altres marcs, no és tan fàcil d'utilitzar
- Requereix experiència en programació.
5. MXNet
El marc d'aprenentatge profund MXNet es va crear tenint en compte l'eficiència i l'adaptabilitat. Podeu crear i utilitzar fàcilment xarxes neuronals amb la seva interfície fàcil d'utilitzar per a diversos propòsits.
Es desenvolupa tenint en compte els casos d'ús de producció, incloses capacitats com ara el punt de control de models, la publicació de models i el suport per al format ONNX. Això facilita la implementació dels vostres models en diverses ubicacions, inclosos els dispositius incrustats i els entorns al núvol.
Altres funcions i eines que ofereix MXNet inclouen carregadors de dades integrats, models entrenats prèviament i assistència amb la diferenciació automàtica. Aprenentatge profund els professionals de tots els nivells d'habilitats l'escullen sovint a causa de la seva comunitat vibrant i la seva documentació exhaustiva.
pros
- Escalable: MXNet és una opció meravellosa per a aplicacions a gran escala, ja que admet entrenament distribuït en nombroses GPU i CPU.
- MXNet és senzill d'incorporar als processos actuals, ja que admet una àmplia varietat de llenguatges informàtics, inclosos Python, R, Julia, Scala, Perl i C++.
- És compatible amb Linux, Windows, macOS, iOS i Android.
Contres
- MXNet té una corba d'aprenentatge alta i pot requerir una mica de temps per dominar-lo, de manera similar a altres marcs d'aprenentatge profund.
- Menys popular: tot i que MXNet està guanyant acceptació, encara no s'utilitza amb tanta freqüència com altres marcs d'aprenentatge profund com TensorFlow o PyTorch, cosa que suggereix que hi pot haver menys recursos de la comunitat accessibles.
6. Teano
Un potent conjunt d'eines de càlcul numèric anomenat Theano permet als usuaris dissenyar, optimitzar i avaluar de manera eficaç expressions matemàtiques. Ofereix una interfície senzilla per dur a terme operacions matemàtiques en grans conjunts de dades i està desenvolupat a sobre de Python.
La flexibilitat de Theano per executar càlculs tant a CPU com a GPU és un dels seus principals avantatges. Això el fa ideal per a aplicacions d'aprenentatge profund que requereixen un processament d'alt rendiment.
A més, Theano ofereix una varietat de capacitats d'optimització que els usuaris poden utilitzar per millorar el rendiment i la precisió dels seus models.
Ara, comprovem els seus pros i contres.
pros
- Theano és increïblement eficaç per fer càlculs numèrics, ja que està creat per optimitzar el gràfic computacional d'expressions matemàtiques.
- És un marc molt adaptable.
- Les aplicacions d'aprenentatge profund d'alt rendiment es beneficien enormement de la forta optimització de la GPU de Theano. Està dissenyat per funcionar fàcilment amb les GPU.
Contres
- Aquells que no estiguin familiaritzats amb Python o altres biblioteques de càlcul numèric poden trobar un repte aprendre Theano.
- És possible que Theano ja no rebi actualitzacions ni pegats d'error perquè el seu desenvolupament s'ha alentit recentment.
- Documentació insuficient: alguns usuaris poden trobar Theano difícil d'utilitzar, ja que la seva documentació és menys exhaustiva que la de les biblioteques de la competència per al càlcul numèric.
7. Microsoft Cognitive Toolkit
Vegem el Microsoft Cognitive Toolkit, un marc gratuït i de codi obert per desenvolupar models d'aprenentatge profund. Està pensat per entrenar models a gran escala en diverses GPU i màquines.
El conjunt d'eines cognitives és una opció popular entre els científics de dades i els investigadors d'aprenentatge automàtic amb la seva API fàcil d'utilitzar i excel·lents capacitats de formació distribuïdes.
Una de les característiques importants del kit d'eines cognitives és la seva capacitat per entrenar i desplegar models en una varietat de maquinari, com ara CPU, GPU i fins i tot FPGA.
Això el converteix en una excel·lent alternativa per a les organitzacions que intenten incorporar l'aprenentatge profund als seus béns i serveis. A més, el conjunt d'eines cognitives inclou una varietat de models preconstruïts i codi d'exemple, la qual cosa facilita que els nouvinguts comencin.
pros
- Permet la formació distribuïda en diversos ordinadors i GPU
- Proporciona una interacció senzilla amb altres productes de Microsoft, com ara Azure i Power BI
- Ofereix un marc versàtil i adaptable per desenvolupar i entrenar models d'aprenentatge profund
Contres
- Pot ser que sigui difícil de configurar i personalitzar per a usuaris nous
- No té suport integrat per a diverses funcions populars, com ara l'augment de dades i l'aprenentatge de transferència
- No té suport integrat per a diverses funcions populars, com ara l'augment de dades i l'aprenentatge de transferència
8. Shogun
Shogun és un paquet d'aprenentatge automàtic C++ que està infrautilitzat. Conté connectors Python, Java i MATLAB, cosa que la converteix en una eina flexible per als professionals de l'aprenentatge automàtic.
Shogun està dissenyat per ser escalable, ràpid i flexible, el que el fa adequat per a grans quantitats de dades i càrregues de treball d'aprenentatge automàtic desafiants.
Un dels avantatges més notables de Shogun és la seva capacitat per gestionar una àmplia gamma de formats de dades, inclosos els binaris, categòrics i continus.
També inclou una àmplia gamma de mètodes per a la classificació, la regressió, la reducció de la dimensionalitat i l'agrupació, la qual cosa la converteix en una eina completa d'aprenentatge automàtic. Shogun admet tant l'aprenentatge per lots com en línia, i s'integra perfectament amb altres biblioteques d'aprenentatge automàtic com TensorFlow i scikit-learn.
pros
- Proporciona un conjunt divers de tècniques i eines d'aprenentatge automàtic, inclòs l'aprenentatge profund, la regressió i el suport de classificació.
- És compatible amb una varietat de llenguatges de programació, inclosos Python, C++ i Java.
Contres
- Pot ser que tingui menys recursos i suport disponibles, ja que pot ser que no sigui tan coneguda o popular com algunes altres biblioteques d'aprenentatge automàtic.
- En comparació amb altres biblioteques a les quals estan acostumats, alguns usuaris poden trobar que la sintaxi i l'estructura d'aquesta biblioteca són menys comprensibles.
- Per obtenir els millors resultats, algunes biblioteques poden necessitar més treball manual i ajustaments que altres.
9. ONNX
Una plataforma de codi obert anomenada Open Neural Network Exchange (ONNX) permet la conversió i l'intercanvi de models d'aprenentatge automàtic.
Ofereix un mètode per transferir models d'aprenentatge profund entre diversos marcs i plataformes, simplificant la creació i el desplegament de models d'aprenentatge automàtic.
Podeu crear models amb ONNX mitjançant un marc preferit i després desplegar-los en una configuració de temps d'execució diferent.
L'arquitectura personalitzable d'ONNX permet als usuaris seleccionar les eines ideals per al treball en qüestió. Facilita la compatibilitat entre diversos marcs d'aprenentatge profund, com ara PyTorch, TensorFlow i Caffe2. Podeu aprofitar els avantatges de cada marc convertint ràpidament els models entre ells.
pros
- La interoperabilitat és possible en diversos marcs d'aprenentatge profund.
- Lliure d'utilitzar i de codi obert.
- S'admet una àmplia gamma d'entorns de maquinari i temps d'execució.
Contres
- El rendiment dels models ONNX pot ser de vegades pitjor que els models que s'implementen de forma nativa en un marc determinat.
- De vegades, canviar entre diversos marcs pot provocar problemes de compatibilitat que són difícils de solucionar.
10. Apache Spark
Apache Spark és un sistema informàtic distribuït ràpid i versàtil que pot gestionar fàcilment el processament de dades a gran escala. És una opció popular per a aplicacions de big data a causa de la seva capacitat per analitzar grans volums de dades ràpidament.
Spark no només està pensat per ser ràpid, sinó que també és escalable, el que significa que pot gestionar quantitats de dades creixents sense comprometre el rendiment.
El paquet MLlib inclòs amb Apache Spark és especialment notable. Inclou mètodes d'aprenentatge automàtic escalables i eficients, com ara la classificació, la regressió, l'agrupació i el filtratge col·laboratiu.
Com que MLlib es connecta amb els altres components de Spark, és senzill crear canalitzacions de processament de dades d'extrem a extrem.
Per tant, si necessiteu una eina sòlida i adaptable per al processament de dades grans i l'aprenentatge automàtic, Apache Spark hauria d'estar a la vostra llista.
pros
- A causa del seu disseny informàtic distribuït, pot gestionar grans conjunts de dades ràpidament
- La integració amb altres tecnologies de Big Data com Hadoop, Hive i Cassandra és senzilla.
- Es proporcionen diverses tècniques de classificació, regressió, agrupació i filtratge col·laboratiu
Contres
- A causa de la complexitat de l'arquitectura de computació distribuïda, la corba d'aprenentatge és pronunciada
- Funciona amb una gran quantitat de recursos i infraestructures
- El suport per al processament en temps real i la transmissió de dades és limitat
11. mlpack
mlpack és un conjunt d'eines d'aprenentatge automàtic C++ de codi obert destinat a proporcionar algorismes ràpids, escalables i senzills per a una àmplia gamma d'aplicacions.
Proporciona un conjunt divers d'algoritmes d'aprenentatge automàtic com ara agrupació, regressió, classificació, reducció de la dimensionalitat i xarxes neuronals.
pros
- Implementació efectiva de molts algorismes
- La integració amb altres biblioteques i idiomes és senzilla.
- Ofereix interfícies de línia d'ordres i API C++
Contres
- La documentació es podria millorar
- Diversos algorismes encara no s'han implementat
- Els principiants poden trobar-se difícil d'utilitzar
12. Azure ML Studio
Azure Machine Learning (Azure ML) és una plataforma d'aprenentatge automàtic al núvol. Podeu dissenyar, implementar i gestionar models d'aprenentatge automàtic a escala.
Ofereix una varietat d'eines i serveis per ajudar els científics de dades i els desenvolupadors a racionalitzar el flux de treball d'aprenentatge automàtic d'extrem a extrem. Simplement podeu gestionar les vostres dades, entrenar els vostres models i implementar-los en producció. I podeu supervisar el seu rendiment mitjançant Azure ML, tot des d'un únic entorn integrat.
La plataforma admet diversos llenguatges informàtics, inclosos Python, R i SQL, i inclou diverses plantilles i algorismes preconstruïts per ajudar-vos a començar ràpidament.
A més, a causa del seu disseny flexible i escalable, Azure ML pot gestionar fàcilment tant les proves a petita escala com les aplicacions d'aprenentatge automàtic a gran escala.
pros
- Proporciona una interfície gràfica fàcil d'utilitzar per desenvolupar i desplegar models d'aprenentatge automàtic
- Es connecta a altres serveis de Microsoft com Azure Storage i Power BI.
- La col·laboració amb els membres de l'equip és possible mitjançant el control de versions i els espais de treball compartits
- Escalabilitat per fer front a volums massius de dades i potència de processament
Contres
- Opcions de personalització mínimes per a algorismes i models
- A causa de l'estratègia de preus, pot ser menys rendible per a empreses o particulars més petites
13. sonet
Els investigadors de DeepMind van dissenyar i construir Sonnet, un marc d'IA que dóna suport al desenvolupament de xarxes neuronals per a una varietat d'aplicacions. Aquests inclouen l'aprenentatge supervisat i no supervisat, així com aprenentatge de reforç.
L'arquitectura de programació de Sonnet es basa en snt.Module, que pot emmagatzemar punters a paràmetres, altres mòduls i mètodes. El marc inclou diversos mòduls i xarxes preestablerts, però també es recomana als usuaris que creïn els seus.
pros
- Un model de programació senzill i potent
- Es recomana als usuaris que creïn els seus mòduls.
- Codi que és concís i enfocat
Contres
- No hi ha cap programa de formació inclòs
- Els principiants poden enfrontar-se a una corba d'aprenentatge pronunciada
14. GluonCV
Vols aprendre més sobre la visió per computador?
Us presentem GluonCV!
Aquesta fantàstica biblioteca conté algorismes d'aprenentatge profund d'avantguarda, models pre-entrenats i una gran quantitat de materials per ajudar enginyers, investigadors i estudiants a validar les seves idees, crear prototips de productes i aprendre més sobre l'àrea.
GluonCV facilita començar i aconseguir resultats SOTA amb les seves API ben dissenyades, implementacions senzilles i assistència de la comunitat.
A més, la millor part?
És extremadament adaptable i senzill d'optimitzar i instal·lar! GluonCV conté tot el que necessiteu per portar els vostres talents de visió per ordinador al següent nivell, tant si sou un professional experimentat com si tot just comenceu.
pros
- Instal·lació i ús senzills
- Gran col·lecció de models pre-entrenats
- Algoritmes d'aprenentatge profund que són d'avantguarda
- Implementacions senzilles d'entendre
- Optimització i desplegament senzills
Contres
- Menys personalització i control que els marcs alternatius
- El suport per a activitats que no són de visió per ordinador és limitat
- L'ús comercial pot estar restringit a causa de restriccions de llicència
15. H2O
H2O és una plataforma d'anàlisi de dades i aprenentatge automàtic de codi obert que pretén facilitar a les organitzacions l'ús d'intel·ligència artificial (IA) per impulsar les seves operacions.
El núvol AI d'H2O.ai facilita encara més començar amb H2O, amb una interfície d'arrossegar i deixar anar per desenvolupar models d'aprenentatge automàtic sense cap habilitat de codificació.
La plataforma també ofereix amplis visualització de dades i capacitats d'anàlisi, així com l'ajustament i el desplegament de models. Les empreses poden utilitzar H2O.ai per construir i desplegar models d'IA de manera ràpida i senzilla per afrontar desafiaments empresarials.
pros
- Interfície d'arrossegar i deixar anar per crear models d'aprenentatge automàtic
- Eines integrals de visualització i anàlisi de dades, així com ajustament i desplegament de models
- Plataforma de codi obert amb una gran comunitat d'usuaris i col·laboradors
- Suport per a diversos algorismes i tipus de dades
Contres
- Algunes funcions només són accessibles a la versió premium de la plataforma
- En comparació amb altres plataformes, pot ser més difícil de configurar i configurar.
Finalitza, quina és la millor?
La selecció del marc o plataforma d'IA ideal depèn del que vulgueu fer-hi. Si voleu un marc que sigui fàcil d'utilitzar i que tingui una comunitat enorme, TensorFlow o PyTorch poden ser una opció adequada.
Si voleu una plataforma més centrada en models d'aprenentatge automàtic, Azure ML Studio o H2O.ai poden ser la millor opció.
I, si voleu un marc que sigui senzill de personalitzar i configurar, Sonnet o GluonCV poden ser el camí a seguir. Finalment, el marc adequat per a vostè està determinat per les seves exigències i gustos únics.
Deixa un comentari