Kas oled valmis astuma põnevale teekonnale tehisintellekti valdkonda?
Tänu tehisintellekti kasvule pole kunagi olnud paremat võimalust AI-raamistike uurimiseks.
Saadaval on mitu lahendust, alates TensorFlowst ja PyTorchist kuni Kerase ja Caffeni. Sõltuvalt teie eesmärkidest on igal raamistikul erinevad eelised ja puudused.
Seega, olenemata sellest, kas olete algaja või kogenud arendaja, alustame ja vaatame parimaid täna saadaolevaid tehisintellekti raamistikke.
1. PyTorch
PyTorch on tugev avatud lähtekoodiga masinõpperaamistik, mis on tehisintellekti kogukonda haaranud alates selle debüüdist 2016. aastal. Tänu oma dünaamilisele arvutusvõrgule ja kasutajasõbralikule liidesele on see kiiresti muutunud populaarseks raamistikuks.
Kuid mis eristab PyTorchi rahvahulgast? Alustuseks on sellel tugev kogum võimalusi. See muudab selle ideaalseks ehitamiseks ja rakendamiseks masinõppe mudelid.
PyTorch on tootmisvalmis raamistik, mida saab usaldada ka kõige nõudlikumate rakenduste jaoks, tänu sujuvale üleminekule innuka- ja graafikurežiimide vahel TorchScripti abil ning võimele kiirendada tootmist TorchServe'i abil.
Lisaks on PyTorchil terviklik tööriistade ja teekide ökosüsteem. Need tööriistad aitavad luua arvuti nägemine, NLP ja muud rakendused.
Seda toetatakse laialdaselt ka suurematel pilveplatvormidel, mis võimaldab hõlpsat arendamist ja skaleerimist.
Plusse
- TorchScript võimaldab teil pingevabalt lülituda innuka ja graafiku režiimide vahel, samas kui TorchServe kiirendab tootmist.
- Tugev tööriistade ja raamistike ökosüsteem laiendab PyTorchi ja võimaldab uurida arvutinägemist, loomuliku keele töötlemist ja muid valdkondi.
- Suuremad pilveplatvormid on hästi toetatud, võimaldades hõõrdumatut arendust ja lihtsat skaleerimist.
Miinused
- Võrreldes teiste raamistikega on sellel väiksem arenduskogukond.
- Puuduvad seire- ja visualiseerimisvahendid, näiteks tensorplaat.
2. Keras
Kas olete masinõppemudelite väljatöötamisel tüdinenud segadust tekitavate API-de ja veateadete otsa komistamisest? Otsige kaugemale kui Keras, a süvaõppe raamistik välja töötatud pigem inimestele kui robotitele.
Keras rõhutab lihtsust, kasutusmugavust ja põhjalikku dokumentatsiooni. Seetõttu on see populaarne valik arendajate seas, kes püüavad luua ja juurutada masinõppel põhinevaid tooteid.
Kuid see pole veel kõik: Kerasel on lai tööriistade ja ressursside ökosüsteem, mis katab masinõppe töövoo kõik osad.
Kerase mudelite paindlikkuse juurutamiseks kõikjal, alates brauserist, mobiilseadmetest kuni manustatud süsteemideni, saate TensorFlow võimalusi täielikult kasutada mis tahes stsenaariumi korral.
Plusse
- Ehitatud lihtsate API-de ja kõikehõlmava dokumentatsiooniga inimeste kasutusmugavuse tagamiseks.
- Äärmiselt optimeeritud silumiskiiruse, koodi elegantsi ja juurutatavuse jaoks
- Tänu TensorFlow platvormiga suhtlemisele on hõlpsasti skaleeritav eksamastaabitasemetele
- Paljud juurutamisvalikud, alates brauserist mobiilseadmeteni kuni manustatud süsteemideni
Miinused
- Vähem kohandatav kui teised süvaõppe raamistikud
- Teatud keerukate kasutusstsenaariumide puhul võib vaja minna täiendavaid teeke või tööriistu
- Pole nii tuntud ega sageli kasutatav kui teised raamistikud
3. TensorFlow
Looge TensorFlow abil tootmiseks sobivad masinõppemudelid! TensorFlow pakub ressursse, mida vajate oma tegevuse edendamiseks masinõppe projektid, olenemata sellest, kas olete asjatundlik andmeteadlane või uudishimulik uustulnuk.
Olenemata teie kogemuste tasemest, saate TensorFlow'ga lihtsalt alustada tänu juurdepääsetavatele eelkoolitatud mudelitele ja õpetustele.
TensorFlow ei ole pelgalt masinõppe raamatukogu. See on terviklik masinõppeplatvorm, mis pakub valikuid teie protsessi iga etapi jaoks alates mudeli juurutamisest kuni andmete ettevalmistamiseni.
TensorFlow muudab mudelite juurutamise kõikjal lihtsaks, olenemata sellest, kas arendate veebirakendust, mobiilirakendust või manustatud seadet.
Plusse
- Põhjalik platvorm masinõppeks algusest lõpuni
- Skaleeritav ja kohandatav
- See on saadaval mitmes versioonis erinevateks kasutusjuhtudeks
- Suur ökosüsteem kogukonna ressursside ja koolitatud mudelitega
Miinused
- Nende jaoks, kes alles alustavad, on järsk õppimiskõver
- Vajab teatud tehnilisi teadmisi ja arusaamist.
4. Kohv
Süvaõppe raamistik nimega Caffe loodi, keskendudes kiirusele ja modulaarsusele.
Tänu oma kasutuslihtsusele ja kiirele andmetöötlusele on Berkeley Vision and Learning Centeri (BVLC) poolt välja töötatud Caffe teadlaste ja ettevõtete seas populaarsust kogunud.
See on ahvatlev alternatiiv inimestele, kes peavad oma suure jõudlusega disaini tõttu, mis võimaldab töötada nii protsessoritel kui ka GPU-del, treenima ja juurutama mudeleid mitmesugustel riistvaradel.
Plusse
- See on kiire ja tõhus.
- Caffe on modulaarse arhitektuuriga kohandatav.
- Saadaval on hea kogukonna abi.
Miinused
- Piiratud võimekuse tõttu ei pruugi see olla ideaalne valik keeruliste rakenduste jaoks.
- Erinevalt teistest raamistikest pole kasutajasõbralik
- Nõuab mõningast programmeerimiskogemust.
5. MX Net
Süvaõppe raamistik MXNet loodi tõhusust ja kohanemisvõimet silmas pidades. Saate hõlpsasti luua ja kasutada närvivõrgud oma kasutajasõbraliku liidesega erinevatel eesmärkidel.
See on välja töötatud tootmiskasutusjuhtumeid silmas pidades, sealhulgas sellised võimalused nagu mudeli kontrollpunkt, mudelite teenindamine ja ONNX-vormingu tugi. See muudab mudelite juurutamise lihtsaks mitmes kohas, sealhulgas manustatud seadmetes ja pilvekeskkondades.
MXNeti pakutavad täiendavad funktsioonid ja tööriistad hõlmavad sisseehitatud andmelaadijaid, eelkoolitatud mudeleid ja automaatse eristamise abi. Sügav õppimine iga oskustasemega praktikud valivad selle sageli selle elava kogukonna ja põhjaliku dokumentatsiooni tõttu.
Plusse
- Skaleeritav: MXNet on suurepärane võimalus suuremahuliste rakenduste jaoks, kuna see toetab hajutatud koolitust paljude GPU-de ja CPU-de kaudu.
- MXNeti on lihtne praegustesse protsessidesse kaasata, kuna see toetab mitmesuguseid arvutikeeli, sealhulgas Python, R, Julia, Scala, Perl ja C++.
- See ühildub Linuxi, Windowsi, macOS-i, iOS-i ja Androidiga.
Miinused
- MXNetil on kõrge õppimiskõver ja sarnaselt muuga võib selle omandamiseks kuluda veidi aega süvaõppe raamistikud.
- Vähem populaarne: kuigi MXNet kogub heakskiitu, ei kasutata seda endiselt nii sageli kui mõnda muud süvaõpperaamistikku, nagu TensorFlow või PyTorch, mis viitab sellele, et kogukonna ressursse võib olla vähem.
6. Theano
Tugev numbrilise arvutuse tööriistakomplekt nimega Theano võimaldab kasutajatel tõhusalt kavandada, optimeerida ja hinnata matemaatilisi avaldisi. See pakub otsest liidest tohutute andmekogumitega matemaatiliste toimingute tegemiseks ja on välja töötatud Pythoni peal.
Theano paindlikkus arvutuste tegemisel nii CPU-de kui ka GPU-dega on üks selle peamisi eeliseid. See muudab selle ideaalseks süvaõppe rakenduste jaoks, mis nõuavad suure jõudlusega töötlemist.
Lisaks pakub Theano mitmesuguseid optimeerimisvõimalusi, mida kasutajad saavad oma mudelite jõudluse ja täpsuse parandamiseks kasutada.
Nüüd vaatame selle plusse ja miinuseid.
Plusse
- Theano on numbriliste arvutuste tegemisel uskumatult tõhus, kuna see on loodud matemaatiliste avaldiste arvutusgraafiku optimeerimiseks.
- See on väga kohandatav raamistik.
- Suure jõudlusega süvaõpperakendused saavad Theano tugevast GPU optimeerimisest palju kasu. See on loodud GPU-dega hõlpsalt toimima.
Miinused
- Neil, kes ei tunne Pythonit ega muid arvuliste arvutuste teeke, võib Theano keele õppimine olla keeruline.
- Theano ei pruugi enam värskendusi ega veaparandusi saada, kuna selle areng on viimasel ajal aeglustunud.
- Ebapiisav dokumentatsioon: mõnedel kasutajatel võib Theano kasutamine olla keeruline, kuna selle dokumentatsioon on arvulise arvutuse jaoks vähem põhjalik kui konkureerivate raamatukogude oma.
7. Microsofti kognitiivne tööriistakomplekt
Vaatame Microsoft Cognitive Toolkiti, tasuta ja avatud lähtekoodiga raamistikku süvaõppe mudelite arendamiseks. See on mõeldud suuremahuliste mudelite koolitamiseks mitmel GPU-l ja masinal.
Kognitiivne tööriistakomplekt on oma kasutajasõbraliku API ja suurepäraste hajutatud koolitusvõimalustega andmeteadlaste ja masinõppe uurijate seas populaarne valik.
Kognitiivse tööriistakomplekti üks olulisi omadusi on selle võime koolitada ja juurutada mudeleid mitmel riistvaral, sealhulgas protsessoritel, GPU-del ja isegi FPGA-del.
See muudab selle suurepäraseks alternatiiviks organisatsioonidele, kes püüavad oma kaupadesse ja teenustesse integreerida süvaõpet. Lisaks sisaldab kognitiivsete tööriistade komplekt mitmesuguseid eelehitatud mudeleid ja näidiskoodi, mis muudab uustulnukate jaoks alustamise lihtsaks.
Plusse
- Võimaldab hajutatud koolitust mitme arvuti ja GPU vahel
- Pakub lihtsat suhtlemist teiste Microsofti toodetega, nagu Azure ja Power BI
- Pakub mitmekülgset ja kohandatavat raamistikku süvaõppe mudelite arendamiseks ja koolitamiseks
Miinused
- Uute kasutajate jaoks võib selle seadistamine ja kohandamine olla keeruline
- Puudub sisseehitatud tugi mitmele populaarsele funktsioonile, nagu andmete täiendamine ja õppimise edastamine
- Puudub sisseehitatud tugi mitmele populaarsele funktsioonile, nagu andmete täiendamine ja õppimise edastamine
8. Shogun
Shogun on C++ masinõppepakett, mis on vähekasutatud. See sisaldab Pythoni, Java ja MATLAB-i konnektoreid, muutes selle paindlikuks tööriistaks masinõppe praktikutele.
Shogun on loodud skaleeritavaks, kiireks ja paindlikuks, muutes selle sobivaks suure andmemahu ja keeruka masinõppe töökoormuse jaoks.
Shoguni üks silmapaistvamaid eeliseid on selle võime käsitleda mitmesuguseid andmevorminguid, sealhulgas binaarseid, kategoorilisi ja pidevaid andmevorminguid.
See sisaldab ka suurt hulka klassifitseerimise, regressiooni, mõõtmete vähendamise ja rühmitamise meetodeid, muutes selle täielikuks masinõppe tööriistaks. Shogun toetab nii pakett- kui ka veebiõpet ning integreerub sujuvalt teiste masinõppeteekidega, nagu TensorFlow ja scikit-learn.
Plusse
- See pakub mitmesuguseid masinõppe tehnikaid ja tööriistu, sealhulgas süvaõpet, regressiooni ja klassifitseerimise tuge.
- See ühildub erinevate programmeerimiskeeled, sealhulgas Python, C++ ja Java.
Miinused
- Sellel võib olla vähem ressursse ja saadaolevat tuge, kuna see ei pruugi olla nii tuntud ega populaarne kui mõned teised masinõppeteegid.
- Võrreldes teiste harjunud raamatukogudega, võivad mõned kasutajad tunduda, et selle teegi süntaks ja struktuur on vähem arusaadavad.
- Parimate tulemuste saavutamiseks võivad teatud raamatukogud vajada rohkem käsitsitööd ja peenhäälestamist kui teised.
9. ONNX
Avatud lähtekoodiga platvorm nimega Open Neural Network Exchange (ONNX) võimaldab masinõppemudelite teisendamist ja jagamist.
See pakub meetodit süvaõppemudelite ülekandmiseks erinevate raamistike ja platvormide vahel, lihtsustades masinõppemudelite loomist ja juurutamist.
Saate luua ONNX-iga mudeleid eelistatud raamistiku abil ja seejärel juurutada need teises käitusaja seadistuses.
ONNX-i kohandatav arhitektuur võimaldab kasutajatel valida käsiloleva töö jaoks ideaalsed tööriistad. See hõlbustab ühilduvust mitme sügava õpperaamistikuga, nagu PyTorch, TensorFlow ja Caffe2. Saate kasutada iga raamistiku eeliseid, teisendades kiiresti mudeleid nende vahel.
Plusse
- Koostalitlusvõime on võimalik mitme süvaõppe raamistiku vahel.
- Tasuta kasutada ja avatud lähtekoodiga.
- Toetatud on lai valik riistvara ja käituskeskkondi.
Miinused
- ONNX-i mudelite jõudlus võib aeg-ajalt olla halvem kui mudelitel, mis on antud raamistikus algselt rakendatud.
- Mõnikord võib erinevate raamistike vahel vahetamine põhjustada ühilduvusprobleeme, mida on raske parandada.
10. Apache Spark
Apache Spark on kiire ja mitmekülgne hajutatud andmetöötlussüsteem, mis saab hõlpsasti hakkama suuremahulise andmetöötlusega. See on populaarne valik suurandmete rakenduste jaoks, kuna see suudab kiiresti analüüsida suuri andmemahtusid.
Spark ei ole mõeldud mitte ainult kiireks, vaid ka skaleeritavaks, mis tähendab, et see suudab hallata kasvavaid andmekoguseid ilma jõudlust kahjustamata.
Eriti tähelepanuväärne on Apache Sparkiga kaasas olev MLlib pakett. See sisaldab skaleeritavaid ja tõhusaid masinõppe meetodeid, nagu klassifitseerimine, regressioon, rühmitamine ja koostööfiltreerimine.
Kuna MLlib liidestub Sparki teiste komponentidega, on täielik andmetöötluskonveieri loomine lihtne.
Seega, kui vajate suure andmetöötluse ja masinõppe jaoks tugevat ja kohandatavat tööriista, peaks Apache Spark olema teie loendis.
Plusse
- Tänu hajutatud andmetöötlusele saab see suuri andmekogumeid kiiresti käsitleda
- Integreerimine teiste suurandmete tehnoloogiatega, nagu Hadoop, Hive ja Cassandra, on lihtne.
- Pakutakse mitmeid klassifitseerimise, regressiooni, rühmitamise ja koostööfiltrimise tehnikaid
Miinused
- Hajutatud andmetöötluse arhitektuuri keerukuse tõttu on õppimiskõver järsk
- Töötab suurel hulgal ressurssidel ja infrastruktuuril
- Andmete reaalajas töötlemise ja voogesituse tugi on piiratud
11. mlpack
mlpack on avatud lähtekoodiga C++ masinõppe tööriistakomplekt, mille eesmärk on pakkuda kiireid, skaleeritavaid ja lihtsaid algoritme paljude rakenduste jaoks.
See pakub mitmesuguseid masinõppe algoritme, nagu rühmitamine, regressioon, klassifitseerimine, mõõtmete vähendamine ja närvivõrgud.
Plusse
- Paljude algoritmide tõhus rakendamine
- Integreerimine teiste teekide ja keeltega on lihtne.
- Pakub käsurea ja C++ API liideseid
Miinused
- Dokumentatsiooni saaks parandada
- Mitmeid algoritme pole veel rakendatud
- Algajatele võib selle kasutamine olla keeruline
12. Azure ML Studio
Azure'i masinõpe (Azure ML) on masinõppeplatvorm pilves. Saate kujundada, juurutada ja hallata masinõppemudeleid ulatuslikult.
See pakub mitmesuguseid tööriistu ja teenuseid, mis aitavad andmeteadlastel ja arendajatel täielikku masinõppe töövoogu sujuvamaks muuta. Saate lihtsalt oma andmeid hallata, mudeleid koolitada ja neid tootmisse juurutada. Ja saate jälgida nende jõudlust, kasutades Azure ML-i – kõike seda ühest integreeritud keskkonnast.
Platvorm toetab mitut arvutikeelt, sealhulgas Pythonit, R-i ja SQL-i, ning kaasas on mitmed eelehitatud mallid ja algoritmid, mis aitavad teil kiiresti alustada.
Lisaks saab Azure ML oma paindliku ja skaleeritava disaini tõttu hõlpsasti hallata nii väikesemahulisi katsetusi kui ka suuremahulisi masinõpperakendusi.
Plusse
- Pakub lihtsalt kasutatavat graafilist liidest masinõppemudelite arendamiseks ja juurutamiseks
- Loob ühenduse teiste Microsofti teenustega, nagu Azure Storage ja Power BI.
- Koostöö meeskonnaliikmetega on võimalik läbi versioonikontrolli ja jagatud tööruumide
- Skaleeritavus suurte andmemahtude ja töötlemisvõimsusega toimetulemiseks
Miinused
- Algoritmide ja mudelite minimaalsed kohandamisvõimalused
- Hinnastrateegia tõttu võib see olla väiksemate ettevõtete või eraisikute jaoks vähem kuluefektiivne
13. Sonett
DeepMindi teadlased kavandasid ja ehitasid Sonneti, tehisintellekti raamistiku, mis toetab närvivõrkude arendamist mitmesuguste rakenduste jaoks. Nende hulka kuuluvad juhendatud ja juhendamata õpe, samuti tugevdamise õppimine.
Sonneti programmeerimisarhitektuur on üles ehitatud moodulile snt.Module, mis võib salvestada viiteid parameetritele, teistele moodulitele ja meetoditele. Raamistikuga on kaasas mitu eelseadistatud moodulit ja võrku, kuid kasutajaid julgustatakse ka ise looma.
Plusse
- Lihtne ja võimas programmeerimismudel
- Kasutajaid julgustatakse looma oma mooduleid.
- Kood on lühike ja keskendunud
Miinused
- Koolitusprogrammi kaasas ei ole
- Algajad võivad silmitsi seista järsu õppimiskõveraga
14. GluonCV
Kas soovite arvutinägemise kohta rohkem teada saada?
Tutvustame GluonCV-d!
See fantastiline raamatukogu sisaldab tipptasemel süvaõppe algoritme, eelkoolitatud mudeleid ja hulgaliselt materjale, mis aitavad inseneridel, teadlastel ja õpilastel oma ideid kinnitada, tooteid prototüüpida ja piirkonna kohta rohkem teada saada.
GluonCV teeb oma hästi läbimõeldud API-de, lihtsate juurutuste ja kogukonna abiga alustamise ja SOTA tulemuste saavutamise lihtsaks.
Veelgi enam, parim osa?
See on äärmiselt kohandatav ning seda on lihtne optimeerida ja paigaldada! GluonCV sisaldab kõike, mida vajate, et viia oma arvutinägemise anded järgmisele tasemele, olenemata sellest, kas olete kogenud proff või alles alustanud.
Plusse
- Lihtne paigaldus ja kasutamine
- Suur kollektsioon eelkoolitatud modelle
- Süvaõppe algoritmid mis on tipptasemel
- Rakendused, millest on lihtne aru saada
- Lihtne optimeerimine ja juurutamine
Miinused
- Vähem kohandamist ja kontrolli kui alternatiivsed raamistikud
- Arvutinägemisega mitteseotud tegevuste toetus on piiratud
- Litsentsipiirangute tõttu võib kaubanduslik kasutamine olla piiratud
15. H2O
H2O on avatud lähtekoodiga andmeanalüüsi ja masinõppeplatvorm, mille eesmärk on muuta organisatsioonide jaoks tehisintellekti (AI) kasutamine oma tegevuse juhtimiseks lihtsaks.
H2O.ai AI Cloud muudab H2O-ga alustamise veelgi lihtsamaks, kuna sellel on pukseerimisliides masinõppemudelite arendamiseks ilma kodeerimisoskusteta.
Platvorm pakub ka ulatuslikku andmete visualiseerimine ja analüüsivõimalused, samuti mudelite kohandamine ja juurutamine. Ettevõtted saavad kasutada H2O.ai-d, et kiiresti ja lihtsalt luua ja juurutada tehisintellekti mudeleid, et tulla toime keeruliste äriprobleemidega.
Plusse
- Pukseerimisliides masinõppemudelite loomiseks
- Põhjalikud andmete visualiseerimise ja analüüsi tööriistad, samuti mudeli häälestamine ja juurutamine
- Avatud lähtekoodiga platvorm suure kasutajate ja kaastööliste kogukonnaga
- Mitme algoritmi ja andmetüübi tugi
Miinused
- Teatud funktsioonid on saadaval ainult platvormi lisatasu versioonis
- Võrreldes teiste platvormidega võib selle seadistamine ja konfigureerimine olla keerulisem.
Lõpetage, milline neist on parim?
Ideaalse AI raamistiku või platvormi valimine sõltub sellest, mida soovite sellega teha. Kui soovite raamistikku, mida on lihtne kasutada ja millel on tohutu kogukond, võib TensorFlow või PyTorch olla sobiv valik.
Kui soovite platvormi, mis on rohkem keskendunud masinõppe mudelitele, võib Azure ML Studio või H2O.ai olla parim valik.
Ja kui soovite raamistikku, mida on lihtne kohandada ja konfigureerida, võib Sonnet või GluonCV olla õige tee. Lõpuks määravad teile sobiva raamistiku teie ainulaadsed nõudmised ja maitse.
Jäta vastus