क्या आप आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में एक रोमांचक यात्रा पर जाने के लिए तैयार हैं?
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के विकास के लिए धन्यवाद, एआई फ्रेमवर्क का पता लगाने का इससे बेहतर अवसर कभी नहीं रहा।
TensorFlow और PyTorch से लेकर Keras और Caffe तक कई समाधान उपलब्ध हैं। आपके लक्ष्यों के आधार पर, प्रत्येक ढांचे के अलग-अलग फायदे और नुकसान हैं।
इस प्रकार, चाहे आप नौसिखिए हों या एक अनुभवी डेवलपर, आइए शुरू करें और आज उपलब्ध बेहतरीन एआई फ्रेमवर्क देखें।
1. पायटॉर्च
PyTorch एक मजबूत ओपन-सोर्स मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क है जिसने 2016 में अपनी शुरुआत के बाद से AI समुदाय को प्रभावित किया है। यह अपने गतिशील संगणना नेटवर्क और उपयोगकर्ता के अनुकूल इंटरफेस के लिए जल्दी से एक गो-टू फ्रेमवर्क बन गया है।
लेकिन क्या PyTorch भीड़ से अलग है? आरंभ करने के लिए, इसमें क्षमताओं का एक मजबूत संग्रह है। यह इसे निर्माण और कार्यान्वयन के लिए एकदम सही बनाता है मशीन सीखने के मॉडल.
PyTorch एक उत्पादन-तैयार ढांचा है, जिस पर सबसे अधिक मांग वाले अनुप्रयोगों के लिए भी भरोसा किया जा सकता है, टॉर्चस्क्रिप्ट का उपयोग करके उत्सुक और ग्राफ मोड के बीच इसके सहज संक्रमण और TorchServe का उपयोग करके उत्पादन के मार्ग को गति देने की इसकी क्षमता के लिए धन्यवाद।
इसके अतिरिक्त, PyTorch के पास उपकरणों और पुस्तकालयों का एक व्यापक पारिस्थितिकी तंत्र है। ये उपकरण बनाने में मदद करते हैं कंप्यूटर दृष्टि, एनएलपी, और अन्य अनुप्रयोग।
यह बड़े क्लाउड प्लेटफॉर्म पर भी व्यापक रूप से समर्थित है, जिससे आसान विकास और स्केलिंग की अनुमति मिलती है।
फ़ायदे
- टॉर्चस्क्रिप्ट आपको उत्सुकता और ग्राफ मोड के बीच सहजता से स्विच करने देता है, जबकि टॉर्चसर्व उत्पादन की यात्रा को गति देता है।
- उपकरणों और रूपरेखाओं का एक मजबूत पारिस्थितिकी तंत्र PyTorch का विस्तार करता है और कंप्यूटर दृष्टि, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और अन्य क्षेत्रों में अनुसंधान की अनुमति देता है।
- प्रमुख क्लाउड प्लेटफॉर्म अच्छी तरह से समर्थित हैं, घर्षण रहित विकास और सरल स्केलिंग की अनुमति देते हैं।
नुकसान
- अन्य रूपरेखाओं की तुलना में, इसका एक छोटा विकास समुदाय है।
- टेंसर बोर्ड जैसे मॉनिटरिंग और विज़ुअलाइज़ेशन टूल्स की कमी है।
2. Keras
क्या आप मशीन लर्निंग मॉडल विकसित करते समय एपीआई और त्रुटि संदेशों को भ्रमित करने से थक गए हैं? केरस से आगे नहीं देखें, ए डीप लर्निंग फ्रेमवर्क रोबोट के बजाय इंसानों के लिए विकसित किया गया।
केरस सादगी, उपयोग में आसानी और व्यापक प्रलेखन पर जोर देता है। यह इसे मशीन लर्निंग-संचालित उत्पादों को बनाने और तैनात करने की कोशिश कर रहे डेवलपर्स के बीच एक लोकप्रिय विकल्प बनाता है।
लेकिन इतना ही नहीं है: केरस के पास उपकरणों और संसाधनों का एक विस्तृत पारिस्थितिकी तंत्र है जो मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो के हर हिस्से को कवर करता है।
ब्राउज़र से लेकर मोबाइल डिवाइस से लेकर एम्बेडेड सिस्टम तक, हर जगह Keras मॉडल को परिनियोजित करने के लचीलेपन के साथ, आप किसी भी परिदृश्य में TensorFlow की क्षमता का पूरी तरह से उपयोग कर सकते हैं।
फ़ायदे
- उपयोग में आसानी के लिए सरल एपीआई और व्यापक प्रलेखन के साथ निर्मित।
- डिबगिंग गति, कोड लालित्य और परिनियोजन के लिए अत्यधिक अनुकूलित
- TensorFlow प्लैटफ़ॉर्म के साथ इंटरेक्शन की वजह से एक्सस्केल लेवल तक आसानी से बढ़ाया जा सकता है
- कई परिनियोजन विकल्प, ब्राउज़र से लेकर मोबाइल डिवाइस से लेकर एम्बेडेड सिस्टम तक
नुकसान
- अन्य गहन शिक्षण ढाँचों की तुलना में कम अनुकूलनीय
- कुछ जटिल उपयोग परिदृश्यों के लिए, अतिरिक्त पुस्तकालयों या उपकरणों की आवश्यकता हो सकती है
- अन्य रूपरेखाओं के रूप में प्रसिद्ध या अक्सर उपयोग नहीं किया जाता है
3. TensorFlow
TensorFlow का उपयोग करके उत्पादन के लिए उपयुक्त मशीन लर्निंग मॉडल बनाएं! TensorFlow आपके लिए आवश्यक संसाधन प्रदान करता है मशीन सीखने की परियोजनाएं, चाहे आप विशेषज्ञ डेटा वैज्ञानिक हों या जिज्ञासु नवागंतुक।
आपके अनुभव के स्तर पर कोई फर्क नहीं पड़ता, आप आसानी से TensorFlow के साथ शुरुआत कर सकते हैं, इसके लिए पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल और ट्यूटोरियल उपलब्ध हैं।
TensorFlow मशीन सीखने के लिए केवल एक पुस्तकालय नहीं है। यह संपूर्ण एंड-टू-एंड मशीन लर्निंग प्लेटफॉर्म है जो मॉडल परिनियोजन से लेकर डेटा तैयार करने तक आपकी प्रक्रिया के प्रत्येक चरण के लिए विकल्प प्रदान करता है।
TensorFlow आपके मॉडल को हर जगह तैनात करना आसान बनाता है, चाहे आप एक वेब ऐप, एक मोबाइल ऐप या एक एम्बेडेड डिवाइस विकसित कर रहे हों।
फ़ायदे
- मशीन सीखने के लिए शुरुआत से अंत तक व्यापक मंच
- स्केलेबल और अनुकूलनीय
- यह विभिन्न उपयोग मामलों के लिए कई संस्करणों में उपलब्ध है
- सामुदायिक संसाधनों और प्रशिक्षित मॉडलों के साथ एक बड़ा पारिस्थितिकी तंत्र
नुकसान
- अभी शुरुआत करने वालों के लिए सीखने की अवस्था बहुत तेज है
- एक निश्चित मात्रा में तकनीकी विशेषज्ञता और समझ की आवश्यकता है।
4. Caffe
कैफ नामक एक गहन शिक्षण ढांचा गति और प्रतिरूपकता पर ध्यान देने के साथ बनाया गया था।
बर्कले विजन एंड लर्निंग सेंटर (बीवीएलसी) द्वारा विकसित कैफ, उपयोग की अपनी सादगी और तेजी से डाटा प्रोसेसिंग के कारण, शोधकर्ताओं और व्यवसायों के बीच लोकप्रियता हासिल कर चुका है।
यह उन लोगों के लिए एक आकर्षक विकल्प है, जिन्हें इसके उच्च-प्रदर्शन डिज़ाइन के कारण हार्डवेयर की एक श्रृंखला पर मॉडल को प्रशिक्षित करने और तैनात करने की आवश्यकता होती है, जो इसे सीपीयू और जीपीयू दोनों पर काम करने की अनुमति देता है।
फ़ायदे
- यह तेज़ और प्रभावी है।
- कैफ एक मॉड्यूलर आर्किटेक्चर के साथ अनुकूलनीय है।
- अच्छी सामुदायिक सहायता उपलब्ध है।
नुकसान
- इसकी सीमित क्षमता के कारण परिष्कृत अनुप्रयोगों के लिए यह आदर्श विकल्प नहीं हो सकता है।
- अन्य रूपरेखाओं के विपरीत, उपयोगकर्ता के अनुकूल नहीं
- कुछ प्रोग्रामिंग अनुभव की आवश्यकता है।
5. एमएक्सनेट
डीप लर्निंग फ्रेमवर्क एमएक्सनेट दक्षता और अनुकूलता को ध्यान में रखकर बनाया गया था। आप आसानी से बना और उपयोग कर सकते हैं तंत्रिका जाल कई उद्देश्यों के लिए उनके उपयोगकर्ता के अनुकूल इंटरफेस के साथ।
इसे उत्पादन उपयोग के मामलों को ध्यान में रखकर विकसित किया गया है, जिसमें मॉडल चेकपॉइंटिंग, मॉडल सर्विंग और ONNX प्रारूप के लिए समर्थन जैसी क्षमताएं शामिल हैं। यह एम्बेडेड डिवाइस और क्लाउड वातावरण सहित कई स्थानों पर आपके मॉडल को तैनात करना आसान बनाता है।
एमएक्सनेट द्वारा प्रदान की जाने वाली अतिरिक्त सुविधाओं और उपकरणों में अंतर्निहित डेटा लोडर, पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल और ऑटो-विभेदन के साथ सहायता शामिल है। ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना सभी कौशल स्तरों के व्यवसायी अक्सर इसके जीवंत समुदाय और संपूर्ण प्रलेखन के कारण इसे चुनते हैं।
फ़ायदे
- स्केलेबल: एमएक्सनेट बड़े पैमाने के अनुप्रयोगों के लिए एक बढ़िया विकल्प है क्योंकि यह कई जीपीयू और सीपीयू पर वितरित प्रशिक्षण का समर्थन करता है।
- एमएक्सनेट को वर्तमान प्रक्रियाओं में शामिल करना सरल है क्योंकि यह पायथन, आर, जूलिया, स्काला, पर्ल और सी ++ सहित विभिन्न प्रकार की कंप्यूटर भाषाओं का समर्थन करता है।
- यह लिनक्स, विंडोज, मैकओएस, आईओएस और एंड्रॉइड के साथ संगत है।
नुकसान
- एमएक्सनेट में उच्च सीखने की अवस्था है और अन्य के समान मास्टर करने के लिए कुछ समय की आवश्यकता हो सकती है डीप लर्निंग फ्रेमवर्क.
- कम लोकप्रिय: जबकि एमएक्सनेट स्वीकृति प्राप्त कर रहा है, यह अभी भी टेन्सरफ्लो या पायटोर जैसे कुछ अन्य गहन शिक्षण ढांचे के रूप में अक्सर उपयोग नहीं किया जाता है, जो बताता है कि कम सामुदायिक संसाधन सुलभ हो सकते हैं।
6. थेनो
थीनो नामक एक मजबूत संख्यात्मक संगणना टूलकिट उपयोगकर्ताओं को गणितीय अभिव्यक्तियों को प्रभावी ढंग से डिजाइन, अनुकूलन और मूल्यांकन करने में सक्षम बनाता है। यह विशाल डेटासेट पर गणितीय संचालन करने के लिए एक सीधा इंटरफ़ेस प्रदान करता है और इसे पायथन के शीर्ष पर विकसित किया गया है।
सीपीयू और जीपीयू दोनों पर गणना करने के लिए थीनो का लचीलापन इसके मुख्य लाभों में से एक है। यह गहन शिक्षण अनुप्रयोगों के लिए आदर्श बनाता है जो उच्च-प्रदर्शन प्रसंस्करण की मांग करते हैं।
इसके अलावा, थीनो विभिन्न प्रकार की अनुकूलन क्षमताओं की पेशकश करता है जो उपयोगकर्ता अपने मॉडल के प्रदर्शन और सटीकता को बेहतर बनाने के लिए नियोजित कर सकते हैं।
अब, आइए इसके पेशेवरों और विपक्षों की जांच करें।
फ़ायदे
- थीनो संख्यात्मक संगणना करने में अविश्वसनीय रूप से प्रभावी है क्योंकि यह गणितीय अभिव्यक्तियों के कम्प्यूटेशनल ग्राफ को अनुकूलित करने के लिए बनाया गया है।
- यह एक बहुत ही अनुकूलनीय ढांचा है।
- थीनो के मजबूत जीपीयू ऑप्टिमाइज़ेशन से उच्च-प्रदर्शन वाले गहन शिक्षण अनुप्रयोगों को बहुत लाभ होता है। इसे GPU के साथ आसानी से काम करने के लिए बनाया गया है।
नुकसान
- जो लोग पायथन या अन्य संख्यात्मक गणना पुस्तकालयों से अपरिचित हैं, उन्हें थीनो सीखना चुनौतीपूर्ण लग सकता है।
- थीनो को अब अपडेट या बग पैच नहीं मिल सकते हैं क्योंकि इसका विकास हाल ही में धीमा हो गया है।
- अपर्याप्त प्रलेखन: कुछ उपयोगकर्ताओं को थीनो का उपयोग करना चुनौतीपूर्ण लग सकता है क्योंकि इसका प्रलेखन संख्यात्मक गणना के लिए प्रतिस्पर्धी पुस्तकालयों की तुलना में कम विस्तृत है।
7. Microsoft संज्ञानात्मक टूलकिट
आइए Microsoft कॉग्निटिव टूलकिट देखें, जो गहन शिक्षण मॉडल विकसित करने के लिए एक स्वतंत्र और ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क है। यह कई जीपीयू और मशीनों पर बड़े पैमाने के मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए है।
कॉग्निटिव टूलकिट डेटा वैज्ञानिकों और मशीन लर्निंग शोधकर्ताओं के बीच अपने उपयोगकर्ता के अनुकूल एपीआई और उत्कृष्ट वितरित प्रशिक्षण क्षमताओं के साथ एक लोकप्रिय विकल्प है।
Cognitive Toolkit की महत्वपूर्ण विशेषताओं में से एक CPU, GPU और यहां तक कि FPGAs सहित विभिन्न प्रकार के हार्डवेयर पर मॉडल को प्रशिक्षित और तैनात करने की इसकी क्षमता है।
यह इसे अपने सामान और सेवाओं में गहन शिक्षा को शामिल करने की कोशिश कर रहे संगठनों के लिए एक उत्कृष्ट विकल्प बनाता है। इसके अलावा, कॉग्निटिव टूलकिट में विभिन्न प्रकार के पूर्व-निर्मित मॉडल और उदाहरण कोड शामिल हैं, जो नए लोगों के लिए आरंभ करना आसान बनाते हैं।
फ़ायदे
- कई कंप्यूटरों और जीपीयू पर वितरित प्रशिक्षण की अनुमति देता है
- Azure और Power BI जैसे अन्य Microsoft उत्पादों के साथ सरल सहभागिता प्रदान करता है
- गहन शिक्षण मॉडल के विकास और प्रशिक्षण के लिए एक बहुमुखी और अनुकूलनीय ढांचा प्रदान करता है
नुकसान
- नए उपयोगकर्ताओं के लिए सेट अप और कस्टमाइज़ करना मुश्किल हो सकता है
- डेटा वृद्धि और स्थानांतरण सीखने जैसी कई लोकप्रिय सुविधाओं के लिए अंतर्निहित समर्थन का अभाव है
- डेटा वृद्धि और स्थानांतरण सीखने जैसी कई लोकप्रिय सुविधाओं के लिए अंतर्निहित समर्थन का अभाव है
8. शोगुन
शोगुन एक C++ मशीन लर्निंग पैकेज है जिसका कम उपयोग किया जाता है। इसमें पायथन, जावा और MATLAB कनेक्टर शामिल हैं, जो इसे मशीन लर्निंग प्रैक्टिशनर्स के लिए एक लचीला उपकरण बनाते हैं।
शोगुन को स्केलेबल, त्वरित और लचीला बनाने के लिए बनाया गया है, जो इसे बड़ी मात्रा में डेटा और चुनौतीपूर्ण मशीन लर्निंग वर्कलोड के लिए अनुकूल बनाता है।
शोगुन के सबसे उल्लेखनीय लाभों में से एक बाइनरी, श्रेणीबद्ध और निरंतर सहित डेटा स्वरूपों की एक विस्तृत श्रृंखला को संभालने की इसकी क्षमता है।
इसमें वर्गीकरण, प्रतिगमन, आयामी कमी और क्लस्टरिंग के तरीकों की एक बड़ी श्रृंखला भी शामिल है, जो इसे एक पूर्ण मशीन-लर्निंग टूल बनाती है। शोगुन बैच और ऑनलाइन सीखने दोनों का समर्थन करता है, और यह TensorFlow और scikit-learn जैसी अन्य मशीन लर्निंग लाइब्रेरी के साथ मूल रूप से एकीकृत होता है।
फ़ायदे
- यह मशीन-लर्निंग तकनीकों और उपकरणों का एक विविध सेट प्रदान करता है, जिसमें गहन शिक्षण, प्रतिगमन और वर्गीकरण समर्थन शामिल है
- यह विभिन्न प्रकार के साथ संगत है प्रोग्रामिंग की भाषाएँ, जिसमें Python, C++ और Java शामिल हैं।
नुकसान
- इसके पास कम संसाधन और सहायता उपलब्ध हो सकती है क्योंकि यह कुछ अन्य मशीन लर्निंग लाइब्रेरी की तरह प्रसिद्ध या लोकप्रिय नहीं हो सकता है।
- वे जिन अन्य पुस्तकालयों के आदी हैं, उनकी तुलना में, कुछ उपयोगकर्ताओं को इस पुस्तकालय के सिंटैक्स और संरचना को कम समझने योग्य लग सकता है।
- सर्वोत्तम परिणाम प्राप्त करने के लिए, कुछ पुस्तकालयों को दूसरों की तुलना में अधिक मानवीय कार्य और फाइन-ट्यूनिंग की आवश्यकता हो सकती है।
9. ओएनएनएक्स
ओपन न्यूरल नेटवर्क एक्सचेंज (ओएनएनएक्स) नामक एक ओपन-सोर्स प्लेटफॉर्म मशीन लर्निंग मॉडल के रूपांतरण और साझाकरण को सक्षम बनाता है।
यह मशीन लर्निंग मॉडल के निर्माण और तैनाती को सरल बनाने, विभिन्न रूपरेखाओं और प्लेटफार्मों के बीच गहन शिक्षण मॉडल को स्थानांतरित करने के लिए एक विधि प्रदान करता है।
आप पसंदीदा ढांचे का उपयोग करके ONNX के साथ मॉडल बना सकते हैं और फिर उन्हें एक अलग रनटाइम सेटिंग में तैनात कर सकते हैं।
ONNX का अनुकूलन योग्य आर्किटेक्चर उपयोगकर्ताओं को काम के लिए आदर्श उपकरण चुनने में सक्षम बनाता है। यह PyTorch, TensorFlow और Caffe2 जैसे कई गहन शिक्षण ढाँचों में अनुकूलता की सुविधा देता है। आप उनके बीच मॉडलों को जल्दी से परिवर्तित करके प्रत्येक रूपरेखा के लाभों का उपयोग कर सकते हैं।
फ़ायदे
- कई डीप-लर्निंग फ्रेमवर्क में इंटरऑपरेबिलिटी संभव है।
- उपयोग करने के लिए नि: शुल्क और ओपन-सोर्स।
- हार्डवेयर और रनटाइम वातावरण की एक विस्तृत श्रृंखला समर्थित है।
नुकसान
- ONNX मॉडल का प्रदर्शन कभी-कभी उन मॉडलों से भी बदतर हो सकता है जो किसी दिए गए ढांचे में मूल रूप से लागू होते हैं।
- कभी-कभी विभिन्न रूपरेखाओं के बीच स्विच करने से संगतता समस्याएं हो सकती हैं जिन्हें ठीक करना मुश्किल होता है।
10. अपाचे स्पार्क
अपाचे स्पार्क एक तेज़ और बहुमुखी वितरित कंप्यूटिंग सिस्टम है जो बड़े पैमाने पर डेटा प्रोसेसिंग को आसानी से संभाल सकता है। बड़ी मात्रा में डेटा का तेजी से विश्लेषण करने की क्षमता के कारण यह बड़े डेटा अनुप्रयोगों के लिए एक लोकप्रिय विकल्प है।
स्पार्क न केवल तेज़ होने के लिए है, बल्कि यह स्केलेबल भी है, जिसका अर्थ है कि यह प्रदर्शन से समझौता किए बिना डेटा मात्रा में वृद्धि का प्रबंधन कर सकता है।
Apache Spark में शामिल MLlib पैकेज विशेष रूप से उल्लेखनीय है। इसमें स्केलेबल और कुशल मशीन लर्निंग के तरीके जैसे वर्गीकरण, प्रतिगमन, क्लस्टरिंग और सहयोगी फ़िल्टरिंग शामिल हैं।
क्योंकि MLlib स्पार्क के अन्य घटकों के साथ इंटरफेस करता है, इसलिए एंड-टू-एंड डेटा प्रोसेसिंग पाइपलाइन बनाना आसान है।
इसलिए, यदि आपको बड़े डेटा प्रोसेसिंग और मशीन लर्निंग के लिए एक मजबूत और अनुकूलनीय उपकरण की आवश्यकता है, तो अपाचे स्पार्क आपकी सूची में होना चाहिए।
फ़ायदे
- इसके वितरित कंप्यूटिंग डिजाइन के कारण, यह बड़े डेटासेट को जल्दी से संभाल सकता है
- Hadoop, Hive, और Cassandra जैसी अन्य बड़ी डेटा तकनीकों के साथ एकीकरण सरल है।
- वर्गीकरण, प्रतिगमन, क्लस्टरिंग और सहयोगी फ़िल्टरिंग के लिए कई तकनीकें प्रदान की जाती हैं
नुकसान
- वितरित कंप्यूटिंग आर्किटेक्चर की जटिलता के कारण, सीखने की अवस्था तेज है
- भारी मात्रा में संसाधनों और बुनियादी ढांचे पर चलता है
- रीयल-टाइम प्रोसेसिंग और स्ट्रीमिंग डेटा के लिए समर्थन सीमित है
11. एमएलपैक
mlpack एक ओपन-सोर्स C++ मशीन लर्निंग टूलकिट है जिसका उद्देश्य अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए त्वरित, स्केलेबल और सरल एल्गोरिदम प्रदान करना है।
यह मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का एक विविध सेट प्रदान करता है जैसे कि क्लस्टरिंग, रिग्रेशन, वर्गीकरण, डायमेंशनलिटी रिडक्शन और न्यूरल नेटवर्क।
फ़ायदे
- कई एल्गोरिदम का प्रभावी कार्यान्वयन
- अन्य पुस्तकालयों और भाषाओं के साथ एकीकरण सरल है।
- कमांड-लाइन और C++ API इंटरफेस प्रदान करता है
नुकसान
- दस्तावेज़ीकरण में सुधार किया जा सकता है
- कई एल्गोरिदम अभी तक लागू नहीं किए गए हैं
- शुरुआती लोगों को इसका उपयोग करना मुश्किल हो सकता है
12. एज़्योर एमएल स्टूडियो
Azure Machine Learning (Azure ML) क्लाउड में एक मशीन लर्निंग प्लेटफॉर्म है। आप मशीन लर्निंग मॉडल को बड़े पैमाने पर डिज़ाइन, परिनियोजित और प्रबंधित कर सकते हैं।
यह एंड-टू-एंड मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो को सुव्यवस्थित करने में डेटा वैज्ञानिकों और डेवलपर्स की सहायता के लिए कई प्रकार के उपकरण और सेवाएँ प्रदान करता है। आप बस अपना डेटा प्रबंधित कर सकते हैं, अपने मॉडलों को प्रशिक्षित कर सकते हैं और उन्हें उत्पादन में परिनियोजित कर सकते हैं। और आप एज़्योर एमएल का उपयोग करके उनके प्रदर्शन की निगरानी कर सकते हैं—सब कुछ एक ही एकीकृत वातावरण से।
प्लेटफ़ॉर्म कई कंप्यूटर भाषाओं का समर्थन करता है, जिसमें पायथन, आर और एसक्यूएल शामिल हैं, और आपको जल्दी से आरंभ करने में मदद करने के लिए कई पूर्व-निर्मित टेम्पलेट और एल्गोरिदम के साथ आता है।
इसके अलावा, अपने लचीले और स्केलेबल डिज़ाइन के कारण, एज़्योर एमएल छोटे पैमाने के परीक्षणों और बड़े पैमाने पर मशीन सीखने के अनुप्रयोगों दोनों को आसानी से प्रबंधित कर सकता है।
फ़ायदे
- मशीन लर्निंग मॉडल के विकास और तैनाती के लिए उपयोग में आसान ग्राफिकल इंटरफ़ेस प्रदान करता है
- Azure Storage और Power BI जैसी अन्य Microsoft सेवाओं से जुड़ता है।
- संस्करण नियंत्रण और साझा कार्यक्षेत्रों के माध्यम से टीम के सदस्यों के साथ सहयोग संभव है
- भारी मात्रा में डेटा और प्रसंस्करण शक्ति से निपटने के लिए मापनीयता
नुकसान
- एल्गोरिदम और मॉडल के लिए न्यूनतम अनुकूलन विकल्प
- मूल्य रणनीति के कारण, यह छोटे उद्यमों या व्यक्तियों के लिए कम लागत प्रभावी हो सकता है
13. गाथा
डीपमाइंड के शोधकर्ताओं ने सोननेट को डिजाइन और निर्मित किया, एक एआई ढांचा जो विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोगों के लिए तंत्रिका नेटवर्क के विकास का समर्थन करता है। इनमें पर्यवेक्षित और अनुपयोगी शिक्षा, साथ ही शामिल हैं सुदृढीकरण सीखना.
सोनेट का प्रोग्रामिंग आर्किटेक्चर snt.Module पर बनाया गया है, जो पॉइंटर्स को पैरामीटर्स, अन्य मॉड्यूल्स और मेथड्स में स्टोर कर सकता है। ढांचा कई प्रीसेट मॉड्यूल और नेटवर्क के साथ आता है, लेकिन उपयोगकर्ताओं को अपना खुद का बनाने के लिए भी प्रोत्साहित किया जाता है।
फ़ायदे
- एक सरल और शक्तिशाली प्रोग्रामिंग मॉडल
- उपयोगकर्ताओं को अपने मॉड्यूल बनाने के लिए प्रोत्साहित किया जाता है।
- कोड जो संक्षिप्त और केंद्रित है
नुकसान
- कोई प्रशिक्षण कार्यक्रम शामिल नहीं है
- नौसिखियों को तीव्र सीखने की अवस्था का सामना करना पड़ सकता है
14. ग्लूऑनसीवी
क्या आप कंप्यूटर विजन के बारे में अधिक जानना चाहते हैं?
पेश है ग्लूऑनसीवी!
इस शानदार पुस्तकालय में अत्याधुनिक गहन शिक्षण एल्गोरिदम, पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल और इंजीनियरों, शोधकर्ताओं और छात्रों को उनके विचारों, प्रोटोटाइप उत्पादों को मान्य करने और क्षेत्र के बारे में अधिक जानने में सहायता करने के लिए सामग्री की अधिकता है।
GluonCV अपने अच्छी तरह से डिज़ाइन किए गए API, सरल कार्यान्वयन और सामुदायिक सहायता के साथ SOTA परिणामों को आरंभ करना और प्राप्त करना आसान बनाता है।
क्या अधिक है, बेहतरीन हिस्सा?
अनुकूलन और स्थापित करने के लिए यह अत्यंत अनुकूलनीय और सरल है! GluonCV में वह सब कुछ है जो आपको अपनी कंप्यूटर दृष्टि प्रतिभा को अगले स्तर तक ले जाने के लिए चाहिए, चाहे आप एक अनुभवी पेशेवर हों या अभी शुरुआत कर रहे हों।
फ़ायदे
- सरल स्थापना और उपयोग
- पूर्व प्रशिक्षित मॉडलों का बड़ा संग्रह
- गहन शिक्षण एल्गोरिदम जो अत्याधुनिक हैं
- कार्यान्वयन जो समझने में सरल हैं
- सरल अनुकूलन और परिनियोजन
नुकसान
- वैकल्पिक रूपरेखाओं की तुलना में कम अनुकूलन और नियंत्रण
- गैर-कंप्यूटर दृष्टि गतिविधियों के लिए समर्थन सीमित है
- लाइसेंस प्रतिबंधों के कारण व्यावसायिक उपयोग प्रतिबंधित हो सकता है
15. H2O
H2O एक ओपन-सोर्स डेटा विश्लेषण और मशीन लर्निंग प्लेटफॉर्म है, जिसका उद्देश्य संगठनों के लिए अपने संचालन को चलाने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) को नियोजित करना आसान बनाना है।
H2O.ai का AI क्लाउड बिना किसी कोडिंग कौशल के मशीन लर्निंग मॉडल विकसित करने के लिए ड्रैग-एंड-ड्रॉप इंटरफेस के साथ H2O के साथ शुरुआत करना और भी आसान बना देता है।
मंच भी व्यापक प्रदान करता है डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और विश्लेषण क्षमताएं, साथ ही मॉडल ट्वीकिंग और परिनियोजन। व्यवसाय चुनौतीपूर्ण व्यावसायिक चुनौतियों से निपटने के लिए एआई मॉडल को तेजी से और आसानी से बनाने और तैनात करने के लिए H2O.ai का उपयोग कर सकते हैं।
फ़ायदे
- मशीन लर्निंग मॉडल बनाने के लिए ड्रैग-एंड-ड्रॉप इंटरफ़ेस
- व्यापक डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और विश्लेषण उपकरण, साथ ही साथ मॉडल ट्यूनिंग और परिनियोजन
- बड़े उपयोगकर्ता और योगदानकर्ता समुदाय के साथ ओपन-सोर्स प्लेटफॉर्म
- कई एल्गोरिदम और डेटा प्रकारों के लिए समर्थन
नुकसान
- कुछ विशेषताएं केवल प्लेटफॉर्म के प्रीमियम संस्करण में ही उपलब्ध हैं
- अन्य प्लेटफार्मों की तुलना में, इसे स्थापित करना और कॉन्फ़िगर करना अधिक कठिन हो सकता है।
खत्म करो, कौन सा सबसे अच्छा है?
आदर्श एआई फ्रेमवर्क या प्लेटफॉर्म का चयन इस बात पर निर्भर करता है कि आप इसके साथ क्या करना चाहते हैं। यदि आप एक ऐसा ढांचा चाहते हैं जो उपयोग में आसान हो और जिसमें एक विशाल समुदाय हो, तो TensorFlow या PyTorch एक उपयुक्त विकल्प हो सकता है।
यदि आप एक ऐसा प्लेटफ़ॉर्म चाहते हैं जो मशीन लर्निंग मॉडल पर अधिक केंद्रित हो, तो Azure ML Studio या H2O.ai सबसे अच्छा विकल्प हो सकता है।
और, यदि आप एक ऐसा ढांचा चाहते हैं जो अनुकूलित और कॉन्फ़िगर करने में आसान हो, तो सोननेट या ग्लूऑनसीवी जाने का रास्ता हो सकता है। अंत में, आपके लिए उपयुक्त ढांचा आपकी अनूठी मांगों और स्वाद से निर्धारित होता है।
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