Shin kuna shirye don tafiya cikin tafiya mai ban sha'awa zuwa fagen basirar wucin gadi?
Ba a taɓa samun mafi kyawun damar bincika tsarin AI ba, godiya ga haɓakar basirar wucin gadi.
Akwai mafita da yawa da ake samu, kama daga TensorFlow da PyTorch zuwa Keras da Caffe. Dangane da burin ku, kowane tsarin yana da fa'idodi da rashin amfani.
Don haka, ko kai sabon ɗan wasa ne ko ƙwararren mai haɓakawa, bari mu fara kuma mu kalli mafi kyawun tsarin AI da ake samu a yau.
1. PyTorch
PyTorch shine tsarin ilmantarwa mai ƙarfi na buɗaɗɗen na'ura wanda ya mamaye al'ummar AI tun lokacin da ya fara fitowa a cikin 2016. Da sauri ya zama tsarin tafi-da-gidanka godiya ga hanyar sadarwar ƙididdiga mai ƙarfi da haɗin kai mai amfani.
Amma menene ya bambanta PyTorch da taron? Da farko, yana da tarin iyakoki masu ƙarfi. Wannan ya sa ya zama cikakke don ginawa da aiwatarwa samfurin koyo na inji.
PyTorch wani tsari ne mai shirye-shiryen samarwa wanda za'a iya amincewa da shi har ma da aikace-aikacen da ake buƙata, godiya ga sassaucin sauƙi tsakanin masu sha'awar da kuma yanayin zane ta amfani da TorchScript da ikonsa na saurin hanyar zuwa samarwa ta amfani da TorchServe.
Bugu da ƙari, PyTorch yana da cikakkiyar yanayin yanayin kayan aiki da ɗakunan karatu. Wadannan kayan aikin suna taimakawa wajen ƙirƙirar hangen nesa na kwamfuta, NLP, da sauran aikace-aikace.
Hakanan ana tallafawa sosai akan manyan dandamali na girgije, yana ba da damar haɓakawa cikin sauƙi da ƙima.
ribobi
- TorchScript yana ba ku damar canzawa tsakanin sha'awar da yanayin zane, yayin da TorchServe ke haɓaka tafiya zuwa samarwa.
- Ƙaƙƙarfan ƙaƙƙarfan yanayin kayan aiki da ginshiƙai yana faɗaɗa PyTorch kuma yana ba da damar bincike kan hangen nesa na kwamfuta, sarrafa harshe na halitta, da sauran fannoni.
- Manyan dandamali na girgije suna da tallafi da kyau, suna ba da damar haɓaka haɓaka mara ƙarfi da ƙima mai sauƙi.
fursunoni
- Idan aka kwatanta da sauran tsare-tsare, tana da ƙaramar al'ummar ci gaba.
- Akwai ƙarancin sa ido da kayan aikin gani, kamar allon tensor.
2. Keras
Shin kun koshi da tuntuɓe akan APIs masu ruɗani da saƙon kuskure lokacin haɓaka ƙirar koyon injin? Kada ku duba fiye da Keras, a tsarin ilmantarwa mai zurfi ɓullo da ga mutane maimakon mutum-mutumi.
Keras yana jaddada sauƙi, sauƙin amfani, da cikakkun takardu. Wannan ya sa ya zama sanannen zaɓi tsakanin masu haɓakawa da ke ƙoƙarin ƙirƙira da tura samfuran da ke da ƙarfin koyo na inji.
Amma wannan ba duka ba: Keras yana da faffadan yanayin yanayin kayan aiki da albarkatu waɗanda ke rufe kowane ɓangaren aikin koyan na'ura.
Tare da sassauci don tura samfuran Keras a ko'ina, daga mai bincike zuwa na'urorin hannu zuwa tsarin da aka haɗa, zaku iya amfani da cikakkiyar damar TensorFlow a kowane yanayi.
ribobi
- Gina tare da APIs masu sauƙi da cikakkun bayanai don sauƙin amfani da ɗan adam.
- An inganta shi sosai don saurin gyara kuskure, kyawun lambar, da iya aiki
- Sauƙaƙan ma'auni don ƙara girman matakan saboda hulɗa tare da dandalin TensorFlow
- Zaɓuɓɓukan turawa da yawa, kama daga masu bincike zuwa na'urorin hannu zuwa tsarin sakawa
fursunoni
- Ƙananan daidaitawa fiye da sauran tsarin ilmantarwa mai zurfi
- Don wasu hadaddun yanayin amfani, ana iya buƙatar ƙarin ɗakunan karatu ko kayan aiki
- Ba kamar yadda aka sani ba ko akai-akai amfani da shi kamar sauran tsarin
3. TensorFlow
Ƙirƙirar ƙirar koyon injin da ta dace don samarwa ta amfani da TensorFlow! TensorFlow yana ba da albarkatun da kuke buƙata don haɓaka ku ayyukan koyon inji, ko kai ƙwararren masanin kimiyyar bayanai ne ko kuma sabon mai son sani.
Komai matakin ƙwarewar ku, zaku iya farawa kawai tare da TensorFlow godiya ga samfuran da aka riga aka horar da su da koyawa waɗanda ke samun dama.
TensorFlow ba ɗakin karatu ba ne kawai don koyan na'ura. Dandali ne na ilmantarwa na na'ura gabaɗaya daga ƙarshen zuwa ƙarshe wanda ke ba da zaɓuɓɓuka don kowane mataki na aikin ku, daga tura samfuri zuwa shirya bayanai.
TensorFlow yana sauƙaƙa ƙaddamar da samfuran ku a ko'ina, ko kuna haɓaka ƙa'idar yanar gizo, ƙa'idar hannu, ko na'urar da aka haɗa.
ribobi
- Cikakken dandamali don koyon injin daga farko zuwa ƙarshe
- Sikeli da daidaitacce
- Yana samuwa a cikin nau'o'i da yawa don lokuta daban-daban na amfani
- Babban yanayin muhalli tare da albarkatun al'umma da samfuran horarwa
fursunoni
- Akwai tsarin koyo mai zurfi ga waɗanda ke farawa
- Yana buƙatar takamaiman adadin ƙwarewar fasaha da fahimta.
4. Caffe
An ƙirƙiri tsarin ilmantarwa mai zurfi da ake kira Caffe tare da mai da hankali kan sauri da daidaitawa.
Saboda sauƙin amfani da sarrafa bayanai cikin sauri, Caffe, wanda Cibiyar Vision da Learning Berkeley (BVLC) ta haɓaka, ya sami karɓuwa a tsakanin masu bincike da kasuwanci.
Wani zaɓi ne mai ban sha'awa ga mutanen da ke buƙatar horarwa da tura samfura akan kewayon kayan aiki saboda ƙira mai girma, wanda ke ba shi damar yin aiki akan CPUs da GPUs.
ribobi
- Yana da sauri da tasiri.
- Caffe yana daidaitawa tare da tsarin gine-gine na zamani.
- Ana samun taimakon al'umma mai kyau.
fursunoni
- Maiyuwa bazai zama kyakkyawan zaɓi don ƙayyadaddun aikace-aikace ba saboda ƙarancin iyawarsa.
- Ba kamar sauran tsarin ba, ba azaman mai amfani ba
- Yana buƙatar ɗan gogewar shirye-shirye.
5. MX Net
An ƙirƙiri tsarin ilmantarwa mai zurfi MXNet tare da inganci da daidaitawa cikin tunani. Kuna iya ƙirƙira da amfani cikin sauƙi neural networks tare da haɗin gwiwar mai amfani da su don dalilai da yawa.
An haɓaka shi tare da lamurra na amfani da samarwa a zuciya, gami da iyawa kamar ƙirar bincike, hidimar ƙira, da goyan baya ga tsarin ONNX. Wannan ya sa ya zama mai sauƙi don tura samfuran ku a wurare da yawa, gami da na'urori da aka haɗa da mahallin girgije.
Ƙarin fasalulluka da kayan aikin da MXNet ke bayarwa sun haɗa da ginanniyar masu ɗaukar bayanai, ƙirar da aka riga aka horar, da taimako tare da bambance-bambancen auto. Deep learning masu yin duk matakan fasaha akai-akai suna zaɓe ta saboda ƙwararrun al'umma da cikakkun bayanai.
ribobi
- Scalable: MXNet zaɓi ne mai ban mamaki don manyan aikace-aikacen aikace-aikace tunda yana goyan bayan horarwar rarraba akan yawancin GPUs da CPUs.
- MXNet yana da sauƙi don haɗawa cikin ayyukan yanzu tunda yana tallafawa nau'ikan yarukan kwamfuta, gami da Python, R, Julia, Scala, Perl, da C++.
- Ya dace da Linux, Windows, macOS, iOS, da Android.
fursunoni
- MXNet yana da babban tsarin koyo kuma yana iya buƙatar ɗan lokaci don ƙwarewa, kama da sauran tsarin ilmantarwa mai zurfi.
- Mafi ƙarancin shahara: Yayin da MXNet ke samun karɓuwa, har yanzu ba a yi amfani da shi akai-akai ba kamar sauran tsarin ilmantarwa mai zurfi kamar TensorFlow ko PyTorch, wanda ke nuna cewa ana iya samun ƙarancin albarkatun al'umma.
6. Theano
Ƙaƙƙarfan kayan aikin lissafin ƙididdigewa mai suna Theano yana bawa masu amfani damar ƙira, haɓakawa, da kimanta maganganun lissafi yadda ya kamata. Yana ba da hanya madaidaiciya don aiwatar da ayyukan lissafi akan manyan ma'ajin bayanai kuma an haɓaka shi a saman Python.
Sassaucin Theano don aiwatar da lissafin akan CPUs da GPUs ɗaya ne daga cikin manyan fa'idodinsa. Wannan ya sa ya dace don aikace-aikacen ilmantarwa mai zurfi waɗanda ke buƙatar aiki mai girma.
Haka kuma, Theano yana ba da damar ingantawa iri-iri waɗanda masu amfani za su iya amfani da su don haɓaka aikin ƙirar su da daidaito.
Yanzu, bari mu duba ta ribobi da fursunoni.
ribobi
- Theano yana da matuƙar tasiri wajen yin ƙididdige ƙididdiga tun lokacin da aka gina shi don haɓaka jadawali na lissafin maganganun lissafi.
- Tsarin tsari ne mai daidaitawa.
- Babban aiki mai zurfi aikace-aikacen ilmantarwa yana amfana sosai daga ingantaccen ingantaccen GPU na Theano. An gina shi don aiki cikin sauƙi tare da GPUs.
fursunoni
- Wadanda ba su da masaniya da Python ko wasu dakunan karatu na lissafi na iya samun shi da wahala su koyi Theano.
- Theano na iya daina samun sabuntawa ko facin kwaro saboda ci gaban sa ya ragu kwanan nan.
- Rashin isassun takardu: wasu masu amfani na iya samun Theano yana da ƙalubale don amfani tunda takardunsa bai cika cika ba fiye da na fafatawa a dakunan karatu don lissafin lambobi.
7. Kayan Aikin Fahimtar Microsoft
Mu duba Microsoft Cognitive Toolkit, tsarin kyauta kuma buɗaɗɗen tushe don haɓaka ƙirar ilmantarwa mai zurfi. An yi niyya don horar da manyan sikeli akan GPUs da injuna da yawa.
Kayan aikin Fahimi sanannen zaɓi ne a tsakanin masana kimiyyar bayanai da masu binciken koyon injin tare da API ɗin sa na abokantaka da ingantaccen damar horarwa da aka rarraba.
Ɗaya daga cikin mahimman halayen kayan aikin Fahimi shine ikonsa na horarwa da tura samfura akan kayan aiki iri-iri, gami da CPUs, GPUs, har ma da FPGAs.
Wannan ya sa ya zama kyakkyawan madadin ƙungiyoyin da ke ƙoƙarin haɗa zurfafa ilmantarwa a cikin kayansu da ayyukansu. Bugu da ƙari, Kayan aikin Fahimi ya haɗa da nau'ikan ƙira da aka riga aka gina da kuma lambar misali, yana mai sauƙaƙa don sababbin masu shigowa.
ribobi
- Yana ba da izinin rarraba horo akan kwamfutoci da GPUs da yawa
- Yana ba da sauƙin hulɗa tare da sauran samfuran Microsoft kamar Azure da Power BI
- Yana ba da ingantaccen tsarin daidaitawa don haɓakawa da horar da ƙirar ilmantarwa mai zurfi
fursunoni
- Yana iya zama da wahala a kafa da keɓancewa don sababbin masu amfani
- Rashin ginanniyar goyan baya ga shahararrun fasaloli da yawa kamar haɓaka bayanai da canja wurin koyo
- Rashin ginanniyar goyan baya ga shahararrun fasaloli da yawa kamar haɓaka bayanai da canja wurin koyo
8. Shogun
Shogun kunshin koyon injin C++ ne wanda ba a yi amfani da shi sosai. Ya ƙunshi masu haɗin Python, Java, da MATLAB, yana mai da shi kayan aiki mai sassauƙa don masu koyon injin.
An gina Shogun don ya zama mai ƙima, mai sauri, kuma mai sassauƙa, yana mai da shi dacewa da adadi mai yawa na bayanai da ƙalubalen aikin koyon injin.
Ɗaya daga cikin fitattun fa'idodin Shogun shine ƙarfinsa don sarrafa nau'ikan tsarin bayanai, gami da binary, rarrabuwa, da ci gaba.
Har ila yau, ya haɗa da hanyoyi masu yawa don rarrabuwa, koma baya, rage girman girma, da tarawa, yana mai da shi cikakken kayan aikin koyon inji. Shogun yana goyan bayan batch da koyon kan layi, kuma yana haɗawa da sauran ɗakunan karatu na koyon injin kamar TensorFlow da scikit-learn.
ribobi
- Yana ba da nau'ikan dabarun koyan injina da kayan aiki, gami da zurfin koyo, koma baya, da tallafin rarrabawa.
- Ya dace da iri-iri yarukan shirye-shirye, ciki har da Python, C++, da Java.
fursunoni
- Yana iya samun ƙarancin albarkatu da tallafi tunda ƙila ba a san shi ba ko shahara kamar sauran ɗakunan karatu na koyon injin.
- Idan aka kwatanta da sauran dakunan karatu da suka saba da su, wasu masu amfani na iya ganin tsarin ma'auni da tsarin wannan ɗakin karatu ya zama ƙasa da fahimta.
- Don samun sakamako mafi kyau, wasu ɗakunan karatu na iya buƙatar ƙarin aikin hannu da daidaitawa fiye da wasu.
9. ONNX
Wani dandali mai buɗewa mai suna Open Neural Network Exchange (ONNX) yana ba da damar yin juzu'i da raba samfuran koyon injin.
Yana ba da hanya don canja wurin ƙirar ilmantarwa mai zurfi tsakanin sassa daban-daban da dandamali, sauƙaƙa ƙirƙira da tura samfuran koyo na inji.
Kuna iya ƙirƙirar samfura tare da ONNX ta amfani da tsarin da aka fi so sannan a tura su cikin wani saitin lokacin aiki daban.
Tsarin gine-gine na ONNX da za a iya daidaita shi yana ba masu amfani damar zaɓar kayan aikin da suka dace don aikin da ke hannu. Yana sauƙaƙa dacewa a cikin tsarin ilmantarwa mai zurfi da yawa, kamar PyTorch, TensorFlow, da Caffe2. Kuna iya yin amfani da fa'idodin kowane tsarin ta hanyar canza samfura da sauri a tsakanin su.
ribobi
- Haɗin kai yana yiwuwa a cikin tsarin ilmantarwa da yawa.
- Kyauta don amfani da buɗe tushen.
- Ana tallafawa kewayon kayan aiki da yawa da mahalli na lokacin aiki.
fursunoni
- Ayyukan ƙirar ONNX na iya zama lokaci-lokaci mafi muni fiye da ƙira waɗanda aka aiwatar da su ta asali a cikin tsarin da aka bayar.
- Wani lokaci sauyawa tsakanin sassa daban-daban na iya haifar da matsalolin daidaitawa waɗanda ke da wahalar gyarawa.
10. Apache Spark
Apache Spark tsarin sarrafa kwamfuta ne mai sauri kuma mai fa'ida wanda zai iya sarrafa manyan bayanai cikin sauƙi. Shahararren zaɓi ne don manyan aikace-aikacen bayanai saboda ikonsa na bincika manyan kuɗaɗen bayanai cikin sauri.
Spark ba wai kawai ana nufin yin sauri ba ne, amma kuma yana da ƙima, wanda ke nufin yana iya sarrafa haɓaka adadin bayanai ba tare da lalata aikin ba.
Kunshin MLlib da aka haɗa tare da Apache Spark yana da ban mamaki musamman. Ya haɗa da ingantattun hanyoyin koyo na inji kamar rarrabuwa, koma baya, tari, da tace haɗin gwiwa.
Saboda MLlib yana mu'amala da sauran abubuwan Spark, yana da sauƙi don ƙirƙirar bututun sarrafa bayanai daga ƙarshe zuwa ƙarshe.
Don haka, idan kuna buƙatar ƙaƙƙarfan kayan aiki mai daidaitawa don sarrafa bayanai da koyon injin, Apache Spark yakamata ya kasance cikin jerin ku.
ribobi
- Saboda ƙirar kwamfuta da aka rarraba, yana iya sarrafa manyan bayanan bayanai da sauri
- Haɗin kai tare da wasu fasahohin Big Data kamar Hadoop, Hive, da Cassandra abu ne mai sauƙi.
- Ana ba da dabaru da yawa don rarrabuwa, koma baya, tari, da tacewa ta haɗin gwiwa
fursunoni
- Saboda rikitaccen tsarin gine-ginen kwamfuta da aka rarraba, tsarin koyo yana da tsayi
- Yana gudana akan ɗimbin albarkatu da ababen more rayuwa
- Taimako don sarrafawa na ainihin lokaci da bayanan yawo yana iyakance
11. mlpack
mlpack shine buɗaɗɗen tushen C++ kayan aikin koyo na inji wanda ke da nufin samar da sauri, daidaitawa, da sauƙi algorithms don aikace-aikace da yawa.
Yana ba da nau'ikan algorithms na koyon inji kamar tari, koma baya, rarrabuwa, rage girman girma, da hanyoyin sadarwar jijiya.
ribobi
- Ingantacciyar aiwatar da algorithms da yawa
- Haɗin kai tare da sauran ɗakunan karatu da harsuna yana da sauƙi.
- Yana ba da layin umarni da mussoshin API na C++
fursunoni
- Ana iya inganta takaddun bayanai
- Har yanzu ba a aiwatar da algorithms da yawa ba
- Masu farawa na iya samun wahalar amfani
12. Azure ML Studio
Koyon Injin Azure (Azure ML) dandamali ne na koyon injin a cikin gajimare. Kuna iya ƙirƙira, turawa, da sarrafa samfuran koyon injin a ma'auni.
Yana ba da kayan aiki da ayyuka iri-iri don taimakawa masana kimiyyar bayanai da masu haɓakawa wajen daidaita aikin koyan inji daga ƙarshe zuwa ƙarshe. Kuna iya sarrafa bayananku kawai, horar da samfuran ku, da tura su don samarwa. Kuma zaku iya saka idanu akan ayyukansu ta amfani da Azure ML-duk daga mahalli guda ɗaya.
Dandalin yana goyan bayan yarukan kwamfuta da yawa, gami da Python, R, da SQL, kuma ya zo tare da samfuran da aka riga aka gina da yawa da algorithms don taimaka muku farawa da sauri.
Bugu da ƙari, saboda ƙirar sa mai sassauƙa da ƙima, Azure ML na iya sarrafa duka ƙananan gwaje-gwaje da manyan aikace-aikacen koyon injin.
ribobi
- Yana ba da ƙa'idar hoto mai sauƙi don amfani don haɓakawa da tura samfuran koyo na inji
- Haɗa zuwa wasu ayyukan Microsoft kamar Storage Azure da Power BI.
- Haɗin kai tare da membobin ƙungiyar yana yiwuwa ta hanyar sarrafa sigar da raba wuraren aiki
- Ƙarfafawa don ma'amala da ɗimbin bayanai da ikon sarrafawa
fursunoni
- Zaɓuɓɓukan gyare-gyare kaɗan don algorithms da samfuri
- Saboda dabarun farashi, yana iya zama ƙasa da tasiri ga ƙananan masana'antu ko daidaikun mutane
13. Sonnet
Masu bincike na DeepMind sun tsara kuma sun gina Sonnet, tsarin AI wanda ke goyan bayan ci gaban cibiyoyin sadarwa na jijiyoyi don aikace-aikace iri-iri. Waɗannan sun haɗa da ilmantarwa da ba a kula da su ba, da kuma ƙarfafa ilmantarwa.
An gina tsarin gine-ginen shirye-shiryen Sonnet akan snt.Module, wanda zai iya adana alamomi zuwa sigogi, sauran kayayyaki, da hanyoyin. Tsarin ya zo tare da saitattun kayayyaki da cibiyoyin sadarwa, amma kuma ana ƙarfafa masu amfani su ƙirƙiri nasu.
ribobi
- Samfurin shirye-shirye mai sauƙi da ƙarfi
- Ana ƙarfafa masu amfani don ƙirƙirar samfuran su.
- Lambar da ke taƙaice da mai da hankali
fursunoni
- Babu shirin horo da aka haɗa
- Mafari na iya fuskantar maƙarƙashiyar koyo
14. GluonCV
Kuna son ƙarin koyo game da hangen nesa na kwamfuta?
Gabatar da GluonCV!
Wannan kyakkyawan ɗakin karatu yana ƙunshe da algorithms mai zurfi na koyo, ƙirar da aka riga aka horar da su, da tarin kayan aiki don taimakawa injiniyoyi, masu bincike, da ɗalibai don tabbatar da ra'ayoyinsu, ƙirar samfuran, da ƙarin koyo game da yankin.
GluonCV yana sauƙaƙa farawa da cimma sakamakon SOTA tare da ingantaccen tsarin APIs, aiwatarwa mai sauƙi, da taimakon al'umma.
Menene ƙari, mafi kyawun sashi?
Yana da matuƙar daidaitawa da sauƙi don haɓakawa da shigarwa! GluonCV yana ƙunshe da duk abin da kuke buƙata don ɗaukar basirar hangen nesa na kwamfuta zuwa mataki na gaba, ko kun kasance ƙwararrun ƙwararrun ƙwararrun ƙwararrun ƙwararrun ƙwararrun ƙwararrun ƙwararrun ƙwararrun ƙwararrun ƙwararrun ƙwararrun ƙwararrun ƙwararrun ƙwararrun ƙwararrun ƙwararrun ƙwararrun ƙwararrun ƙwararrun ƙwararrun ƙwararrun ƙwararrun ƙwararrun ƙwararrun ƙwararrun ƙungiyoyin ƙwararrun ƙwararrun ƙwararrun ƙwararrun ƙwararrun ƴan wasan da za su fara aiki.
ribobi
- Sauƙaƙan shigarwa da amfani
- Babban tarin samfuran da aka riga aka horar
- Algorithms na ilmantarwa mai zurfi masu yankan-baki
- Aiwatar da masu sauƙin fahimta
- Sauƙaƙe ingantawa da ƙaddamarwa
fursunoni
- Ƙananan gyare-gyare da sarrafawa fiye da madadin tsarin tsarin
- Taimakawa ga ayyukan hangen nesa na kwamfuta yana iyakance
- Ana iya ƙuntata amfani da kasuwanci saboda ƙuntatawar lasisi
15. H2O
H2O shine buɗaɗɗen bayanan bayanai da dandamali na koyon inji wanda ke da nufin sauƙaƙawa ƙungiyoyi don yin amfani da hankali na wucin gadi (AI) don fitar da ayyukansu.
H2O.ai's AI Cloud yana sa farawa da H2O har ma ya fi sauƙi, tare da jan-da-saukar dubawa don haɓaka ƙirar koyan inji ba tare da wata ƙwarewar coding ba.
Dandalin kuma yana ba da yawa bayanan gani da iyawar bincike, da kuma tweaking samfurin da turawa. Kasuwanci na iya amfani da H2O.ai don ginawa da sauri da kuma tura samfuran AI don fuskantar ƙalubale na kasuwanci.
ribobi
- Jawo-da-saukar dubawa don ƙirƙirar ƙirar koyon inji
- Ƙirar bayanan gani da kayan aikin bincike, da kuma daidaita ƙirar ƙira da turawa
- Dandalin bude tushen tare da babban mai amfani da al'umma masu ba da gudummawa
- Taimako don algorithms da yawa da nau'ikan bayanai
fursunoni
- Ana samun wasu fasalulluka a cikin sigar ƙimar dandamali kawai
- Idan aka kwatanta da sauran dandamali, yana iya zama da wahala a saita da daidaitawa.
Kunna, Wanne Yafi Kyau?
Zaɓin ingantaccen tsarin AI ko dandamali ya dogara da abin da kuke son yi da shi. Idan kuna son tsarin da ke da sauƙin amfani kuma yana da babbar al'umma, TensorFlow ko PyTorch na iya zama zaɓi mai dacewa.
Idan kuna son dandamali wanda ya fi mai da hankali kan ƙirar koyon injin, Azure ML Studio ko H2O.ai na iya zama mafi kyawun zaɓi.
Kuma, idan kuna son tsarin da ke da sauƙi don tsarawa da daidaitawa, Sonnet ko GluonCV na iya zama hanyar da za ku bi. A ƙarshe, ƙayyadaddun tsarin da ya dace a gare ku yana ƙayyade ta wurin buƙatunku na musamman da abubuwan da kuke so.
Leave a Reply