Oletko valmis lähtemään jännittävälle matkalle tekoälyn maailmaan?
Koskaan ei ole ollut parempaa mahdollisuutta tutkia tekoälykehyksiä tekoälyn kasvun ansiosta.
Saatavilla on useita ratkaisuja TensorFlowsta ja PyTorchista Keraan ja Caffeen. Riippuen tavoitteistasi, jokaisella kehyksellä on selkeät edut ja haitat.
Joten, olitpa aloittelija tai kokenut kehittäjä, aloitetaan ja katsotaan parhaita saatavilla olevia tekoälykehyksiä.
1. PyTorch
PyTorch on vahva avoimen lähdekoodin koneoppimiskehys, joka on pyyhkäissyt tekoälyyhteisön debytoinnistaan vuonna 2016 lähtien. Siitä on nopeasti tullut suosittu kehys dynaamisen laskentaverkkonsa ja käyttäjäystävällisen käyttöliittymänsä ansiosta.
Mutta mikä erottaa PyTorchin joukosta? Aluksi siinä on vankka kokoelma ominaisuuksia. Tämä tekee siitä täydellisen rakentamiseen ja toteutukseen koneoppimismallit.
PyTorch on tuotantoon valmis kehys, johon voidaan luottaa vaativimpiinkin sovelluksiin, koska se siirtyy sujuvasti innokas- ja graafisen tilan välillä TorchScriptin avulla ja kyky nopeuttaa tuotantoa TorchServen avulla.
Lisäksi PyTorchilla on kattava työkalu- ja kirjastoekosysteemi. Nämä työkalut auttavat luomisessa tietokoneen visio, NLP ja muut sovellukset.
Sitä tuetaan myös laajasti suurimmilla pilvialustoilla, mikä mahdollistaa helpon kehityksen ja skaalauksen.
Plussat
- TorchScriptin avulla voit vaivattomasti vaihtaa innokas- ja kaaviotilan välillä, kun taas TorchServe nopeuttaa matkaa tuotantoon.
- Vankka työkalujen ja kehysten ekosysteemi laajentaa PyTorchia ja mahdollistaa tietokonenäön, luonnollisen kielen käsittelyn ja muiden alojen tutkimuksen.
- Tärkeimmät pilvialustat ovat hyvin tuettuja, mikä mahdollistaa kitkattoman kehityksen ja yksinkertaisen skaalauksen.
MIINUKSET
- Muihin kehyksiin verrattuna sillä on pienempi kehitysyhteisö.
- Valvonta- ja visualisointityökaluista, kuten tensoritaulusta, puuttuu.
2. Keras
Oletko kyllästynyt kompastelemaan hämmentäviä API-liittymiä ja virheilmoituksia kehitettäessä koneoppimismalleja? Älä katso pidemmälle kuin Keras, a syvä oppimiskehys kehitetty ihmisille eikä roboteille.
Keras korostaa yksinkertaisuutta, helppokäyttöisyyttä ja kattavaa dokumentaatiota. Tämä tekee siitä suositun valinnan kehittäjien keskuudessa, jotka yrittävät luoda ja ottaa käyttöön koneoppimiseen perustuvia tuotteita.
Mutta siinä ei vielä kaikki: Kerasilla on laaja työkalujen ja resurssien ekosysteemi, joka kattaa kaikki koneoppimisen työnkulun osat.
Keras-mallien joustavuuden käyttöönottamiseksi kaikkialla, selaimesta mobiililaitteisiin ja sulautettuihin järjestelmiin, voit hyödyntää TensorFlow'n ominaisuuksia täysin kaikissa skenaarioissa.
Plussat
- Rakennettu yksinkertaisilla API:illa ja kattavalla dokumentaatiolla inhimillisen helppokäyttöisyyden takaamiseksi.
- Erittäin optimoitu virheenkorjausnopeuteen, koodin tyylikkyyteen ja käyttöönottavuuteen
- Helposti skaalattavissa eksaskaalatasoille vuorovaikutuksen ansiosta TensorFlow-alustan kanssa
- Useita käyttöönottovaihtoehtoja selaimista mobiililaitteisiin sulautettuihin järjestelmiin
MIINUKSET
- Vähemmän mukautuva kuin muut syväoppimiskehykset
- Tietyissä monimutkaisissa käyttötilanteissa saatetaan tarvita ylimääräisiä kirjastoja tai työkaluja
- Ei niin tunnettu tai usein käytetty kuin muut puitteet
3. TensorFlow
Luo tuotantoon sopivia koneoppimismalleja TensorFlow'n avulla! TensorFlow tarjoaa resurssit, joita tarvitset edistyäksesi koneoppimisprojektit, olitpa asiantuntija datatieteilijä tai utelias tulokas.
Kokemustasostasi riippumatta voit yksinkertaisesti aloittaa TensorFlow'n käytön valmiiksi koulutettujen mallien ja opetusohjelmien ansiosta.
TensorFlow ei ole vain koneoppimisen kirjasto. Se on täydellinen päästä päähän koneoppimisalusta, joka tarjoaa vaihtoehtoja prosessisi jokaiseen vaiheeseen mallin käyttöönotosta tietojen valmisteluun.
TensorFlow tekee mallien käyttöönotosta helppoa kaikkialla, olitpa sitten kehittämässä verkkosovellusta, mobiilisovellusta tai sulautettua laitetta.
Plussat
- Kattava alusta koneoppimiseen alusta loppuun
- Skaalautuva ja mukautuva
- Se on saatavana useissa versioissa eri käyttötarkoituksiin
- Suuri ekosysteemi, jossa on yhteisön resursseja ja koulutettuja malleja
MIINUKSET
- Jyrkkä oppimiskäyrä on vasta aloittaville
- Tarvitsee jonkin verran teknistä asiantuntemusta ja ymmärrystä.
4. Caffe
Syväoppimiskehys nimeltä Caffe luotiin keskittyen nopeuteen ja modulaarisuuteen.
Yksinkertaisen käytön ja nopean tietojenkäsittelyn ansiosta Berkeley Vision and Learning Centerin (BVLC) kehittämä Caffe on saavuttanut suosiota tutkijoiden ja yritysten keskuudessa.
Se on houkutteleva vaihtoehto ihmisille, joiden on koulutettava ja otettava käyttöön malleja erilaisissa laitteistoissa sen tehokkaan suunnittelun ansiosta, joka mahdollistaa sen toimimisen sekä prosessoreilla että grafiikkasuorittimilla.
Plussat
- Se on nopea ja tehokas.
- Caffe on muunneltava modulaarisella arkkitehtuurilla.
- Hyvää yhteiskuntaapua on saatavilla.
MIINUKSET
- Se ei ehkä ole ihanteellinen valinta kehittyneisiin sovelluksiin rajallisten ominaisuuksiensa vuoksi.
- Toisin kuin muut puitteet, ei niin käyttäjäystävällinen
- Edellyttää jonkin verran ohjelmointikokemusta.
5. MX Net
Syväoppimiskehys MXNet luotiin tehokkuutta ja mukautumiskykyä ajatellen. Voit helposti luoda ja käyttää hermoverkkoihin käyttäjäystävällisellä käyttöliittymällään useisiin tarkoituksiin.
Se on kehitetty tuotantokäyttötapauksia silmällä pitäen, mukaan lukien ominaisuudet, kuten mallin tarkistus, mallin käyttö ja ONNX-muodon tuki. Tämän ansiosta malliesi käyttöönotto on helppoa useissa paikoissa, mukaan lukien sulautetut laitteet ja pilviympäristöt.
Muita MXNetin tarjoamia ominaisuuksia ja työkaluja ovat sisäänrakennetut tiedonlataajat, esikoulutetut mallit ja apu automaattisessa erottelussa. Syvällinen oppiminen kaiken tasoiset ammattilaiset valitsevat sen usein sen elävän yhteisön ja perusteellisen dokumentoinnin vuoksi.
Plussat
- Skaalautuva: MXNet on loistava vaihtoehto suuriin sovelluksiin, koska se tukee hajautettua koulutusta useiden grafiikkasuorittimien ja prosessorien kesken.
- MXNet on helppo sisällyttää nykyisiin prosesseihin, koska se tukee monia erilaisia tietokonekieliä, mukaan lukien Python, R, Julia, Scala, Perl ja C++.
- Se on yhteensopiva Linuxin, Windowsin, macOS:n, iOS:n ja Androidin kanssa.
MIINUKSET
- MXNetillä on korkea oppimiskäyrä, ja sen hallitseminen saattaa vaatia jonkin aikaa, kuten muutkin syvät oppimiskehykset.
- Vähemmän suosittu: Vaikka MXNet on saamassa hyväksyntää, sitä ei vieläkään käytetä yhtä usein kuin joitain muita syväoppimiskehyksiä, kuten TensorFlow tai PyTorch, mikä viittaa siihen, että käytettävissä voi olla vähemmän yhteisön resursseja.
6. Theano
Vahva numeerisen laskennan työkalupakki nimeltä Theano antaa käyttäjille mahdollisuuden suunnitella, optimoida ja arvioida tehokkaasti matemaattisia lausekkeita. Se tarjoaa suoraviivaisen käyttöliittymän matemaattisten operaatioiden suorittamiseen valtaville tietojoukoille, ja se on kehitetty Pythonin päälle.
Theanon joustavuus suorittaa laskelmia sekä CPU:illa että GPU:illa on yksi sen tärkeimmistä eduista. Tämä tekee siitä ihanteellisen syväoppimissovelluksiin, jotka vaativat korkean suorituskyvyn käsittelyä.
Lisäksi Theano tarjoaa useita optimointiominaisuuksia, joita käyttäjät voivat käyttää parantaakseen malliensa suorituskykyä ja tarkkuutta.
Tarkastellaan nyt sen hyvät ja huonot puolet.
Plussat
- Theano on uskomattoman tehokas numeeristen laskelmien tekemisessä, koska se on rakennettu optimoimaan matemaattisten lausekkeiden laskennallinen kaavio.
- Se on erittäin mukautuva kehys.
- Suorituskykyiset syväoppimissovellukset hyötyvät suuresti Theanon vahvasta GPU-optimoinnista. Se on rakennettu toimimaan helposti GPU:iden kanssa.
MIINUKSET
- Niille, jotka eivät tunne Pythonia tai muita numeerisia laskentakirjastoja, Theanon oppiminen voi olla haastavaa.
- Theano ei ehkä enää saa päivityksiä tai virhekorjauksia, koska sen kehitys on hidastunut viime aikoina.
- Riittämätön dokumentaatio: joidenkin käyttäjien mielestä Theano saattaa olla haastavaa käyttää, koska sen dokumentaatio ei ole yhtä kattavaa kuin kilpailevien kirjastojen numeeristen laskelmien osalta.
7. Microsoftin kognitiivinen työkalupakki
Katsotaanpa Microsoft Cognitive Toolkit -työkalua, joka on ilmainen ja avoimen lähdekoodin kehys syväoppimismallien kehittämiseen. Se on tarkoitettu suurten mallien koulutukseen useilla GPU:illa ja koneilla.
Cognitive Toolkit on suosittu valinta datatieteilijöiden ja koneoppimisen tutkijoiden keskuudessa käyttäjäystävällisen API:n ja erinomaisten hajautettujen koulutusominaisuuksiensa ansiosta.
Yksi Cognitive Toolkitin tärkeistä ominaisuuksista on sen kyky kouluttaa ja ottaa käyttöön malleja erilaisissa laitteistoissa, mukaan lukien CPU:t, GPU:t ja jopa FPGA:t.
Tämä tekee siitä erinomaisen vaihtoehdon organisaatioille, jotka yrittävät sisällyttää syväoppimisen tuotteisiinsa ja palveluihinsa. Lisäksi Cognitive Toolkit sisältää useita valmiiksi rakennettuja malleja ja esimerkkikoodia, mikä tekee uusien tulokkaiden aloittamisesta helppoa.
Plussat
- Mahdollistaa hajautetun koulutuksen useille tietokoneille ja GPU:ille
- Tarjoaa yksinkertaisen vuorovaikutuksen muiden Microsoft-tuotteiden, kuten Azuren ja Power BI:n, kanssa
- Tarjoaa monipuolisen ja mukautuvan kehyksen syväoppimismallien kehittämiseen ja kouluttamiseen
MIINUKSET
- Sen määrittäminen ja mukauttaminen uusille käyttäjille voi olla vaikeaa
- Siitä puuttuu sisäänrakennettu tuki useille suosituille ominaisuuksille, kuten tiedon lisäykselle ja siirtooppimiselle
- Siitä puuttuu sisäänrakennettu tuki useille suosituille ominaisuuksille, kuten tiedon lisäykselle ja siirtooppimiselle
8. Shogun
Shogun on C++-koneoppimispaketti, joka on vajaakäytössä. Se sisältää Python-, Java- ja MATLAB-liittimet, mikä tekee siitä joustavan työkalun koneoppimisen harjoittajille.
Shogun on rakennettu skaalautuvaksi, nopeaksi ja joustavaksi, joten se sopii suurille tietomäärille ja haastaville koneoppimistyökuormille.
Yksi Shogunin merkittävimmistä eduista on sen kyky käsitellä monenlaisia tietomuotoja, mukaan lukien binaariset, kategorialliset ja jatkuvat.
Se sisältää myös laajan valikoiman menetelmiä luokitteluun, regressioon, ulottuvuuden vähentämiseen ja klusterointiin, mikä tekee siitä täydellisen koneoppimistyökalun. Shogun tukee sekä erä- että verkko-oppimista, ja se integroituu saumattomasti muihin koneoppimiskirjastoihin, kuten TensorFlow ja scikit-learn.
Plussat
- Se tarjoaa monipuolisen joukon koneoppimistekniikoita ja -työkaluja, mukaan lukien syväoppiminen, regressio ja luokittelutuki
- Se on yhteensopiva erilaisten kanssa ohjelmointikielet, mukaan lukien Python, C++ ja Java.
MIINUKSET
- Siinä voi olla vähemmän resursseja ja tukea, koska se ei ehkä ole yhtä tunnettu tai suosittu kuin jotkut muut koneoppimiskirjastot.
- Verrattuna muihin kirjastoihin, joihin he ovat tottuneet, jotkut käyttäjät saattavat pitää tämän kirjaston syntaksia ja rakennetta vähemmän ymmärrettävänä.
- Parhaiden tulosten saavuttamiseksi tietyt kirjastot saattavat tarvita enemmän manuaalista työtä ja hienosäätöä kuin toiset.
9. ONNX
Avoimen lähdekoodin alusta nimeltä Open Neural Network Exchange (ONNX) mahdollistaa koneoppimismallien muuntamisen ja jakamisen.
Se tarjoaa menetelmän syväoppimismallien siirtämiseen eri kehysten ja alustojen välillä, mikä yksinkertaistaa koneoppimismallien luomista ja käyttöönottoa.
Voit luoda malleja ONNX:n avulla käyttämällä ensisijaista kehystä ja ottaa ne sitten käyttöön eri ajonaikaisessa asetuksessa.
ONNX:n muokattavissa olevan arkkitehtuurin ansiosta käyttäjät voivat valita ihanteelliset työkalut käsillä olevaan työhön. Se helpottaa yhteensopivuutta useiden syvien oppimiskehysten kanssa, kuten PyTorch, TensorFlow ja Caffe2. Voit hyödyntää kunkin kehyksen etuja muuntamalla malleja nopeasti niiden välillä.
Plussat
- Yhteentoimivuus on mahdollista useiden syvän oppimisen viitekehysten välillä.
- Ilmainen käyttää ja avoimen lähdekoodin.
- Laaja valikoima laitteistoja ja ajonaikaisia ympäristöjä tuetaan.
MIINUKSET
- ONNX-mallien suorituskyky voi toisinaan olla huonompi kuin mallien, jotka on natiivisti toteutettu tietyssä kehyksessä.
- Joskus vaihtaminen eri kehysten välillä voi aiheuttaa yhteensopivuusongelmia, joita on vaikea korjata.
10. Apache Spark
Apache Spark on nopea ja monipuolinen hajautettu laskentajärjestelmä, joka pystyy helposti käsittelemään suuren mittakaavan tietojenkäsittelyä. Se on suosittu valinta suurille datasovelluksille, koska se pystyy analysoimaan suuria tietomääriä nopeasti.
Sparkia ei ole tarkoitettu vain nopeaksi, vaan se on myös skaalautuva, mikä tarkoittaa, että se pystyy hallitsemaan kasvavia datamääriä suorituskyvystä tinkimättä.
Apache Sparkin mukana tuleva MLlib-paketti on erityisen merkittävä. Se sisältää skaalautuvia ja tehokkaita koneoppimismenetelmiä, kuten luokittelua, regressiota, klusterointia ja yhteiskäyttöistä suodatusta.
Koska MLlib on rajapinta Sparkin muiden komponenttien kanssa, on helppoa luoda päästä-päähän tietojenkäsittelyputkia.
Siksi, jos tarvitset vahvan ja mukautuvan työkalun suuriin tietojenkäsittelyyn ja koneoppimiseen, Apache Sparkin pitäisi olla luettelossasi.
Plussat
- Hajautetun laskentarakenteensa ansiosta se pystyy käsittelemään suuria tietojoukkoja nopeasti
- Integrointi muihin Big Data -tekniikoihin, kuten Hadoop, Hive ja Cassandra, on yksinkertaista.
- Tarjolla on useita luokittelu-, regressio-, klusterointi- ja yhteissuodatustekniikoita
MIINUKSET
- Hajautetun laskenta-arkkitehtuurin monimutkaisuuden vuoksi oppimiskäyrä on jyrkkä
- Toimii suurella määrällä resursseja ja infrastruktuuria
- Tuki reaaliaikaiselle tietojen käsittelylle ja suoratoistolle on rajoitettu
11. mlpack
mlpack on avoimen lähdekoodin C++-koneoppimistyökalusarja, jonka tarkoituksena on tarjota nopeita, skaalautuvia ja yksinkertaisia algoritmeja monenlaisiin sovelluksiin.
Se tarjoaa monipuolisen joukon koneoppimisalgoritmeja, kuten klusterointia, regressiota, luokittelua, ulottuvuuden vähentämistä ja hermoverkkoja.
Plussat
- Monien algoritmien tehokas toteutus
- Integrointi muihin kirjastoihin ja kieliin on helppoa.
- Tarjoaa komentorivi- ja C++ API-liitännät
MIINUKSET
- Dokumentointia voisi parantaa
- Useita algoritmeja ei ole vielä toteutettu
- Aloittelijan voi olla vaikea käyttää
12. Azure ML Studio
Azure Machine Learning (Azure ML) on koneoppimisalusta pilvessä. Voit suunnitella, ottaa käyttöön ja hallita koneoppimismalleja mittakaavassa.
Se tarjoaa erilaisia työkaluja ja palveluita, jotka auttavat datatieteilijöitä ja kehittäjiä virtaviivaistamaan päästä päähän koneoppimisen työnkulkua. Voit yksinkertaisesti hallita tietojasi, kouluttaa mallejasi ja ottaa ne käyttöön tuotantoon. Ja voit seurata niiden suorituskykyä Azure ML:n avulla – kaikki yhdestä integroidusta ympäristöstä.
Alusta tukee useita tietokonekieliä, mukaan lukien Python, R ja SQL, ja mukana tulee useita valmiita malleja ja algoritmeja, joiden avulla pääset alkuun nopeasti.
Lisäksi joustavan ja skaalautuvan suunnittelunsa ansiosta Azure ML voi helposti hallita sekä pienimuotoisia kokeiluja että suuria koneoppimissovelluksia.
Plussat
- Tarjoaa helppokäyttöisen graafisen käyttöliittymän koneoppimismallien kehittämiseen ja käyttöönottoon
- Yhdistää muihin Microsoftin palveluihin, kuten Azure Storageen ja Power BI:hen.
- Yhteistyö tiimin jäsenten kanssa on mahdollista versionhallinnan ja jaettujen työtilojen avulla
- Skaalautuvuus valtavien tietomäärien ja käsittelytehon käsittelyyn
MIINUKSET
- Algoritmien ja mallien minimaaliset mukautusmahdollisuudet
- Hintastrategiasta johtuen se voi olla vähemmän kustannustehokasta pienemmille yrityksille tai yksityishenkilöille
13. Sonetti
DeepMind-tutkijat suunnittelivat ja rakensivat Sonnetin, tekoälykehyksen, joka tukee hermoverkkojen kehittämistä erilaisiin sovelluksiin. Näitä ovat ohjattu ja ohjaamaton oppiminen sekä vahvistaminen oppiminen.
Sonnetin ohjelmointiarkkitehtuuri on rakennettu snt.Modulelle, joka voi tallentaa osoittimia parametreihin, muihin moduuleihin ja menetelmiin. Kehys sisältää useita esiasetettuja moduuleja ja verkkoja, mutta käyttäjiä kannustetaan myös luomaan omia.
Plussat
- Yksinkertainen ja tehokas ohjelmointimalli
- Käyttäjiä rohkaistaan luomaan moduulinsa.
- Koodi on ytimekäs ja keskittynyt
MIINUKSET
- Mukana ei ole koulutusohjelmaa
- Aloittelijoilla voi olla jyrkkä oppimiskäyrä
14. Gluon CV
Haluatko oppia lisää tietokonenäöstä?
Esittelyssä GluonCV!
Tämä fantastinen kirjasto sisältää huippuluokan syväoppimisalgoritmeja, valmiiksi koulutettuja malleja ja lukuisia materiaaleja, jotka auttavat insinöörejä, tutkijoita ja opiskelijoita vahvistamaan ideoitaan, laatimaan prototyyppejä ja oppimaan lisää alueesta.
GluonCV helpottaa aloittamista ja SOTA-tulosten saavuttamista hyvin suunnitelluilla sovellusliittymillään, yksinkertaisilla toteutuksilla ja yhteisön tuella.
Mitä muuta, hienoin osa?
Se on erittäin mukautuva ja helppo optimoida ja asentaa! GluonCV sisältää kaiken mitä tarvitset viedäksesi tietokonenäkökykysi uudelle tasolle, olitpa sitten kokenut ammattilainen tai vasta aloittava.
Plussat
- Yksinkertainen asennus ja käyttö
- Suuri kokoelma esikoulutettuja malleja
- Syväoppimisalgoritmit jotka ovat huippuluokan
- Toteutuksia, jotka on helppo ymmärtää
- Yksinkertainen optimointi ja käyttöönotto
MIINUKSET
- Vähemmän räätälöintiä ja ohjausta kuin vaihtoehtoiset puitteet
- Muiden kuin tietokonenäkötoimintojen tuki on rajoitettua
- Kaupallista käyttöä voidaan rajoittaa lisenssirajoitusten vuoksi
15. H2O
H2O on avoimen lähdekoodin data-analyysi- ja koneoppimisalusta, jonka tavoitteena on tehdä organisaatioille yksinkertaista käyttää tekoälyä toimintansa ohjaamiseen.
H2O.ai:n AI Cloud tekee H2O:n käytön aloittamisesta entistäkin helpompaa vedä ja pudota -käyttöliittymän avulla koneoppimismallien kehittämiseen ilman koodaustaitoja.
Alusta tarjoaa myös laajan datan visualisointi ja analysointiominaisuudet sekä mallin säätäminen ja käyttöönotto. Yritykset voivat käyttää H2O.ai:ta nopeasti ja yksinkertaisesti rakentaakseen ja ottaakseen käyttöön tekoälymalleja vastatakseen haastaviin liiketoiminnan haasteisiin.
Plussat
- Vedä ja pudota -käyttöliittymä koneoppimismallien luomiseen
- Kattavat datan visualisointi- ja analysointityökalut sekä mallin viritys ja käyttöönotto
- Avoimen lähdekoodin alusta, jossa on suuri käyttäjä- ja avustajayhteisö
- Tuki useille algoritmeille ja tietotyypeille
MIINUKSET
- Tietyt ominaisuudet ovat käytettävissä vain alustan premium-versiossa
- Muihin alustoihin verrattuna sen asentaminen ja määrittäminen voi olla vaikeampaa.
Päätä, mikä on paras?
Ihanteellisen tekoälykehyksen tai alustan valitseminen riippuu siitä, mitä haluat tehdä sillä. Jos haluat kehyksen, joka on helppokäyttöinen ja jolla on valtava yhteisö, TensorFlow tai PyTorch voivat olla sopiva valinta.
Jos haluat alustan, joka keskittyy enemmän koneoppimismalleihin, Azure ML Studio tai H2O.ai voivat olla paras vaihtoehto.
Ja jos haluat kehyksen, jota on helppo muokata ja määrittää, Sonnet tai GluonCV voi olla oikea tapa. Lopuksi, sinulle sopivat puitteet määräytyvät ainutlaatuisten vaatimustesi ja makusi mukaan.
Jätä vastaus