Είστε έτοιμοι να κάνετε ένα συναρπαστικό ταξίδι στη σφαίρα της τεχνητής νοημοσύνης;
Δεν υπήρξε ποτέ καλύτερη ευκαιρία να εξερευνήσετε πλαίσια AI, χάρη στην ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης.
Υπάρχουν πολλές διαθέσιμες λύσεις, που κυμαίνονται από TensorFlow και PyTorch έως Keras και Caffe. Ανάλογα με τους στόχους σας, κάθε πλαίσιο έχει ξεχωριστά πλεονεκτήματα και μειονεκτήματα.
Επομένως, είτε είστε αρχάριος είτε έμπειρος προγραμματιστής, ας ξεκινήσουμε και ας δούμε τα καλύτερα πλαίσια τεχνητής νοημοσύνης που είναι διαθέσιμα σήμερα.
1. PyTorch
Το PyTorch είναι ένα ισχυρό πλαίσιο μηχανικής μάθησης ανοιχτού κώδικα που έχει σαρώσει την κοινότητα AI από την πρώτη του εμφάνιση το 2016. Έγινε γρήγορα ένα δημοφιλές πλαίσιο χάρη στο δυναμικό δίκτυο υπολογιστών και τη φιλική προς τον χρήστη διεπαφή.
Τι ξεχωρίζει όμως το PyTorch από το πλήθος; Αρχικά, έχει μια ισχυρή συλλογή δυνατοτήτων. Αυτό το καθιστά ιδανικό για κατασκευή και υλοποίηση μοντέλα μηχανικής μάθησης.
Το PyTorch είναι ένα πλαίσιο έτοιμο για παραγωγή, το οποίο μπορεί να εμπιστευτεί ακόμη και τις πιο απαιτητικές εφαρμογές, χάρη στην ομαλή μετάβασή του μεταξύ των λειτουργιών eager και graph με χρήση TorchScript και στην ικανότητά του να επιταχύνει τη διαδρομή προς την παραγωγή χρησιμοποιώντας το TorchServe.
Επιπλέον, το PyTorch διαθέτει ένα ολοκληρωμένο οικοσύστημα εργαλείων και βιβλιοθηκών. Αυτά τα εργαλεία βοηθούν στη δημιουργία όραση υπολογιστή, NLP και άλλες εφαρμογές.
Υποστηρίζεται επίσης εκτενώς σε μεγάλες πλατφόρμες cloud, επιτρέποντας την εύκολη ανάπτυξη και κλιμάκωση.
ΥΠΕΡ
- Το TorchScript σάς επιτρέπει να εναλλάσσεστε αβίαστα μεταξύ των λειτουργιών eager και graph, ενώ το TorchServe επιταχύνει το ταξίδι προς την παραγωγή.
- Ένα ισχυρό οικοσύστημα εργαλείων και πλαισίων επεκτείνει το PyTorch και επιτρέπει την έρευνα στην όραση υπολογιστών, την επεξεργασία φυσικής γλώσσας και άλλους τομείς.
- Οι μεγάλες πλατφόρμες cloud υποστηρίζονται καλά, επιτρέποντας ανάπτυξη χωρίς τριβές και απλή κλιμάκωση.
ΚΑΤΑ
- Σε σύγκριση με άλλα πλαίσια, έχει μικρότερη κοινότητα ανάπτυξης.
- Υπάρχει έλλειψη εργαλείων παρακολούθησης και οπτικοποίησης, όπως μια πλακέτα τανυστήρα.
2. Keras
Έχετε βαρεθεί να σκοντάφτετε σε μπερδεμένα API και μηνύματα σφάλματος κατά την ανάπτυξη μοντέλων μηχανικής εκμάθησης; Μην κοιτάξετε πέρα από τον Keras, α πλαίσιο βαθιάς μάθησης αναπτύχθηκε για ανθρώπους και όχι για ρομπότ.
Η Keras δίνει έμφαση στην απλότητα, την ευκολία χρήσης και την ολοκληρωμένη τεκμηρίωση. Αυτό το καθιστά δημοφιλή επιλογή μεταξύ των προγραμματιστών που προσπαθούν να δημιουργήσουν και να αναπτύξουν προϊόντα που υποστηρίζονται από μηχανική μάθηση.
Αλλά δεν είναι μόνο αυτό: Η Keras διαθέτει ένα ευρύ οικοσύστημα εργαλείων και πόρων που καλύπτουν κάθε μέρος της ροής εργασιών μηχανικής εκμάθησης.
Με την ευελιξία ανάπτυξης μοντέλων Keras παντού, από το πρόγραμμα περιήγησης έως τις κινητές συσκευές έως τα ενσωματωμένα συστήματα, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε πλήρως τις δυνατότητες του TensorFlow σε οποιοδήποτε σενάριο.
ΥΠΕΡ
- Κατασκευασμένο με απλά API και ολοκληρωμένη τεκμηρίωση για ανθρώπινη ευκολία στη χρήση.
- Εξαιρετικά βελτιστοποιημένο για ταχύτητα εντοπισμού σφαλμάτων, κομψότητα κώδικα και δυνατότητα ανάπτυξης
- Εύκολη κλιμάκωση σε επίπεδα exascale λόγω της αλληλεπίδρασης με την πλατφόρμα TensorFlow
- Πολλές επιλογές ανάπτυξης, που κυμαίνονται από προγράμματα περιήγησης έως κινητές συσκευές έως ενσωματωμένα συστήματα
ΚΑΤΑ
- Λιγότερο προσαρμόσιμο από άλλα πλαίσια βαθιάς μάθησης
- Για ορισμένα σενάρια περίπλοκης χρήσης, ενδέχεται να απαιτούνται επιπλέον βιβλιοθήκες ή εργαλεία
- Δεν είναι τόσο γνωστό ή συχνά χρησιμοποιείται όσο άλλα πλαίσια
3. TensorFlow
Δημιουργήστε μοντέλα μηχανικής εκμάθησης κατάλληλα για παραγωγή χρησιμοποιώντας το TensorFlow! Το TensorFlow προσφέρει τους πόρους που χρειάζεστε για να προχωρήσετε έργα μηχανικής μάθησης, είτε είστε ειδικός επιστήμονας δεδομένων είτε είστε περίεργος νεοφερμένος.
Ανεξάρτητα από το επίπεδο εμπειρίας σας, μπορείτε απλά να ξεκινήσετε με το TensorFlow χάρη στα προεκπαιδευμένα μοντέλα και τους οδηγούς που είναι προσβάσιμοι.
Το TensorFlow δεν είναι απλώς μια βιβλιοθήκη για μηχανική μάθηση. Είναι μια ολόκληρη πλατφόρμα μηχανικής εκμάθησης από άκρο σε άκρο που προσφέρει επιλογές για κάθε βήμα της διαδικασίας σας, από την ανάπτυξη μοντέλου μέχρι την προετοιμασία δεδομένων.
Το TensorFlow διευκολύνει την ανάπτυξη των μοντέλων σας παντού, είτε αναπτύσσετε μια εφαρμογή ιστού, μια εφαρμογή για κινητά ή μια ενσωματωμένη συσκευή.
ΥΠΕΡ
- Ολοκληρωμένη πλατφόρμα μηχανικής μάθησης από την αρχή μέχρι το τέλος
- Κλιμακόμενο και προσαρμόσιμο
- Διατίθεται σε διάφορες εκδόσεις για διάφορες περιπτώσεις χρήσης
- Ένα μεγάλο οικοσύστημα με κοινοτικούς πόρους και εκπαιδευμένα μοντέλα
ΚΑΤΑ
- Υπάρχει μια απότομη καμπύλη μάθησης για όσους μόλις ξεκινούν
- Χρειάζεται μια συγκεκριμένη ποσότητα τεχνικής εμπειρογνωμοσύνης και κατανόησης.
4. Καφετέρια
Ένα πλαίσιο βαθιάς μάθησης που ονομάζεται Caffe δημιουργήθηκε με έμφαση στην ταχύτητα και την αρθρωτή.
Λόγω της απλότητας στη χρήση και της γρήγορης επεξεργασίας δεδομένων, το Caffe, που αναπτύχθηκε από το Berkeley Vision and Learning Center (BVLC), έχει κερδίσει δημοτικότητα μεταξύ ερευνητών και επιχειρήσεων.
Είναι μια ελκυστική εναλλακτική λύση για άτομα που πρέπει να εκπαιδεύσουν και να αναπτύξουν μοντέλα σε μια σειρά υλικού λόγω της υψηλής απόδοσης σχεδίασής του, η οποία του επιτρέπει να λειτουργεί τόσο σε CPU όσο και σε GPU.
ΥΠΕΡ
- Είναι γρήγορο και αποτελεσματικό.
- Το καφέ είναι προσαρμόσιμο με αρθρωτή αρχιτεκτονική.
- Διατίθεται καλή κοινοτική βοήθεια.
ΚΑΤΑ
- Μπορεί να μην είναι η ιδανική επιλογή για εξελιγμένες εφαρμογές λόγω των περιορισμένων δυνατοτήτων του.
- Σε αντίθεση με άλλα πλαίσια, όχι τόσο φιλικά προς τον χρήστη
- Απαιτεί κάποια εμπειρία προγραμματισμού.
5. MX Net
Το πλαίσιο βαθιάς μάθησης MXNet δημιουργήθηκε με γνώμονα την αποτελεσματικότητα και την προσαρμοστικότητα. Μπορείτε εύκολα να δημιουργήσετε και να χρησιμοποιήσετε νευρωνικά δίκτυα με τη φιλική προς το χρήστη διεπαφή τους για διάφορους σκοπούς.
Αναπτύχθηκε έχοντας κατά νου περιπτώσεις χρήσης παραγωγής, συμπεριλαμβανομένων δυνατοτήτων όπως το σημείο ελέγχου μοντέλων, η εξυπηρέτηση μοντέλων και η υποστήριξη για τη μορφή ONNX. Αυτό καθιστά απλή την ανάπτυξη των μοντέλων σας σε πολλές τοποθεσίες, συμπεριλαμβανομένων των ενσωματωμένων συσκευών και των περιβαλλόντων cloud.
Άλλα χαρακτηριστικά και εργαλεία που παρέχονται από το MXNet περιλαμβάνουν ενσωματωμένους φορτωτές δεδομένων, προεκπαιδευμένα μοντέλα και βοήθεια με την αυτόματη διαφοροποίηση. Βαθιά μάθηση Οι επαγγελματίες όλων των επιπέδων δεξιοτήτων το επιλέγουν συχνά λόγω της ζωντανής κοινότητας και της εμπεριστατωμένης τεκμηρίωσης.
ΥΠΕΡ
- Scalable: Το MXNet είναι μια θαυμάσια επιλογή για εφαρμογές μεγάλης κλίμακας, καθώς υποστηρίζει κατανεμημένη εκπαίδευση σε πολλές GPU και CPU.
- Το MXNet είναι εύκολο να ενσωματωθεί στις τρέχουσες διεργασίες, καθώς υποστηρίζει μια ευρεία ποικιλία γλωσσών υπολογιστών, συμπεριλαμβανομένων των Python, R, Julia, Scala, Perl και C++.
- Είναι συμβατό με Linux, Windows, macOS, iOS και Android.
ΚΑΤΑ
- Το MXNet έχει υψηλή καμπύλη εκμάθησης και μπορεί να απαιτεί λίγο χρόνο για να κυριαρχήσει, παρόμοια με άλλα πλαίσια βαθιάς μάθησης.
- Λιγότερο δημοφιλές: Ενώ το MXNet κερδίζει αποδοχή, εξακολουθεί να μην χρησιμοποιείται τόσο συχνά όσο κάποια άλλα πλαίσια βαθιάς μάθησης όπως το TensorFlow ή το PyTorch, γεγονός που υποδηλώνει ότι ενδέχεται να υπάρχουν λιγότεροι πόροι κοινότητας προσβάσιμοι.
6. Θεανώ
Μια ισχυρή εργαλειοθήκη αριθμητικού υπολογισμού που ονομάζεται Theano επιτρέπει στους χρήστες να σχεδιάζουν, να βελτιστοποιούν και να αξιολογούν αποτελεσματικά μαθηματικές εκφράσεις. Προσφέρει μια απλή διεπαφή για την εκτέλεση μαθηματικών πράξεων σε τεράστια σύνολα δεδομένων και έχει αναπτυχθεί πάνω από την Python.
Η ευελιξία του Theano να εκτελεί υπολογισμούς τόσο σε CPU όσο και σε GPU είναι ένα από τα κύρια πλεονεκτήματά του. Αυτό το καθιστά ιδανικό για εφαρμογές βαθιάς μάθησης που απαιτούν επεξεργασία υψηλής απόδοσης.
Επιπλέον, το Theano προσφέρει μια ποικιλία δυνατοτήτων βελτιστοποίησης που μπορούν να χρησιμοποιήσουν οι χρήστες για να βελτιώσουν την απόδοση και την ακρίβεια των μοντέλων τους.
Τώρα, ας ελέγξουμε τα πλεονεκτήματα και τα μειονεκτήματά του.
ΥΠΕΡ
- Το Theano είναι απίστευτα αποτελεσματικό στο να κάνει αριθμητικούς υπολογισμούς, καθώς είναι κατασκευασμένο για να βελτιστοποιεί το υπολογιστικό γράφημα των μαθηματικών παραστάσεων.
- Είναι ένα πολύ προσαρμόσιμο πλαίσιο.
- Οι εφαρμογές βαθιάς εκμάθησης υψηλής απόδοσης επωφελούνται σε μεγάλο βαθμό από την ισχυρή βελτιστοποίηση GPU της Theano. Είναι κατασκευασμένο για να λειτουργεί εύκολα με GPU.
ΚΑΤΑ
- Όσοι δεν είναι εξοικειωμένοι με την Python ή άλλες βιβλιοθήκες αριθμητικών υπολογισμών μπορεί να θεωρήσουν ότι είναι δύσκολο να μάθουν το Theano.
- Το Theano ενδέχεται να μην λαμβάνει πλέον ενημερώσεις ή ενημερώσεις κώδικα σφαλμάτων επειδή η ανάπτυξή του επιβραδύνθηκε πρόσφατα.
- Ανεπαρκής τεκμηρίωση: ορισμένοι χρήστες μπορεί να θεωρήσουν ότι η χρήση του Theano είναι δύσκολη, καθώς η τεκμηρίωσή του είναι λιγότερο λεπτομερής από αυτή των ανταγωνιστικών βιβλιοθηκών για αριθμητικούς υπολογισμούς.
7. Γνωστική Εργαλειοθήκη της Microsoft
Ας δούμε το Microsoft Cognitive Toolkit, ένα δωρεάν και ανοιχτού κώδικα πλαίσιο για την ανάπτυξη μοντέλων βαθιάς μάθησης. Προορίζεται για εκπαίδευση μοντέλων μεγάλης κλίμακας σε πολλές GPU και μηχανές.
Το Cognitive Toolkit είναι μια δημοφιλής επιλογή μεταξύ των επιστημόνων δεδομένων και των ερευνητών μηχανικής μάθησης με το φιλικό προς τον χρήστη API και τις εξαιρετικές δυνατότητες κατανεμημένης εκπαίδευσης.
Ένα από τα σημαντικά χαρακτηριστικά του Cognitive Toolkit είναι η ικανότητά του να εκπαιδεύει και να αναπτύσσει μοντέλα σε μια ποικιλία υλικού, συμπεριλαμβανομένων των CPU, των GPU, ακόμη και των FPGA.
Αυτό το καθιστά μια εξαιρετική εναλλακτική λύση για οργανισμούς που προσπαθούν να ενσωματώσουν τη βαθιά μάθηση στα αγαθά και τις υπηρεσίες τους. Επιπλέον, το Cognitive Toolkit περιλαμβάνει μια ποικιλία προκατασκευασμένων μοντέλων και παραδειγμάτων κώδικα, διευκολύνοντας τους νεοφερμένους να ξεκινήσουν.
ΥΠΕΡ
- Επιτρέπει την κατανεμημένη εκπαίδευση σε πολλούς υπολογιστές και GPU
- Παρέχει απλή αλληλεπίδραση με άλλα προϊόντα της Microsoft όπως το Azure και το Power BI
- Προσφέρει ένα ευέλικτο και προσαρμόσιμο πλαίσιο για την ανάπτυξη και την εκπαίδευση μοντέλων βαθιάς μάθησης
ΚΑΤΑ
- Μπορεί να είναι δύσκολο να ρυθμίσετε και να προσαρμόσετε για νέους χρήστες
- Δεν διαθέτει ενσωματωμένη υποστήριξη για πολλές δημοφιλείς λειτουργίες, όπως η αύξηση δεδομένων και η εκμάθηση μεταφοράς
- Δεν διαθέτει ενσωματωμένη υποστήριξη για πολλές δημοφιλείς λειτουργίες, όπως η αύξηση δεδομένων και η εκμάθηση μεταφοράς
8. Ιάπων αρχιστράτηγος
Το Shogun είναι ένα πακέτο μηχανικής εκμάθησης C++ που δεν χρησιμοποιείται ελάχιστα. Περιέχει υποδοχές Python, Java και MATLAB, καθιστώντας το ένα ευέλικτο εργαλείο για επαγγελματίες μηχανικής μάθησης.
Το Shogun έχει κατασκευαστεί για να είναι επεκτάσιμο, γρήγορο και ευέλικτο, καθιστώντας το κατάλληλο για μεγάλες ποσότητες δεδομένων και απαιτητικούς φόρτους εργασίας μηχανικής εκμάθησης.
Ένα από τα πιο αξιοσημείωτα πλεονεκτήματα του Shogun είναι η ικανότητά του να χειρίζεται ένα ευρύ φάσμα μορφών δεδομένων, συμπεριλαμβανομένων των δυαδικών, κατηγορικών και συνεχών.
Περιλαμβάνει επίσης μια μεγάλη γκάμα μεθόδων ταξινόμησης, παλινδρόμησης, μείωσης διαστάσεων και ομαδοποίησης, καθιστώντας το ένα πλήρες εργαλείο μηχανικής μάθησης. Το Shogun υποστηρίζει τόσο μαζική όσο και διαδικτυακή εκμάθηση και ενσωματώνεται άψογα με άλλες βιβλιοθήκες μηχανικής εκμάθησης όπως το TensorFlow και το scikit-learn.
ΥΠΕΡ
- Παρέχει ένα ποικίλο σύνολο τεχνικών και εργαλείων μηχανικής μάθησης, συμπεριλαμβανομένης της υποστήριξης βαθιάς μάθησης, παλινδρόμησης και ταξινόμησης
- Είναι συμβατό με μια ποικιλία από γλώσσες προγραμματισμού, συμπεριλαμβανομένων των Python, C++ και Java.
ΚΑΤΑ
- Μπορεί να έχει λιγότερους διαθέσιμους πόρους και υποστήριξη, καθώς μπορεί να μην είναι τόσο γνωστή ή δημοφιλής όσο κάποιες άλλες βιβλιοθήκες μηχανικής εκμάθησης.
- Σε σύγκριση με άλλες βιβλιοθήκες που έχουν συνηθίσει, ορισμένοι χρήστες μπορεί να βρουν τη σύνταξη και τη δομή αυτής της βιβλιοθήκης λιγότερο κατανοητές.
- Για να επιτευχθούν τα καλύτερα αποτελέσματα, ορισμένες βιβλιοθήκες μπορεί να χρειάζονται περισσότερη χειρωνακτική εργασία και τελειοποίηση από άλλες.
9. ONNX
Μια πλατφόρμα ανοιχτού κώδικα που ονομάζεται Ανταλλαγή Ανοιχτού Νευρωνικού Δικτύου (ONNX) επιτρέπει τη μετατροπή και την κοινή χρήση μοντέλων μηχανικής μάθησης.
Προσφέρει μια μέθοδο για τη μεταφορά μοντέλων βαθιάς μάθησης μεταξύ διαφόρων πλαισίων και πλατφορμών, απλοποιώντας τη δημιουργία και την ανάπτυξη μοντέλων μηχανικής μάθησης.
Μπορείτε να δημιουργήσετε μοντέλα με το ONNX χρησιμοποιώντας ένα προτιμώμενο πλαίσιο και στη συνέχεια να τα αναπτύξετε σε διαφορετική ρύθμιση χρόνου εκτέλεσης.
Η προσαρμόσιμη αρχιτεκτονική του ONNX επιτρέπει στους χρήστες να επιλέγουν τα ιδανικά εργαλεία για την εργασία τους. Διευκολύνει τη συμβατότητα σε πολλά πλαίσια βαθιάς μάθησης, όπως τα PyTorch, TensorFlow και Caffe2. Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε τα πλεονεκτήματα κάθε πλαισίου μετατρέποντας γρήγορα μοντέλα μεταξύ τους.
ΥΠΕΡ
- Η διαλειτουργικότητα είναι δυνατή σε διάφορα πλαίσια βαθιάς μάθησης.
- Δωρεάν στη χρήση και ανοιχτού κώδικα.
- Υποστηρίζεται ένα ευρύ φάσμα περιβαλλόντων υλικού και χρόνου εκτέλεσης.
ΚΑΤΑ
- Η απόδοση των μοντέλων ONNX μπορεί περιστασιακά να είναι χειρότερη από μοντέλα που υλοποιούνται εγγενώς σε ένα δεδομένο πλαίσιο.
- Μερικές φορές η εναλλαγή μεταξύ διαφόρων πλαισίων μπορεί να προκαλέσει προβλήματα συμβατότητας που είναι δύσκολο να επιλυθούν.
10. Apache Spark
Το Apache Spark είναι ένα γρήγορο και ευέλικτο κατανεμημένο υπολογιστικό σύστημα που μπορεί εύκολα να χειριστεί μεγάλης κλίμακας επεξεργασία δεδομένων. Είναι μια δημοφιλής επιλογή για εφαρμογές μεγάλων δεδομένων λόγω της ικανότητάς του να αναλύει μεγάλους όγκους δεδομένων γρήγορα.
Το Spark δεν προορίζεται μόνο να είναι γρήγορο, αλλά είναι επίσης επεκτάσιμο, πράγμα που σημαίνει ότι μπορεί να διαχειριστεί αυξανόμενες ποσότητες δεδομένων χωρίς συμβιβασμούς στην απόδοση.
Το πακέτο MLlib που περιλαμβάνεται στο Apache Spark είναι ιδιαίτερα αξιοσημείωτο. Περιλαμβάνει επεκτάσιμες και αποτελεσματικές μεθόδους μηχανικής μάθησης, όπως ταξινόμηση, παλινδρόμηση, ομαδοποίηση και συνεργατικό φιλτράρισμα.
Επειδή το MLlib διασυνδέεται με άλλα στοιχεία του Spark, είναι απλό να δημιουργήσετε αγωγούς επεξεργασίας δεδομένων από άκρο σε άκρο.
Ως εκ τούτου, εάν χρειάζεστε ένα ισχυρό και προσαρμόσιμο εργαλείο για μεγάλη επεξεργασία δεδομένων και μηχανική εκμάθηση, το Apache Spark θα πρέπει να είναι στη λίστα σας.
ΥΠΕΡ
- Λόγω του κατανεμημένου υπολογιστικού σχεδιασμού του, μπορεί να χειριστεί γρήγορα μεγάλα σύνολα δεδομένων
- Η ενσωμάτωση με άλλες τεχνολογίες Big Data όπως το Hadoop, το Hive και το Cassandra είναι απλή.
- Παρέχονται διάφορες τεχνικές ταξινόμησης, παλινδρόμησης, ομαδοποίησης και συνεργατικού φιλτραρίσματος
ΚΑΤΑ
- Λόγω της πολυπλοκότητας της αρχιτεκτονικής κατανεμημένων υπολογιστών, η καμπύλη μάθησης είναι απότομη
- Λειτουργεί με τεράστιο όγκο πόρων και υποδομών
- Η υποστήριξη για επεξεργασία και ροή δεδομένων σε πραγματικό χρόνο είναι περιορισμένη
11. ml συσκευασία
Το mlpack είναι μια εργαλειοθήκη μηχανικής εκμάθησης ανοιχτού κώδικα C++ που στοχεύει στην παροχή γρήγορων, επεκτάσιμων και απλών αλγορίθμων για ένα ευρύ φάσμα εφαρμογών.
Παρέχει ένα ποικίλο σύνολο αλγορίθμων μηχανικής μάθησης, όπως ομαδοποίηση, παλινδρόμηση, ταξινόμηση, μείωση διαστάσεων και νευρωνικά δίκτυα.
ΥΠΕΡ
- Αποτελεσματική υλοποίηση πολλών αλγορίθμων
- Η ενσωμάτωση με άλλες βιβλιοθήκες και γλώσσες είναι απλή.
- Προσφέρει διεπαφές γραμμής εντολών και C++ API
ΚΑΤΑ
- Η τεκμηρίωση θα μπορούσε να βελτιωθεί
- Αρκετοί αλγόριθμοι δεν έχουν ακόμη εφαρμοστεί
- Οι αρχάριοι μπορεί να δυσκολεύονται να το χρησιμοποιήσουν
12. Azure ML Studio
Το Azure Machine Learning (Azure ML) είναι μια πλατφόρμα μηχανικής εκμάθησης στο cloud. Μπορείτε να σχεδιάσετε, να αναπτύξετε και να διαχειριστείτε μοντέλα μηχανικής εκμάθησης σε κλίμακα.
Προσφέρει μια ποικιλία εργαλείων και υπηρεσιών για να βοηθήσει τους επιστήμονες δεδομένων και τους προγραμματιστές στον εξορθολογισμό της ροής εργασιών μηχανικής εκμάθησης από άκρο σε άκρο. Μπορείτε απλά να διαχειριστείτε τα δεδομένα σας, να εκπαιδεύσετε τα μοντέλα σας και να τα αναπτύξετε στην παραγωγή. Και μπορείτε να παρακολουθείτε την απόδοσή τους χρησιμοποιώντας το Azure ML—όλα από ένα ενιαίο ενσωματωμένο περιβάλλον.
Η πλατφόρμα υποστηρίζει πολλές γλώσσες υπολογιστών, συμπεριλαμβανομένων των Python, R και SQL, και διαθέτει πολλά προκατασκευασμένα πρότυπα και αλγόριθμους για να σας βοηθήσουν να ξεκινήσετε γρήγορα.
Επιπλέον, λόγω του ευέλικτου και επεκτάσιμου σχεδιασμού του, το Azure ML μπορεί εύκολα να διαχειριστεί τόσο δοκιμές μικρής κλίμακας όσο και εφαρμογές μηχανικής εκμάθησης μεγάλης κλίμακας.
ΥΠΕΡ
- Παρέχει μια εύχρηστη γραφική διεπαφή για την ανάπτυξη και την ανάπτυξη μοντέλων μηχανικής εκμάθησης
- Συνδέεται με άλλες υπηρεσίες της Microsoft όπως το Azure Storage και το Power BI.
- Η συνεργασία με τα μέλη της ομάδας είναι δυνατή μέσω ελέγχου έκδοσης και κοινόχρηστων χώρων εργασίας
- Επεκτασιμότητα για την αντιμετώπιση τεράστιου όγκου δεδομένων και επεξεργαστική ισχύ
ΚΑΤΑ
- Ελάχιστες επιλογές προσαρμογής για αλγόριθμους και μοντέλα
- Λόγω της στρατηγικής τιμών, μπορεί να είναι λιγότερο αποδοτικό για μικρότερες επιχειρήσεις ή ιδιώτες
13. Ασμάτιο
Οι ερευνητές της DeepMind σχεδίασαν και κατασκεύασαν το Sonnet, ένα πλαίσιο τεχνητής νοημοσύνης που υποστηρίζει την ανάπτυξη νευρωνικών δικτύων για μια ποικιλία εφαρμογών. Αυτές περιλαμβάνουν την εποπτευόμενη και χωρίς επίβλεψη μάθηση, καθώς και ενίσχυση μάθησης.
Η αρχιτεκτονική προγραμματισμού του Sonnet βασίζεται στο snt.Module, το οποίο μπορεί να αποθηκεύει δείκτες σε παραμέτρους, άλλες ενότητες και μεθόδους. Το πλαίσιο συνοδεύεται από πολλές προκαθορισμένες μονάδες και δίκτυα, αλλά οι χρήστες ενθαρρύνονται επίσης να δημιουργήσουν τα δικά τους.
ΥΠΕΡ
- Ένα απλό και ισχυρό μοντέλο προγραμματισμού
- Οι χρήστες ενθαρρύνονται να δημιουργήσουν τις ενότητες τους.
- Κώδικας που είναι συνοπτικός και εστιασμένος
ΚΑΤΑ
- Δεν περιλαμβάνεται πρόγραμμα εκπαίδευσης
- Οι αρχάριοι μπορεί να αντιμετωπίσουν μια απότομη καμπύλη μάθησης
14. GluonCV
Θέλετε να μάθετε περισσότερα για την όραση υπολογιστή;
Παρουσιάζουμε το GluonCV!
Αυτή η φανταστική βιβλιοθήκη περιέχει αλγόριθμους αιχμής βαθιάς μάθησης, προεκπαιδευμένα μοντέλα και πληθώρα υλικών που θα βοηθήσουν μηχανικούς, ερευνητές και μαθητές να επικυρώσουν τις ιδέες τους, να δημιουργήσουν πρωτότυπα προϊόντα και να μάθουν περισσότερα για την περιοχή.
Το GluonCV διευκολύνει την έναρξη και την επίτευξη αποτελεσμάτων SOTA με τα καλά σχεδιασμένα API, τις απλές υλοποιήσεις και την κοινοτική βοήθεια.
Επιπλέον, το καλύτερο μέρος;
Είναι εξαιρετικά προσαρμόσιμο και απλό στη βελτιστοποίηση και εγκατάσταση! Το GluonCV περιέχει όλα όσα χρειάζεστε για να μεταφέρετε τα ταλέντα σας στην όραση του υπολογιστή σας στο επόμενο επίπεδο, είτε είστε έμπειρος επαγγελματίας είτε μόλις ξεκινάτε.
ΥΠΕΡ
- Απλή εγκατάσταση και χρήση
- Μεγάλη συλλογή από προεκπαιδευμένα μοντέλα
- Αλγόριθμοι βαθιάς μάθησης που είναι αιχμής
- Εφαρμογές που είναι απλές στην κατανόηση
- Απλή βελτιστοποίηση και ανάπτυξη
ΚΑΤΑ
- Λιγότερη προσαρμογή και έλεγχος από τα εναλλακτικά πλαίσια
- Η υποστήριξη για δραστηριότητες όρασης εκτός υπολογιστή είναι περιορισμένη
- Η εμπορική χρήση ενδέχεται να περιοριστεί λόγω περιορισμών άδειας χρήσης
15. H2O
Το H2O είναι μια πλατφόρμα ανάλυσης δεδομένων και μηχανικής μάθησης ανοιχτού κώδικα που στοχεύει να διευκολύνει τους οργανισμούς να χρησιμοποιούν τεχνητή νοημοσύνη (AI) για να οδηγήσουν τις δραστηριότητές τους.
Το AI Cloud του H2O.ai κάνει το ξεκίνημα με το H2O ακόμα πιο εύκολο, με μια διεπαφή μεταφοράς και απόθεσης για την ανάπτυξη μοντέλων μηχανικής εκμάθησης χωρίς δεξιότητες κωδικοποίησης.
Η πλατφόρμα παρέχει επίσης εκτεταμένες οπτικοποίηση δεδομένων και δυνατότητες ανάλυσης, καθώς και προσαρμογή και ανάπτυξη μοντέλου. Οι επιχειρήσεις μπορούν να χρησιμοποιήσουν το H2O.ai για να κατασκευάσουν και να αναπτύξουν γρήγορα και απλά μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης για να αντιμετωπίσουν δύσκολες επιχειρηματικές προκλήσεις.
ΥΠΕΡ
- Διεπαφή μεταφοράς και απόθεσης για τη δημιουργία μοντέλων μηχανικής εκμάθησης
- Ολοκληρωμένα εργαλεία οπτικοποίησης και ανάλυσης δεδομένων, καθώς και συντονισμός και ανάπτυξη μοντέλων
- Πλατφόρμα ανοιχτού κώδικα με μεγάλη κοινότητα χρηστών και συντελεστών
- Υποστήριξη αρκετών αλγορίθμων και τύπων δεδομένων
ΚΑΤΑ
- Ορισμένες λειτουργίες είναι προσβάσιμες μόνο στην premium έκδοση της πλατφόρμας
- Σε σύγκριση με άλλες πλατφόρμες, μπορεί να είναι πιο δύσκολο να ρυθμίσετε και να διαμορφώσετε.
Τελειώστε, ποιο είναι το καλύτερο;
Η επιλογή του ιδανικού πλαισίου ή πλατφόρμας AI εξαρτάται από το τι θέλετε να κάνετε με αυτό. Εάν θέλετε ένα πλαίσιο που είναι απλό στη χρήση και έχει μια τεράστια κοινότητα, το TensorFlow ή το PyTorch μπορεί να είναι μια κατάλληλη επιλογή.
Εάν θέλετε μια πλατφόρμα που είναι περισσότερο εστιασμένη στα μοντέλα μηχανικής εκμάθησης, το Azure ML Studio ή το H2O.ai μπορεί να είναι η καλύτερη επιλογή.
Και, αν θέλετε ένα πλαίσιο που είναι απλό στην προσαρμογή και τη διαμόρφωση, το Sonnet ή το GluonCV μπορεί να είναι ο καλύτερος τρόπος. Τέλος, το κατάλληλο πλαίσιο για εσάς καθορίζεται από τις μοναδικές απαιτήσεις και τα γούστα σας.
Αφήστε μια απάντηση