Ydych chi'n barod i fynd ar daith gyffrous i fyd deallusrwydd artiffisial?
Ni fu erioed gyfle gwell i archwilio fframweithiau AI, diolch i dwf deallusrwydd artiffisial.
Mae yna nifer o atebion ar gael, yn amrywio o TensorFlow a PyTorch i Keras a Caffe. Yn dibynnu ar eich nodau, mae gan bob fframwaith fanteision ac anfanteision penodol.
Felly, p'un a ydych chi'n newbie neu'n ddatblygwr profiadol, gadewch i ni ddechrau arni ac edrych ar y fframweithiau AI gorau sydd ar gael heddiw.
1. PyTorch
Mae PyTorch yn fframwaith dysgu peiriant ffynhonnell agored cryf sydd wedi ysgubo'r gymuned AI ers ei ymddangosiad cyntaf yn 2016. Mae wedi dod yn fframwaith mynd-i-fynd yn gyflym diolch i'w rwydwaith cyfrifiant deinamig a'i ryngwyneb hawdd ei ddefnyddio.
Ond beth sy'n gwahaniaethu PyTorch oddi wrth y dorf? I ddechrau, mae ganddo gasgliad cadarn o alluoedd. Mae hyn yn ei gwneud yn berffaith ar gyfer adeiladu a gweithredu modelau dysgu peiriannau.
Mae PyTorch yn fframwaith sy'n barod ar gyfer cynhyrchu y gellir ymddiried ynddo ar gyfer hyd yn oed y cymwysiadau mwyaf heriol, diolch i'w bontio llyfn rhwng moddau awyddus a graff gan ddefnyddio TorchScript a'i allu i gyflymu'r llwybr i gynhyrchu gan ddefnyddio TorchServe.
Yn ogystal, mae gan PyTorch ecosystem gynhwysfawr o offer a llyfrgelloedd. Mae'r offer hyn yn helpu i greu gweledigaeth gyfrifiadurol, NLP, a chymwysiadau eraill.
Mae hefyd yn cael ei gefnogi'n helaeth ar lwyfannau cwmwl mawr, gan ganiatáu ar gyfer datblygu a graddio'n hawdd.
Pros
- Mae TorchScript yn gadael i chi newid yn ddiymdrech rhwng moddau awyddus a graff, tra bod TorchServe yn cyflymu'r daith i gynhyrchu.
- Mae ecosystem gadarn o offer a fframweithiau yn ymestyn PyTorch ac yn caniatáu ymchwil mewn gweledigaeth gyfrifiadurol, prosesu iaith naturiol, a meysydd eraill.
- Mae llwyfannau cwmwl mawr yn cael eu cefnogi'n dda, gan ganiatáu ar gyfer datblygiad di-ffrithiant a graddio syml.
anfanteision
- O gymharu â fframweithiau eraill, mae ganddi gymuned ddatblygu lai.
- Mae diffyg offer monitro a delweddu, fel bwrdd tensor.
2. Keras
Ydych chi wedi cael llond bol ar baglu dros APIs dryslyd a negeseuon gwall wrth ddatblygu modelau dysgu peirianyddol? Edrych dim pellach na Keras, a fframwaith dysgu dwfn datblygu ar gyfer bodau dynol yn hytrach na robotiaid.
Mae Keras yn pwysleisio symlrwydd, rhwyddineb defnydd, a dogfennaeth gynhwysfawr. Mae hyn yn ei gwneud yn ddewis poblogaidd ymhlith datblygwyr sy'n ceisio creu a defnyddio cynhyrchion sy'n cael eu pweru gan ddysgu peiriannau.
Ond nid dyna'r cyfan: mae gan Keras ecosystem eang o offer ac adnoddau sy'n cwmpasu pob rhan o'r llif gwaith dysgu peiriannau.
Gyda'r hyblygrwydd i ddefnyddio modelau Keras ym mhobman, o'r porwr i ddyfeisiau symudol i systemau wedi'u mewnosod, gallwch ddefnyddio gallu TensorFlow yn llawn mewn unrhyw senario.
Pros
- Wedi'i adeiladu gydag APIs syml a dogfennaeth gynhwysfawr er hwylustod dynol i'w defnyddio.
- Wedi'i optimeiddio'n fawr ar gyfer cyflymder dadfygio, ceinder cod, a gallu i'w ddefnyddio
- Gellir ei raddio'n hawdd i lefelau gormodol oherwydd rhyngweithio â llwyfan TensorFlow
- Llawer o ddewisiadau lleoli, yn amrywio o borwyr i ddyfeisiau symudol i systemau wedi'u mewnosod
anfanteision
- Llai hyblyg na fframweithiau dysgu dwfn eraill
- Ar gyfer rhai senarios defnydd cymhleth, efallai y bydd angen llyfrgelloedd neu offer ychwanegol
- Ddim mor adnabyddus nac yn cael ei ddefnyddio'n aml â fframweithiau eraill
3. TensorFlow
Creu modelau dysgu peiriant sy'n addas i'w cynhyrchu gan ddefnyddio TensorFlow! Mae TensorFlow yn cynnig yr adnoddau sydd eu hangen arnoch i ddatblygu'ch prosiectau dysgu peirianyddol, p'un a ydych chi'n wyddonydd data arbenigol neu'n newydd-ddyfodiad chwilfrydig.
Waeth beth fo lefel eich profiad, gallwch chi ddechrau gyda TensorFlow diolch i'r modelau a'r sesiynau tiwtorial sydd wedi'u hyfforddi ymlaen llaw sy'n hygyrch.
Nid llyfrgell ar gyfer dysgu peirianyddol yn unig yw TensorFlow. Mae'n blatfform dysgu peiriant cyfan o'r dechrau i'r diwedd sy'n cynnig opsiynau ar gyfer pob cam o'ch proses, o ddefnyddio model i baratoi data.
Mae TensorFlow yn ei gwneud hi'n hawdd defnyddio'ch modelau ym mhobman, p'un a ydych chi'n datblygu ap gwe, ap symudol, neu ddyfais wedi'i fewnosod.
Pros
- Llwyfan cynhwysfawr ar gyfer dysgu peiriannau o'r dechrau i'r diwedd
- Graddadwy ac addasadwy
- Mae ar gael mewn sawl fersiwn ar gyfer achosion defnydd amrywiol
- Ecosystem fawr gydag adnoddau cymunedol a modelau hyfforddedig
anfanteision
- Mae yna gromlin ddysgu serth i'r rhai sydd newydd ddechrau arni
- Mae angen rhywfaint o arbenigedd technegol a dealltwriaeth.
4. Caffe
Crëwyd fframwaith dysgu dwfn o'r enw Caffe gyda ffocws ar gyflymder a modiwlaredd.
Oherwydd ei symlrwydd o ran defnydd a phrosesu data cyflym, mae Caffe, a ddatblygwyd gan y Berkeley Vision and Learning Centre (BVLC), wedi dod yn boblogaidd ymhlith ymchwilwyr a busnesau.
Mae'n ddewis arall apelgar i bobl sydd angen hyfforddi a defnyddio modelau ar ystod o galedwedd oherwydd ei ddyluniad perfformiad uchel, sy'n caniatáu iddo weithio ar CPUs a GPUs.
Pros
- Mae'n gyflym ac yn effeithiol.
- Mae modd addasu'r caffi gyda phensaernïaeth fodiwlaidd.
- Mae cymorth cymunedol da ar gael.
anfanteision
- Efallai nad dyma'r dewis delfrydol ar gyfer cymwysiadau soffistigedig oherwydd ei allu cyfyngedig.
- Yn wahanol i fframweithiau eraill, nid mor hawdd ei ddefnyddio
- Mae angen rhywfaint o brofiad rhaglennu.
5. MX Rhwyd
Crëwyd y fframwaith dysgu dwfn MXNet gydag effeithlonrwydd a gallu i addasu mewn golwg. Gallwch chi greu a defnyddio'n hawdd rhwydweithiau nefol gyda'u rhyngwyneb hawdd ei ddefnyddio at ystod o ddibenion.
Fe'i datblygir gydag achosion defnydd cynhyrchu mewn golwg, gan gynnwys galluoedd fel pwynt gwirio model, gwasanaethu model, a chefnogaeth ar gyfer fformat ONNX. Mae hyn yn ei gwneud hi'n hawdd defnyddio'ch modelau mewn sawl lleoliad, gan gynnwys dyfeisiau wedi'u mewnosod ac amgylcheddau cwmwl.
Mae nodweddion ac offer pellach a ddarperir gan MXNet yn cynnwys llwythwyr data adeiledig, modelau sydd wedi'u hyfforddi ymlaen llaw, a chymorth gyda gwahaniaethu'n awtomatig. Dysgu dwfn mae ymarferwyr o bob lefel sgil yn ei ddewis yn aml oherwydd ei gymuned fywiog a dogfennaeth drylwyr.
Pros
- Scalable: Mae MXNet yn opsiwn gwych ar gyfer cymwysiadau ar raddfa fawr gan ei fod yn cefnogi hyfforddiant gwasgaredig dros nifer o GPUs a CPUs.
- Mae MXNet yn syml i'w ymgorffori yn y prosesau cyfredol gan ei fod yn cefnogi amrywiaeth eang o ieithoedd cyfrifiadurol, gan gynnwys Python, R, Julia, Scala, Perl, a C ++.
- Mae'n gydnaws â Linux, Windows, macOS, iOS, ac Android.
anfanteision
- Mae gan MXNet gromlin ddysgu uchel ac efallai y bydd angen peth amser i feistroli, yn debyg i un arall fframweithiau dysgu dwfn.
- Llai poblogaidd: Er bod MXNet yn cael ei dderbyn, nid yw'n cael ei ddefnyddio mor aml â rhai fframweithiau dysgu dwfn eraill fel TensorFlow neu PyTorch, sy'n awgrymu y gallai fod llai o adnoddau cymunedol ar gael.
6. Theano
Mae pecyn cymorth cyfrifiant rhifiadol cryf o'r enw Theano yn galluogi defnyddwyr i ddylunio, optimeiddio a gwerthuso mynegiadau mathemategol yn effeithiol. Mae'n cynnig rhyngwyneb syml ar gyfer cyflawni gweithrediadau mathemategol ar setiau data enfawr ac fe'i datblygir ar ben Python.
Mae hyblygrwydd Theano i wneud cyfrifiadau ar CPUs a GPUs yn un o'i brif fanteision. Mae hyn yn ei gwneud yn ddelfrydol ar gyfer cymwysiadau dysgu dwfn sy'n gofyn am brosesu perfformiad uchel.
Ar ben hynny, mae Theano yn cynnig amrywiaeth o alluoedd optimeiddio y gall defnyddwyr eu defnyddio i wella perfformiad a chywirdeb eu modelau.
Nawr, gadewch i ni wirio ei fanteision a'i anfanteision.
Pros
- Mae Theano yn hynod effeithiol wrth wneud cyfrifiannau rhifiadol gan ei fod wedi'i adeiladu i wneud y gorau o'r graff cyfrifiannol o ymadroddion mathemategol.
- Mae'n fframwaith hyblyg iawn.
- Mae cymwysiadau dysgu dwfn perfformiad uchel yn elwa'n fawr o optimeiddio GPU cryf Theano. Mae wedi'i adeiladu i weithredu'n hawdd gyda GPUs.
anfanteision
- Efallai y bydd y rhai sy'n anghyfarwydd â Python neu lyfrgelloedd cyfrifo rhifiadol eraill yn ei chael hi'n heriol dysgu Theano.
- Efallai na fydd Theano yn cael diweddariadau na chlytiau bygiau mwyach oherwydd bod ei ddatblygiad wedi arafu yn ddiweddar.
- Dogfennaeth annigonol: efallai y bydd rhai defnyddwyr yn ei chael hi'n anodd defnyddio Theano gan fod ei ddogfennaeth yn llai trylwyr na dogfennau llyfrgelloedd sy'n cystadlu ar gyfer cyfrifo rhifiadol.
7. Pecyn Cymorth Gwybyddol Microsoft
Gadewch i ni edrych ar Microsoft Cognitive Toolkit, fframwaith ffynhonnell agored am ddim ar gyfer datblygu modelau dysgu dwfn. Fe'i bwriedir ar gyfer hyfforddi modelau ar raddfa fawr ar sawl GPU a pheiriant.
Mae'r Pecyn Cymorth Gwybyddol yn ddewis poblogaidd ymhlith gwyddonwyr data ac ymchwilwyr dysgu peiriannau gyda'i API hawdd ei ddefnyddio a'i alluoedd hyfforddi dosbarthedig rhagorol.
Un o nodweddion pwysig y Pecyn Cymorth Gwybyddol yw ei allu i hyfforddi a defnyddio modelau ar amrywiaeth o galedwedd, gan gynnwys CPUs, GPUs, a hyd yn oed FPGAs.
Mae hyn yn ei wneud yn ddewis arall gwych i sefydliadau sy'n ceisio ymgorffori dysgu dwfn yn eu nwyddau a'u gwasanaethau. Ar ben hynny, mae'r Pecyn Cymorth Gwybyddol yn cynnwys amrywiaeth o fodelau a adeiladwyd ymlaen llaw a chod enghreifftiol, gan ei gwneud hi'n syml i newydd-ddyfodiaid ddechrau arni.
Pros
- Yn caniatáu ar gyfer hyfforddiant wedi'i ddosbarthu dros sawl cyfrifiadur a GPU
- Yn darparu ar gyfer rhyngweithio syml â chynhyrchion Microsoft eraill fel Azure a Power BI
- Yn cynnig fframwaith hyblyg a hyblyg ar gyfer datblygu a hyfforddi modelau dysgu dwfn
anfanteision
- Gall fod yn anodd sefydlu ac addasu ar gyfer defnyddwyr newydd
- Yn brin o gefnogaeth adeiledig ar gyfer nifer o nodweddion poblogaidd megis cynyddu data a dysgu trosglwyddo
- Yn brin o gefnogaeth adeiledig ar gyfer nifer o nodweddion poblogaidd megis cynyddu data a dysgu trosglwyddo
8. Shogun
Pecyn dysgu peiriant C++ yw Shogun sy'n cael ei danddefnyddio. Mae'n cynnwys cysylltwyr Python, Java, a MATLAB, gan ei wneud yn offeryn hyblyg ar gyfer ymarferwyr dysgu peiriannau.
Mae Shogun wedi'i adeiladu i fod yn raddadwy, yn gyflym ac yn hyblyg, gan ei wneud yn addas ar gyfer llawer iawn o ddata a herio llwythi gwaith dysgu peiriannau.
Un o fanteision mwyaf nodedig Shogun yw ei allu i drin ystod eang o fformatau data, gan gynnwys deuaidd, categorïaidd a pharhaus.
Mae hefyd yn cynnwys ystod eang o ddulliau ar gyfer dosbarthu, atchweliad, lleihau maint dimensiwn, a chlystyru, gan ei wneud yn offeryn dysgu peiriant cyflawn. Mae Shogun yn cefnogi dysgu swp ac ar-lein, ac mae'n integreiddio'n ddi-dor â llyfrgelloedd dysgu peiriant eraill fel TensorFlow a scikit-lean.
Pros
- Mae'n darparu set amrywiol o dechnegau ac offer dysgu peiriant, gan gynnwys dysgu dwfn, atchweliad, a chymorth dosbarthu
- Mae'n gydnaws ag amrywiaeth o ieithoedd rhaglennu, gan gynnwys Python, C ++, a Java.
anfanteision
- Efallai y bydd ganddo lai o adnoddau a chymorth ar gael oherwydd efallai nad yw mor adnabyddus na phoblogaidd â rhai llyfrgelloedd dysgu peirianyddol eraill.
- O gymharu â llyfrgelloedd eraill y maent yn gyfarwydd â hwy, efallai y bydd rhai defnyddwyr yn gweld cystrawen a strwythur y llyfrgell hon yn llai dealladwy.
- Er mwyn sicrhau'r canlyniadau gorau, efallai y bydd angen mwy o waith llaw a mireinio ar rai llyfrgelloedd nag eraill.
9. ONNX
Mae platfform ffynhonnell agored o'r enw Open Neural Network Exchange (ONNX) yn galluogi trosi a rhannu modelau dysgu peiriannau.
Mae'n cynnig dull ar gyfer trosglwyddo modelau dysgu dwfn rhwng gwahanol fframweithiau a llwyfannau, gan symleiddio'r broses o greu a defnyddio modelau dysgu peirianyddol.
Gallwch greu modelau gydag ONNX gan ddefnyddio fframwaith a ffefrir ac yna eu defnyddio mewn gosodiad amser rhedeg gwahanol.
Mae pensaernïaeth addasadwy ONNX yn galluogi defnyddwyr i ddewis yr offer delfrydol ar gyfer y gwaith dan sylw. Mae'n hwyluso cydweddoldeb ar draws sawl fframwaith dysgu dwfn, megis PyTorch, TensorFlow, a Caffe2. Gallwch wneud defnydd o fanteision pob fframwaith trwy drosi modelau rhyngddynt yn gyflym.
Pros
- Mae rhyngweithrededd yn bosibl ar draws sawl fframwaith dysgu dwfn.
- Am ddim i'w ddefnyddio a ffynhonnell agored.
- Cefnogir ystod eang o amgylcheddau caledwedd ac amser rhedeg.
anfanteision
- Gall perfformiad modelau ONNX weithiau fod yn waeth na modelau sy'n cael eu gweithredu'n frodorol mewn fframwaith penodol.
- Weithiau gallai newid rhwng fframweithiau amrywiol achosi problemau cydnawsedd sy'n anodd eu trwsio.
10. Apache Spark
Mae Apache Spark yn system gyfrifiadurol ddosbarthedig gyflym ac amlbwrpas sy'n gallu trin prosesu data ar raddfa fawr yn hawdd. Mae'n ddewis poblogaidd ar gyfer cymwysiadau data mawr oherwydd ei allu i ddadansoddi symiau mawr o ddata yn gyflym.
Mae Spark nid yn unig i fod yn gyflym, ond mae hefyd yn raddadwy, sy'n golygu y gall reoli meintiau data cynyddol heb gyfaddawdu ar berfformiad.
Mae'r pecyn MLlib sydd wedi'i gynnwys gydag Apache Spark yn arbennig o rhyfeddol. Mae'n cynnwys dulliau dysgu peiriannau graddadwy ac effeithlon megis dosbarthu, atchweliad, clystyru, a hidlo cydweithredol.
Gan fod MLlib yn rhyngwynebu â chydrannau eraill Spark, mae'n syml creu piblinellau prosesu data o'r dechrau i'r diwedd.
Felly, os oes angen teclyn cryf y gellir ei addasu arnoch ar gyfer prosesu data mawr a dysgu peiriannau, dylai Apache Spark fod ar eich rhestr.
Pros
- Oherwydd ei ddyluniad cyfrifiadurol gwasgaredig, gall drin setiau data mawr yn gyflym
- Mae integreiddio â thechnolegau Data Mawr eraill fel Hadoop, Hive, a Cassandra yn syml.
- Darperir sawl techneg ar gyfer dosbarthu, atchweliad, clystyru, a hidlo cydweithredol
anfanteision
- Oherwydd cymhlethdod y bensaernïaeth gyfrifiadurol ddosbarthedig, mae'r gromlin ddysgu yn serth
- Yn rhedeg ar lawer iawn o adnoddau a seilwaith
- Mae cefnogaeth ar gyfer prosesu a ffrydio data amser real yn gyfyngedig
11. mlpack
Mae mlpack yn becyn cymorth dysgu peiriant ffynhonnell agored C++ gyda'r nod o ddarparu algorithmau cyflym, graddadwy a syml ar gyfer ystod eang o gymwysiadau.
Mae'n darparu set amrywiol o algorithmau dysgu peirianyddol megis clystyru, atchweliad, dosbarthiad, lleihau dimensioldeb, a rhwydweithiau niwral.
Pros
- Gweithredu llawer o algorithmau yn effeithiol
- Mae integreiddio â llyfrgelloedd ac ieithoedd eraill yn syml.
- Yn cynnig rhyngwynebau llinell orchymyn a C ++ API
anfanteision
- Gellid gwella'r dogfennau
- Nid yw nifer o algorithmau wedi'u gweithredu eto
- Efallai y bydd dechreuwyr yn ei chael hi'n anodd ei ddefnyddio
12. Stiwdio Azure ML
Mae Azure Machine Learning (Azure ML) yn blatfform dysgu peiriant yn y cwmwl. Rydych chi'n cael dylunio, defnyddio a rheoli modelau dysgu peirianyddol ar raddfa.
Mae'n cynnig amrywiaeth o offer a gwasanaethau i gynorthwyo gwyddonwyr data a datblygwyr i symleiddio'r llif gwaith dysgu peirianyddol o'r dechrau i'r diwedd. Yn syml, gallwch chi reoli'ch data, hyfforddi'ch modelau, a'u defnyddio i gynhyrchu. A gallwch fonitro eu perfformiad gan ddefnyddio Azure ML - i gyd o un amgylchedd integredig.
Mae'r platfform yn cefnogi sawl iaith gyfrifiadurol, gan gynnwys Python, R, a SQL, ac mae'n dod gyda nifer o dempledi ac algorithmau a adeiladwyd ymlaen llaw i'ch helpu i ddechrau'n gyflym.
At hynny, oherwydd ei ddyluniad hyblyg a graddadwy, gall Azure ML reoli treialon ar raddfa fach a chymwysiadau dysgu peiriannau ar raddfa fawr yn hawdd.
Pros
- Yn darparu rhyngwyneb graffigol hawdd ei ddefnyddio ar gyfer datblygu a defnyddio modelau dysgu peiriannau
- Yn cysylltu â gwasanaethau Microsoft eraill fel Azure Storage a Power BI.
- Mae cydweithio ag aelodau'r tîm yn bosibl trwy reoli fersiynau a rhannu mannau gweithio
- Scalability ar gyfer delio â symiau enfawr o ddata a phŵer prosesu
anfanteision
- Opsiynau addasu lleiaf posibl ar gyfer algorithmau a modelau
- Oherwydd y strategaeth brisiau, gall fod yn llai cost-effeithiol i fentrau llai neu unigolion
13. soned
Dyluniodd ac adeiladodd ymchwilwyr DeepMind Sonnet, fframwaith AI sy'n cefnogi datblygiad rhwydweithiau niwral ar gyfer amrywiaeth o gymwysiadau. Mae'r rhain yn cynnwys dysgu dan oruchwyliaeth a dysgu heb oruchwyliaeth, yn ogystal â dysgu atgyfnerthu.
Mae pensaernïaeth rhaglennu Sonnet wedi'i seilio ar snt.Module, a all storio awgrymiadau i baramedrau, modiwlau eraill, a dulliau. Daw'r fframwaith gyda nifer o fodiwlau a rhwydweithiau rhagosodedig, ond anogir defnyddwyr hefyd i greu rhai eu hunain.
Pros
- Model rhaglennu syml a phwerus
- Anogir defnyddwyr i greu eu modiwlau.
- Cod sy'n gryno ac yn canolbwyntio
anfanteision
- Nid oes rhaglen hyfforddi wedi'i chynnwys
- Gall dechreuwyr wynebu cromlin ddysgu serth
14. GluonCV
Ydych chi eisiau dysgu mwy am olwg cyfrifiadurol?
Cyflwyno GluonCV!
Mae'r llyfrgell wych hon yn cynnwys algorithmau dysgu dwfn blaengar, modelau sydd wedi'u hyfforddi ymlaen llaw, a llu o ddeunyddiau i gynorthwyo peirianwyr, ymchwilwyr, a myfyrwyr i ddilysu eu syniadau, prototeipio cynhyrchion, a dysgu mwy am yr ardal.
Mae GluonCV yn ei gwneud hi'n hawdd cychwyn arni a chyflawni canlyniadau SOTA gyda'i APIs wedi'u cynllunio'n dda, gweithrediadau syml, a chymorth cymunedol.
Beth sy'n fwy, y rhan orau?
Mae'n hynod addasadwy a syml i'w optimeiddio a'i osod! Mae GluonCV yn cynnwys popeth sydd ei angen arnoch i fynd â'ch doniau gweledigaeth gyfrifiadurol i'r lefel nesaf, p'un a ydych chi'n berson profiadol neu newydd ddechrau.
Pros
- Gosod a defnyddio syml
- Casgliad mawr o fodelau wedi'u hyfforddi ymlaen llaw
- Algorithmau dysgu dwfn sydd ar flaen y gad
- Gweithrediadau sy'n syml i'w deall
- Optimeiddio a defnyddio syml
anfanteision
- Llai o addasu a rheolaeth na fframweithiau amgen
- Mae cymorth ar gyfer gweithgareddau golwg nad ydynt yn gyfrifiadurol yn gyfyngedig
- Gall defnydd masnachol gael ei gyfyngu oherwydd cyfyngiadau trwydded
15. H2O
Mae H2O yn blatfform dadansoddi data a dysgu peirianyddol ffynhonnell agored sydd â'r nod o'i gwneud hi'n syml i sefydliadau ddefnyddio deallusrwydd artiffisial (AI) i yrru eu gweithrediadau.
Mae AI Cloud H2O.ai yn gwneud dechrau gyda H2O hyd yn oed yn haws, gyda rhyngwyneb llusgo a gollwng ar gyfer datblygu modelau dysgu peiriannau heb unrhyw sgiliau codio.
Mae'r llwyfan hefyd yn darparu helaeth delweddu data a galluoedd dadansoddi, yn ogystal â newid a defnyddio modelau. Gall busnesau ddefnyddio H2O.ai i adeiladu a defnyddio modelau AI yn gyflym ac yn syml i fynd i’r afael â heriau busnes heriol.
Pros
- Rhyngwyneb llusgo a gollwng ar gyfer creu modelau dysgu peirianyddol
- Offer delweddu a dadansoddi data cynhwysfawr, yn ogystal â thiwnio a defnyddio modelau
- Llwyfan ffynhonnell agored gyda chymuned fawr o ddefnyddwyr a chyfranwyr
- Cefnogaeth i sawl algorithm a math o ddata
anfanteision
- Dim ond yn fersiwn premiwm y platfform y mae rhai nodweddion yn hygyrch
- O'i gymharu â llwyfannau eraill, gallai fod yn anoddach ei sefydlu a'i ffurfweddu.
Lapiwch, Pa Un sydd Orau?
Mae dewis y fframwaith neu lwyfan AI delfrydol yn dibynnu ar yr hyn rydych chi am ei wneud ag ef. Os ydych chi eisiau fframwaith sy'n syml i'w ddefnyddio ac sydd â chymuned enfawr, gall TensorFlow neu PyTorch fod yn ddewis addas.
Os ydych chi eisiau platfform sy'n canolbwyntio mwy ar fodelau dysgu peiriant, efallai mai Azure ML Studio neu H2O.ai yw'r opsiwn gorau.
Ac, os ydych chi eisiau fframwaith sy'n syml i'w addasu a'i ffurfweddu, efallai mai Sonnet neu GluonCV yw'r ffordd i fynd. Yn olaf, mae'r fframwaith priodol i chi yn cael ei bennu gan eich gofynion a'ch chwaeth unigryw.
Gadael ymateb