Prest al zaude adimen artifizialaren eremura bidaia zirraragarri bat egiteko?
Inoiz ez da aukera hoberik egon AI esparruak arakatzeko, adimen artifizialaren hazkundeari esker.
Hainbat irtenbide daude eskuragarri, TensorFlow eta PyTorch-etik Keras eta Caffe-raino. Zure helburuen arabera, esparru bakoitzak abantaila eta desabantaila desberdinak ditu.
Horrela, hasiberria edo esperientziadun garatzaile bat bazara, has gaitezen eta ikus gaitezen gaur egun dauden AI esparru onenetakoak.
1. PyTorch
PyTorch kode irekiko makina-ikasketa-esparru sendoa da, 2016an estreinatu zenetik AI komunitatea hedatu duena. Azkar joan da esparru egokia bihurtu da bere konputazio-sare dinamikoari eta erabiltzaile-interfazeari esker.
Baina zerk bereizten du PyTorch jendetzatik? Hasteko, gaitasun bilduma sendoa du. Horrek ezin hobea da eraikitzeko eta inplementatzeko ikasteko makina ereduak.
PyTorch ekoizpenerako prest dagoen esparru bat da, aplikazio zorrotzenetarako ere fida daitekeena, TorchScript erabiliz irrikaz eta grafiko moduen arteko trantsizio leunari esker eta TorchServe erabiliz ekoizpenerako bidea azkartzeko duen gaitasunari esker.
Gainera, PyTorch-ek tresna eta liburutegien ekosistema integrala du. Tresna hauek sortzen laguntzen dute Ikusmen informatikoa, NLP eta beste aplikazio batzuk.
Hodeiko plataforma nagusietan ere asko onartzen da, garapen eta eskala errazak ahalbidetuz.
Pros
- TorchScript-ek ahaleginik gabe aldatzeko aukera ematen dizu irrikaz eta grafiko moduetatik, eta TorchServe-k produkziorako bidaia bizkortzen du.
- Tresna eta markoen ekosistema sendo batek PyTorch hedatzen du eta ordenagailu bidezko ikusmenaren, hizkuntza naturalaren prozesamenduaren eta beste arlo batzuetan ikertzen du.
- Hodeiko plataforma nagusiek ondo onartzen dute, marruskadurarik gabeko garapena eta eskalatze sinplea ahalbidetuz.
Cons
- Beste esparru batzuekin alderatuta, garapen komunitate txikiagoa du.
- Jarraipen- eta bistaratzeko tresnak falta dira, tentsore-taula adibidez.
2. Keras
Nazkatuta al zaude API eta errore-mezu nahasgarriekin estropezu egiteaz, ikasketa automatikoko ereduak garatzerakoan? Ez begiratu gehiago Keras baino, a ikaskuntza sakoneko esparrua robotentzat baino gizakientzat garatua.
Kerasek sinpletasuna, erabiltzeko erraztasuna eta dokumentazio osoa azpimarratzen ditu. Horrek aukera ezaguna egiten du ikaskuntza automatikoko produktuak sortzen eta zabaltzen saiatzen diren garatzaileen artean.
Baina hori ez da guztia: Kerasek ikaskuntza automatikoko lan-fluxuaren atal guztiak estaltzen dituen tresna eta baliabideen ekosistema zabala du.
Keras ereduak nonahi zabaltzeko malgutasunari esker, arakatzailetik hasi eta gailu mugikorretatik sistema txertatuetaraino, TensorFlow-en gaitasuna guztiz erabil dezakezu edozein eszenatokitan.
Pros
- API sinpleekin eta dokumentazio osoarekin eraikia, giza erabilera errazteko.
- Izugarri optimizatua arazketa-abiadurarako, kodearen dotoreziarako eta hedagarritasunerako
- Erraz eskala daiteke maila handietara, TensorFlow plataformarekin elkarrekintza dela eta
- Inplementazio-aukera asko, arakatzaileetatik hasi eta gailu mugikorretaraino sistema txertatuetaraino
Cons
- Ikaskuntza sakoneko beste esparru batzuk baino gutxiago moldagarria
- Zenbait erabilera-egoera konplexuetarako, liburutegi edo tresna osagarriak behar izan daitezke
- Ez da beste esparru batzuk bezain ezaguna edo maiz erabiltzen
3. TensorFlow
Sortu ekoizpenerako egokiak diren ikaskuntza automatikoko ereduak TensorFlow erabiliz! TensorFlow-ek zure aurrera egiteko behar dituzun baliabideak eskaintzen ditu ikaskuntza automatikoko proiektuak, datu-zientzilari aditua edo etorri berri jakin-min bat bazara.
Zure esperientzia-maila edozein dela ere, TensorFlow-ekin hastea besterik ez duzu aldez aurretik prestatutako ereduei eta eskuragarri dauden tutorialei esker.
TensorFlow ez da ikaskuntza automatikorako liburutegia soilik. Amaierako amaierako ikaskuntza automatikoko plataforma oso bat da, zure prozesuaren urrats bakoitzerako aukerak eskaintzen dituena, ereduaren hedapenetik datuak prestatzera arte.
TensorFlow-ek zure ereduak edonon zabaltzea errazten du, web aplikazio bat, aplikazio mugikor bat edo kapsulatutako gailu bat garatzen ari zaren ala ez.
Pros
- Makina ikasteko plataforma integrala hasieratik amaierara arte
- Eskalagarria eta moldagarria
- Hainbat bertsiotan dago erabilgarri hainbat erabilera kasuetarako
- Ekosistema handi bat baliabide komunitarioak eta trebatutako ereduak dituena
Cons
- Ikasketa-kurba gogorra dago hasi berriak direnentzat
- Espezializazio tekniko eta ulermen kopuru jakin bat behar du.
4. Caffe
Caffe izeneko deep learning framework bat sortu zen, abiadura eta modularitatea ardatz hartuta.
Berkeley Vision and Learning Center-ek (BVLC) garatu duen Caffe-k bere erabilera sinplea eta datuen prozesaketa azkarra dela eta, ospea lortu du ikertzaile eta enpresen artean.
Alternatiba erakargarria da hardware sorta batean ereduak entrenatu eta zabaldu behar dituzten pertsonentzat, bere errendimendu handiko diseinua dela eta, PUZ eta GPUetan lan egiteko aukera ematen duena.
Pros
- Azkarra eta eraginkorra da.
- Caffe arkitektura modular batekin moldagarria da.
- Komunitatearen laguntza ona dago eskuragarri.
Cons
- Agian ez da aukera aproposa izango aplikazio sofistikatuetarako, gaitasun mugatua duelako.
- Beste esparru batzuetan ez bezala, ez da erabilerraza
- Programazio esperientziaren bat eskatzen du.
5. MX Net
MXNet ikaskuntza sakoneko esparrua eraginkortasuna eta moldagarritasuna kontuan hartuta sortu zen. Erraz sortu eta erabil dezakezu neural sareak beren interfaze atsegina hainbat helburutarako.
Produkzioaren erabilera kasuak kontuan hartuta garatzen da, ereduen kontrol-puntua, eredu-zerbitzua eta ONNX formatuaren laguntza bezalako gaitasunak barne. Horri esker, zure ereduak hainbat kokapenetan zabaltzea errazten du, gailu txertatuak eta hodeiko inguruneetan barne.
MXNet-ek eskaintzen dituen eginbide eta tresna gehiago, besteak beste, datu-kargagailu integratuak, aldez aurretik trebatutako modeloak eta bereizketa automatikorako laguntza. Ikaskuntza sakona Trebetasun-maila guztietako profesionalek maiz aukeratzen dute komunitate bizia eta dokumentazio sakona duelako.
Pros
- Eskalagarria: MXNet aukera zoragarria da eskala handiko aplikazioetarako, GPU eta CPU ugaritan banatutako prestakuntza onartzen duelako.
- MXNet erraza da egungo prozesuetan sartzea, ordenagailu-lengoaia ugari onartzen dituelako, besteak beste, Python, R, Julia, Scala, Perl eta C++.
- Linux, Windows, macOS, iOS eta Android-ekin bateragarria da.
Cons
- MXNet-ek ikaskuntza kurba handia du eta denbora pixka bat behar izan dezake menperatzeko, beste batzuen antzera ikaskuntza sakoneko esparruak.
- Ez da hain ezaguna: MXNet onarpena lortzen ari den arren, oraindik ez da TensorFlow edo PyTorch bezalako ikaskuntza sakoneko esparru batzuk bezain maiz erabiltzen, eta horrek iradokitzen du komunitateko baliabide gutxiago eskuragarri egon daitezkeela.
6. Theano
Theano izeneko zenbakizko konputazio-tresna sendoak erabiltzaileei adierazpen matematikoak modu eraginkorrean diseinatzea, optimizatzea eta ebaluatzea ahalbidetzen die. Datu multzo handietan eragiketa matematikoak egiteko interfaze zuzena eskaintzen du eta Python-en gainean garatzen da.
Theanok kalkuluak PUZetan zein GPUetan exekutatzeko duen malgutasuna da bere abantaila nagusietako bat. Horrek aproposa da errendimendu handiko prozesamendua eskatzen duten deep learning aplikazioetarako.
Gainera, Theanok hainbat optimizazio-gaitasun eskaintzen ditu erabiltzaileek erabil ditzaketen ereduen errendimendua eta zehaztasuna hobetzeko.
Orain, ikus ditzagun bere alde onak eta txarrak.
Pros
- Theano izugarri eraginkorra da zenbakizko kalkuluak egiteko, adierazpen matematikoen grafiko konputazionala optimizatzeko eraikia baita.
- Oso moldagarria den esparrua da.
- Errendimendu handiko ikaskuntza sakoneko aplikazioek Theanoren GPU optimizazio sendoari etekin handia ematen diote. GPUekin erraz funtzionatzeko eraikia dago.
Cons
- Python edo beste zenbakizko kalkulu-liburutegiak ezagutzen ez dituztenek Theano ikastea zaila izango da.
- Baliteke Theanok eguneratzerik edo akatsen adabakirik ez jasotzea, bere garapena azkenaldian moteldu delako.
- Dokumentazio nahikoa ez: erabiltzaile batzuek Theano erabiltzea zaila izan daiteke, bere dokumentazioa zenbakizko kalkulurako liburutegi lehiakideena baino zehatzagoa baita.
7. Microsoft Cognitive Toolkit
Ikus dezagun Microsoft Cognitive Toolkit, ikaskuntza sakoneko ereduak garatzeko doako eta kode irekiko esparrua. Eskala handiko modeloak hainbat GPU eta makinatan entrenatzeko pentsatuta dago.
Cognitive Toolkit aukera ezaguna da datu-zientzialarien eta ikaskuntza automatikoko ikertzaileen artean, bere API erabilerraza eta banatutako prestakuntza gaitasun bikainekin.
Cognitive Toolkit-en ezaugarri garrantzitsuenetako bat hardware ezberdinetan ereduak trebatzeko eta zabaltzeko gaitasuna da, CPUak, GPUak eta baita FPGAak ere.
Horrek alternatiba bikaina da beren ondasun eta zerbitzuetan ikaskuntza sakona txertatzen saiatzen diren erakundeentzat. Gainera, Cognitive Toolkit-ek aurrez eraikitako hainbat eredu eta adibide-kode biltzen ditu, eta errazagoa da etorri berrientzat hastea.
Pros
- Hainbat ordenagailu eta GPUtan banatutako prestakuntza aukera ematen du
- Microsoft-eko beste produktu batzuekin elkarrekintza erraza eskaintzen du, hala nola Azure eta Power BI
- Ikasketa sakoneko ereduak garatzeko eta trebatzeko marko polifazetikoa eta moldagarria eskaintzen du
Cons
- Baliteke erabiltzaile berrientzako konfiguratzea eta pertsonalizatzea zaila izatea
- Ez du laguntza integratua eginbide ezagun batzuentzat, hala nola datuak handitzeko eta transferitzeko ikaskuntza
- Ez du laguntza integratua eginbide ezagun batzuentzat, hala nola datuak handitzeko eta transferitzeko ikaskuntza
8. Shogun
Shogun C++ makina ikasteko pakete bat da, gutxi erabiltzen dena. Python, Java eta MATLAB konektoreak ditu, ikaskuntza automatikoko profesionalentzako tresna malgu bihurtuz.
Shogun eskalagarria, azkarra eta malgua izateko eraikita dago, eta datu kopuru handietarako eta ikaskuntza automatikoko lan-karga zailak egiteko egokia da.
Shogun-en abantaila aipagarrienetako bat datu-formatu ugari kudeatzeko gaitasuna da, bitarrak, kategorikoak eta etengabeak barne.
Sailkapen, erregresio, dimentsio-murrizketa eta clustering metodo sorta zabala ere barne hartzen du, makina-ikaskuntzarako tresna osoa bihurtuz. Shogun-ek batch eta lineako ikaskuntza onartzen du, eta ezin hobeto integratzen da ikaskuntza automatikoko beste liburutegiekin TensorFlow eta scikit-learn bezalakoekin.
Pros
- Ikaskuntza automatikoko teknika eta tresna multzo anitza eskaintzen du, ikaskuntza sakona, erregresioa eta sailkapen laguntza barne.
- Askotarikoekin bateragarria da programazio hizkuntzak, Python, C++ eta Java barne.
Cons
- Baliteke baliabide eta laguntza gutxiago izatea eskuragarri, ikaskuntza automatikoko beste liburutegi batzuk bezain ezaguna edo ezaguna ez delako.
- Ohituta dauden beste liburutegi batzuekin alderatuta, erabiltzaile batzuek liburutegi honen sintaxia eta egitura gutxiago ulergarriak izan daitezke.
- Emaitza onenak lortzeko, baliteke liburutegi batzuek eskuzko lan eta doikuntza gehiago behar izatea beste batzuek baino.
9. ONNX
Open Neural Network Exchange (ONNX) izeneko kode irekiko plataforma batek ikaskuntza automatikoko ereduak bihurtzea eta partekatzea ahalbidetzen du.
Ikaskuntza sakoneko ereduak hainbat esparru eta plataformaren artean transferitzeko metodo bat eskaintzen du, ikaskuntza automatikoko ereduen sorrera eta hedapena erraztuz.
ONNX-ekin ereduak sor ditzakezu hobetsitako marko bat erabiliz eta, gero, beste exekuzio-ezarpen batean zabaldu.
ONNX-en arkitektura pertsonalizagarriak aukera ematen die erabiltzaileei lana egiteko tresna ezin hobeak hautatzea. Ikaskuntza sakoneko hainbat esparrutan bateragarritasuna errazten du, hala nola PyTorch, TensorFlow eta Caffe2. Esparru bakoitzaren abantailak erabil ditzakezu haien artean ereduak azkar bihurtuz.
Pros
- Elkarreragingarritasuna ikaskuntza sakoneko hainbat esparrutan posible da.
- Doakoa eta kode irekikoa.
- Hardware eta exekuzio-ingurune ugari onartzen dira.
Cons
- ONNX ereduen errendimendua noizean behin esparru jakin batean natiboki inplementatzen diren ereduak baino okerragoa izan daiteke.
- Batzuetan, hainbat esparru batetik bestera aldatzeak konpontzen zailak diren bateragarritasun arazoak sor ditzake.
10. Apache Spark
Apache Spark banatutako informatika sistema azkar eta polifazetikoa da, eskala handiko datuen prozesamendua erraz kudeatu dezakeena. Big data aplikazioetarako aukera ezaguna da datu-bolumen handiak azkar aztertzeko duen gaitasunagatik.
Spark azkarra izateaz gain, eskalagarria ere bada, hau da, gero eta datu kantitate handiagoak kudeatu ditzake errendimendua arriskuan jarri gabe.
Apache Spark-ekin sartutako MLlib paketea bereziki nabarmena da. Ikaskuntza automatikoko metodo eskalagarriak eta eraginkorrak barne hartzen ditu, hala nola sailkapena, erregresioa, multzokatzea eta lankidetza-iragazkia.
MLlib-ek Spark-en beste osagaiekin interfazea duenez, oso erraza da datuak prozesatzeko kanalizazioak sortzea.
Hori dela eta, datu handiak prozesatzeko eta ikaskuntza automatikorako tresna sendo eta moldagarria behar baduzu, Apache Spark zure zerrendan egon beharko litzateke.
Pros
- Banatutako informatika-diseinua dela eta, datu multzo handiak azkar kudeatu ditzake
- Hadoop, Hive eta Cassandra bezalako beste Big Data teknologiekin integratzea erraza da.
- Sailkapen, erregresio, clustering eta iragazketa lankidetzarako hainbat teknika eskaintzen dira
Cons
- Banatutako konputazio-arkitekturaren konplexutasuna dela eta, ikasketa-kurba aldapatsua da
- Baliabide eta azpiegitura ugarirekin funtzionatzen du
- Datuak denbora errealean prozesatzeko eta igortzeko laguntza mugatua da
11. mlpack
mlpack kode irekiko C++ ikaskuntza automatikoko tresna-tresna bat da, aplikazio ugaritarako algoritmo azkarrak, eskalagarriak eta errazak eskaintzera zuzenduta.
Ikaskuntza automatikoko algoritmoen multzo anitza eskaintzen du, hala nola clustering-a, erregresioa, sailkapena, dimentsio-murrizketa eta neurona-sareak.
Pros
- Algoritmo askoren ezarpen eraginkorra
- Beste liburutegi eta hizkuntza batzuekin integratzea erraza da.
- Komando-lerroko eta C++ API interfazeak eskaintzen ditu
Cons
- Dokumentazioa hobetu liteke
- Oraindik ez dira hainbat algoritmo inplementatu
- Hasiberriek erabiltzea zaila izan daiteke
12. Azure ML Studio
Azure Machine Learning (Azure ML) hodeian dagoen makina ikasteko plataforma bat da. Ikaskuntza automatikoko ereduak eskalan diseinatu, zabaldu eta kudeatu ditzakezu.
Hainbat tresna eta zerbitzu eskaintzen ditu datu-zientzialariei eta garatzaileei muturreko ikaskuntza automatikoaren lan-fluxua arintzen laguntzeko. Besterik gabe, zure datuak kudeatu, zure ereduak entrenatu eta produkziora inplementatu ditzakezu. Eta haien errendimendua kontrolatu dezakezu Azure ML erabiliz, guztiak ingurune integratu bakar batetik.
Plataformak hainbat ordenagailu-lengoaia onartzen ditu, besteak beste, Python, R eta SQL, eta aurrez eraikitako hainbat txantiloi eta algoritmorekin dator azkar hasten laguntzeko.
Gainera, bere diseinu malgu eta eskalagarria dela eta, Azure ML-k erraz kudeatu ditzake eskala txikiko entseguak eta eskala handiko makina ikasteko aplikazioak.
Pros
- Interfaze grafiko erabilerraza eskaintzen du ikaskuntza automatikoko ereduak garatzeko eta zabaltzeko
- Azure Storage eta Power BI bezalako Microsoft-en beste zerbitzu batzuetara konektatzen da.
- Taldekideekin elkarlana posible da bertsio-kontrolaren eta partekatutako lan-eremuen bidez
- Datu-bolumen handiei eta prozesatzeko ahalmenari aurre egiteko eskalagarritasuna
Cons
- Algoritmoen eta ereduen pertsonalizazio aukera minimoak
- Prezioen estrategia dela eta, baliteke enpresa txikiagoentzat edo partikularrentzat kostu-eraginkorragoa izatea
13. Soneto
DeepMind ikertzaileek Sonnet diseinatu eta eraiki zuten, hainbat aplikaziotarako sare neuronalak garatzen laguntzen duen AI esparrua. Horien artean, gainbegiratu eta gainbegiratu gabeko ikaskuntza, baita sendotzeko ikaskuntza.
Sonnet-en programazio-arkitektura snt.Module-n eraikita dago, parametroetarako, beste moduluetarako eta metodoetarako erakusleak gorde ditzake. Esparruak aurrez ezarritako hainbat modulu eta sare ditu, baina erabiltzaileak bereak sortzera ere animatzen dira.
Pros
- Programazio eredu sinple eta indartsua
- Erabiltzaileak beren moduluak sortzera animatzen dira.
- Laburra eta bideratua den kodea
Cons
- Ez dago prestakuntza programarik barne
- Hasiberriek ikasketa-kurba gogorra izan dezakete
14. GluonCV
Ordenagailu bidezko ikusmenari buruz gehiago ikasi nahi duzu?
GluonCV aurkezten!
Liburutegi fantastiko honek punta-puntako ikaskuntza sakoneko algoritmoak, aurrez prestatutako ereduak eta material ugari ditu ingeniariei, ikerlariei eta ikasleei beren ideiak balioztatzeko, produktuen prototipoak egiteko eta arloari buruz gehiago ikasteko.
GluonCV-k erraz egiten du hastea eta SOTAren emaitzak lortzea ondo diseinatutako APIekin, inplementazio errazekin eta komunitatearen laguntzarekin.
Are gehiago, ederrena?
Oso moldagarria eta erraza da optimizatzeko eta instalatzeko! GluonCV-k zure ordenagailuaren ikusmenaren talentua hurrengo mailara eramateko behar duzun guztia dauka, profesional ondua zaren edo hasi berria zaren.
Pros
- Instalazio eta erabilera sinplea
- Aurrez prestatutako modeloen bilduma handia
- Ikaskuntza sakoneko algoritmoak puntakoak direnak
- Ulertzeko errazak diren ezarpenak
- Optimizazio eta hedapen sinplea
Cons
- Marko alternatiboak baino pertsonalizazio eta kontrol gutxiago
- Ordenagailuz kanpoko ikusmeneko jardueretarako laguntza mugatua da
- Baliteke erabilera komertziala mugatzea lizentzia murrizketengatik
15. H2O
H2O kode irekiko datuen analisi eta ikaskuntza automatikoko plataforma bat da, erakundeek adimen artifiziala (AI) erabiltzea erraztea helburu duena beren eragiketak gidatzeko.
H2O.ai-ren AI Cloud-ek H2Orekin hastea are errazago egiten du, arrastatu eta jaregin interfaze batekin, ikaskuntza automatikoko ereduak garatzeko inolako kodetze gaitasunik gabe.
Plataformak ere zabala eskaintzen du datuak bistaratzea eta analisi gaitasunak, baita ereduen doikuntza eta hedapena ere. Enpresek H2O.ai erabil dezakete AI ereduak azkar eta erraz eraikitzeko eta zabaltzeko, negozio erronkei aurre egiteko.
Pros
- Arrastatu eta jaregin interfazea ikaskuntza automatikoko ereduak sortzeko
- Datuak bistaratzeko eta aztertzeko tresna integralak, baita ereduen sintonizazioa eta hedapena ere
- Kode irekiko plataforma erabiltzaile eta laguntzaile komunitate handi batekin
- Hainbat algoritmo eta datu motaren laguntza
Cons
- Ezaugarri batzuk plataformaren premium bertsioan soilik daude eskuragarri
- Beste plataformekin alderatuta, baliteke zailagoa izatea konfiguratzea eta konfiguratzea.
Amaitu, zein da onena?
AI esparru edo plataforma ideala hautatzea horrekin egin nahi duzunaren araberakoa da. Erabiltzeko erraza den eta komunitate handi bat duen esparru bat nahi baduzu, TensorFlow edo PyTorch aukera egokia izan daiteke.
Ikaskuntza automatikoko ereduetara bideratuago dagoen plataforma bat nahi baduzu, Azure ML Studio edo H2O.ai izan daiteke aukerarik onena.
Eta pertsonalizatzeko eta konfiguratzeko erraza den esparru bat nahi baduzu, Sonnet edo GluonCV izan daiteke bidea. Azkenik, zuretzako marko egokia zure eskakizun eta gustu bereziek zehazten dute.
Utzi erantzun bat