Koj puas tau npaj mus taug kev zoo siab rau hauv lub ntiaj teb ntawm kev txawj ntse?
Tsis tau muaj lub sijhawm zoo los tshawb txog AI lub hauv paus, ua tsaug rau kev loj hlob ntawm kev txawj ntse ntse.
Muaj ntau ntau txoj kev daws teeb meem, xws li TensorFlow thiab PyTorch mus rau Keras thiab Caffe. Nyob ntawm koj lub hom phiaj, txhua lub moj khaum muaj qhov zoo thiab qhov tsis zoo.
Yog li, txawm tias koj yog ib tus neeg tshiab lossis tus tsim tawm, cia peb pib thiab saib cov haujlwm AI zoo tshaj plaws muaj hnub no.
1. PyTorch
PyTorch yog lub hauv paus muaj zog qhib lub tshuab kev kawm uas tau cuam tshuam AI zej zog txij li nws qhov kev tshwm sim hauv xyoo 2016. Nws tau dhau los ua ib qho kev mus rau hauv lub moj khaum ua tsaug rau nws cov kev sib txuas lus sib txuas thiab cov neeg siv khoom zoo.
Tab sis dab tsi txawv PyTorch los ntawm cov neeg coob coob? Yuav pib nrog, nws muaj ib tug robust sau ntawm muaj peev xwm. Qhov no ua rau nws zoo meej rau kev tsim thiab siv tshuab kev kawm ua qauv.
PyTorch yog lub hauv paus tsim-npaj uas tuaj yeem ntseeg tau rau txawm tias cov ntawv thov xav tau tshaj plaws, ua tsaug rau nws txoj kev hloov pauv ntawm kev mob siab rau thiab daim duab hom siv TorchScript thiab nws lub peev xwm los ua kom txoj hauv kev mus rau ntau lawm siv TorchServe.
Tsis tas li ntawd, PyTorch muaj cov ecosystem ntawm cov cuab yeej thiab cov tsev qiv ntawv. Cov cuab yeej no pab nyob rau hauv lub creation ntawm lub computer tsis pom kev, NLP, thiab lwm yam kev siv.
Nws kuj tseem txhawb nqa ntau ntawm cov huab platforms loj, tso cai rau kev txhim kho yooj yim thiab ntsuas.
pros
- TorchScript tso cai rau koj hloov pauv ntawm kev mob siab rau thiab cov qauv duab, thaum TorchServe ua kom nrawm rau txoj kev mus rau ntau lawm.
- Lub ecosystem muaj zog ntawm cov cuab yeej thiab lub moj khaum txuas ntxiv PyTorch thiab tso cai rau kev tshawb fawb hauv computer tsis pom kev, kev ua cov lus ntuj, thiab lwm qhov chaw.
- Cov huab platforms loj tau txais kev txhawb nqa zoo, tso cai rau kev txhim kho tsis muaj kev sib txhuam thiab kev ntsuas yooj yim.
cons
- Nyob rau hauv kev sib piv rau lwm lub moj khaum, nws muaj ib tug me me kev loj hlob zej zog.
- Tsis muaj kev saib xyuas thiab pom cov cuab yeej, xws li lub rooj tsavxwm tensor.
2. Keras
Koj puas txaus siab rau kev ua yuam kev ntawm APIs tsis meej pem thiab cov lus yuam kev thaum tsim cov qauv kev kawm tshuab? Saib tsis muaj ntxiv dua Keras, a kev kawm tob tsim rau tib neeg es tsis yog neeg hlau.
Keras qhia txog kev yooj yim, yooj yim ntawm kev siv, thiab cov ntaub ntawv dav dav. Qhov no ua rau nws yog qhov kev xaiv nrov ntawm cov neeg tsim khoom sim tsim thiab siv tshuab kev kawm-powered cov khoom.
Tab sis qhov ntawd tsis yog txhua yam: Keras muaj qhov dav ecosystem ntawm cov cuab yeej thiab cov peev txheej uas npog txhua feem ntawm cov tshuab kev kawm ua haujlwm.
Nrog rau qhov yooj yim rau xa tawm Keras qauv nyob txhua qhov chaw, los ntawm qhov browser mus rau cov khoom siv mobile mus rau cov kab ke, koj tuaj yeem siv TensorFlow lub peev xwm hauv txhua qhov xwm txheej.
pros
- Ua nrog APIs yooj yim thiab cov ntaub ntawv dav dav rau tib neeg siv yooj yim.
- Zoo heev optimized rau debugging ceev, code elegance, thiab deployability
- Yooj yim scaleable rau exascale qib vim muaj kev cuam tshuam nrog TensorFlow platform
- Muaj ntau qhov kev xaiv xa mus, xws li browsers mus rau cov khoom siv mobile mus rau cov tshuab embedded
cons
- Kev hloov pauv tsawg dua li lwm yam kev kawm tob
- Rau qee qhov kev siv nyuaj, cov tsev qiv ntawv ntxiv lossis cov cuab yeej yuav xav tau
- Tsis paub zoo lossis nquag siv raws li lwm lub hauv paus
3. TensorFlow
Tsim cov qauv kev kawm tshuab haum rau kev tsim khoom siv TensorFlow! TensorFlow muab cov kev pabcuam koj xav tau los txhawb koj tshuab kawm tej yaam num, txawm tias koj yog tus kws tshaj lij cov ntaub ntawv tshawb fawb lossis tus xav paub tshiab.
Txawm hais tias koj qib kev paub dhau los, koj tuaj yeem yooj yim pib nrog TensorFlow ua tsaug rau cov qauv kev cob qhia ua ntej thiab cov kev qhia uas siv tau.
TensorFlow tsis yog lub tsev qiv ntawv rau kev kawm tshuab xwb. Nws yog tag nrho qhov kawg-rau-kawg tshuab kev kawm platform uas muaj kev xaiv rau txhua kauj ruam ntawm koj cov txheej txheem, los ntawm cov qauv xa mus rau kev npaj cov ntaub ntawv.
TensorFlow ua rau nws yooj yim rau kev xa koj cov qauv mus rau txhua qhov chaw, txawm tias koj tab tom tsim lub vev xaib app, mobile app, lossis ib qho khoom siv.
pros
- Kev qhia dav dav platform rau kev kawm tshuab txij thaum pib mus rau qhov kawg
- Scalable thiab adaptable
- Nws muaj nyob rau hauv ob peb versions rau ntau yam kev siv
- Ib qho ecosystem loj nrog cov peev txheej hauv zej zog thiab cov qauv kev cob qhia
cons
- Muaj qhov kev kawm tob tob rau cov uas nyuam qhuav pib tawm
- Xav tau qee qhov kev txawj ntse thiab kev nkag siab.
4. Caffe
Lub hauv paus kev kawm tob hu ua Caffe tau tsim nrog kev tsom mus rau kev ceev thiab kev hloov pauv.
Vim nws txoj kev yooj yim ntawm kev siv thiab kev ua cov ntaub ntawv ceev, Caffe, tsim los ntawm Berkeley Vision thiab Learning Center (BVLC), tau txais kev nyiam ntawm cov kws tshawb fawb thiab kev lag luam.
Nws yog lwm txoj hauv kev txaus siab rau cov neeg uas xav tau kev cob qhia thiab xa cov qauv ntawm ntau yam khoom siv vim nws cov qauv kev ua haujlwm siab, uas tso cai rau nws ua haujlwm ntawm CPUs thiab GPUs.
pros
- Nws yog ceev thiab siv tau.
- Caffe yog adaptable nrog ib tug modular architecture.
- Muaj kev pab zoo hauv zej zog.
cons
- Tej zaum nws yuav tsis yog qhov kev xaiv zoo tshaj plaws rau cov ntawv thov uas muaj txiaj ntsig vim nws muaj peev xwm tsawg.
- Tsis zoo li lwm lub moj khaum, tsis yog tus neeg siv khoom zoo
- Yuav tsum muaj qee qhov kev paub txog programming.
5. MX Net
Lub moj khaum kev kawm tob MXNet tau tsim nrog kev ua tau zoo thiab kev hloov pauv hauv siab. Koj tuaj yeem tsim thiab siv tau yooj yim neural networks nrog lawv cov neeg siv-phooj ywg interface rau ntau lub hom phiaj.
Nws yog tsim los nrog kev siv ntau lawm hauv siab, suav nrog kev muaj peev xwm zoo li kev kuaj xyuas tus qauv, kev ua haujlwm ua qauv, thiab kev txhawb nqa rau ONNX hom. Qhov no ua rau nws yooj yim rau kev xa koj cov qauv hauv ntau qhov chaw, suav nrog cov cuab yeej kos thiab huab ib puag ncig.
Ntxiv nta thiab cov cuab yeej muab los ntawm MXNet suav nrog cov ntaub ntawv tsim tawm, cov qauv kev cob qhia ua ntej, thiab kev pab cuam nrog qhov sib txawv ntawm nws pib. Kev kawm tob Cov kws tshaj lij ntawm txhua qib kev txawj ntse feem ntau xaiv nws vim nws lub zej zog muaj zog thiab cov ntaub ntawv zoo.
pros
- Scalable: MXNet yog qhov kev xaiv zoo rau cov ntawv thov loj vim nws txhawb nqa kev cob qhia ntau dua GPUs thiab CPUs.
- MXNet yog qhov yooj yim rau kev koom ua ke rau hauv cov txheej txheem tam sim no vim nws txhawb ntau hom lus hauv computer, suav nrog Python, R, Julia, Scala, Perl, thiab C ++.
- Nws yog sib xws nrog Linux, Windows, macOS, iOS, thiab Android.
cons
- MXNet muaj kev kawm siab nkhaus thiab tej zaum yuav xav tau qee lub sijhawm los ua tus tswv, zoo ib yam li lwm yam txoj kev kawm tob.
- Tsis tshua muaj neeg nyiam: Thaum MXNet tau txais kev lees paub, nws tseem tsis tau siv ntau npaum li qee qhov kev kawm sib sib zog nqus xws li TensorFlow lossis PyTorch, uas qhia tias tej zaum yuav muaj cov peev txheej hauv zej zog tsawg dua.
6. Theano
Cov cuab yeej siv lej muaj zog hu ua Theano ua rau cov neeg siv tsim qauv, ua kom zoo dua qub, thiab ntsuas kev ua lej. Nws muaj kev sib txuas ncaj nraim rau kev ua haujlwm lej ntawm cov ntaub ntawv loj loj thiab tau tsim los saum Python.
Theano qhov yooj yim rau kev suav nrog rau ob qho tib si CPUs thiab GPUs yog ib qho ntawm nws cov txiaj ntsig tseem ceeb. Qhov no ua rau nws zoo tagnrho rau cov ntawv thov kev kawm tob uas xav tau kev ua haujlwm siab.
Ntxiv mus, Theano muaj ntau yam kev ua kom zoo tshaj plaws uas cov neeg siv tuaj yeem ua haujlwm los txhim kho lawv cov qauv kev ua tau zoo thiab raug.
Tam sim no, cia peb xyuas nws qhov zoo thiab qhov tsis zoo.
pros
- Theano ua tau zoo kawg nkaus ntawm kev ua lej suav txij li nws tau tsim los ua kom zoo dua cov lej suav ntawm kev qhia lej.
- Nws yog ib lub moj khaum adaptable heev.
- Cov ntawv thov kev kawm sib sib zog nqus tau txais txiaj ntsig zoo los ntawm Theano lub zog GPU kev ua kom zoo dua qub. Nws yog tsim los ua haujlwm yooj yim nrog GPUs.
cons
- Cov neeg uas tsis paub nrog Python lossis lwm lub tsev qiv ntawv suav lej yuav pom tias nws nyuaj rau kawm Theano.
- Theano tej zaum yuav tsis tau txais kev hloov tshiab lossis kab laum ntxiv lawm vim nws txoj kev loj hlob tau qeeb tsis ntev los no.
- Cov ntaub ntawv tsis txaus: qee cov neeg siv yuav pom Theano nyuaj rau siv vim nws cov ntaub ntawv tsis tshua meej dua li cov tsev qiv ntawv sib tw rau kev suav lej.
7. Microsoft Txawj Tuam
Cia peb saib ntawm Microsoft Cognitive Toolkit, lub hauv paus pub dawb thiab qhib rau kev tsim qauv kev kawm tob. Nws yog npaj rau kev cob qhia cov qauv loj ntawm ob peb GPUs thiab tshuab.
Cov Khoom Siv Cognitive Toolkit yog qhov kev xaiv nrov ntawm cov kws tshawb fawb cov ntaub ntawv thiab cov kws tshawb fawb siv tshuab nrog nws cov neeg siv-phooj ywg API thiab muaj peev xwm ua tau zoo heev.
Ib qho ntawm Kev Paub Txog Cov Khoom Siv tseem ceeb yog nws lub peev xwm los cob qhia thiab xa cov qauv ntawm ntau yam khoom siv, suav nrog CPUs, GPUs, thiab txawm tias FPGAs.
Qhov no ua rau nws yog lwm txoj hauv kev zoo rau cov koom haum sim koom nrog kev kawm tob rau hauv lawv cov khoom thiab cov kev pabcuam. Tsis tas li ntawd, Cognitive Toolkit suav nrog ntau yam qauv tsim ua ntej thiab cov qauv code, ua kom yooj yim rau cov neeg tuaj tshiab pib.
pros
- Tso cai rau kev cob qhia faib rau ntau lub khoos phis tawj thiab GPUs
- Muab kev sib txuas lus yooj yim nrog lwm cov khoom siv Microsoft xws li Azure thiab Power BI
- Muaj ntau yam thiab hloov tau lub hauv paus rau kev tsim thiab cob qhia cov qauv kev kawm tob
cons
- Tej zaum nws yuav nyuaj rau kev teeb tsa thiab kho rau cov neeg siv tshiab
- Tsis muaj kev txhawb nqa built-in rau ntau yam nrov xws li cov ntaub ntawv augmentation thiab hloov kev kawm
- Tsis muaj kev txhawb nqa built-in rau ntau yam nrov xws li cov ntaub ntawv augmentation thiab hloov kev kawm
8. Shogun
Shogun yog C ++ tshuab kev kawm pob uas tsis siv. Nws muaj Python, Java, thiab MATLAB connectors, ua rau nws hloov tau yooj yim rau kev kawm tshuab.
Shogun yog tsim los ua kom scalable, ceev, thiab yoog raws, ua rau nws haum rau ntau cov ntaub ntawv thiab kev sib tw tshuab kev kawm ua haujlwm.
Ib qho ntawm Shogun qhov zoo tshaj plaws yog nws lub peev xwm los tswj ntau hom ntaub ntawv, suav nrog binary, categorical, thiab txuas ntxiv.
Nws kuj suav nrog ntau txoj hauv kev rau kev faib tawm, rov qab, txo qhov loj me, thiab kev sib koom ua ke, ua rau nws ua tiav cov cuab yeej kawm tshuab. Shogun txhawb nqa ob qho tib si batch thiab kev kawm online, thiab nws koom ua ke nrog lwm lub tsev qiv ntawv kawm tshuab xws li TensorFlow thiab scikit-kawm.
pros
- Nws muab ntau hom kev kawm tshuab thiab cov cuab yeej, suav nrog kev kawm tob, kev rov qab, thiab kev txhawb nqa kev faib
- Nws yog sib xws nrog ntau yam hom lus, suav nrog Python, C ++, thiab Java.
cons
- Tej zaum nws yuav muaj kev pab tsawg dua thiab kev txhawb nqa muaj vim nws yuav tsis paub zoo lossis nrov li lwm lub tsev qiv ntawv kawm tshuab.
- Piv nrog rau lwm lub tsev qiv ntawv uas lawv tau siv, qee cov neeg siv yuav pom cov syntax thiab cov qauv ntawm lub tsev qiv ntawv no kom nkag siab tsawg.
- Txhawm rau kom tau txais txiaj ntsig zoo tshaj plaws, qee lub tsev qiv ntawv yuav xav tau ntau phau ntawv ua haujlwm thiab kho kom zoo dua li lwm tus.
9. ONNX
Lub platform qhib hu ua Open Neural Network Exchange (ONNX) ua rau kev hloov dua siab tshiab thiab sib koom ntawm cov qauv kev kawm tshuab.
Nws muaj ib txoj hauv kev rau kev hloov cov qauv kev kawm sib sib zog nqus ntawm ntau lub hauv paus thiab cov platforms, ua kom yooj yim rau kev tsim thiab xa tawm cov qauv kev kawm tshuab.
Koj tuaj yeem tsim qauv nrog ONNX siv lub moj khaum uas nyiam thiab tom qab ntawd xa lawv mus rau qhov chaw sib txawv.
Lub customizable architecture ntawm ONNX ua rau cov neeg siv xaiv cov cuab yeej zoo tshaj plaws rau kev ua haujlwm ntawm tes. Nws pab txhawb kev sib raug zoo thoob plaws ntau lub hauv paus kev kawm tob, xws li PyTorch, TensorFlow, thiab Caffe2. Koj tuaj yeem siv qhov zoo ntawm txhua lub moj khaum los ntawm kev hloov cov qauv ntawm lawv sai sai.
pros
- Kev sib koom tes muaj peev xwm ua tau nyob rau ntau lub hauv paus kev kawm tob.
- Dawb siv thiab qhib qhov chaw.
- Muaj kev txhawb nqa ntau yam khoom siv thiab lub sijhawm ua haujlwm.
cons
- Kev ua tau zoo ntawm ONNX cov qauv tuaj yeem qee zaus tsis zoo dua li cov qauv uas tau siv nyob rau hauv ib lub moj khaum.
- Qee zaum kev hloov ntawm ntau lub moj khaum yuav ua rau muaj teeb meem sib xws uas nyuaj rau kho.
10. Apache txim
Apache Spark yog qhov ceev thiab muaj ntau yam kev faib cov khoos phis tawj uas tuaj yeem ua tau yooj yim ua cov ntaub ntawv loj. Nws yog qhov kev xaiv nrov rau cov ntaub ntawv loj loj vim nws muaj peev xwm txheeb xyuas cov ntaub ntawv loj loj.
Spark tsis yog tsuas yog txhais tau tias yuav tsum ceev, tab sis nws kuj yog scalable, uas txhais tau hais tias nws tuaj yeem tswj cov ntaub ntawv ntau ntxiv yam tsis muaj kev cuam tshuam kev ua haujlwm.
Lub pob MLlib suav nrog Apache Spark yog qhov tshwj xeeb tshaj yog. Nws suav nrog cov txheej txheem kev kawm tshuab uas muaj peev xwm thiab muaj txiaj ntsig zoo xws li kev faib tawm, kev rov qab los, kev sib koom ua ke, thiab kev sib koom ua ke lim.
Vim tias MLlib cuam tshuam nrog Spark lwm cov khoom, nws yooj yim los tsim cov ntaub ntawv kawg-rau-kawg ua cov kav dej.
Li no, yog tias koj xav tau lub cuab yeej muaj zog thiab hloov tau rau kev ua cov ntaub ntawv loj thiab kev kawm tshuab, Apache Spark yuav tsum nyob hauv koj daim ntawv teev npe.
pros
- Vim nws cov qauv kev faib xam, nws tuaj yeem lis cov ntaub ntawv loj sai
- Kev koom ua ke nrog lwm cov ntaub ntawv loj xws li Hadoop, Hive, thiab Cassandra yog qhov yooj yim.
- Muaj ntau cov txheej txheem rau kev faib tawm, kev rov qab, kev sib koom ua ke, thiab kev sib koom ua ke lim dej
cons
- Vim yog qhov nyuaj ntawm kev faib xam architecture, txoj kev kawm nkhaus yog ntxhab
- Khiav ntawm ib tug ntau ntawm cov peev txheej thiab infrastructure
- Kev them nyiaj yug rau lub sijhawm ua tiav thiab cov ntaub ntawv streaming yog txwv
11. mlpaj
mlpack yog qhov qhib-qhov C ++ cov cuab yeej kawm tshuab tsom rau kev muab ceev, scalable, thiab yooj yim algorithms rau ntau yam kev siv.
Nws muab ntau hom kev kawm tshuab algorithms xws li clustering, regression, classification, dimensionality txo, thiab neural networks.
pros
- Kev ua tau zoo ntawm ntau cov algorithms
- Kev koom ua ke nrog lwm lub tsev qiv ntawv thiab cov lus yooj yim.
- Muaj cov kab hais kom ua thiab C ++ API interfaces
cons
- Cov ntaub ntawv tuaj yeem txhim kho
- Ob peb algorithms tseem tsis tau siv
- Cov pib tshiab yuav pom tias nws nyuaj rau siv
12. Azure ML Studio: XNUMX Lab tus kiv cua tos koj rau Webtalk!
Azure Machine Learning (Azure ML) yog lub tshuab kev kawm hauv huab. Koj tuaj yeem tsim, xa tawm, thiab tswj cov qauv kev kawm tshuab ntawm qhov ntsuas.
Nws muaj ntau yam cuab yeej thiab cov kev pab cuam los pab cov ntaub ntawv tshawb fawb thiab cov neeg tsim tawm hauv kev ua kom yooj yim rau qhov kawg-rau-kawg tshuab kev kawm ua haujlwm. Koj tsuas tuaj yeem tswj hwm koj cov ntaub ntawv, cob qhia koj cov qauv, thiab xa mus rau kev tsim khoom. Thiab koj tuaj yeem saib xyuas lawv cov kev ua tau zoo siv Azure ML-tag nrho los ntawm ib puag ncig kev sib koom ua ke.
Lub platform txhawb nqa ntau hom lus hauv computer, suav nrog Python, R, thiab SQL, thiab tuaj nrog ntau cov qauv tsim ua ntej thiab cov txheej txheem los pab koj pib sai.
Tsis tas li ntawd, vim nws qhov kev hloov pauv tau yooj yim thiab tsim tau, Azure ML tuaj yeem tswj tau yooj yim ob qho tib si kev sim me me thiab kev siv tshuab loj loj.
pros
- Muab ib qho yooj yim-rau-siv graphical interface rau kev tsim thiab siv tshuab kev kawm qauv
- Txuas rau lwm cov kev pabcuam Microsoft xws li Azure Storage thiab Power BI.
- Kev koom tes nrog cov tswv cuab hauv pab pawg tuaj yeem ua tau los ntawm kev tswj hwm version thiab sib koom ua haujlwm
- Scalability rau kev soj ntsuam nrog loj ntim ntawm cov ntaub ntawv thiab ua lub zog
cons
- Tsawg kawg customization xaiv rau algorithms thiab qauv
- Vim yog tus nqi zoo, nws yuav raug nqi tsawg dua rau cov lag luam me lossis cov tib neeg
13. Sonnet
DeepMind cov kws tshawb fawb tau tsim thiab tsim Sonnet, lub hauv paus AI uas txhawb nqa kev tsim cov neural networks rau ntau yam kev siv. Cov no suav nrog kev saib xyuas thiab tsis saib xyuas kev kawm, nrog rau kev txhawb zog kev kawm.
Sonnet's programming architecture yog tsim los ntawm snt.Module, uas tuaj yeem khaws cov pointers rau cov tsis, lwm cov qauv, thiab cov txheej txheem. Lub moj khaum los nrog ntau lub preset modules thiab networks, tab sis cov neeg siv kuj tau txhawb kom tsim lawv tus kheej.
pros
- Ib qho yooj yim thiab haib programming qauv
- Cov neeg siv tau txhawb kom tsim lawv cov modules.
- Code uas yog concise thiab tsom
cons
- Tsis muaj kev cob qhia nrog
- Cov neeg pib tshiab yuav ntsib txoj kev kawm tob tob
14. GluonCV
Koj puas xav kawm ntxiv txog computer vision?
Qhia GluonCV!
Lub tsev qiv ntawv zoo heev no muaj cov txheej txheem kev kawm tob tob, cov qauv kawm ua ntej, thiab ntau cov ntaub ntawv los pab engineers, cov kws tshawb fawb, thiab cov tub ntxhais kawm hauv kev lees paub lawv cov tswv yim, cov khoom tsim qauv, thiab kawm ntxiv txog thaj chaw.
GluonCV ua kom yooj yim pib thiab ua tiav SOTA cov txiaj ntsig nrog nws cov APIs tsim tau zoo, kev siv yooj yim, thiab kev pab hauv zej zog.
Dab tsi ntxiv, qhov zoo tshaj plaws?
Nws yog ib qho yooj yim adaptable thiab optimize thiab nruab! GluonCV muaj txhua yam koj xav tau los coj koj lub khoos phis tawj lub zeem muag mus rau qib tom ntej, txawm tias koj yog tus kws tshaj lij lossis nyuam qhuav pib.
pros
- Yooj yim installation thiab siv
- Kev sau loj ntawm cov qauv ua ntej kev cob qhia
- Kev kawm tob algorithms uas yog txiav-edge
- Kev nqis tes ua uas yooj yim to taub
- Yooj yim optimization thiab xa tawm
cons
- Tsawg customization thiab tswj dua li lwm lub moj khaum
- Kev them nyiaj yug rau cov dej num tsis pom kev hauv computer yog txwv
- Kev siv coj mus muag yuav raug txwv vim muaj kev txwv tsis pub siv daim ntawv tso cai
15. H2O
H2O yog qhov qhib-qhov kev tshuaj xyuas cov ntaub ntawv thiab tshuab kev kawm platform uas lub hom phiaj ua kom yooj yim rau cov koom haum ntiav cov neeg txawj ntse (AI) los tsav lawv cov haujlwm.
H2O.ai's AI Huab ua rau pib nrog H2O txawm yooj yim dua, nrog rau rub-thiab-nco interface rau kev tsim qauv kev kawm tshuab yam tsis muaj kev txawj coding.
Lub platform kuj muab kev nthuav dav cov ntaub ntawv kev pom thiab tsom xam muaj peev xwm, nrog rau cov qauv tweaking thiab deployment. Cov lag luam tuaj yeem siv H2O.ai kom nrawm thiab yooj yim tsim thiab xa cov qauv AI los daws cov teeb meem kev lag luam nyuaj.
pros
- Drag-and-drop interface los tsim cov qauv kev kawm tshuab
- Kev nthuav qhia cov ntaub ntawv pom thiab cov cuab yeej tsom xam, nrog rau cov qauv kho thiab xa tawm
- Qhib qhov chaw platform nrog cov neeg siv loj thiab cov neeg koom nrog zej zog
- Kev them nyiaj yug rau ob peb algorithms thiab cov ntaub ntawv hom
cons
- Qee cov nta tsuas yog siv tau hauv lub platform tus hwm version
- Piv rau lwm lub platform, nws yuav nyuaj rau teeb tsa thiab teeb tsa.
Npog, Qhov twg yog qhov zoo tshaj?
Xaiv qhov zoo tagnrho AI lub moj khaum lossis lub platform yog nyob ntawm seb koj xav ua li cas nrog nws. Yog tias koj xav tau lub moj khaum uas yooj yim siv thiab muaj lub zej zog loj, TensorFlow lossis PyTorch tuaj yeem yog qhov kev xaiv tsim nyog.
Yog tias koj xav tau lub platform uas tsom mus rau cov qauv kev kawm tshuab, Azure ML Studio lossis H2O.ai yuav yog qhov kev xaiv zoo tshaj.
Thiab, yog tias koj xav tau lub moj khaum uas yooj yim los kho thiab teeb tsa, Sonnet lossis GluonCV yuav yog txoj hauv kev mus. Thaum kawg, lub moj khaum tsim nyog rau koj yog txiav txim siab los ntawm koj qhov tshwj xeeb xav tau thiab saj.
Sau ntawv cia Ncua