Jste připraveni vydat se na vzrušující cestu do říše umělé inteligence?
Díky rozmachu umělé inteligence nikdy nebyla lepší příležitost prozkoumat rámce AI.
Existuje několik dostupných řešení, od TensorFlow a PyTorch po Keras a Caffe. V závislosti na vašich cílech má každý rámec odlišné výhody a nevýhody.
Takže, ať už jste začátečník nebo zkušený vývojář, začněme a podívejme se na ty nejlepší rámce umělé inteligence, které jsou dnes k dispozici.
1. PyTorch
PyTorch je silný open-source framework pro strojové učení, který zachvátil AI komunitu od svého debutu v roce 2016. Rychle se stal běžným frameworkem díky své dynamické výpočetní síti a uživatelsky přívětivému rozhraní.
Co ale odlišuje PyTorch od davu? Pro začátek má rozsáhlou sbírku schopností. Díky tomu je ideální pro konstrukci a realizaci modely strojového učení.
PyTorch je framework připravený na produkci, kterému lze důvěřovat i pro ty nejnáročnější aplikace, díky jeho hladkému přechodu mezi dychtivým a grafickým režimem pomocí TorchScript a jeho schopnosti urychlit cestu k produkci pomocí TorchServe.
PyTorch má navíc komplexní ekosystém nástrojů a knihoven. Tyto nástroje pomáhají při vytváření počítačového vidění, NLP a další aplikace.
Je také široce podporován na hlavních cloudových platformách, což umožňuje snadný vývoj a škálování.
Klady
- TorchScript vám umožňuje bez námahy přepínat mezi dychtivým a grafickým režimem, zatímco TorchServe urychluje cestu k produkci.
- Robustní ekosystém nástrojů a rámců rozšiřuje PyTorch a umožňuje výzkum v oblasti počítačového vidění, zpracování přirozeného jazyka a dalších oblastech.
- Hlavní cloudové platformy jsou dobře podporovány, což umožňuje bezproblémový vývoj a jednoduché škálování.
Nevýhody
- Ve srovnání s jinými frameworky má menší vývojovou komunitu.
- Chybí monitorovací a vizualizační nástroje, jako je tensor board.
2. Keras
Už vás nebaví klopýtat s matoucími API a chybovými zprávami při vývoji modelů strojového učení? Nehledejte nic jiného, než společnost Keras, a rámec hlubokého učení vyvinuty spíše pro lidi než pro roboty.
Keras klade důraz na jednoduchost, snadné použití a komplexní dokumentaci. Díky tomu je oblíbenou volbou mezi vývojáři, kteří se snaží vytvářet a nasazovat produkty založené na strojovém učení.
Ale to není vše: Keras má široký ekosystém nástrojů a zdrojů, které pokrývají každou část pracovního postupu strojového učení.
Díky flexibilitě nasazení modelů Keras všude, od prohlížeče přes mobilní zařízení až po vestavěné systémy, můžete plně využít schopnosti TensorFlow v jakémkoli scénáři.
Klady
- Postaveno pomocí jednoduchých rozhraní API a komplexní dokumentace pro snadné použití.
- Extrémně optimalizované pro rychlost ladění, eleganci kódu a možnost nasazení
- Snadno škálovatelné na exascale úrovně díky interakci s platformou TensorFlow
- Mnoho možností nasazení, od prohlížečů přes mobilní zařízení až po vestavěné systémy
Nevýhody
- Méně adaptabilní než jiné rámce hlubokého učení
- Pro určité scénáře složitého použití mohou být vyžadovány další knihovny nebo nástroje
- Není tak známý nebo často používaný jako jiné frameworky
3. TensorFlow
Vytvářejte modely strojového učení vhodné pro výrobu pomocí TensorFlow! TensorFlow nabízí zdroje, které potřebujete pro svůj pokrok projekty strojového učení, ať už jste expert na data nebo zvědavý nováček.
Bez ohledu na úroveň vašich zkušeností můžete jednoduše začít s TensorFlow díky předem vyškoleným modelům a výukovým programům, které jsou dostupné.
TensorFlow není pouze knihovna pro strojové učení. Jedná se o kompletní platformu strojového učení, která nabízí možnosti pro každý krok vašeho procesu, od nasazení modelu až po přípravu dat.
TensorFlow usnadňuje nasazení vašich modelů kdekoli, ať už vyvíjíte webovou aplikaci, mobilní aplikaci nebo vestavěné zařízení.
Klady
- Komplexní platforma pro strojové učení od začátku do konce
- Škálovatelné a přizpůsobitelné
- Je k dispozici v několika verzích pro různé případy použití
- Velký ekosystém s komunitními zdroji a vyškolenými modely
Nevýhody
- Pro ty, kteří právě začínají, čeká strmá křivka učení
- Vyžaduje určitou dávku technických znalostí a porozumění.
4. Caffe
Rámec hlubokého učení nazvaný Caffe byl vytvořen se zaměřením na rychlost a modularitu.
Díky jednoduchosti použití a rychlému zpracování dat si Caffe, vyvinutý Berkeley Vision and Learning Center (BVLC), získal oblibu mezi výzkumníky a podniky.
Je to přitažlivá alternativa pro lidi, kteří potřebují trénovat a nasazovat modely na řadě hardwaru, protože má vysoce výkonný design, který mu umožňuje pracovat na CPU i GPU.
Klady
- Je to rychlé a účinné.
- Caffe je adaptabilní s modulární architekturou.
- K dispozici je dobrá komunitní pomoc.
Nevýhody
- Kvůli omezeným možnostem nemusí být ideální volbou pro sofistikované aplikace.
- Na rozdíl od jiných frameworků není tak uživatelsky přívětivý
- Vyžaduje určité zkušenosti s programováním.
5. MX Net
Rámec hlubokého učení MXNet byl vytvořen s ohledem na efektivitu a přizpůsobivost. Můžete snadno vytvořit a použít neuronové sítě s jejich uživatelsky přívětivým rozhraním pro řadu účelů.
Je vyvíjen s ohledem na případy použití v produkci, včetně funkcí, jako je kontrola modelu, poskytování modelů a podpora formátu ONNX. To usnadňuje nasazení vašich modelů na několika místech, včetně vestavěných zařízení a cloudových prostředí.
Mezi další funkce a nástroje poskytované MXNet patří vestavěné zavaděče dat, předtrénované modely a pomoc s automatickým rozlišením. Hluboké učení praktici všech úrovní dovedností si ji často vybírají kvůli její živé komunitě a důkladné dokumentaci.
Klady
- Škálovatelnost: MXNet je skvělá volba pro rozsáhlé aplikace, protože podporuje distribuované školení na mnoha GPU a CPU.
- MXNet se snadno začleňuje do současných procesů, protože podporuje širokou škálu počítačových jazyků, včetně Python, R, Julia, Scala, Perl a C++.
- Je kompatibilní s Linuxem, Windows, macOS, iOS a Android.
Nevýhody
- MXNet má vysokou křivku učení a může vyžadovat určitý čas na zvládnutí, podobně jako ostatní rámce hlubokého učení.
- Méně populární: I když je MXNet přijímán, stále není tak často používán jako některé jiné rámce hlubokého učení, jako je TensorFlow nebo PyTorch, což naznačuje, že může být přístupných méně zdrojů komunity.
6. Theano
Silná sada nástrojů pro numerické výpočty nazvaná Theano umožňuje uživatelům efektivně navrhovat, optimalizovat a vyhodnocovat matematické výrazy. Nabízí přímočaré rozhraní pro provádění matematických operací na velkých souborech dat a je vyvinuto nad Pythonem.
Flexibilita Theano při provádění výpočtů na CPU i GPU je jednou z jeho hlavních výhod. Díky tomu je ideální pro aplikace hlubokého učení, které vyžadují vysoce výkonné zpracování.
Theano navíc nabízí řadu možností optimalizace, které mohou uživatelé využít ke zlepšení výkonu a přesnosti svých modelů.
Nyní se podívejme na jeho klady a zápory.
Klady
- Theano je neuvěřitelně efektivní při provádění numerických výpočtů, protože je navržen tak, aby optimalizoval výpočetní graf matematických výrazů.
- Je to velmi přizpůsobivý rámec.
- Vysoce výkonné aplikace pro hluboké učení výrazně těží ze silné optimalizace GPU společnosti Theano. Je navržen tak, aby snadno fungoval s GPU.
Nevýhody
- Pro ty, kdo neznají Python nebo jiné numerické výpočetní knihovny, může být náročné naučit se Theano.
- Theano již nemusí dostávat aktualizace nebo opravy chyb, protože se jeho vývoj v poslední době zpomalil.
- Nedostatečná dokumentace: pro některé uživatele může být používání Theano náročné, protože jeho dokumentace je méně důkladná než u konkurenčních knihoven pro numerické výpočty.
7. Kognitivní sada nástrojů společnosti Microsoft
Podívejme se na Microsoft Cognitive Toolkit, bezplatný a open-source rámec pro vývoj modelů hlubokého učení. Je určen pro trénink velkých modelů na několika GPU a strojích.
Cognitive Toolkit je oblíbenou volbou mezi datovými vědci a výzkumníky strojového učení se svým uživatelsky přívětivým rozhraním API a vynikajícími možnostmi distribuovaného školení.
Jednou z důležitých vlastností Cognitive Toolkit je její schopnost trénovat a nasazovat modely na různém hardwaru, včetně CPU, GPU a dokonce i FPGA.
Díky tomu je vynikající alternativou pro organizace, které se snaží začlenit hluboké učení do svých výrobků a služeb. Kromě toho sada Cognitive Toolkit obsahuje řadu předpřipravených modelů a ukázkových kódů, což usnadňuje začátečníkům začít.
Klady
- Umožňuje distribuované školení na několika počítačích a GPU
- Umožňuje jednoduchou interakci s dalšími produkty Microsoftu, jako je Azure a Power BI
- Nabízí všestranný a adaptabilní rámec pro vývoj a školení modelů hlubokého učení
Nevýhody
- Může být obtížné nastavit a přizpůsobit pro nové uživatele
- Chybí vestavěná podpora pro několik oblíbených funkcí, jako je rozšiřování dat a učení přenosu
- Chybí vestavěná podpora pro několik oblíbených funkcí, jako je rozšiřování dat a učení přenosu
8. Shogun
Shogun je balíček strojového učení C++, který je málo využíván. Obsahuje konektory Python, Java a MATLAB, což z něj činí flexibilní nástroj pro praktiky strojového učení.
Shogun je navržen tak, aby byl škálovatelný, rychlý a flexibilní, takže je vhodný pro velké množství dat a náročné úlohy strojového učení.
Jednou z nejpozoruhodnějších výhod Shogunu je jeho schopnost zpracovat širokou škálu datových formátů, včetně binárních, kategorických a spojitých.
Zahrnuje také širokou škálu metod pro klasifikaci, regresi, redukci rozměrů a shlukování, což z ní činí kompletní nástroj pro strojové učení. Shogun podporuje dávkové i online učení a bezproblémově se integruje s dalšími knihovnami strojového učení, jako je TensorFlow a scikit-learn.
Klady
- Poskytuje rozmanitou sadu technik a nástrojů strojového učení, včetně hlubokého učení, regrese a podpory klasifikace
- Je kompatibilní s různými programovací jazyky, včetně Pythonu, C++ a Javy.
Nevýhody
- Může mít k dispozici méně zdrojů a podpory, protože nemusí být tak známá nebo populární jako některé jiné knihovny strojového učení.
- Ve srovnání s jinými knihovnami, na které jsou zvyklí, se některým uživatelům může zdát syntaxe a struktura této knihovny méně srozumitelná.
- K dosažení nejlepších výsledků mohou některé knihovny potřebovat více manuální práce a dolaďování než jiné.
9. ONNX
Open-source platforma s názvem Open Neural Network Exchange (ONNX) umožňuje konverzi a sdílení modelů strojového učení.
Nabízí metodu pro přenos modelů hlubokého učení mezi různými frameworky a platformami, což zjednodušuje vytváření a nasazení modelů strojového učení.
Můžete vytvářet modely s ONNX pomocí preferovaného rámce a poté je nasadit v jiném běhovém nastavení.
Přizpůsobitelná architektura ONNX umožňuje uživatelům vybrat si ideální nástroje pro danou práci. Usnadňuje kompatibilitu napříč několika frameworky pro hluboké učení, jako jsou PyTorch, TensorFlow a Caffe2. Můžete využít výhod každého rámce rychlým převodem modelů mezi nimi.
Klady
- Interoperabilita je možná napříč několika frameworky pro hluboké učení.
- Zdarma k použití a open-source.
- Je podporována široká škála hardwarových a runtime prostředí.
Nevýhody
- Výkon modelů ONNX může být občas horší než modely, které jsou nativně implementovány v daném frameworku.
- Někdy může přepínání mezi různými frameworky způsobit problémy s kompatibilitou, které je obtížné opravit.
10. Apache Spark
Apache Spark je rychlý a všestranný distribuovaný výpočetní systém, který snadno zvládne rozsáhlé zpracování dat. Je oblíbenou volbou pro velké datové aplikace díky své schopnosti rychle analyzovat velké objemy dat.
Spark má být nejen rychlý, ale je také škálovatelný, což znamená, že dokáže zvládat rostoucí množství dat bez kompromisů ve výkonu.
Zvláště pozoruhodný je balíček MLlib, který je součástí Apache Spark. Zahrnuje škálovatelné a efektivní metody strojového učení, jako je klasifikace, regrese, shlukování a kolaborativní filtrování.
Vzhledem k tomu, že MLlib je propojen s ostatními komponentami Sparku, je snadné vytvářet end-to-end potrubí pro zpracování dat.
Pokud tedy potřebujete silný a adaptabilní nástroj pro zpracování velkých dat a strojové učení, Apache Spark by měl být na vašem seznamu.
Klady
- Díky své distribuované výpočetní konstrukci dokáže rychle zpracovat velké datové sady
- Integrace s dalšími technologiemi Big Data, jako jsou Hadoop, Hive a Cassandra, je jednoduchá.
- Je poskytnuto několik technik pro klasifikaci, regresi, shlukování a kolaborativní filtrování
Nevýhody
- Kvůli složitosti distribuované výpočetní architektury je křivka učení strmá
- Běží na obrovském množství zdrojů a infrastruktury
- Podpora pro zpracování a streamování dat v reálném čase je omezená
11. mlpack
mlpack je open-source sada nástrojů pro strojové učení C++ zaměřená na poskytování rychlých, škálovatelných a jednoduchých algoritmů pro širokou škálu aplikací.
Poskytuje rozmanitou sadu algoritmů strojového učení, jako je shlukování, regrese, klasifikace, redukce rozměrů a neuronové sítě.
Klady
- Efektivní implementace mnoha algoritmů
- Integrace s jinými knihovnami a jazyky je jednoduchá.
- Nabízí rozhraní příkazového řádku a C++ API
Nevýhody
- Dokumentace by se mohla zlepšit
- Několik algoritmů dosud nebylo implementováno
- Pro začátečníky může být použití obtížné
12. Azure ML Studio
Azure Machine Learning (Azure ML) je platforma pro strojové učení v cloudu. Můžete navrhovat, nasazovat a spravovat modely strojového učení ve velkém.
Nabízí řadu nástrojů a služeb, které pomáhají datovým vědcům a vývojářům zefektivnit celý pracovní postup strojového učení. Můžete jednoduše spravovat svá data, trénovat své modely a nasazovat je do produkce. A můžete sledovat jejich výkon pomocí Azure ML – to vše z jediného integrovaného prostředí.
Platforma podporuje několik počítačových jazyků, včetně Pythonu, R a SQL, a přichází s několika předpřipravenými šablonami a algoritmy, které vám pomohou rychle začít.
Navíc díky svému flexibilnímu a škálovatelnému designu může Azure ML snadno spravovat jak malé zkušební verze, tak rozsáhlé aplikace strojového učení.
Klady
- Poskytuje snadno použitelné grafické rozhraní pro vývoj a nasazení modelů strojového učení
- Připojuje se k dalším službám Microsoftu, jako je Azure Storage a Power BI.
- Spolupráce se členy týmu je možná prostřednictvím správy verzí a sdílených pracovních prostorů
- Škálovatelnost pro práci s obrovskými objemy dat a výpočetním výkonem
Nevýhody
- Minimální možnosti přizpůsobení pro algoritmy a modely
- Vzhledem k cenové strategii může být pro menší podniky nebo jednotlivce méně nákladově efektivní
13. Sonet
Výzkumníci z DeepMind navrhli a postavili Sonnet, rámec umělé inteligence, který podporuje vývoj neuronových sítí pro různé aplikace. Patří mezi ně učení pod dohledem i bez něj posilování učení.
Programovací architektura Sonnetu je postavena na snt.Module, který může ukládat ukazatele na parametry, další moduly a metody. Rámec přichází s několika přednastavenými moduly a sítěmi, ale uživatelům se také doporučuje, aby si vytvořili své vlastní.
Klady
- Jednoduchý a výkonný programovací model
- Uživatelům se doporučuje vytvářet své moduly.
- Kód, který je stručný a zaměřený
Nevýhody
- Není zahrnut žádný školicí program
- Začátečníci mohou čelit strmé křivce učení
14. GluonCV
Chcete se dozvědět více o počítačovém vidění?
Představujeme GluonCV!
Tato fantastická knihovna obsahuje špičkové algoritmy hlubokého učení, předem vyškolené modely a nepřeberné množství materiálů, které pomohou inženýrům, výzkumníkům a studentům ověřit jejich nápady, prototypovat produkty a dozvědět se více o této oblasti.
GluonCV usnadňuje začátek a dosahování výsledků SOTA pomocí dobře navržených API, jednoduchých implementací a pomoci komunity.
A co víc, ta nejlepší část?
Je extrémně přizpůsobivý a snadno se optimalizuje a instaluje! GluonCV obsahuje vše, co potřebujete, abyste své schopnosti počítačového vidění posunuli na další úroveň, ať už jste ostřílený profík nebo právě začínáte.
Klady
- Jednoduchá instalace a použití
- Velká sbírka předtrénovaných modelů
- Algoritmy hlubokého učení které jsou špičkové
- Implementace, které jsou snadno pochopitelné
- Jednoduchá optimalizace a nasazení
Nevýhody
- Méně přizpůsobení a kontroly než alternativní rámce
- Podpora činností nesouvisejících s počítačovým viděním je omezená
- Komerční použití může být omezeno kvůli licenčním omezením
15. H2O
H2O je open source platforma pro analýzu dat a strojové učení, jejímž cílem je usnadnit organizacím využívání umělé inteligence (AI) k řízení jejich operací.
AI Cloud od H2O.ai ještě více usnadňuje začátky s H2O, a to díky rozhraní přetahování pro vývoj modelů strojového učení bez jakýchkoli dovedností v oblasti kódování.
Platforma také poskytuje rozsáhlé vizualizace dat a analytické schopnosti, stejně jako ladění a nasazení modelu. Firmy mohou používat H2O.ai k rychlé a jednoduché konstrukci a nasazení modelů umělé inteligence, aby se vypořádaly s náročnými obchodními výzvami.
Klady
- Drag-and-drop rozhraní pro vytváření modelů strojového učení
- Komplexní nástroje pro vizualizaci a analýzu dat, stejně jako ladění a nasazení modelu
- Open-source platforma s velkou komunitou uživatelů a přispěvatelů
- Podpora několika algoritmů a datových typů
Nevýhody
- Některé funkce jsou dostupné pouze v prémiové verzi platformy
- Ve srovnání s jinými platformami může být nastavení a konfigurace obtížnější.
Sbalit se, který je nejlepší?
Výběr ideálního rámce nebo platformy umělé inteligence závisí na tom, co s tím chcete dělat. Pokud chcete framework, který se snadno používá a má obrovskou komunitu, TensorFlow nebo PyTorch mohou být vhodnou volbou.
Pokud chcete platformu, která je více zaměřená na modely strojového učení, může být nejlepší volbou Azure ML Studio nebo H2O.ai.
A pokud chcete framework, který se snadno přizpůsobuje a konfiguruje, Sonnet nebo GluonCV mohou být tou správnou cestou. A konečně, vhodný rámec pro vás je určen vašimi jedinečnými požadavky a vkusem.
Napsat komentář