શું તમે આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સના ક્ષેત્રમાં એક આકર્ષક પ્રવાસ પર જવા માટે તૈયાર છો?
કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તાના વિકાસને આભારી, AI ફ્રેમવર્કને અન્વેષણ કરવાની આનાથી સારી તક ક્યારેય મળી નથી.
TensorFlow અને PyTorch થી લઈને Keras અને Caffe સુધીના ઘણા ઉકેલો ઉપલબ્ધ છે. તમારા ધ્યેયો પર આધાર રાખીને, દરેક ફ્રેમવર્કના અલગ-અલગ ફાયદા અને ગેરફાયદા છે.
આમ, પછી ભલે તમે નવા છો કે અનુભવી વિકાસકર્તા, ચાલો પ્રારંભ કરીએ અને આજે ઉપલબ્ધ શ્રેષ્ઠ AI ફ્રેમવર્ક જોઈએ.
1. પાયટોર્ચ
PyTorch એ એક મજબૂત ઓપન-સોર્સ મશીન લર્નિંગ ફ્રેમવર્ક છે જેણે AI સમુદાયને 2016 માં તેની શરૂઆત કરી છે.
પરંતુ પાયટોર્ચને ભીડથી શું અલગ પાડે છે? શરૂઆતમાં, તેની પાસે ક્ષમતાઓનો મજબૂત સંગ્રહ છે. આ તેને નિર્માણ અને અમલીકરણ માટે યોગ્ય બનાવે છે મશીન લર્નિંગ મોડેલો.
PyTorch એ પ્રોડક્શન-રેડી ફ્રેમવર્ક છે જે સૌથી વધુ માંગવાળી એપ્લિકેશન્સ માટે પણ વિશ્વાસ કરી શકાય છે, ટોર્ચસ્ક્રીપ્ટનો ઉપયોગ કરીને આતુર અને ગ્રાફ મોડ્સ વચ્ચેના સરળ સંક્રમણ અને TorchServe નો ઉપયોગ કરીને ઉત્પાદનના માર્ગને ઝડપી બનાવવાની તેની ક્ષમતાને કારણે આભાર.
વધુમાં, PyTorch પાસે સાધનો અને પુસ્તકાલયોની વ્યાપક ઇકોસિસ્ટમ છે. આ સાધનો બનાવવામાં મદદ કરે છે કમ્પ્યુટર દ્રષ્ટિ, NLP અને અન્ય એપ્લિકેશનો.
તે મુખ્ય ક્લાઉડ પ્લેટફોર્મ પર પણ વ્યાપકપણે સપોર્ટેડ છે, જે સરળ વિકાસ અને સ્કેલિંગ માટે પરવાનગી આપે છે.
ગુણ
- TorchScript તમને આતુર અને ગ્રાફ મોડ્સ વચ્ચે સહેલાઈથી સ્વિચ કરવા દે છે, જ્યારે TorchServe ઉત્પાદનની મુસાફરીને ઝડપી બનાવે છે.
- ટૂલ્સ અને ફ્રેમવર્કની મજબૂત ઇકોસિસ્ટમ PyTorchને વિસ્તૃત કરે છે અને કમ્પ્યુટર વિઝન, નેચરલ લેંગ્વેજ પ્રોસેસિંગ અને અન્ય ક્ષેત્રોમાં સંશોધનને મંજૂરી આપે છે.
- મુખ્ય ક્લાઉડ પ્લેટફોર્મ સારી રીતે સપોર્ટેડ છે, જે ઘર્ષણ રહિત વિકાસ અને સરળ સ્કેલિંગ માટે પરવાનગી આપે છે.
વિપક્ષ
- અન્ય માળખાની તુલનામાં, તેની પાસે એક નાનો વિકાસ સમુદાય છે.
- ટેન્સર બોર્ડ જેવા મોનિટરિંગ અને વિઝ્યુલાઇઝેશન ટૂલ્સનો અભાવ છે.
2. કેરાસ
શું તમે મશીન લર્નિંગ મૉડલ વિકસાવતી વખતે ગૂંચવણભર્યા API અને ભૂલ સંદેશાઓથી કંટાળી ગયા છો? કેરાસ કરતાં વધુ ન જુઓ, એ ઊંડા શિક્ષણ માળખું રોબોટને બદલે માણસો માટે વિકસિત.
કેરાસ સરળતા, ઉપયોગમાં સરળતા અને વ્યાપક દસ્તાવેજીકરણ પર ભાર મૂકે છે. આ મશીન લર્નિંગ-સંચાલિત ઉત્પાદનો બનાવવા અને તેનો ઉપયોગ કરવાનો પ્રયાસ કરી રહેલા વિકાસકર્તાઓમાં લોકપ્રિય પસંદગી બનાવે છે.
પરંતુ આટલું જ નથી: કેરામાં સાધનો અને સંસાધનોની વિશાળ ઇકોસિસ્ટમ છે જે મશીન લર્નિંગ વર્કફ્લોના દરેક ભાગને આવરી લે છે.
બ્રાઉઝરથી લઈને મોબાઈલ ડિવાઈસ અને એમ્બેડેડ સિસ્ટમ્સ સુધી, દરેક જગ્યાએ કેરાસ મોડલ્સનો ઉપયોગ કરવાની સુગમતા સાથે, તમે કોઈપણ પરિસ્થિતિમાં ટેન્સરફ્લોની ક્ષમતાનો સંપૂર્ણ ઉપયોગ કરી શકો છો.
ગુણ
- માનવીય ઉપયોગમાં સરળતા માટે સરળ API અને વ્યાપક દસ્તાવેજીકરણ સાથે બિલ્ટ.
- ડિબગીંગ સ્પીડ, કોડ લાવણ્ય અને જમાવટ માટે અત્યંત ઑપ્ટિમાઇઝ
- ટેન્સરફ્લો પ્લેટફોર્મ સાથેની ક્રિયાપ્રતિક્રિયાને કારણે એક્સાસ્કેલ સ્તરો સુધી સરળતાથી માપી શકાય તેવું
- બ્રાઉઝર્સથી લઈને મોબાઈલ ડિવાઈસ સુધી એમ્બેડેડ સિસ્ટમ્સ સુધીની ઘણી ડિપ્લોયમેન્ટ પસંદગીઓ
વિપક્ષ
- અન્ય ડીપ લર્નિંગ ફ્રેમવર્ક કરતાં ઓછું અનુકૂલનક્ષમ
- ચોક્કસ જટિલ ઉપયોગના દૃશ્યો માટે, વધારાની લાઇબ્રેરીઓ અથવા સાધનોની જરૂર પડી શકે છે
- અન્ય ફ્રેમવર્ક તરીકે જાણીતા અથવા વારંવાર ઉપયોગમાં લેવાતા નથી
3. ટેન્સરફ્લો
TensorFlow નો ઉપયોગ કરીને ઉત્પાદન માટે યોગ્ય મશીન લર્નિંગ મોડલ્સ બનાવો! TensorFlow એ સંસાધનો પ્રદાન કરે છે જે તમારે તમારા આગળ વધવા માટે જરૂરી છે મશીન લર્નિંગ પ્રોજેક્ટ્સ, પછી ભલે તમે નિષ્ણાત ડેટા સાયન્ટિસ્ટ છો કે વિચિત્ર નવોદિત.
તમારા અનુભવના સ્તરને કોઈ વાંધો નથી, તમે ફક્ત ટેન્સરફ્લો સાથે પ્રારંભ કરી શકો છો, જે સુલભ છે તેવા પૂર્વ-પ્રશિક્ષિત મોડલ્સ અને ટ્યુટોરિયલ્સને આભારી છે.
ટેન્સરફ્લો એ માત્ર મશીન લર્નિંગ માટેની લાઇબ્રેરી નથી. તે એક સંપૂર્ણ એન્ડ-ટુ-એન્ડ મશીન લર્નિંગ પ્લેટફોર્મ છે જે તમારી પ્રક્રિયાના દરેક પગલા માટે મોડલ ડિપ્લોયમેન્ટથી લઈને ડેટા તૈયારી સુધીના વિકલ્પો પ્રદાન કરે છે.
TensorFlow તમારા મૉડલ્સને દરેક જગ્યાએ ગોઠવવાનું સરળ બનાવે છે, પછી ભલે તમે વેબ ઍપ, મોબાઇલ ઍપ અથવા એમ્બેડેડ ડિવાઇસ વિકસાવી રહ્યાં હોવ.
ગુણ
- શરૂઆતથી અંત સુધી મશીન લર્નિંગ માટેનું વ્યાપક પ્લેટફોર્મ
- માપી શકાય તેવું અને સ્વીકાર્ય
- તે વિવિધ ઉપયોગના કેસો માટે વિવિધ સંસ્કરણોમાં ઉપલબ્ધ છે
- સામુદાયિક સંસાધનો અને પ્રશિક્ષિત મોડલ સાથેનું વિશાળ ઇકોસિસ્ટમ
વિપક્ષ
- જેઓ હમણાં જ શરૂઆત કરી રહ્યા છે તેમના માટે એક બેહદ શીખવાની વળાંક છે
- ચોક્કસ માત્રામાં તકનીકી કુશળતા અને સમજની જરૂર છે.
4. કાફે
ઝડપ અને મોડ્યુલરિટી પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરીને Caffe નામનું ડીપ લર્નિંગ ફ્રેમવર્ક બનાવવામાં આવ્યું હતું.
તેના ઉપયોગની સરળતા અને ઝડપી ડેટા પ્રોસેસિંગને કારણે, બર્કલે વિઝન એન્ડ લર્નિંગ સેન્ટર (BVLC) દ્વારા વિકસિત Caffe એ સંશોધકો અને વ્યવસાયોમાં લોકપ્રિયતા મેળવી છે.
તે એવા લોકો માટે આકર્ષક વિકલ્પ છે કે જેમને તેની ઉચ્ચ-પ્રદર્શન ડિઝાઇનને કારણે હાર્ડવેરની શ્રેણી પર મોડલ્સને તાલીમ અને જમાવવાની જરૂર છે, જે તેને CPU અને GPU બંને પર કામ કરવાની મંજૂરી આપે છે.
ગુણ
- તે ઝડપી અને અસરકારક છે.
- કાફે મોડ્યુલર આર્કિટેક્ચર સાથે સ્વીકાર્ય છે.
- સારી સમુદાય સહાય ઉપલબ્ધ છે.
વિપક્ષ
- તે તેની મર્યાદિત ક્ષમતાને કારણે અત્યાધુનિક એપ્લિકેશનો માટે આદર્શ વિકલ્પ ન હોઈ શકે.
- અન્ય ફ્રેમવર્કથી વિપરીત, વપરાશકર્તા મૈત્રીપૂર્ણ નથી
- કેટલાક પ્રોગ્રામિંગ અનુભવની જરૂર છે.
5. એમએક્સ નેટ
ડીપ લર્નિંગ ફ્રેમવર્ક MXNet કાર્યક્ષમતા અને અનુકૂલનક્ષમતાને ધ્યાનમાં રાખીને બનાવવામાં આવ્યું હતું. તમે સરળતાથી બનાવી અને ઉપયોગ કરી શકો છો ન્યુરલ નેટવર્ક્સ વિવિધ હેતુઓ માટે તેમના વપરાશકર્તા મૈત્રીપૂર્ણ ઇન્ટરફેસ સાથે.
તે ઉત્પાદન ઉપયોગના કેસોને ધ્યાનમાં રાખીને વિકસાવવામાં આવ્યું છે, જેમાં મોડેલ ચેકપોઇન્ટિંગ, મોડલ સર્વિંગ અને ONNX ફોર્મેટ માટે સપોર્ટ જેવી ક્ષમતાઓનો સમાવેશ થાય છે. આ તમારા મોડલ્સને એમ્બેડેડ ઉપકરણો અને ક્લાઉડ એન્વાયર્નમેન્ટ્સ સહિત અનેક સ્થળોએ જમાવવાનું સરળ બનાવે છે.
MXNet દ્વારા પ્રદાન કરવામાં આવતી વધુ સુવિધાઓ અને સાધનોમાં બિલ્ટ-ઇન ડેટા લોડર્સ, પૂર્વ-પ્રશિક્ષિત મોડલ્સ અને સ્વતઃ-વિભેદ સાથે સહાયનો સમાવેશ થાય છે. ડીપ લર્નિંગ તમામ કૌશલ્ય સ્તરના પ્રેક્ટિશનરો તેના ગતિશીલ સમુદાય અને સંપૂર્ણ દસ્તાવેજીકરણને કારણે તેને વારંવાર પસંદ કરે છે.
ગુણ
- સ્કેલેબલ: MXNet એ મોટા પાયે એપ્લિકેશનો માટે એક અદ્ભુત વિકલ્પ છે કારણ કે તે અસંખ્ય GPUs અને CPUs પર વિતરિત તાલીમને સપોર્ટ કરે છે.
- MXNet વર્તમાન પ્રક્રિયાઓમાં સામેલ કરવા માટે સરળ છે કારણ કે તે પાયથોન, આર, જુલિયા, સ્કાલા, પર્લ અને C++ સહિતની કમ્પ્યુટર ભાષાઓની વ્યાપક વિવિધતાને સમર્થન આપે છે.
- તે Linux, Windows, macOS, iOS અને Android સાથે સુસંગત છે.
વિપક્ષ
- MXNet ઉચ્ચ શિક્ષણ વળાંક ધરાવે છે અને અન્યની જેમ માસ્ટર થવા માટે થોડો સમય માંગી શકે છે ઊંડા શિક્ષણ ફ્રેમવર્ક.
- ઓછી લોકપ્રિય: જ્યારે MXNet સ્વીકૃતિ મેળવી રહ્યું છે, તે હજુ પણ ટેન્સરફ્લો અથવા પાયટોર્ચ જેવા અન્ય ડીપ લર્નિંગ ફ્રેમવર્કની જેમ વારંવાર ઉપયોગમાં લેવાતું નથી, જે સૂચવે છે કે ત્યાં ઓછા સમુદાય સંસાધનો સુલભ હોઈ શકે છે.
6. થિયોનો
Theano નામની મજબૂત સંખ્યાત્મક ગણતરી ટૂલકિટ વપરાશકર્તાઓને ગાણિતિક અભિવ્યક્તિઓને અસરકારક રીતે ડિઝાઇન કરવા, ઑપ્ટિમાઇઝ કરવા અને મૂલ્યાંકન કરવા સક્ષમ બનાવે છે. તે વિશાળ ડેટાસેટ્સ પર ગાણિતિક ક્રિયાઓ કરવા માટે એક સરળ ઇન્ટરફેસ પ્રદાન કરે છે અને પાયથોનની ટોચ પર વિકસાવવામાં આવે છે.
CPUs અને GPUs બંને પર ગણતરીઓ ચલાવવા માટે Theano ની સુગમતા તેના મુખ્ય ફાયદાઓમાંનો એક છે. આ તેને ડીપ લર્નિંગ એપ્લિકેશન્સ માટે આદર્શ બનાવે છે જે ઉચ્ચ-પ્રદર્શન પ્રક્રિયાની માંગ કરે છે.
તદુપરાંત, થિઆનો વિવિધ ઓપ્ટિમાઇઝેશન ક્ષમતાઓ પ્રદાન કરે છે જેનો ઉપયોગ વપરાશકર્તાઓ તેમના મોડલના પ્રદર્શન અને ચોકસાઈને સુધારવા માટે કરી શકે છે.
હવે, ચાલો તેના ગુણદોષ તપાસીએ.
ગુણ
- થિઆનો સંખ્યાત્મક ગણતરીઓ કરવા માટે અતિ અસરકારક છે કારણ કે તે ગાણિતિક અભિવ્યક્તિઓના કોમ્પ્યુટેશનલ ગ્રાફને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવા માટે બનાવવામાં આવ્યું છે.
- તે ખૂબ જ અનુકૂલનશીલ માળખું છે.
- ઉચ્ચ-પ્રદર્શન ડીપ લર્નિંગ એપ્લીકેશનો થિયાનોના મજબૂત GPU ઓપ્ટિમાઇઝેશનથી ઘણો લાભ મેળવે છે. તે GPU સાથે સરળતાથી કામ કરવા માટે બનાવવામાં આવ્યું છે.
વિપક્ષ
- જેઓ પાયથોન અથવા અન્ય સંખ્યાત્મક ગણતરી પુસ્તકાલયોથી અજાણ છે તેઓને થિઆનો શીખવું પડકારજનક લાગી શકે છે.
- Theano હવે અપડેટ્સ અથવા બગ પેચ મેળવી શકશે નહીં કારણ કે તાજેતરમાં તેનો વિકાસ ધીમો પડી ગયો છે.
- અપર્યાપ્ત દસ્તાવેજીકરણ: કેટલાક વપરાશકર્તાઓને થિઆનો ઉપયોગ કરવા માટે પડકારરૂપ લાગી શકે છે કારણ કે તેનું દસ્તાવેજીકરણ સંખ્યાત્મક ગણતરી માટે સ્પર્ધાત્મક પુસ્તકાલયો કરતાં ઓછું સંપૂર્ણ છે.
7. માઇક્રોસ .ફ્ટ જ્ognાનાત્મક ટૂલકિટ
ચાલો માઇક્રોસોફ્ટ કોગ્નિટિવ ટૂલકીટ જોઈએ, જે ડીપ લર્નિંગ મોડલ્સ વિકસાવવા માટેનું એક મફત અને ઓપન સોર્સ ફ્રેમવર્ક છે. તે ઘણા GPUs અને મશીનો પર મોટા પાયે મોડેલોને તાલીમ આપવા માટે બનાવાયેલ છે.
કોગ્નિટિવ ટૂલકિટ તેના વપરાશકર્તા-મૈત્રીપૂર્ણ API અને ઉત્કૃષ્ટ વિતરિત તાલીમ ક્ષમતાઓ સાથે ડેટા વૈજ્ઞાનિકો અને મશીન લર્નિંગ સંશોધકોમાં લોકપ્રિય પસંદગી છે.
જ્ઞાનાત્મક ટૂલકીટની મહત્વની લાક્ષણિકતાઓમાંની એક એ છે કે તે CPUs, GPUs અને FPGAs સહિત વિવિધ હાર્ડવેર પર મૉડલને પ્રશિક્ષિત અને જમાવવાની ક્ષમતા છે.
આને તેમના માલ અને સેવાઓમાં ઊંડા શિક્ષણનો સમાવેશ કરવાનો પ્રયાસ કરતી સંસ્થાઓ માટે એક ઉત્તમ વિકલ્પ બનાવે છે. વધુમાં, કોગ્નિટિવ ટૂલકીટમાં વિવિધ પ્રકારના પૂર્વ-બિલ્ટ મોડલ્સ અને ઉદાહરણ કોડનો સમાવેશ થાય છે, જે નવા આવનારાઓ માટે પ્રારંભ કરવાનું સરળ બનાવે છે.
ગુણ
- ઘણા કમ્પ્યુટર્સ અને GPU પર વિતરિત તાલીમ માટે પરવાનગી આપે છે
- અન્ય Microsoft ઉત્પાદનો જેમ કે Azure અને Power BI સાથે સરળ ક્રિયાપ્રતિક્રિયા માટે પ્રદાન કરે છે
- ડીપ લર્નિંગ મોડલ્સ વિકસાવવા અને તાલીમ આપવા માટે બહુમુખી અને અનુકૂલનક્ષમ માળખું ઑફર કરે છે
વિપક્ષ
- નવા વપરાશકર્તાઓ માટે સેટઅપ અને કસ્ટમાઇઝ કરવું મુશ્કેલ હોઈ શકે છે
- ડેટા ઓગમેન્ટેશન અને ટ્રાન્સફર લર્નિંગ જેવી કેટલીક લોકપ્રિય સુવિધાઓ માટે બિલ્ટ-ઇન સપોર્ટનો અભાવ છે
- ડેટા ઓગમેન્ટેશન અને ટ્રાન્સફર લર્નિંગ જેવી કેટલીક લોકપ્રિય સુવિધાઓ માટે બિલ્ટ-ઇન સપોર્ટનો અભાવ છે
8. શોગુન
શોગુન એ C++ મશીન લર્નિંગ પેકેજ છે જેનો ઓછો ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો છે. તે Python, Java અને MATLAB કનેક્ટર્સ ધરાવે છે, જે તેને મશીન લર્નિંગ પ્રેક્ટિશનરો માટે લવચીક સાધન બનાવે છે.
શોગુનને સ્કેલેબલ, ઝડપી અને લવચીક બનાવવા માટે બનાવવામાં આવ્યું છે, જે તેને મોટી માત્રામાં ડેટા અને પડકારરૂપ મશીન લર્નિંગ વર્કલોડ માટે અનુકૂળ બનાવે છે.
શોગુનનો સૌથી નોંધપાત્ર ફાયદો એ છે કે બાઈનરી, સ્પષ્ટ અને સતત સહિત ડેટા ફોર્મેટની વિશાળ શ્રેણીને હેન્ડલ કરવાની તેની ક્ષમતા છે.
તેમાં વર્ગીકરણ, રીગ્રેશન, ડાયમેન્શનલિટી રિડક્શન અને ક્લસ્ટરિંગ માટેની પદ્ધતિઓની વિશાળ શ્રેણીનો પણ સમાવેશ થાય છે, જે તેને સંપૂર્ણ મશીન-લર્નિંગ ટૂલ બનાવે છે. શોગુન બેચ અને ઓનલાઈન શિક્ષણ બંનેને સપોર્ટ કરે છે અને તે ટેન્સરફ્લો અને સ્કીટ-લર્ન જેવી અન્ય મશીન લર્નિંગ લાઈબ્રેરીઓ સાથે એકીકૃત રીતે સંકલિત થાય છે.
ગુણ
- તે ડીપ લર્નિંગ, રીગ્રેશન અને વર્ગીકરણ સપોર્ટ સહિત મશીન-લર્નિંગ તકનીકો અને સાધનોનો વિવિધ સમૂહ પૂરો પાડે છે.
- તે વિવિધ સાથે સુસંગત છે પ્રોગ્રામિંગ ભાષાઓ, Python, C++ અને Java સહિત.
વિપક્ષ
- તેની પાસે ઓછા સંસાધનો અને સપોર્ટ ઉપલબ્ધ હોઈ શકે છે કારણ કે તે અન્ય મશીન લર્નિંગ લાઇબ્રેરીઓ જેટલું જાણીતું અથવા લોકપ્રિય ન હોઈ શકે.
- અન્ય લાઇબ્રેરીઓની તુલનામાં તેઓ ટેવાયેલા છે, કેટલાક વપરાશકર્તાઓને આ લાઇબ્રેરીનું વાક્યરચના અને માળખું ઓછું સમજી શકાય તેવું લાગે છે.
- શ્રેષ્ઠ પરિણામો મેળવવા માટે, અમુક પુસ્તકાલયોને અન્ય કરતા વધુ મેન્યુઅલ વર્ક અને ફાઈન-ટ્યુનિંગની જરૂર પડી શકે છે.
9. ઓએનએનએક્સ
ઓપન ન્યુરલ નેટવર્ક એક્સચેન્જ (ONNX) નામનું ઓપન સોર્સ પ્લેટફોર્મ મશીન લર્નિંગ મોડલ્સના રૂપાંતરણ અને શેરિંગને સક્ષમ કરે છે.
તે વિવિધ ફ્રેમવર્ક અને પ્લેટફોર્મ્સ વચ્ચે ડીપ લર્નિંગ મોડલ્સને સ્થાનાંતરિત કરવા, મશીન લર્નિંગ મોડલ્સની રચના અને જમાવટને સરળ બનાવવા માટેની પદ્ધતિ પ્રદાન કરે છે.
તમે પ્રિફર્ડ ફ્રેમવર્કનો ઉપયોગ કરીને ONNX સાથે મૉડલ બનાવી શકો છો અને પછી તેને અલગ રનટાઇમ સેટિંગમાં ગોઠવી શકો છો.
ONNX નું વૈવિધ્યપૂર્ણ આર્કિટેક્ચર વપરાશકર્તાઓને હાથ પરના કાર્ય માટે આદર્શ સાધનો પસંદ કરવા સક્ષમ બનાવે છે. તે PyTorch, TensorFlow અને Caffe2 જેવા ઘણા ઊંડા શિક્ષણ માળખામાં સુસંગતતાની સુવિધા આપે છે. તમે દરેક ફ્રેમવર્કના ફાયદાઓને તેમની વચ્ચે ઝડપથી રૂપાંતરિત કરીને ઉપયોગ કરી શકો છો.
ગુણ
- આંતરસંચાલનક્ષમતા ઘણા ઊંડા-શિક્ષણ માળખામાં શક્ય છે.
- વાપરવા માટે મફત અને ઓપન સોર્સ.
- હાર્ડવેર અને રનટાઇમ એન્વાયર્નમેન્ટ્સની વિશાળ શ્રેણીને સપોર્ટ કરવામાં આવે છે.
વિપક્ષ
- ONNX મૉડલ્સનું પ્રદર્શન પ્રસંગોપાત મૉડલ કરતાં વધુ ખરાબ હોઈ શકે છે કે જે આપેલ ફ્રેમવર્કમાં મૂળ રીતે લાગુ કરવામાં આવે છે.
- કેટલીકવાર વિવિધ ફ્રેમવર્ક વચ્ચે સ્વિચ કરવાથી સુસંગતતા સમસ્યાઓ થઈ શકે છે જેને ઠીક કરવી મુશ્કેલ છે.
10. અપાચે સ્પાર્ક
અપાચે સ્પાર્ક એક ઝડપી અને બહુમુખી વિતરિત કમ્પ્યુટિંગ સિસ્ટમ છે જે મોટા પાયે ડેટા પ્રોસેસિંગને સરળતાથી હેન્ડલ કરી શકે છે. મોટા જથ્થાના ડેટાનું ઝડપથી વિશ્લેષણ કરવાની ક્ષમતાને કારણે તે મોટા ડેટા એપ્લિકેશન્સ માટે લોકપ્રિય પસંદગી છે.
સ્પાર્કનો અર્થ માત્ર ઝડપી બનવા માટે જ નથી, પરંતુ તે સ્કેલેબલ પણ છે, જેનો અર્થ છે કે તે પ્રદર્શન સાથે સમાધાન કર્યા વિના ડેટાના જથ્થામાં વધારો કરી શકે છે.
અપાચે સ્પાર્ક સાથે સમાવિષ્ટ MLlib પેકેજ ખાસ કરીને નોંધપાત્ર છે. તેમાં વર્ગીકરણ, રીગ્રેસન, ક્લસ્ટરીંગ અને સહયોગી ફિલ્ટરિંગ જેવી સ્કેલેબલ અને કાર્યક્ષમ મશીન શિક્ષણ પદ્ધતિઓનો સમાવેશ થાય છે.
કારણ કે MLlib સ્પાર્કના અન્ય ઘટકો સાથે ઇન્ટરફેસ કરે છે, તેથી એન્ડ-ટુ-એન્ડ ડેટા પ્રોસેસિંગ પાઇપલાઇન્સ બનાવવી સરળ છે.
તેથી, જો તમને મોટા ડેટા પ્રોસેસિંગ અને મશીન લર્નિંગ માટે મજબૂત અને અનુકૂલનક્ષમ સાધનની જરૂર હોય, તો અપાચે સ્પાર્ક તમારી સૂચિમાં હોવું જોઈએ.
ગુણ
- તેની વિતરિત કમ્પ્યુટિંગ ડિઝાઇનને કારણે, તે મોટા ડેટાસેટ્સને ઝડપથી હેન્ડલ કરી શકે છે
- Hadoop, Hive અને Cassandra જેવી અન્ય બિગ ડેટા ટેક્નોલોજીઓ સાથે એકીકરણ સરળ છે.
- વર્ગીકરણ, રીગ્રેસન, ક્લસ્ટરિંગ અને સહયોગી ફિલ્ટરિંગ માટેની કેટલીક તકનીકો પ્રદાન કરવામાં આવી છે.
વિપક્ષ
- વિતરિત કમ્પ્યુટિંગ આર્કિટેક્ચરની જટિલતાને કારણે, શીખવાની કર્વ બેહદ છે
- વિશાળ માત્રામાં સંસાધનો અને ઈન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર પર ચાલે છે
- રીઅલ-ટાઇમ પ્રોસેસિંગ અને સ્ટ્રીમિંગ ડેટા માટે સપોર્ટ મર્યાદિત છે
11. mlpack
mlpack એ એક ઓપન-સોર્સ C++ મશીન લર્નિંગ ટૂલકિટ છે જેનો હેતુ વિશાળ શ્રેણીની એપ્લિકેશનો માટે ઝડપી, માપી શકાય તેવા અને સરળ અલ્ગોરિધમ્સ પ્રદાન કરવાનો છે.
તે ક્લસ્ટરિંગ, રીગ્રેસન, વર્ગીકરણ, પરિમાણ ઘટાડો અને ન્યુરલ નેટવર્ક્સ જેવા મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમનો વિવિધ સેટ પ્રદાન કરે છે.
ગુણ
- ઘણા અલ્ગોરિધમનો અસરકારક અમલીકરણ
- અન્ય પુસ્તકાલયો અને ભાષાઓ સાથે એકીકરણ સરળ છે.
- કમાન્ડ-લાઇન અને C++ API ઇન્ટરફેસ ઓફર કરે છે
વિપક્ષ
- દસ્તાવેજીકરણ સુધારી શકાય છે
- કેટલાક અલ્ગોરિધમ્સ હજુ સુધી લાગુ કરવામાં આવ્યા નથી
- નવા નિશાળીયાને તેનો ઉપયોગ કરવો મુશ્કેલ લાગી શકે છે
12. એઝ્યુર એમએલ સ્ટુડિયો
Azure Machine Learning (Azure ML) એ ક્લાઉડમાં એક મશીન લર્નિંગ પ્લેટફોર્મ છે. તમે સ્કેલ પર મશીન લર્નિંગ મૉડલ્સને ડિઝાઇન કરવા, ગોઠવવા અને મેનેજ કરવા માટે મેળવો છો.
તે એન્ડ-ટુ-એન્ડ મશીન લર્નિંગ વર્કફ્લોને સુવ્યવસ્થિત કરવામાં ડેટા વૈજ્ઞાનિકો અને વિકાસકર્તાઓને મદદ કરવા માટે વિવિધ સાધનો અને સેવાઓ પ્રદાન કરે છે. તમે ફક્ત તમારા ડેટાને મેનેજ કરી શકો છો, તમારા મોડલને તાલીમ આપી શકો છો અને તેમને પ્રોડક્શનમાં જમાવી શકો છો. અને તમે Azure ML નો ઉપયોગ કરીને તેમના પ્રદર્શનને મોનિટર કરી શકો છો - બધા એક સંકલિત વાતાવરણમાંથી.
પ્લેટફોર્મ Python, R અને SQL સહિત અનેક કમ્પ્યુટર ભાષાઓને સપોર્ટ કરે છે અને તમને ઝડપથી પ્રારંભ કરવામાં મદદ કરવા માટે ઘણા પૂર્વ-બિલ્ટ ટેમ્પ્લેટ્સ અને અલ્ગોરિધમ્સ સાથે આવે છે.
વધુમાં, તેની લવચીક અને માપી શકાય તેવી ડિઝાઇનને કારણે, Azure ML નાના પાયે ટ્રાયલ અને મોટા પાયે મશીન લર્નિંગ એપ્લિકેશન બંનેને સરળતાથી મેનેજ કરી શકે છે.
ગુણ
- મશીન લર્નિંગ મોડલ્સ વિકસાવવા અને જમાવવા માટે ઉપયોગમાં સરળ ગ્રાફિકલ ઇન્ટરફેસ પ્રદાન કરે છે
- Azure Storage અને Power BI જેવી અન્ય Microsoft સેવાઓ સાથે જોડાય છે.
- વર્ઝન કંટ્રોલ અને શેર કરેલ વર્કસ્પેસ દ્વારા ટીમના સભ્યો સાથે સહયોગ શક્ય છે
- ડેટા અને પ્રોસેસિંગ પાવરના વિશાળ વોલ્યુમ સાથે કામ કરવા માટે માપનીયતા
વિપક્ષ
- અલ્ગોરિધમ્સ અને મોડલ્સ માટે ન્યૂનતમ કસ્ટમાઇઝેશન વિકલ્પો
- કિંમત વ્યૂહરચનાને લીધે, તે નાના સાહસો અથવા વ્યક્તિઓ માટે ઓછા ખર્ચ-અસરકારક હોઈ શકે છે
13. સોનેટ
ડીપમાઇન્ડ સંશોધકોએ સોનેટની રચના અને નિર્માણ કર્યું, એક એઆઈ ફ્રેમવર્ક જે વિવિધ એપ્લિકેશનો માટે ન્યુરલ નેટવર્કના વિકાસને સમર્થન આપે છે. આમાં દેખરેખ અને અસુરક્ષિત શિક્ષણનો સમાવેશ થાય છે મજબૂતીકરણ શીખવાની.
સોનેટનું પ્રોગ્રામિંગ આર્કિટેક્ચર snt.Module પર બનેલ છે, જે પેરામીટર્સ, અન્ય મોડ્યુલો અને પદ્ધતિઓ માટે પોઇન્ટર સ્ટોર કરી શકે છે. ફ્રેમવર્ક ઘણા પ્રીસેટ મોડ્યુલો અને નેટવર્ક સાથે આવે છે, પરંતુ વપરાશકર્તાઓને તેમના પોતાના બનાવવા માટે પણ પ્રોત્સાહિત કરવામાં આવે છે.
ગુણ
- એક સરળ અને શક્તિશાળી પ્રોગ્રામિંગ મોડલ
- વપરાશકર્તાઓને તેમના મોડ્યુલ બનાવવા માટે પ્રોત્સાહિત કરવામાં આવે છે.
- કોડ જે સંક્ષિપ્ત અને કેન્દ્રિત છે
વિપક્ષ
- તેમાં કોઈ તાલીમ કાર્યક્રમ શામેલ નથી
- નવા નિશાળીયાને શીખવાની તીવ્ર વળાંકનો સામનો કરવો પડી શકે છે
14. ગ્લુઓનસીવી
શું તમે કમ્પ્યુટર વિઝન વિશે વધુ જાણવા માંગો છો?
GluonCV નો પરિચય!
આ અદભૂત લાઇબ્રેરીમાં અત્યાધુનિક ડીપ લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સ, પૂર્વ-પ્રશિક્ષિત મોડલ અને ઇજનેરો, સંશોધકો અને વિદ્યાર્થીઓને તેમના વિચારો, પ્રોટોટાઇપ ઉત્પાદનો અને વિસ્તાર વિશે વધુ શીખવામાં મદદ કરવા માટે ઘણી બધી સામગ્રીનો સમાવેશ થાય છે.
GluonCV તેના સારી રીતે ડિઝાઈન કરેલ API, સરળ અમલીકરણો અને સમુદાય સહાય સાથે પ્રારંભ કરવા અને SOTA પરિણામો પ્રાપ્ત કરવાનું સરળ બનાવે છે.
વધુ શું છે, શ્રેષ્ઠ ભાગ?
ઑપ્ટિમાઇઝ અને ઇન્સ્ટોલ કરવા માટે તે અત્યંત અનુકૂલનક્ષમ અને સરળ છે! ગ્લુઓનસીવીમાં તમારી કોમ્પ્યુટર વિઝન પ્રતિભાને આગલા સ્તર પર લઈ જવા માટે જરૂરી બધું જ છે, પછી ભલે તમે અનુભવી પ્રોફેશનલ હો કે હમણાં જ શરૂઆત કરી રહ્યાં હોવ.
ગુણ
- સરળ સ્થાપન અને ઉપયોગ
- પૂર્વ પ્રશિક્ષિત મોડલ્સનો મોટો સંગ્રહ
- ડીપ લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સ જે અદ્યતન છે
- અમલીકરણો જે સમજવા માટે સરળ છે
- સરળ ઓપ્ટિમાઇઝેશન અને જમાવટ
વિપક્ષ
- વૈકલ્પિક ફ્રેમવર્ક કરતાં ઓછું કસ્ટમાઇઝેશન અને નિયંત્રણ
- બિન-કમ્પ્યુટર વિઝન પ્રવૃત્તિઓ માટે સપોર્ટ મર્યાદિત છે
- લાયસન્સ પ્રતિબંધોને કારણે વાણિજ્યિક ઉપયોગ પ્રતિબંધિત થઈ શકે છે
15. H2O
H2O એક ઓપન-સોર્સ ડેટા વિશ્લેષણ અને મશીન લર્નિંગ પ્લેટફોર્મ છે જેનો ઉદ્દેશ્ય સંસ્થાઓ માટે તેમની કામગીરી ચલાવવા માટે આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ (AI) નો ઉપયોગ કરવાનું સરળ બનાવવાનો છે.
H2O.ai ના AI ક્લાઉડ કોઈપણ કોડિંગ કૌશલ્ય વિના મશીન લર્નિંગ મોડલ્સ વિકસાવવા માટે ડ્રેગ-એન્ડ-ડ્રોપ ઇન્ટરફેસ સાથે, H2O સાથે પ્રારંભ કરવાનું વધુ સરળ બનાવે છે.
પ્લેટફોર્મ પણ વ્યાપક પ્રદાન કરે છે ડેટા વિઝ્યુલાઇઝેશન અને વિશ્લેષણ ક્ષમતાઓ, તેમજ મોડલ ટ્વિકિંગ અને જમાવટ. વ્યવસાયો પડકારરૂપ વ્યાપારી પડકારોનો સામનો કરવા માટે ઝડપથી અને સરળ રીતે AI મોડલ્સ બનાવવા અને તેનો ઉપયોગ કરવા H2O.ai નો ઉપયોગ કરી શકે છે.
ગુણ
- મશીન લર્નિંગ મોડલ્સ બનાવવા માટે ખેંચો અને છોડો ઇન્ટરફેસ
- વ્યાપક ડેટા વિઝ્યુલાઇઝેશન અને વિશ્લેષણ સાધનો, તેમજ મોડેલ ટ્યુનિંગ અને જમાવટ
- મોટા વપરાશકર્તા અને યોગદાનકર્તા સમુદાય સાથે ઓપન-સોર્સ પ્લેટફોર્મ
- કેટલાક અલ્ગોરિધમ્સ અને ડેટા પ્રકારો માટે સપોર્ટ
વિપક્ષ
- અમુક સુવિધાઓ ફક્ત પ્લેટફોર્મના પ્રીમિયમ સંસ્કરણમાં જ ઍક્સેસિબલ છે
- અન્ય પ્લેટફોર્મની તુલનામાં, તેને સેટ કરવું અને ગોઠવવું વધુ મુશ્કેલ હોઈ શકે છે.
રેપ અપ, કયું શ્રેષ્ઠ છે?
આદર્શ AI ફ્રેમવર્ક અથવા પ્લેટફોર્મ પસંદ કરવું તમે તેની સાથે શું કરવા માંગો છો તેના પર નિર્ભર છે. જો તમે એક ફ્રેમવર્ક ઇચ્છતા હોવ જે ઉપયોગમાં સરળ હોય અને વિશાળ સમુદાય હોય, તો TensorFlow અથવા PyTorch યોગ્ય પસંદગી હોઈ શકે છે.
જો તમને મશીન લર્નિંગ મોડલ્સ પર વધુ ધ્યાન કેન્દ્રિત કરતું પ્લેટફોર્મ જોઈએ છે, તો Azure ML સ્ટુડિયો અથવા H2O.ai શ્રેષ્ઠ વિકલ્પ હોઈ શકે છે.
અને, જો તમે એક ફ્રેમવર્ક ઇચ્છતા હોવ જે કસ્ટમાઇઝ કરવા અને ગોઠવવા માટે સરળ હોય, તો સોનેટ અથવા ગ્લુઓનસીવી જવાનો માર્ગ હોઈ શકે છે. છેલ્લે, તમારા માટે યોગ્ય માળખું તમારી અનન્ય માંગ અને રુચિઓ દ્વારા નક્કી કરવામાં આવે છે.
એક જવાબ છોડો