آیا برای رفتن به یک سفر هیجان انگیز به قلمرو هوش مصنوعی آماده هستید؟
به لطف رشد هوش مصنوعی، هرگز فرصت بهتری برای کشف چارچوب های هوش مصنوعی وجود نداشته است.
چندین راه حل در دسترس است، از TensorFlow و PyTorch گرفته تا Keras و Caffe. بسته به اهداف شما، هر چارچوب دارای مزایا و معایب متمایز است.
بنابراین، چه مبتدی یا یک توسعهدهنده با تجربه، بیایید شروع کنیم و به بهترین چارچوبهای هوش مصنوعی موجود امروز نگاه کنیم.
1. PyTorch
PyTorch یک چارچوب یادگیری ماشین منبع باز قوی است که جامعه هوش مصنوعی را از سال 2016 آغاز کرده است. به لطف شبکه محاسباتی پویا و رابط کاربر پسند، به سرعت به یک چارچوب قابل استفاده تبدیل شده است.
اما چه چیزی PyTorch را از جمعیت متمایز می کند؟ برای شروع، مجموعه ای قوی از قابلیت ها دارد. این آن را برای ساخت و اجرا عالی می کند مدل های یادگیری ماشین.
PyTorch یک چارچوب آماده برای تولید است که میتوان به آن حتی برای سختترین برنامهها نیز اعتماد کرد، زیرا به لطف انتقال نرم آن بین حالتهای مشتاق و گراف با استفاده از TorchScript و توانایی آن در سرعت بخشیدن به مسیر تولید با استفاده از TorchServe است.
علاوه بر این، PyTorch دارای یک اکوسیستم جامع از ابزارها و کتابخانه ها است. این ابزار در ایجاد کمک می کند بینایی کامپیوتر، NLP و برنامه های کاربردی دیگر.
همچنین به طور گسترده بر روی پلتفرم های ابری اصلی پشتیبانی می شود و امکان توسعه و مقیاس بندی آسان را فراهم می کند.
مزایا
- TorchScript به شما امکان می دهد بدون زحمت بین حالت های مشتاق و نمودار جابجا شوید، در حالی که TorchServe سفر به سمت تولید را سرعت می بخشد.
- اکوسیستم قوی از ابزارها و چارچوب ها PyTorch را گسترش می دهد و امکان تحقیق در بینایی کامپیوتر، پردازش زبان طبیعی و سایر زمینه ها را فراهم می کند.
- پلتفرمهای ابری اصلی به خوبی پشتیبانی میشوند و امکان توسعه بدون اصطکاک و مقیاسبندی ساده را فراهم میکنند.
منفی
- در مقایسه با سایر چارچوب ها، جامعه توسعه کوچک تری دارد.
- کمبود ابزار نظارت و تجسم، مانند برد تانسور وجود دارد.
2. کراس
آیا در هنگام توسعه مدلهای یادگیری ماشینی از دستخوردن به APIهای گیجکننده و پیامهای خطا خسته شدهاید؟ به Keras نگاه نکنید چارچوب یادگیری عمیق به جای ربات ها برای انسان ها توسعه یافته است.
Keras بر سادگی، سهولت استفاده و مستندات جامع تأکید دارد. این باعث می شود آن را به یک انتخاب محبوب در میان توسعه دهندگانی تبدیل کند که سعی در ایجاد و استقرار محصولات مبتنی بر یادگیری ماشین دارند.
اما این همه چیز نیست: Keras دارای اکوسیستم گسترده ای از ابزارها و منابع است که هر بخش از گردش کار یادگیری ماشین را پوشش می دهد.
با انعطافپذیری برای استقرار مدلهای Keras در همه جا، از مرورگر گرفته تا دستگاههای تلفن همراه و سیستمهای تعبیهشده، میتوانید به طور کامل از قابلیت TensorFlow در هر سناریویی استفاده کنید.
مزایا
- ساخته شده با API های ساده و مستندات جامع برای سهولت استفاده انسان.
- برای سرعت اشکال زدایی، ظرافت کد و قابلیت استقرار بسیار بهینه شده است
- به دلیل تعامل با پلت فرم TensorFlow، به راحتی در سطوح exascale قابل تغییر است
- بسیاری از گزینههای استقرار، از مرورگرها گرفته تا دستگاههای تلفن همراه و سیستمهای تعبیهشده
منفی
- سازگاری کمتری نسبت به سایر چارچوب های یادگیری عمیق
- برای سناریوهای خاص استفاده پیچیده، کتابخانه ها یا ابزارهای اضافی ممکن است مورد نیاز باشد
- به اندازه سایر فریم ورک ها شناخته شده یا پرکاربرد نیست
3. TensorFlow
با استفاده از TensorFlow مدل های یادگیری ماشینی مناسب برای تولید ایجاد کنید! TensorFlow منابعی را که برای پیشرفت خود نیاز دارید ارائه می دهد پروژه های یادگیری ماشینی، چه یک دانشمند داده خبره یا یک تازه وارد کنجکاو باشید.
صرف نظر از سطح تجربه شما، می توانید به سادگی با استفاده از مدل های از پیش آموزش دیده و آموزش هایی که در دسترس هستند، با TensorFlow شروع کنید.
TensorFlow صرفاً یک کتابخانه برای یادگیری ماشین نیست. این یک پلت فرم کامل یادگیری ماشینی است که گزینه هایی را برای هر مرحله از فرآیند شما، از استقرار مدل گرفته تا آماده سازی داده، ارائه می دهد.
TensorFlow استقرار مدل های خود را در همه جا ساده می کند، چه در حال توسعه یک برنامه وب، یک برنامه تلفن همراه یا یک دستگاه تعبیه شده باشید.
مزایا
- پلت فرم جامع برای یادگیری ماشین از ابتدا تا انتها
- مقیاس پذیر و سازگار
- این در چندین نسخه برای موارد استفاده مختلف موجود است
- یک اکوسیستم بزرگ با منابع جامعه و مدل های آموزش دیده
منفی
- برای کسانی که تازه شروع به کار کرده اند، یک منحنی یادگیری شیب دار وجود دارد
- به مقدار مشخصی از تخصص فنی و درک نیاز دارد.
4. کافه
یک چارچوب یادگیری عمیق به نام Caffe با تمرکز بر سرعت و مدولار بودن ایجاد شد.
به دلیل سادگی استفاده و پردازش سریع داده ها، Caffe که توسط مرکز بینایی و یادگیری برکلی (BVLC) توسعه یافته است، در بین محققان و مشاغل محبوبیت پیدا کرده است.
این یک جایگزین جذاب برای افرادی است که نیاز به آموزش و استقرار مدلها بر روی طیف وسیعی از سختافزار دارند، زیرا طراحی با کارایی بالا به آن امکان میدهد هم روی CPU و هم GPU کار کند.
مزایا
- سریع و موثر است.
- کافه با معماری مدولار سازگار است.
- کمک های خوب جامعه در دسترس است.
منفی
- به دلیل توانایی محدودش ممکن است برای کاربردهای پیچیده انتخاب ایده آلی نباشد.
- برخلاف سایر فریم ورک ها، نه به عنوان کاربر پسند
- به تجربه برنامه نویسی نیاز دارد.
5. MXNet
چارچوب یادگیری عمیق MXNet با در نظر گرفتن کارایی و سازگاری ایجاد شده است. شما به راحتی می توانید ایجاد و استفاده کنید شبکه های عصبی با رابط کاربر پسند خود برای طیف وسیعی از اهداف.
این برنامه با در نظر گرفتن موارد استفاده تولید، از جمله قابلیتهایی مانند بررسی مدل، سرویسدهی مدل، و پشتیبانی از فرمت ONNX توسعه یافته است. این امر استقرار مدلهای خود را در مکانهای مختلف، از جمله دستگاههای تعبیهشده و محیطهای ابری، ساده میکند.
ویژگی ها و ابزارهای دیگر ارائه شده توسط MXNet شامل بارگذارهای داخلی، مدل های از پیش آموزش دیده و کمک به تمایز خودکار است. یادگیری عمیق شاغلین در تمام سطوح مهارت، اغلب آن را به دلیل جامعه پر جنب و جوش و مستندات کامل آن انتخاب می کنند.
مزایا
- مقیاس پذیر: MXNet یک گزینه فوق العاده برای برنامه های کاربردی در مقیاس بزرگ است زیرا از آموزش های توزیع شده بر روی تعداد زیادی GPU و CPU پشتیبانی می کند.
- MXNet به سادگی در فرآیندهای جاری گنجانده می شود زیرا از انواع گسترده ای از زبان های رایانه مانند Python، R، Julia، Scala، Perl و C++ پشتیبانی می کند.
- این با لینوکس، ویندوز، macOS، iOS و اندروید سازگار است.
منفی
- MXNet منحنی یادگیری بالایی دارد و ممکن است به زمان زیادی برای تسلط بر آن نیاز داشته باشد چارچوب های یادگیری عمیق.
- کمتر محبوب: در حالی که MXNet در حال قبول شدن است، هنوز به اندازه برخی از چارچوب های یادگیری عمیق دیگر مانند TensorFlow یا PyTorch استفاده نمی شود، که نشان می دهد ممکن است منابع جامعه کمتری در دسترس باشد.
6. تیانو
یک جعبه ابزار محاسبات عددی قوی به نام Theano کاربران را قادر می سازد تا عبارات ریاضی را به طور موثر طراحی، بهینه سازی و ارزیابی کنند. این یک رابط ساده برای انجام عملیات ریاضی بر روی مجموعه داده های عظیم ارائه می دهد و در بالای پایتون توسعه یافته است.
انعطاف پذیری Theano برای انجام محاسبات بر روی CPU و GPU یکی از مزایای اصلی آن است. این آن را برای برنامههای یادگیری عمیق که به پردازش با کارایی بالا نیاز دارند، ایدهآل میکند.
علاوه بر این، Theano انواع مختلفی از قابلیتهای بهینهسازی را ارائه میدهد که کاربران میتوانند برای بهبود عملکرد و دقت مدلهای خود از آنها استفاده کنند.
حال بیایید مزایا و معایب آن را بررسی کنیم.
مزایا
- Theano در انجام محاسبات عددی فوق العاده موثر است زیرا برای بهینه سازی نمودار محاسباتی عبارات ریاضی ساخته شده است.
- این یک چارچوب بسیار سازگار است.
- برنامه های کاربردی یادگیری عمیق با کارایی بالا از بهینه سازی قوی پردازنده گرافیکی Theano بهره می برند. این ساخته شده است تا به راحتی با GPU کار کند.
منفی
- کسانی که با پایتون یا سایر کتابخانه های محاسبات عددی آشنایی ندارند، ممکن است یادگیری Theano را چالش برانگیز بدانند.
- ممکن است Theano دیگر بهروزرسانی یا وصلههای باگ دریافت نکند زیرا توسعه آن اخیراً کند شده است.
- اسناد ناکافی: برخی از کاربران ممکن است استفاده از Theano را چالش برانگیز بدانند زیرا مستندات آن نسبت به کتابخانه های رقیب برای محاسبه عددی دقیق تر است.
7. جعبه ابزار شناختی مایکروسافت
بیایید به Microsoft Cognitive Toolkit نگاهی بیاندازیم، یک چارچوب رایگان و منبع باز برای توسعه مدل های یادگیری عمیق. برای آموزش مدل های بزرگ در چندین GPU و ماشین در نظر گرفته شده است.
Cognitive Toolkit با داشتن API کاربرپسند و قابلیت های آموزشی توزیع شده عالی، انتخابی محبوب در میان دانشمندان داده و محققان یادگیری ماشین است.
یکی از ویژگی های مهم Cognitive Toolkit توانایی آن در آموزش و استقرار مدل ها بر روی انواع سخت افزار از جمله CPU، GPU و حتی FPGA است.
این امر آن را به یک جایگزین عالی برای سازمان هایی تبدیل می کند که سعی می کنند یادگیری عمیق را در کالاها و خدمات خود بگنجانند. علاوه بر این، مجموعه ابزار شناختی شامل انواع مدل های از پیش ساخته شده و کدهای نمونه است که شروع کار را برای تازه واردان ساده می کند.
مزایا
- امکان آموزش توزیع شده روی چندین کامپیوتر و GPU را فراهم می کند
- تعامل ساده با سایر محصولات مایکروسافت مانند Azure و Power BI را فراهم می کند
- یک چارچوب همه کاره و سازگار برای توسعه و آموزش مدل های یادگیری عمیق ارائه می دهد
منفی
- ممکن است تنظیم و سفارشی سازی برای کاربران جدید دشوار باشد
- فاقد پشتیبانی داخلی برای چندین ویژگی محبوب مانند افزایش داده و یادگیری انتقال است
- فاقد پشتیبانی داخلی برای چندین ویژگی محبوب مانند افزایش داده و یادگیری انتقال است
8. شوگون
Shogun یک بسته یادگیری ماشینی C++ است که کمتر مورد استفاده قرار می گیرد. این شامل رابطهای پایتون، جاوا و متلب است که آن را به ابزاری انعطافپذیر برای تمرینکنندگان یادگیری ماشین تبدیل میکند.
Shogun به گونهای ساخته شده است که مقیاسپذیر، سریع و انعطافپذیر باشد و آن را برای حجم زیادی از دادهها و بارهای کاری چالش برانگیز یادگیری ماشینی مناسب میسازد.
یکی از برجسته ترین مزایای شوگان ظرفیت آن برای مدیریت طیف گسترده ای از فرمت های داده، از جمله باینری، طبقه بندی و پیوسته است.
همچنین شامل طیف وسیعی از روشها برای طبقهبندی، رگرسیون، کاهش ابعاد و خوشهبندی است که آن را به یک ابزار کامل یادگیری ماشین تبدیل میکند. Shogun از یادگیری دسته ای و آنلاین پشتیبانی می کند و به طور یکپارچه با سایر کتابخانه های یادگیری ماشین مانند TensorFlow و scikit-learn ادغام می شود.
مزایا
- مجموعه متنوعی از تکنیک ها و ابزارهای یادگیری ماشینی از جمله یادگیری عمیق، رگرسیون و پشتیبانی طبقه بندی را ارائه می دهد.
- با انواع مختلف سازگار است زبانهای برنامه نویسیاز جمله پایتون، سی پلاس پلاس و جاوا.
منفی
- ممکن است منابع و پشتیبانی کمتری در دسترس داشته باشد زیرا ممکن است به اندازه برخی دیگر از کتابخانههای یادگیری ماشین معروف یا محبوب نباشد.
- در مقایسه با سایر کتابخانه هایی که به آنها عادت کرده اند، برخی از کاربران ممکن است نحو و ساختار این کتابخانه را کمتر قابل درک بدانند.
- برای دستیابی به بهترین نتایج، کتابخانههای خاصی ممکن است نیاز به کار دستی و تنظیم دقیق بیشتری نسبت به بقیه داشته باشند.
9. ONNX
یک پلت فرم منبع باز به نام تبادل شبکه عصبی باز (ONNX) تبدیل و به اشتراک گذاری مدل های یادگیری ماشین را امکان پذیر می کند.
این روشی برای انتقال مدلهای یادگیری عمیق بین چارچوبها و پلتفرمهای مختلف، سادهسازی ایجاد و استقرار مدلهای یادگیری ماشین ارائه میدهد.
میتوانید با استفاده از یک چارچوب ترجیحی، مدلهایی را با ONNX ایجاد کنید و سپس آنها را در یک تنظیمات زمان اجرا متفاوت اجرا کنید.
معماری قابل تنظیم ONNX به کاربران امکان می دهد ابزارهای ایده آل را برای کار در دست انتخاب کنند. سازگاری در چندین چارچوب یادگیری عمیق مانند PyTorch، TensorFlow و Caffe2 را تسهیل می کند. شما می توانید با تبدیل سریع مدل ها بین آنها از مزایای هر فریم ورک استفاده کنید.
مزایا
- قابلیت همکاری در چندین چارچوب یادگیری عمیق امکان پذیر است.
- رایگان برای استفاده و منبع باز.
- طیف گسترده ای از سخت افزار و محیط های زمان اجرا پشتیبانی می شود.
منفی
- عملکرد مدلهای ONNX گاهی اوقات میتواند بدتر از مدلهایی باشد که به طور بومی در یک چارچوب معین پیادهسازی میشوند.
- گاهی اوقات جابجایی بین چارچوب های مختلف ممکن است باعث مشکلات سازگاری شود که رفع آنها دشوار است.
10. جرقه آپاچی
آپاچی اسپارک یک سیستم محاسباتی توزیع شده سریع و همه کاره است که به راحتی می تواند پردازش داده در مقیاس بزرگ را انجام دهد. این یک انتخاب محبوب برای برنامه های کاربردی داده های بزرگ به دلیل توانایی آن در تجزیه و تحلیل سریع حجم زیاد داده است.
Spark نه تنها سریع است، بلکه مقیاس پذیر است، به این معنی که می تواند افزایش کمیت داده را بدون به خطر انداختن عملکرد مدیریت کند.
بسته MLlib همراه با Apache Spark به ویژه قابل توجه است. این شامل روشهای یادگیری ماشینی مقیاسپذیر و کارآمد مانند طبقهبندی، رگرسیون، خوشهبندی و فیلتر کردن مشارکتی است.
از آنجایی که MLlib با سایر اجزای Spark ارتباط دارد، ایجاد خطوط لوله پردازش داده سرتاسر ساده است.
از این رو، اگر به یک ابزار قوی و سازگار برای پردازش داده های بزرگ و یادگیری ماشین نیاز دارید، Apache Spark باید در لیست شما باشد.
مزایا
- به دلیل طراحی محاسباتی توزیع شده، می تواند مجموعه داده های بزرگ را به سرعت مدیریت کند
- ادغام با سایر فناوریهای Big Data مانند Hadoop، Hive و Cassandra ساده است.
- چندین تکنیک برای طبقه بندی، رگرسیون، خوشه بندی، و فیلتر مشارکتی ارائه شده است
منفی
- به دلیل پیچیدگی معماری محاسبات توزیع شده، منحنی یادگیری شیب دار است
- بر روی حجم وسیعی از منابع و زیرساخت اجرا می شود
- پشتیبانی از پردازش بلادرنگ و جریان داده محدود است
11. mlpack
mlpack یک جعبه ابزار یادگیری ماشینی منبع باز C++ است که هدف آن ارائه الگوریتم های سریع، مقیاس پذیر و ساده برای طیف گسترده ای از برنامه ها است.
مجموعه متنوعی از الگوریتمهای یادگیری ماشین مانند خوشهبندی، رگرسیون، طبقهبندی، کاهش ابعاد و شبکههای عصبی را ارائه میدهد.
مزایا
- پیاده سازی موثر بسیاری از الگوریتم ها
- ادغام با سایر کتابخانه ها و زبان ها ساده است.
- رابط های خط فرمان و C++ API را ارائه می دهد
منفی
- اسناد را می توان بهبود بخشید
- چندین الگوریتم هنوز پیاده سازی نشده اند
- برای مبتدیان ممکن است استفاده از آن دشوار باشد
12. Azure ML Studio
Azure Machine Learning (Azure ML) یک پلت فرم یادگیری ماشین در فضای ابری است. شما می توانید مدل های یادگیری ماشین را در مقیاس طراحی، استقرار و مدیریت کنید.
این ابزارها و خدمات مختلفی را برای کمک به دانشمندان داده و توسعه دهندگان در ساده سازی جریان کار یادگیری ماشینی انتها به انتها ارائه می دهد. شما به سادگی می توانید داده های خود را مدیریت کنید، مدل های خود را آموزش دهید و آنها را در تولید مستقر کنید. و می توانید عملکرد آنها را با استفاده از Azure ML نظارت کنید - همه از یک محیط یکپارچه واحد.
این پلتفرم از چندین زبان کامپیوتری از جمله پایتون، R و SQL پشتیبانی میکند و با چندین الگو و الگوریتم از پیش ساخته شده برای کمک به شما در شروع سریع ارائه میشود.
علاوه بر این، به دلیل طراحی انعطافپذیر و مقیاسپذیر، Azure ML میتواند به راحتی هم آزمایشهای مقیاس کوچک و هم برنامههای یادگیری ماشینی در مقیاس بزرگ را مدیریت کند.
مزایا
- یک رابط گرافیکی با کاربری آسان برای توسعه و استقرار مدلهای یادگیری ماشین ارائه میکند
- به سایر سرویس های مایکروسافت مانند Azure Storage و Power BI متصل می شود.
- همکاری با اعضای تیم از طریق کنترل نسخه و فضاهای کاری مشترک امکان پذیر است
- مقیاس پذیری برای مقابله با حجم عظیم داده و قدرت پردازش
منفی
- حداقل گزینه های سفارشی سازی برای الگوریتم ها و مدل ها
- با توجه به استراتژی قیمت، ممکن است برای شرکت ها یا افراد کوچکتر مقرون به صرفه باشد
13. غزل
محققان DeepMind Sonnet را طراحی و ساخته اند، یک چارچوب هوش مصنوعی که از توسعه شبکه های عصبی برای برنامه های مختلف پشتیبانی می کند. اینها شامل یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت و همچنین تقویت یادگیری.
معماری برنامه نویسی Sonnet بر روی snt.Module ساخته شده است که ممکن است نشانگرهای پارامترها، سایر ماژول ها و روش ها را ذخیره کند. این فریم ورک دارای چندین ماژول و شبکه از پیش تعیین شده است، اما کاربران نیز تشویق می شوند تا خود را ایجاد کنند.
مزایا
- یک مدل برنامه نویسی ساده و قدرتمند
- کاربران تشویق می شوند تا ماژول های خود را ایجاد کنند.
- کدی که مختصر و متمرکز باشد
منفی
- هیچ برنامه آموزشی گنجانده نشده است
- مبتدیان ممکن است با یک منحنی یادگیری شدید روبرو شوند
14. GluonCV
آیا می خواهید در مورد بینایی کامپیوتر بیشتر بدانید؟
معرفی GluonCV!
این کتابخانه فوقالعاده شامل الگوریتمهای یادگیری عمیق پیشرفته، مدلهای از پیش آموزشدیده، و مجموعهای از مواد برای کمک به مهندسان، محققان و دانشجویان در اعتبارسنجی ایدههای خود، نمونهسازی محصولات و کسب اطلاعات بیشتر در مورد این منطقه است.
GluonCV شروع به کار و دستیابی به نتایج SOTA را با APIهای خوب طراحی شده، پیاده سازی های ساده و کمک های جامعه آسان می کند.
چه چیزی، بهترین بخش؟
بهینه سازی و نصب آن بسیار سازگار و ساده است! GluonCV حاوی همه چیزهایی است که برای ارتقای استعدادهای بینایی رایانه خود به سطح بعدی نیاز دارید، چه یک حرفه ای با تجربه باشید و چه تازه شروع کرده اید.
مزایا
- نصب و استفاده ساده
- مجموعه بزرگی از مدل های از پیش آموزش دیده
- الگوریتم های یادگیری عمیق که پیشرفته هستند
- پیاده سازی هایی که درک آنها ساده است
- بهینه سازی و استقرار ساده
منفی
- سفارشی سازی و کنترل کمتری نسبت به چارچوب های جایگزین
- پشتیبانی از فعالیت های بینایی غیر رایانه ای محدود است
- استفاده تجاری ممکن است به دلیل محدودیت های مجوز محدود شود
15. H2O
H2O یک پلتفرم تجزیه و تحلیل داده منبع باز و یادگیری ماشینی است که هدف آن ساده کردن سازمان ها برای استفاده از هوش مصنوعی (AI) برای هدایت عملیات خود است.
AI Cloud H2O.ai با یک رابط کشیدن و رها کردن برای توسعه مدلهای یادگیری ماشینی بدون هیچ گونه مهارت کدنویسی، شروع به کار با H2O را حتی آسانتر میکند.
این پلت فرم نیز گسترده است تجسم داده ها و قابلیت های تجزیه و تحلیل، و همچنین بهینه سازی و استقرار مدل. کسبوکارها میتوانند از H2O.ai برای ایجاد و استقرار سریع و ساده مدلهای هوش مصنوعی برای مقابله با چالشهای تجاری استفاده کنند.
مزایا
- رابط کشیدن و رها کردن برای ایجاد مدل های یادگیری ماشینی
- ابزارهای جامع تجسم و تجزیه و تحلیل داده ها و همچنین تنظیم و استقرار مدل
- پلت فرم منبع باز با یک جامعه بزرگ کاربر و مشارکت کننده
- پشتیبانی از چندین الگوریتم و نوع داده
منفی
- برخی از ویژگیها فقط در نسخه پریمیوم این پلتفرم قابل دسترسی هستند
- در مقایسه با سایر پلتفرم ها، ممکن است راه اندازی و پیکربندی آن دشوارتر باشد.
جمع بندی کنید، کدام یک بهترین است؟
انتخاب چارچوب یا پلتفرم هوش مصنوعی ایده آل بستگی به کاری دارد که می خواهید با آن انجام دهید. اگر چارچوبی میخواهید که استفاده از آن ساده باشد و جامعه بزرگی داشته باشد، TensorFlow یا PyTorch میتوانند انتخاب مناسبی باشند.
اگر پلتفرمی میخواهید که بیشتر بر روی مدلهای یادگیری ماشین متمرکز باشد، Azure ML Studio یا H2O.ai ممکن است بهترین گزینه باشد.
و اگر چارچوبی میخواهید که سفارشیسازی و پیکربندی آن ساده باشد، Sonnet یا GluonCV ممکن است راه حلی باشد. در نهایت، چارچوب مناسب برای شما با توجه به خواسته ها و سلیقه های منحصر به فرد شما تعیین می شود.
پاسخ دهید