Andam ka na ba nga moadto sa usa ka kulbahinam nga panaw ngadto sa gingharian sa artipisyal nga paniktik?
Wala'y mas maayo nga oportunidad sa pagsuhid sa mga framework sa AI, salamat sa pag-uswag sa artipisyal nga paniktik.
Adunay daghang mga solusyon nga magamit, gikan sa TensorFlow ug PyTorch hangtod sa Keras ug Caffe. Depende sa imong mga tumong, ang matag balangkas adunay lahi nga bentaha ug disbentaha.
Mao nga, bag-o ka man o eksperyensiyado nga developer, magsugod kita ug tan-awon ang labing kaayo nga mga framework sa AI nga magamit karon.
1. PyTorch
Ang PyTorch usa ka lig-on nga open-source machine learning framework nga mibanlas sa AI community sukad sa iyang debut sa 2016. Kini dali nga nahimong go-to framework salamat sa iyang dinamikong computation network ug user-friendly interface.
Apan unsa ang nagpalahi sa PyTorch gikan sa panon? Sa pagsugod, kini adunay usa ka lig-on nga koleksyon sa mga kapabilidad. Kini naghimo niini nga hingpit alang sa pagtukod ug pagpatuman mga modelo sa pagkat-on sa makina.
Ang PyTorch usa ka balangkas nga andam na sa produksiyon nga mahimong kasaligan bisan sa labing gipangayo nga mga aplikasyon, salamat sa hapsay nga pagbalhin tali sa mga gusto ug graph mode gamit ang TorchScript ug ang abilidad niini sa pagpadali sa ruta sa produksiyon gamit ang TorchServe.
Dugang pa, ang PyTorch adunay usa ka komprehensibo nga ekosistema sa mga himan ug mga librarya. Kini nga mga himan makatabang sa paghimo sa computer vision, NLP, ug uban pang mga aplikasyon.
Gisuportahan usab kini pag-ayo sa mga dagkong platform sa panganod, nga nagtugot alang sa dali nga pag-uswag ug pag-scale.
pros
- Gitugotan ka sa TorchScript nga dali nga magbalhin-balhin tali sa mga mode nga gusto ug graph, samtang gipadali sa TorchServe ang panaw padulong sa produksiyon.
- Ang usa ka lig-on nga ekosistema sa mga himan ug mga balangkas nagpalapad sa PyTorch ug nagtugot sa panukiduki sa panan-awon sa kompyuter, pagproseso sa natural nga pinulongan, ug uban pang mga lugar.
- Gisuportahan pag-ayo ang mga dagkong plataporma sa panganod, nga nagtugot alang sa walay kasamok nga pag-uswag ug yano nga pag-scale.
disbentaha
- Kung itandi sa ubang mga balangkas, kini adunay usa ka gamay nga komunidad sa pag-uswag.
- Adunay kakulang sa monitoring ug visualization nga mga himan, sama sa usa ka tensor board.
2. Keras
Napul-an ka na ba sa pagkapandol sa makalibog nga mga API ug mga mensahe sa sayup sa paghimo og mga modelo sa pagkat-on sa makina? Ayaw pagtan-aw ug labaw pa kay sa Keras, a lawom nga gambalay sa pagkat-on naugmad alang sa mga tawo kay sa mga robot.
Gipasiugda sa Keras ang kayano, kasayon sa paggamit, ug komprehensibo nga dokumentasyon. Kini naghimo niini nga usa ka popular nga pagpili sa mga nag-develop nga naningkamot sa paghimo ug pag-deploy sa mga produkto nga gipadagan sa pagkat-on sa makina.
Apan dili lang kana: Ang Keras adunay usa ka halapad nga ekosistema sa mga himan ug kahinguhaan nga naglangkob sa matag bahin sa workflow sa pagkat-on sa makina.
Uban ang pagka-flexible sa pag-deploy sa mga modelo sa Keras bisan asa, gikan sa browser hangtod sa mga mobile device hangtod sa mga naka-embed nga sistema, mahimo nimong magamit sa hingpit ang kapabilidad sa TensorFlow sa bisan unsang senaryo.
pros
- Gitukod uban sa yano nga mga API ug komprehensibo nga dokumentasyon alang sa kasayon sa paggamit sa tawo.
- Labi nga na-optimize alang sa katulin sa pag-debug, kaanindot sa code, ug pagka-deploy
- Sayon nga ma-scale sa exascale nga lebel tungod sa interaksyon sa TensorFlow nga plataporma
- Daghang mga kapilian sa pag-deploy, gikan sa mga browser hangtod sa mga mobile device hangtod sa mga naka-embed nga sistema
disbentaha
- Dili kaayo mapasibo kay sa ubang lawom nga mga gambalay sa pagkat-on
- Alang sa pipila ka komplikado nga mga sitwasyon sa paggamit, ang dugang nga mga librarya o mga himan mahimong gikinahanglan
- Dili ingon ka ilado o kanunay nga gigamit sama sa ubang mga balangkas
3. TensorFlow
Paghimo mga modelo sa pagkat-on sa makina nga angay alang sa produksiyon gamit ang TensorFlow! Gitanyag sa TensorFlow ang mga kapanguhaan nga kinahanglan nimo aron mapauswag ang imong mga proyekto sa pagkat-on sa makina, bisan ikaw usa ka eksperto nga data scientist o usa ka talagsaon nga bag-ong nangabot.
Bisan unsa pa ang imong lebel sa kasinatian, mahimo ka lang makasugod sa TensorFlow salamat sa mga pre-trained nga mga modelo ug mga panudlo nga magamit.
Ang TensorFlow dili lamang usa ka librarya alang sa pagkat-on sa makina. Kini usa ka tibuuk nga platform sa pagkat-on sa makina hangtod sa katapusan nga nagtanyag mga kapilian alang sa matag lakang sa imong proseso, gikan sa pag-deploy sa modelo hangtod sa pag-andam sa datos.
Gipasayon sa TensorFlow ang pag-deploy sa imong mga modelo bisan asa, nag-develop ka man og web app, mobile app, o naka-embed nga device.
pros
- Komprehensibo nga plataporma alang sa pagkat-on sa makina gikan sa sinugdanan hangtod sa katapusan
- Scalable ug adaptable
- Anaa kini sa daghang mga bersyon alang sa lainlaing mga kaso sa paggamit
- Usa ka dako nga ekosistema nga adunay mga kapanguhaan sa komunidad ug nabansay nga mga modelo
disbentaha
- Adunay usa ka taas nga kurba sa pagkat-on alang sa mga nagsugod pa lang
- Nagkinahanglan usa ka piho nga kantidad sa teknikal nga kahanas ug pagsabut.
4. Gimgane
Ang usa ka lawom nga balangkas sa pagkat-on nga gitawag nga Caffe gimugna nga adunay pagpunting sa katulin ug modularity.
Tungod sa kayano sa paggamit ug paspas nga pagproseso sa datos, ang Caffe, nga gimugna sa Berkeley Vision and Learning Center (BVLC), nahimong popular sa mga tigdukiduki ug negosyo.
Kini usa ka madanihon nga alternatibo alang sa mga tawo nga kinahanglan nga magbansay ug mag-deploy sa mga modelo sa lainlaing hardware tungod sa taas nga pasundayag nga disenyo niini, nga nagtugot niini nga magtrabaho sa parehas nga mga CPU ug GPU.
pros
- Kini dali ug epektibo.
- Ang caffe mapahiangay sa usa ka modular nga arkitektura.
- Adunay maayo nga tabang sa komunidad.
disbentaha
- Mahimong dili kini ang sulundon nga kapilian alang sa sopistikado nga mga aplikasyon tungod sa limitado nga katakus niini.
- Dili sama sa ubang mga frameworks, dili ingon nga user-friendly
- Nagkinahanglan og pipila ka kasinatian sa programming.
5. MX Net
Ang lawom nga balangkas sa pagkat-on nga MXNet gimugna uban ang pagkaepektibo ug pagkamapasibo sa hunahuna. Dali ka makahimo ug magamit neural networks uban sa ilang user-friendly interface alang sa lain-laing mga katuyoan.
Gihimo kini nga naa sa hunahuna ang mga kaso sa paggamit sa produksiyon, lakip ang mga kapabilidad sama sa pag-checkpoint sa modelo, pagserbisyo sa modelo, ug suporta alang sa format nga ONNX. Gipasayon niini ang pag-deploy sa imong mga modelo sa daghang mga lokasyon, lakip ang mga naka-embed nga aparato ug mga palibot sa panganod.
Ang dugang nga mga bahin ug himan nga gihatag sa MXNet naglakip sa mga built-in nga data loader, pre-trained nga mga modelo, ug tabang sa auto-differentiation. Hilom nga pagkat-on ang mga practitioner sa tanan nga lebel sa kahanas kanunay nga mopili niini tungod sa madasigon nga komunidad ug hingpit nga dokumentasyon.
pros
- Scalable: Ang MXNet usa ka nindot nga kapilian alang sa dagkong mga aplikasyon tungod kay kini nagsuporta sa gipang-apod-apod nga pagbansay sa daghang mga GPU ug CPU.
- Ang MXNet yano nga ilakip sa mga proseso karon tungod kay nagsuporta kini sa usa ka halapad nga lainlaing mga lengguwahe sa kompyuter, lakip ang Python, R, Julia, Scala, Perl, ug C++.
- Nahiuyon kini sa Linux, Windows, macOS, iOS, ug Android.
disbentaha
- Ang MXNet adunay taas nga kurba sa pagkat-on ug mahimong magkinahanglan og pipila ka panahon sa pag-master, susama sa uban lawom nga mga gambalay sa pagkat-on.
- Dili kaayo popular: Samtang gidawat ang MXNet, dili gihapon kini kanunay nga gigamit sama sa ubang lawom nga mga balangkas sa pagkat-on sama sa TensorFlow o PyTorch, nga nagsugyot nga mahimo’g adunay gamay nga mga kapanguhaan sa komunidad nga magamit.
6. Theano
Usa ka lig-on nga numerical computation toolkit nga gitawag og Theano makapahimo sa mga tiggamit sa epektibong pagdesinyo, pag-optimize, ug pagtimbang-timbang sa mga ekspresyon sa matematika. Nagtanyag kini usa ka prangka nga interface alang sa pagpatuman sa mga operasyon sa matematika sa daghang mga dataset ug gipalambo sa ibabaw sa Python.
Ang pagka-flexible ni Theano sa pagpatuman sa mga kalkulasyon sa mga CPU ug GPU maoy usa sa mga nag-unang bentaha niini. Gihimo kini nga sulundon alang sa lawom nga mga aplikasyon sa pagkat-on nga nangayo og pagproseso nga taas ang pasundayag.
Dugang pa, nagtanyag ang Theano og lain-laing mga kapabilidad sa pag-optimize nga magamit sa mga tiggamit aron mapaayo ang pasundayag ug katukma sa ilang mga modelo.
Karon, atong susihon ang mga bentaha ug disbentaha niini.
pros
- Ang Theano hilabihan ka epektibo sa paghimo sa numerical computations tungod kay kini gitukod aron ma-optimize ang computational graph sa mathematical expressions.
- Kini usa ka kaayo mapahiangay nga balangkas.
- Ang high-performance nga lawom nga pagkat-on nga mga aplikasyon nakabenepisyo og dako gikan sa lig-on nga GPU optimization ni Theano. Gitukod kini aron dali nga molihok sa mga GPU.
disbentaha
- Kadtong dili pamilyar sa Python o uban pang mga librarya sa pagkalkula sa numero mahimong mahagit nga makat-on sa Theano.
- Ang Theano mahimong dili na makakuha og mga update o bug patch tungod kay ang pag-uswag niini mihinay bag-o lang.
- Dili igo nga dokumentasyon: ang ubang mga tiggamit mahimong makit-an ang Theano nga mahagiton sa paggamit tungod kay ang dokumentasyon niini dili kaayo bug-os kaysa sa mga kakompetensya nga mga librarya alang sa pagkalkula sa numero.
7. Microsoft Cognitive Toolkit
Atong tan-awon ang Microsoft Cognitive Toolkit, usa ka libre ug open-source nga balangkas alang sa pagpalambo sa lawom nga mga modelo sa pagkat-on. Gituyo kini alang sa pagbansay sa dagkong mga modelo sa daghang mga GPU ug makina.
Ang Cognitive Toolkit usa ka popular nga pagpili sa mga data scientist ug machine learning researcher nga adunay user-friendly nga API ug maayo kaayo nga gipang-apod-apod nga mga kapabilidad sa pagbansay.
Usa sa importante nga mga kinaiya sa Cognitive Toolkit mao ang abilidad niini sa pagbansay ug pag-deploy sa mga modelo sa lain-laing hardware, lakip na ang mga CPU, GPU, ug bisan FPGA.
Kini naghimo niini nga usa ka maayo kaayo nga alternatibo alang sa mga organisasyon nga naningkamot sa paglakip sa lawom nga pagkat-on ngadto sa ilang mga butang ug mga serbisyo. Dugang pa, ang Cognitive Toolkit naglakip sa lain-laing mga pre-built nga mga modelo ug pananglitan nga code, nga naghimo niini nga yano alang sa mga bag-ong nangabot sa pagsugod.
pros
- Nagtugot alang sa giapod-apod nga pagbansay sa daghang mga kompyuter ug GPU
- Naghatag alang sa yano nga interaksyon sa ubang mga produkto sa Microsoft sama sa Azure ug Power BI
- Nagtanyag og usa ka versatile ug adaptable framework alang sa pagpalambo ug pagbansay sa lawom nga mga modelo sa pagkat-on
disbentaha
- Mahimong lisud ang pag-set up ug pag-customize para sa mga bag-ong tiggamit
- Kulang ang built-in nga suporta alang sa daghang mga sikat nga bahin sama sa pagdugang sa datos ug pagkat-on sa pagbalhin
- Kulang ang built-in nga suporta alang sa daghang mga sikat nga bahin sama sa pagdugang sa datos ug pagkat-on sa pagbalhin
8. Shogun
Ang Shogun usa ka pakete sa pagkat-on sa makina sa C++ nga wala kaayo magamit. Naglangkob kini sa Python, Java, ug MATLAB connectors, nga naghimo niini nga usa ka flexible nga himan alang sa machine learning practitioners.
Ang Shogun gihimo aron mahimong scalable, dali, ug flexible, nga naghimo niini nga haum alang sa daghang mga datos ug mahagiton nga mga workload sa pagkat-on sa makina.
Usa sa labing inila nga mga bentaha sa Shogun mao ang kapasidad niini sa pagdumala sa daghang mga format sa datos, lakip ang binary, kategorya, ug padayon.
Naglakip usab kini sa daghang mga pamaagi alang sa klasipikasyon, pagbag-o, pagkunhod sa dimensiyon, ug pag-cluster, nga naghimo niini nga usa ka kompleto nga himan sa pagkat-on sa makina. Gisuportahan sa Shogun ang batch ug online nga pagkat-on, ug kini nag-uban nga hapsay sa ubang mga librarya sa pagkat-on sa makina sama sa TensorFlow ug scikit-learn.
pros
- Naghatag kini usa ka lainlain nga hugpong sa mga pamaagi sa pagkat-on sa makina ug mga himan, lakip ang lawom nga pagkat-on, pagbag-o, ug suporta sa klasipikasyon
- Nahiuyon kini sa lainlaing mga mga sinultian nga programming, lakip ang Python, C++, ug Java.
disbentaha
- Mahimong gamay ra ang mga kapanguhaan ug suporta nga magamit tungod kay mahimo’g dili kini ilado o sikat sama sa ubang mga librarya sa pagkat-on sa makina.
- Kung itandi sa ubang mga librarya nga ilang naanad, ang ubang mga tiggamit mahimong makakita sa syntax ug istruktura niini nga librarya nga dili kaayo masabtan.
- Aron makab-ot ang labing maayo nga mga resulta, ang pipila ka mga librarya tingali nanginahanglan daghang manwal nga trabaho ug maayo nga pag-tune kaysa sa uban.
9. ONNX
Usa ka open-source nga plataporma nga gitawag og Open Neural Network Exchange (ONNX) makapahimo sa pagkakabig ug pagpaambit sa mga modelo sa pagkat-on sa makina.
Nagtanyag kini usa ka pamaagi alang sa pagbalhin sa lawom nga mga modelo sa pagkat-on taliwala sa lainlaing mga balangkas ug platform, nga gipasimple ang paghimo ug pag-deploy sa mga modelo sa pagkat-on sa makina.
Makahimo ka og mga modelo nga adunay ONNX gamit ang usa ka gipalabi nga balangkas ug dayon i-deploy kini sa lahi nga runtime setting.
Ang napahiangay nga arkitektura sa ONNX nagtugot sa mga tiggamit sa pagpili sa sulundon nga mga himan alang sa trabaho nga giandam. Gipadali niini ang pagkaangay sa daghang lawom nga mga balangkas sa pagkat-on, sama sa PyTorch, TensorFlow, ug Caffe2. Mahimo nimong gamiton ang mga bentaha sa matag balangkas pinaagi sa dali nga pag-convert sa mga modelo tali kanila.
pros
- Posible ang interoperability sa daghang mga framework sa lawom nga pagkat-on.
- Libre nga gamiton ug open-source.
- Gisuportahan ang usa ka halapad nga hardware ug runtime nga palibot.
disbentaha
- Ang pasundayag sa mga modelo sa ONNX usahay mahimong mas grabe kaysa mga modelo nga gipatuman sa usa ka gihatag nga balangkas.
- Usahay ang pagbalhin tali sa lainlaing mga framework mahimong hinungdan sa mga problema sa pagpahiangay nga lisud ayuhon.
10. Apache Spark
Ang Apache Spark usa ka paspas ug daghag gamit nga gipang-apod-apod nga sistema sa kompyuter nga daling makadumala sa dinagkong pagproseso sa datos. Kini usa ka popular nga kapilian alang sa dagkong mga aplikasyon sa datos tungod sa abilidad niini sa pag-analisar sa daghang mga volume sa datos nga paspas.
Ang Spark dili lamang gituyo nga paspas, apan kini usab scalable, nga nagpasabot nga kini makadumala sa pagdugang sa gidaghanon sa datos nga walay pagkompromiso sa performance.
Ang pakete sa MLlib nga gilakip sa Apache Spark labi ka talagsaon. Naglakip kini sa scalable ug episyente nga mga pamaagi sa pagkat-on sa makina sama sa klasipikasyon, regression, clustering, ug collaborative filtering.
Tungod kay ang MLlib nakig-uban sa ubang mga sangkap sa Spark, yano ra ang paghimo sa mga linya sa pagproseso sa datos nga end-to-end.
Busa, kung kinahanglan nimo ang usa ka lig-on ug mapahiangay nga himan alang sa daghang pagproseso sa datos ug pagkat-on sa makina, ang Apache Spark kinahanglan naa sa imong lista.
pros
- Tungod sa iyang gipang-apod-apod nga disenyo sa computing, dali kining makadumala sa dagkong mga dataset
- Ang panagsama sa ubang mga teknolohiya sa Big Data sama sa Hadoop, Hive, ug Cassandra yano ra.
- Daghang mga teknik alang sa klasipikasyon, regression, clustering, ug collaborative filtering gihatag
disbentaha
- Tungod sa pagkakomplikado sa gipang-apod-apod nga arkitektura sa kompyuter, ang kurba sa pagkat-on taas
- Nagdagan sa daghang mga kahinguhaan ug imprastraktura
- Ang suporta alang sa real-time nga pagproseso ug streaming data limitado
11. mlpack
Ang mlpack usa ka open-source nga C++ machine learning toolkit nga gitumong sa paghatag og paspas, scalable, ug simple nga mga algorithm para sa nagkalain-laing mga aplikasyon.
Naghatag kini usa ka lainlaing hugpong sa mga algorithm sa pagkat-on sa makina sama sa clustering, regression, klasipikasyon, pagkunhod sa dimensiyon, ug mga neural network.
pros
- Epektibo nga pagpatuman sa daghang mga algorithm
- Ang panagsama sa ubang mga librarya ug mga pinulongan yano ra.
- Nagtanyag sa command-line ug C++ API interface
disbentaha
- Mahimong pauswagon ang dokumentasyon
- Daghang mga algorithm ang wala pa gipatuman
- Ang mga nagsugod mahimong maglisud sa paggamit
12. Azure ML Studio
Ang Azure Machine Learning (Azure ML) usa ka plataporma sa pagkat-on sa makina sa panganod. Makahimo ka sa pagdesinyo, pag-deploy, ug pagdumala sa mga modelo sa pagkat-on sa makina sa sukod.
Nagtanyag kini og lain-laing mga himan ug serbisyo aron matabangan ang mga data scientist ug developers sa pagpahapsay sa end-to-end machine learning workflow. Mahimo nimong madumala ang imong datos, bansayon ang imong mga modelo, ug i-deploy kini sa produksiyon. Ug mahimo nimong bantayan ang ilang pasundayag gamit ang Azure ML-tanan gikan sa usa ka integrated nga palibot.
Gisuportahan sa plataporma ang daghang mga pinulongan sa kompyuter, lakip ang Python, R, ug SQL, ug adunay daghang mga pre-built templates ug algorithm aron matabangan ka nga makasugod dayon.
Dugang pa, tungod sa flexible ug scalable nga disenyo niini, ang Azure ML dali nga makadumala sa gagmay nga mga pagsulay ug dagkong mga aplikasyon sa pagkat-on sa makina.
pros
- Naghatag usa ka dali gamiton nga graphical interface alang sa pagpalambo ug pag-deploy sa mga modelo sa pagkat-on sa makina
- Nagkonektar sa ubang mga serbisyo sa Microsoft sama sa Azure Storage ug Power BI.
- Ang kolaborasyon sa mga miyembro sa team posible pinaagi sa pagkontrol sa bersyon ug gipaambit nga mga workspace
- Scalability alang sa pag-atubang sa daghang mga volume sa datos ug gahum sa pagproseso
disbentaha
- Minimal nga mga kapilian sa pag-customize alang sa mga algorithm ug mga modelo
- Tungod sa estratehiya sa presyo, mahimong dili kaayo epektibo ang gasto alang sa gagmay nga mga negosyo o indibidwal
13. Sonnet
Gidisenyo ug gitukod sa mga tigdukiduki sa DeepMind ang Sonnet, usa ka balangkas sa AI nga nagsuporta sa pag-uswag sa mga neural network alang sa lainlaing mga aplikasyon. Kini naglakip sa supervised ug unsupervised nga pagkat-on, ingon man usab pagpalig-on sa pagkat-on.
Ang arkitektura sa pagprograma sa Sonnet gitukod sa snt.Module, nga mahimong magtipig sa mga pointer sa mga parameter, uban pang mga module, ug mga pamaagi. Ang balangkas nag-uban sa daghang mga preset nga module ug network, apan ang mga tiggamit gidasig usab sa paghimo sa ilang kaugalingon.
pros
- Usa ka yano ug gamhanan nga modelo sa programming
- Giawhag ang mga tiggamit sa paghimo sa ilang mga module.
- Kodigo nga mubo ug nakapokus
disbentaha
- Wala'y gilakip nga programa sa pagbansay
- Ang mga nagsugod mahimong mag-atubang sa usa ka taas nga kurba sa pagkat-on
14. GluonCV
Gusto ka bang makakat-on ug dugang bahin sa computer vision?
Gipaila ang GluonCV!
Kining talagsaon nga librarya naglangkob sa cutting-edge nga lawom nga pagkat-on algorithm, pre-trained nga mga modelo, ug usa ka plethora sa mga materyales aron sa pagtabang sa mga inhenyero, tigdukiduki, ug mga estudyante sa pag-validate sa ilang mga ideya, prototyping nga mga produkto, ug pagkat-on og dugang mahitungod sa lugar.
Gipasimple sa GluonCV ang pagsugod ug pagkab-ot sa mga resulta sa SOTA gamit ang maayong pagkadisenyo nga mga API, yano nga pagpatuman, ug tabang sa komunidad.
Unsa pa, ang labing kaayo nga bahin?
Kini labi ka mapahiangay ug yano nga ma-optimize ug ma-install! Ang GluonCV naglangkob sa tanan nga kinahanglan nimo aron madala ang imong mga talento sa panan-aw sa kompyuter sa sunod nga lebel, bisan kung ikaw usa ka batid nga pro o bag-o pa nga nagsugod.
pros
- Yano nga pag-instalar ug paggamit
- Daghang koleksyon sa mga pre-trained nga mga modelo
- Mga algorithm sa lawom nga pagkat-on nga mga cutting-edge
- Mga pagpatuman nga sayon sabton
- Yano nga pag-optimize ug pag-deploy
disbentaha
- Diyutay nga pag-customize ug pagkontrol kay sa alternatibong mga gambalay
- Limitado ang suporta alang sa mga kalihokan nga dili computer vision
- Mahimong higpitan ang paggamit sa komersyo tungod sa mga pagdili sa lisensya
15. H2O
Ang H2O usa ka open-source nga data analysis ug machine learning platform nga nagtumong sa paghimong simple sa mga organisasyon nga mogamit ug artificial intelligence (AI) aron mapalihok ang ilang operasyon.
Gipasayon sa AI Cloud sa H2O.ai ang pagsugod sa H2O, nga adunay drag-and-drop interface alang sa pagpalambo sa mga modelo sa pagkat-on sa makina nga walay bisan unsang kahanas sa coding.
Ang plataporma naghatag usab og halapad data paghanduraw ug mga kapabilidad sa pagtuki, ingon man ang pag-tweak ug pag-deploy sa modelo. Mahimong gamiton sa mga negosyo ang H2O.ai sa paspas ug yano nga paghimo ug pag-deploy sa mga modelo sa AI aron masulbad ang mga hagit sa negosyo.
pros
- Drag-and-drop interface alang sa paghimo og mga modelo sa pagkat-on sa makina
- Ang komprehensibo nga paghanduraw sa datos ug mga himan sa pagtuki, ingon man ang pag-tune ug pag-deploy sa modelo
- Open-source nga plataporma nga adunay dako nga tiggamit ug kontribyutor nga komunidad
- Suporta alang sa daghang mga algorithm ug mga tipo sa datos
disbentaha
- Ang pipila ka mga bahin magamit ra sa premium nga bersyon sa platform
- Kung itandi sa ubang mga platform, mahimong mas lisud ang pag-set up ug pag-configure.
Tapuson, Asa Usa ang Labing Maayo?
Ang pagpili sa sulundon nga AI framework o plataporma nagdepende sa gusto nimong buhaton niini. Kung gusto nimo ang usa ka balangkas nga yano nga gamiton ug adunay usa ka dako nga komunidad, ang TensorFlow o PyTorch mahimong usa ka angay nga kapilian.
Kung gusto nimo ang usa ka plataporma nga mas naka-focus sa mga modelo sa pagkat-on sa makina, ang Azure ML Studio o H2O.ai tingali ang labing kaayo nga kapilian.
Ug, kung gusto nimo ang usa ka balangkas nga yano nga ipasibo ug i-configure, ang Sonnet o GluonCV mahimo’g ang paagi sa pag-adto. Sa katapusan, ang angay nga balangkas alang kanimo gitino sa imong talagsaon nga mga gipangayo ug mga panlasa.
Leave sa usa ka Reply