Sò pronti per andà in un viaghju eccitante in u regnu di l'intelligenza artificiale?
Ùn ci hè mai statu una megliu opportunità per spiegà i frameworks AI, grazia à a crescita di l'intelligenza artificiale.
Ci sò parechje suluzione dispunibili, chì varieghja da TensorFlow è PyTorch à Keras è Caffe. Sicondu i vostri scopi, ogni quadru hà vantaghji è svantaghji distinti.
Cusì, sì sì un principiante o un sviluppatore espertu, cumminciamu è fighjemu i migliori framework AI dispunibili oghje.
1. PyTorch
PyTorch hè un forte framework d'apprendimentu di machine open-source chì hà spazzatu a cumunità AI da u so debut in 2016. Hè diventatu rapidamente un framework di go-to grazia à a so reta di computazione dinamica è a so interfaccia user-friendly.
Ma chì distingue PyTorch da a folla? Per principià, hà una cullizzioni robusta di capacità. Questu hè perfettu per custruisce è implementà mudelli di apprendimentu machine.
PyTorch hè un framework prontu per a produzzione chì pò esse affidatu ancu per l'applicazioni più esigenti, grazia à a so transizione liscia trà i modi ansiosi è grafici chì utilizanu TorchScript è a so capacità di accelerà a strada di produzzione cù TorchServe.
Inoltre, PyTorch hà un ecosistema cumpletu di arnesi è biblioteche. Sti arnesi aiutanu à a creazione di visione per computer, NLP, è altre applicazioni.
Hè ancu assai supportatu nantu à e principali piattaforme di nuvola, chì permettenu un sviluppu è un scaling faciule.
Runzinu
- TorchScript vi permette di cambià senza sforzu trà i modi ansiosi è grafici, mentre TorchServe accelera u viaghju à a produzzione.
- Un ecosistema robustu di arnesi è quadri estende PyTorch è permette a ricerca in a visione di l'informatica, l'elaborazione di a lingua naturale è altre aree.
- I principali plataformi di nuvola sò ben supportati, chì permettenu un sviluppu senza frizione è una scala simplice.
Cons
- In paragunà à l'altri quadri, hà una cumunità di sviluppu più chjuca.
- Ci hè una mancanza di surviglianza è strumenti di visualizazione, cum'è un tensor board.
2. Keras
Sò stancu di inciampare nantu à l'API cunfuse è i missaghji d'errore quandu si sviluppanu mudelli di apprendimentu automaticu? Ùn cercate più chè Keras, a quadru di apprendimentu prufondu sviluppatu per l'omu invece di i robot.
Keras enfatiza a simplicità, a facilità d'usu è a documentazione cumpleta. Questu face una scelta populari trà i sviluppatori chì provanu di creà è implementà prudutti alimentati da l'apprendimentu automaticu.
Ma ùn hè micca tuttu: Keras hà un vastu ecosistema di arnesi è risorse chì copre ogni parte di u flussu di travagliu di l'apprendimentu automaticu.
Cù a flessibilità di implementà mudelli Keras in ogni locu, da u navigatore à i dispositi mobili à i sistemi integrati, pudete aduprà cumplettamente a capacità di TensorFlow in ogni scenariu.
Runzinu
- Custruitu cù API simplici è documentazione cumpleta per a facilità d'utilizazione umana.
- Estremamente ottimizzatu per a velocità di debugging, l'eleganza di u codice è a implementabilità
- Facilmente scalabile à livelli exascale per via di l'interazzione cù a piattaforma TensorFlow
- Molte scelte di implementazione, chì varienu da i navigatori à i dispositi mobili à i sistemi integrati
Cons
- Meno adattabile cà altri quadri di apprendimentu profondu
- Per certi scenarii di usu cumplessi, biblioteche extra o arnesi pò esse richiesti
- Micca cunnisciuta o spessu usata cum'è altri frameworks
3. TensorFlow
Crea mudelli di machine learning adattati per a produzzione cù TensorFlow! TensorFlow offre e risorse chì avete bisognu per avanzà u vostru prughjetti di machine learning, sì sì un scientist di dati espertu o un novu curiosu.
Ùn importa micca u vostru livellu di sperienza, pudete simpricimenti principià cù TensorFlow grazia à i mudelli pre-furmati è tutoriali chì sò accessibili.
TensorFlow ùn hè micca solu una biblioteca per l'apprendimentu machine. Hè una intera piattaforma di apprendimentu automaticu end-to-end chì offre opzioni per ogni passu di u vostru prucessu, da a implementazione di mudelli à a preparazione di dati.
TensorFlow rende simplice per implementà i vostri mudelli in ogni locu, sia chì sviluppate una app web, una app mobile, o un dispositivu integratu.
Runzinu
- Piattaforma cumpleta per l'apprendimentu automaticu da u principiu à a fine
- Scalabile è adattabile
- Hè dispunibule in parechje versioni per diversi casi d'usu
- Un grande ecosistema cù risorse di a cumunità è mudelli furmatu
Cons
- Ci hè una curva di apprendimentu ripida per quelli chì principianu
- Hè bisognu di una certa quantità di cumpetenza tecnica è capiscitura.
4. Caffè
Un quadru di apprendimentu profondu chjamatu Caffe hè statu creatu cun un focusu nantu à a rapidità è a modularità.
Per via di a so simplicità di usu è di u processu rapidu di dati, Caffe, sviluppatu da u Berkeley Vision and Learning Center (BVLC), hà guadagnatu pupularità trà circadori è imprese.
Hè una alternativa attraente per e persone chì anu bisognu di furmà è implementà mudelli nantu à una gamma di hardware per via di u so design d'altu rendiment, chì li permette di travaglià in CPU è GPU.
Runzinu
- Hè rapidu è efficace.
- Caffe hè adattabile cù una architettura modulare.
- Una bona assistenza comunitaria hè dispunibule.
Cons
- Pò esse micca a scelta ideale per applicazioni sofisticate per via di a so capacità limitata.
- A cuntrariu di l'altri frameworks, micca cum'è user-friendly
- Richiede una certa sperienza di prugrammazione.
5. MX Net
U quadru di apprendimentu profondu MXNet hè statu creatu cun efficienza è adattabilità in mente. Pudete facilmente creà è aduprà Redes neuronali cù a so interfaccia user-friendly per una varietà di scopi.
Hè sviluppatu cun casi d'usu di produzzione in mente, cumprese capacità cum'è u mudellu di checkpointing, mudellu di serviziu, è supportu per u furmatu ONNX. Questu hè simplice per implementà i vostri mudelli in parechje locu, cumprese i dispositi incrustati è l'ambienti di nuvola.
Ulteriori funzioni è arnesi furniti da MXNet includenu caricatori di dati integrati, mudelli pre-addestrati, è assistenza cù l'auto-differenzazione. Deep learning i praticanti di tutti i livelli di cumpetenza spessu sceglienu per via di a so cumunità vibrante è di una documentazione approfondita.
Runzinu
- Scalable: MXNet hè una maravigliosa opzione per l'applicazioni à grande scala postu chì sustene a furmazione distribuita nantu à numerosi GPU è CPU.
- MXNet hè simplice per incorpore in i prucessi attuali postu chì sustene una larga varietà di linguaggi di l'informatica, cumprese Python, R, Julia, Scala, Perl è C++.
- Hè compatible cù Linux, Windows, macOS, iOS è Android.
Cons
- MXNet hà una alta curva di apprendimentu è pò esse bisognu di qualchì tempu per maestru, simili à l'altri quadri di apprendimentu prufondu.
- Menu pupulare: Mentre MXNet guadagna l'accettazione, ùn hè micca sempre utilizatu cum'è alcuni altri frameworks di apprendimentu prufondu cum'è TensorFlow o PyTorch, chì suggerisce chì pò esse menu risorse di a cumunità accessibili.
6. Teanu
Un forte toolkit di calculu numericu chjamatu Theano permette à l'utilizatori di cuncepisce, ottimisà è valutà in modu efficace l'espressioni matematiche. Offre una interfaccia semplice per eseguisce operazioni matematiche nantu à enormi datasets è hè sviluppatu nantu à Python.
A flessibilità di Theano per eseguisce calculi in CPU è GPU hè unu di i so vantaghji principali. Questu rende l'ideale per l'applicazioni di apprendimentu prufonda chì esigenu un processu di altu rendiment.
Inoltre, Theano offre una varietà di capacità di ottimisazione chì l'utilizatori ponu impiegà per migliurà u rendiment è a precisione di i so mudelli.
Avà, cuntrollemu i so pro è i contra.
Runzinu
- Theano hè incredibbilmente efficace à fà calculi numerichi postu chì hè custruitu per ottimisà u graficu computazionale di l'espressioni matematiche.
- Hè un quadru assai adattabile.
- L'applicazioni di apprendimentu profondu d'altu rendiment beneficianu assai da a forte ottimisazione GPU di Theano. Hè custruitu per funziunà facilmente cù GPU.
Cons
- Quelli chì ùn sò micca familiarizati cù Python o altre biblioteche di calculu numericu ponu truvà sfida à amparà Theano.
- Theano ùn pò più riceve aghjornamenti o bug patch perchè u so sviluppu hà rallentatu recentemente.
- Documentazione insufficiente: alcuni utilizatori ponu truvà Theano sfida à utilizà postu chì a so documentazione hè menu accurata di quella di biblioteche cuncurrenti per u calculu numericu.
7. Microsoft Cognitive Toolkit
Fighjemu Microsoft Cognitive Toolkit, un framework gratuitu è open-source per sviluppà mudelli di apprendimentu profondu. Hè destinatu à furmà mudelli di grande scala nantu à parechje GPU è macchine.
U Cognitive Toolkit hè una scelta populari trà i scientisti di dati è i ricercatori di l'apprendimentu automaticu cù a so API user-friendly è eccellenti capacità di furmazione distribuite.
Una di e caratteristiche impurtanti di u Cognitive Toolkit hè a so capacità di furmà è implementà mudelli nantu à una varietà di hardware, cumprese CPU, GPU, è ancu FPGA.
Questu face una alternativa eccellente per l'urganisazioni chì prova à incorpore l'apprendimentu prufondu in i so beni è servizii. Inoltre, u Toolkit Cognitive include una varietà di mudelli pre-custruiti è codice d'esempiu, facendu simplice per i principianti per inizià.
Runzinu
- Permette a furmazione distribuita nantu à parechji computer è GPU
- Fornisce una interazzione simplice cù altri prudutti Microsoft cum'è Azure è Power BI
- Offre un quadru versatile è adattabile per u sviluppu è a furmazione di mudelli di apprendimentu profondu
Cons
- Puderia esse difficiule di stallà è persunalizà per i novi utilizatori
- Manca un supportu integratu per parechje funzioni populari cum'è l'aumentu di dati è l'apprendimentu di trasferimentu
- Manca un supportu integratu per parechje funzioni populari cum'è l'aumentu di dati è l'apprendimentu di trasferimentu
8. Shogun
Shogun hè un pacchettu di apprendimentu automaticu C++ chì hè sottoutilizatu. Contene connettori Python, Java è MATLAB, facendu un strumentu flessibile per i praticanti di l'apprendimentu automaticu.
Shogun hè custruitu per esse scalabile, rapidu è flessibile, facendu adattatu per grandi quantità di dati è carichi di travagliu di apprendimentu automaticu sfida.
Unu di i vantaghji più notevuli di Shogun hè a so capacità di trattà una larga gamma di formati di dati, cumprese binari, categurichi è continui.
Include ancu una larga gamma di metudi per a classificazione, a regressione, a riduzzione di dimensionalità è u clustering, facendu un strumentu cumpletu di l'apprendimentu automaticu. Shogun supporta l'apprendimentu in batch è in linea, è si integra perfettamente cù altre biblioteche di apprendimentu automaticu cum'è TensorFlow è scikit-learn.
Runzinu
- Fornisce un inseme diversu di tecniche è arnesi d'apprendimentu automaticu, cumprese apprendimentu prufondu, regressione è supportu di classificazione.
- Hè compatible cù una varietà di lingue di prugrammazione, cumpresi Python, C++ è Java.
Cons
- Puderà avè menu risorse è supportu dispunibuli postu chì pò esse micca cusì cunnisciutu o populari cum'è alcune altre biblioteche d'apprendimentu automaticu.
- Paragunatu à l'altri biblioteche chì sò abituati, certi utilizatori ponu truvà a sintassi è a struttura di sta biblioteca per esse menu capisci.
- Per ottene u megliu risultati, certe biblioteche puderanu bisognu di più travagliu manuale è fine-tuning cà l'altri.
9. ONNX
Una piattaforma open-source chjamata Open Neural Network Exchange (ONNX) permette a cunversione è a spartera di mudelli di apprendimentu machine.
Offre un metudu per trasferisce mudelli di apprendimentu profondu trà diversi frameworks è piattaforme, simplificendu a creazione è l'implementazione di mudelli di apprendimentu machine.
Pudete creà mudelli cù ONNX aduprendu un framework preferitu è poi implementà in un altru paràmetru di runtime.
L'architettura persunalizabile di ONNX permette à l'utilizatori di selezziunà l'arnesi ideali per u travagliu in manu. Facilita a cumpatibilità in parechji quadri di apprendimentu prufondu, cum'è PyTorch, TensorFlow è Caffe2. Pudete aduprà i vantaghji di ogni quadru cunvertisce rapidamente mudelli trà elli.
Runzinu
- L'interoperabilità hè pussibule in parechji quadri di apprendimentu profondu.
- Free à aduprà è open-source.
- Una larga gamma di ambienti hardware è runtime hè supportatu.
Cons
- A prestazione di mudelli ONNX pò esse peghju di i mudelli chì sò implementati nativamente in un quadru determinatu.
- A volte, cambià trà diversi frameworks pò causà prublemi di cumpatibilità chì sò difficiuli di risolve.
10. Apache Spark
Apache Spark hè un sistema di computing distribuitu rapidu è versatile chì pò trattà facilmente a trasfurmazioni di dati à grande scala. Hè una scelta populari per l'applicazioni di big data per via di a so capacità di analizà grandi volumi di dati rapidamente.
Spark ùn hè micca solu destinatu à esse veloce, ma hè ancu scalabile, chì significa chì pò gestisce quantità crescente di dati senza compromette u rendiment.
U pacchettu MLlib inclusu cù Apache Spark hè soprattuttu notevuli. Include metudi di apprendimentu automaticu scalabili è efficaci cum'è classificazione, regressione, clustering è filtrazione cullaburazione.
Perchè MLlib interfaccia cù l'altri cumpunenti di Spark, hè simplice di creà pipeline di trattamentu di dati end-to-end.
Dunque, sè avete bisognu di un strumentu forte è adattabile per un grande prucessu di dati è l'apprendimentu automaticu, Apache Spark deve esse in a vostra lista.
Runzinu
- Per via di u so designu di l'informatica distribuita, pò gestisce grandi datasets rapidamente
- L'integrazione cù altre tecnulugia di Big Data cum'è Hadoop, Hive è Cassandra hè simplice.
- Diversi tecnichi per a classificazione, regressione, clustering è filtrazione cullaburazione sò furnite
Cons
- A causa di a cumplessità di l'architettura di l'informatica distribuita, a curva di apprendimentu hè ripida
- Funziona nantu à una grande quantità di risorse è infrastruttura
- U supportu per u trattamentu in tempu reale è i dati in streaming hè limitatu
11. mlpack
mlpack hè un toolkit di apprendimentu automaticu C++ open-source destinatu à furnisce algoritmi rapidi, scalabili è simplici per una larga gamma di applicazioni.
Fornisce un inseme diversu di algoritmi di apprendimentu machine cum'è clustering, regressione, classificazione, riduzzione di dimensionalità è rete neurali.
Runzinu
- Implementazione efficace di parechji algoritmi
- L'integrazione cù altre biblioteche è lingue hè simplice.
- Offre interfacce di linea di cummanda è API C++
Cons
- A documentazione puderia esse migliurata
- Parechji algoritmi ùn sò micca stati ancu implementati
- I principianti ponu truvà difficiuli di utilizà
12. Azure ML Studio
Azure Machine Learning (Azure ML) hè una piattaforma di apprendimentu automaticu in u nuvulu. Pudete cuncepisce, implementà è gestisce mudelli di apprendimentu automaticu à scala.
Offre una varietà di strumenti è servizii per aiutà i scientisti di dati è i sviluppatori à simplificà u flussu di travagliu di apprendimentu automaticu end-to-end. Pudete simpricimenti gestisce i vostri dati, furmà i vostri mudelli, è implementà à a produzzione. È pudete monitorà a so prestazione utilizendu Azure ML - tuttu da un unicu ambiente integratu.
A piattaforma supporta parechje lingue di l'informatica, cumprese Python, R, è SQL, è vene cun parechji mudelli è algoritmi pre-custruiti per aiutà à inizià rapidamente.
Inoltre, per via di u so cuncepimentu flessibile è scalabile, Azure ML pò gestisce facilmente sia prucessi à piccula scala sia applicazioni di apprendimentu automaticu à grande scala.
Runzinu
- Fornisce una interfaccia grafica faciule d'utilizà per sviluppà è implementà mudelli di apprendimentu automaticu
- Cunnette à altri servizii Microsoft cum'è Azure Storage è Power BI.
- A cullaburazione cù i membri di a squadra hè pussibule attraversu u cuntrollu di versione è spazii di travagliu spartuti
- Scalabilità per trattà cù volumi massivi di dati è putenza di trasfurmazioni
Cons
- Opzioni di persunalizazione minima per algoritmi è mudelli
- A causa di a strategia di prezzu, pò esse menu costu-efficace per e imprese più chjuche o individui
13. Sonnet
I ricercatori di DeepMind anu cuncepitu è custruitu Sonnet, un framework AI chì sustene u sviluppu di e rete neurali per una varietà di applicazioni. Questi includenu l'apprendimentu supervisatu è senza supervisione, è ancu appruvamentu rinforzu.
L'architettura di prugrammazione di Sonnet hè custruita nantu à snt.Module, chì ponu almacenà punters à paràmetri, altri moduli è metudi. U quadru vene cù parechji moduli è rete preset, ma l'utilizatori sò ancu incuraghjiti à creà u so propiu.
Runzinu
- Un mudellu di prugrammazione simplice è putente
- L'utilizatori sò incuraghjiti à creà i so moduli.
- Codice chì hè cuncisu è focu
Cons
- Ùn ci hè micca un prugramma di furmazione inclusu
- I principianti ponu affruntà una curva di apprendimentu ripida
14. GluonCV
Vulete amparà di più nantu à a visione per computer?
Presentazione di GluonCV!
Questa fantastica biblioteca cuntene algoritmi d'apprendimentu prufondu di punta, mudelli pre-addestrati, è una mansa di materiali per aiutà l'ingegneri, i ricercatori è i studienti à cunvalidà e so idee, prototipà i prudutti è amparà di più nantu à a zona.
GluonCV rende simplice per inizià è ottene risultati SOTA cù e so API ben cuncepite, implementazioni simplici è assistenza comunitaria.
Cosa hè di più, a parte più bella?
Hè estremamente adattabile è simplice per ottimisà è stallà! GluonCV cuntene tuttu ciò chì avete bisognu per piglià i vostri talenti di visione di l'urdinatore à u prossimu livellu, sì sì un prufessore espertu o appena principiatu.
Runzinu
- Installazione simplice è usu
- Grande cullizzioni di mudelli pre-addestrati
- Algoritmi di apprendimentu profondu chì sò di punta
- Implementazioni chì sò simplici per capiscenu
- Ottimisazione simplice è implementazione
Cons
- Meno persunalizazione è cuntrollu di i quadri alternativi
- U supportu per l'attività di visione senza computer hè limitatu
- L'usu cummerciale pò esse ristrettu per via di restrizioni di licenza
15. H2O
H2O hè una piattaforma di analisi di dati open-source è apprendimentu automaticu chì hà u scopu di fà simplice per l'urganisazioni di impiegà intelligenza artificiale (AI) per guidà e so operazioni.
L'AI Cloud di H2O.ai rende ancu più faciule l'iniziu cù H2O, cù una interfaccia drag-and-drop per sviluppà mudelli di apprendimentu automaticu senza alcuna abilità di codificazione.
A piattaforma furnisce ancu una larga visualizazione di dati è capacità di analisi, è ancu di tweaking di mudelli è implementazione. L'imprese ponu aduprà H2O.ai per custruisce rapidamente è simpliciamente mudelli AI per affruntà e sfide di l'impresa.
Runzinu
- Interfaccia drag-and-drop per creà mudelli di machine learning
- Strumenti di visualizazione è analisi di dati cumpleti, è ancu di sintonizazione è implementazione di mudelli
- Piattaforma open-source cù una grande cumunità di utilizatori è cuntributori
- Supportu per parechji algoritmi è tipi di dati
Cons
- Certi funziunalità sò accessibili solu in a versione premium di a piattaforma
- Comparatu à altre piattaforme, puderia esse più difficiuli di stallà è cunfigurà.
Wrap Up, quale hè u megliu?
A selezzione di u quadru o piattaforma AI ideale dipende da ciò chì vulete fà cun ellu. Se vulete un framework chì hè simplice d'utilizà è hà una grande cumunità, TensorFlow o PyTorch pò esse una scelta adattata.
Se vulete una piattaforma chì hè più focu annantu à i mudelli di apprendimentu machine, Azure ML Studio o H2O.ai puderia esse a megliu opzione.
È, sè vo vulete un framework chì hè simplice per persunalizà è cunfigurà, Sonnet o GluonCV pò esse u modu per andà. Infine, u quadru adattatu per voi hè determinatu da e vostre esigenze è gusti unichi.
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