Készen állsz egy izgalmas utazásra a mesterséges intelligencia birodalmába?
A mesterséges intelligencia fejlődésének köszönhetően soha nem volt jobb lehetőség az AI-keretrendszerek felfedezésére.
Számos megoldás áll rendelkezésre, a TensorFlow-tól és a PyTorch-től a Keras-ig és a Caffe-ig. Céljaitól függően minden keretrendszernek külön előnyei és hátrányai vannak.
Így akár kezdő, akár tapasztalt fejlesztő vagy, kezdjük el, és nézzük meg a ma elérhető legjobb AI-keretrendszereket.
1. PyTorch
A PyTorch egy erős, nyílt forráskódú gépi tanulási keretrendszer, amely 2016-os debütálása óta végigsöpört az AI közösségen. Dinamikus számítási hálózatának és felhasználóbarát felületének köszönhetően gyorsan népszerű keretrendszerré vált.
De mi különbözteti meg a PyTorch-ot a tömegtől? Kezdetben a képességek robusztus gyűjteményével rendelkezik. Ez teszi tökéletessé az építkezéshez és a kivitelezéshez gépi tanulási modellek.
A PyTorch egy termelésre kész keretrendszer, amely még a legigényesebb alkalmazásokban is megbízható, köszönhetően a TorchScript segítségével zökkenőmentes átmenetnek az eager és a grafikon módok között, valamint a TorchServe segítségével felgyorsítja a termeléshez vezető utat.
Ezenkívül a PyTorch eszközök és könyvtárak átfogó ökoszisztémájával rendelkezik. Ezek az eszközök segítenek a létrehozásában számítógépes látás, NLP és más alkalmazások.
A fő felhőplatformokon is széles körben támogatott, lehetővé téve az egyszerű fejlesztést és méretezést.
Érvek
- A TorchScript segítségével könnyedén válthat az eger és a grafikon módok között, míg a TorchServe felgyorsítja a termelés felé vezető utat.
- Az eszközök és keretrendszerek robusztus ökoszisztémája kiterjeszti a PyTorch-ot, és lehetővé teszi a számítógépes látás, a természetes nyelvi feldolgozás és más területek kutatását.
- A fő felhőplatformok jól támogatottak, lehetővé téve a súrlódásmentes fejlesztést és az egyszerű méretezést.
Hátrányok
- Más keretrendszerekhez képest kisebb fejlesztői közösséggel rendelkezik.
- Hiányoznak a megfigyelési és vizualizációs eszközök, például a tenzortábla.
2. Keras
Eleged van a zavaros API-kba és hibaüzenetekből való botlásból a gépi tanulási modellek fejlesztése során? Ne keressen tovább, mint Keras, a mély tanulási keretrendszer robotok helyett emberek számára fejlesztették ki.
A Keras az egyszerűséget, a könnyű használhatóságot és az átfogó dokumentációt hangsúlyozza. Emiatt népszerű választás a gépi tanulásra épülő termékek létrehozásával és üzembe helyezésével foglalkozó fejlesztők körében.
De ez még nem minden: a Keras eszközök és erőforrások széles ökoszisztémájával rendelkezik, amelyek lefedik a gépi tanulási munkafolyamat minden részét.
A Keras-modellek mindenhol, a böngészőtől a mobileszközökön át a beágyazott rendszerekig történő telepítésének rugalmasságával a TensorFlow képességeit minden esetben teljes mértékben kihasználhatja.
Érvek
- Egyszerű API-kkal és átfogó dokumentációval építve az egyszerű használat érdekében.
- Rendkívül optimalizálva a hibakeresési sebességre, a kód eleganciájára és a telepíthetőségre
- Könnyen skálázható exascale szintekre a TensorFlow platformmal való interakciónak köszönhetően
- Számos telepítési lehetőség közül választhat, a böngészőktől a mobileszközökön át a beágyazott rendszerekig
Hátrányok
- Kevésbé adaptálható, mint más mély tanulási keretrendszerek
- Bizonyos összetett használati forgatókönyvek esetén további könyvtárakra vagy eszközökre lehet szükség
- Nem olyan jól ismert vagy gyakran használt, mint más keretrendszerek
3. TensorFlow
Hozzon létre gyártásra alkalmas gépi tanulási modelleket a TensorFlow segítségével! A TensorFlow kínálja azokat az erőforrásokat, amelyekre szüksége van a fejlődéshez gépi tanulási projektek, akár szakértő adattudós, akár kíváncsi újonc.
Nem számít, milyen szintű a tapasztalata, az előre betanított modelleknek és oktatóanyagoknak köszönhetően egyszerűen elkezdheti használni a TensorFlow-t.
A TensorFlow nem pusztán a gépi tanulás könyvtára. Ez egy teljes, teljes körű gépi tanulási platform, amely lehetőségeket kínál a folyamat minden egyes lépéséhez, a modelltelepítéstől az adatok előkészítéséig.
A TensorFlow megkönnyíti a modellek bárhol történő üzembe helyezését, akár webalkalmazást, mobilalkalmazást vagy beágyazott eszközt fejleszt.
Érvek
- Átfogó platform a gépi tanuláshoz az elejétől a végéig
- Skálázható és adaptálható
- Különféle felhasználási esetekre több változatban is elérhető
- Nagy ökoszisztéma közösségi erőforrásokkal és képzett modellekkel
Hátrányok
- Meredek a tanulási görbe a most kezdők számára
- Bizonyos mértékű technikai szakértelemre és megértésre van szükség.
4. Kávézó
A Caffe nevű mély tanulási keretrendszert a sebességre és a modularitásra összpontosítva hozták létre.
Egyszerű használatának és gyors adatfeldolgozásának köszönhetően a Berkeley Vision and Learning Center (BVLC) által kifejlesztett Caffe népszerűségre tett szert a kutatók és a vállalkozások körében.
Ez egy vonzó alternatíva azok számára, akiknek modelleket kell betanítaniuk és telepíteniük kell egy sor hardveren a nagy teljesítményű kialakítása miatt, amely lehetővé teszi CPU-n és GPU-n egyaránt.
Érvek
- Gyors és hatékony.
- A Caffe moduláris felépítéssel adaptálható.
- Jó közösségi segítség áll rendelkezésre.
Hátrányok
- Korlátozott képességei miatt nem biztos, hogy ideális választás kifinomult alkalmazásokhoz.
- Más keretrendszerekkel ellentétben nem annyira felhasználóbarát
- Némi programozási tapasztalat szükséges.
5. MX Net
Az MXNet mély tanulási keretrendszert a hatékonyság és az alkalmazkodóképesség szem előtt tartásával hozták létre. Könnyen létrehozhat és felhasználhat neurális hálózatok felhasználóbarát felületükkel számos célra.
Az éles felhasználási eseteket szem előtt tartva fejlesztették ki, beleértve az olyan képességeket, mint a modellellenőrzés, a modell kiszolgálása és az ONNX formátum támogatása. Ez megkönnyíti a modellek több helyen történő üzembe helyezését, beleértve a beágyazott eszközöket és a felhőkörnyezeteket is.
Az MXNet további szolgáltatásai és eszközei közé tartoznak a beépített adatbetöltők, az előre betanított modellek és az automatikus megkülönböztetéshez nyújtott segítség. Mély tanulás minden képzettségi szintű szakember gyakran választja élénk közössége és alapos dokumentációja miatt.
Érvek
- Skálázható: Az MXNet nagyszerű lehetőség nagyméretű alkalmazásokhoz, mivel támogatja az elosztott képzést számos GPU-n és CPU-n.
- Az MXNet egyszerűen beépíthető a jelenlegi folyamatokba, mivel számos számítógépes nyelvet támogat, beleértve a Python, R, Julia, Scala, Perl és C++ nyelveket.
- Kompatibilis Linux, Windows, macOS, iOS és Android rendszerekkel.
Hátrányok
- Az MXNet magas tanulási görbével rendelkezik, és a többihez hasonlóan elsajátítása némi időt igényelhet mély tanulási keretrendszerek.
- Kevésbé népszerű: Bár az MXNet egyre elfogadottabbá válik, még mindig nem használják olyan gyakran, mint néhány más mély tanulási keretrendszer, például a TensorFlow vagy a PyTorch, ami arra utal, hogy kevesebb közösségi erőforrás áll rendelkezésre.
6. Theano
A Theano nevű erős numerikus számítási eszközkészlet lehetővé teszi a felhasználók számára a matematikai kifejezések hatékony tervezését, optimalizálását és értékelését. Egyszerű interfészt kínál hatalmas adatkészleteken végzett matematikai műveletek végrehajtásához, és a Python tetején fejlesztették ki.
A Theano egyik fő előnye, hogy a számításokat CPU-n és GPU-n is végrehajtja. Ez ideálissá teszi a nagy teljesítményű feldolgozást igénylő mély tanulási alkalmazásokhoz.
Ezenkívül a Theano számos optimalizálási lehetőséget kínál, amelyeket a felhasználók alkalmazhatnak modelljeik teljesítményének és pontosságának javítására.
Most pedig nézzük meg az előnyeit és hátrányait.
Érvek
- A Theano hihetetlenül hatékony a numerikus számítások elvégzésében, mivel a matematikai kifejezések számítási grafikonjának optimalizálására készült.
- Ez egy nagyon alkalmazkodó keret.
- A nagy teljesítményű mély tanulási alkalmazások nagy hasznot húznak a Theano erős GPU-optimalizálásából. Úgy készült, hogy könnyen működjön GPU-kkal.
Hátrányok
- Azok számára, akik nem ismerik a Python-t vagy más numerikus számítási könyvtárakat, kihívást jelenthet a Theano megtanulása.
- Lehet, hogy a Theano már nem kap frissítéseket vagy hibajavításokat, mert a fejlesztése az utóbbi időben lelassult.
- Elégtelen dokumentáció: egyes felhasználók számára kihívást jelenthet a Theano használata, mivel dokumentációja kevésbé alapos, mint a versengő könyvtároké a numerikus számítások tekintetében.
7. Microsoft kognitív eszközkészlet
Nézzük meg a Microsoft Cognitive Toolkit-et, amely egy ingyenes és nyílt forráskódú keretrendszer a mély tanulási modellek fejlesztéséhez. Nagyméretű modellek betanítására szolgál számos GPU-n és gépen.
A Cognitive Toolkit felhasználóbarát API-jával és kiváló elosztott képzési képességeivel népszerű választás az adattudósok és a gépi tanulással foglalkozó kutatók körében.
A Cognitive Toolkit egyik fontos jellemzője, hogy képes modelleket betanítani és telepíteni különféle hardvereken, beleértve a CPU-kat, a GPU-kat és még az FPGA-kat is.
Ez kiváló alternatívává teszi azoknak a szervezeteknek, amelyek a mélyreható tanulást igyekeznek beépíteni áruikba és szolgáltatásaikba. Ezenkívül a Cognitive Toolkit számos előre elkészített modellt és példakódot tartalmaz, amelyek megkönnyítik az újoncok számára az indulást.
Érvek
- Lehetővé teszi az elosztott képzést több számítógépen és GPU-n keresztül
- Egyszerű interakciót biztosít más Microsoft-termékekkel, például az Azure-ral és a Power BI-val
- Sokoldalú és alkalmazkodó keretet kínál a mély tanulási modellek fejlesztéséhez és képzéséhez
Hátrányok
- Nehéz lehet beállítani és testreszabni az új felhasználók számára
- Hiányzik a beépített támogatás számos népszerű funkcióhoz, például az adatbővítéshez és az átviteli tanuláshoz
- Hiányzik a beépített támogatás számos népszerű funkcióhoz, például az adatbővítéshez és az átviteli tanuláshoz
8. Shogun
A Shogun egy C++ gépi tanulási csomag, amely nem eléggé kihasznált. Python, Java és MATLAB csatlakozókat tartalmaz, így rugalmas eszköz a gépi tanulással foglalkozók számára.
A Shogun méretezhető, gyors és rugalmas, így alkalmas nagy mennyiségű adat kezelésére és kihívást jelentő gépi tanulási munkaterhelésre.
A Shogun egyik legfigyelemreméltóbb előnye, hogy képes sokféle adatformátum kezelésére, beleértve a bináris, kategorikus és folyamatos adatformátumokat.
Ezenkívül számos módszert tartalmaz osztályozásra, regresszióra, dimenziócsökkentésre és klaszterezésre, így teljes gépi tanulási eszközzé válik. A Shogun támogatja mind a kötegelt, mind az online tanulást, és zökkenőmentesen integrálódik más gépi tanulási könyvtárakkal, mint például a TensorFlow és a scikit-learn.
Érvek
- Sokféle gépi tanulási technikát és eszközt biztosít, beleértve a mélytanulást, a regressziót és az osztályozási támogatást.
- Kompatibilis sokféle programozási nyelvek, beleértve a Pythont, a C++-t és a Java-t.
Hátrányok
- Lehet, hogy kevesebb erőforrással és támogatással rendelkezik, mivel nem biztos, hogy olyan jól ismert vagy népszerű, mint néhány más gépi tanulási könyvtár.
- Más, általuk megszokott könyvtárakhoz képest egyes felhasználók kevésbé érthetőnek találhatják ennek a könyvtárnak a szintaxisát és szerkezetét.
- A legjobb eredmények elérése érdekében bizonyos könyvtáraknak több kézi munkára és finomhangolásra van szükségük, mint másoknak.
9. ONNX
Az Open Neural Network Exchange (ONNX) nevű nyílt forráskódú platform lehetővé teszi a gépi tanulási modellek átalakítását és megosztását.
Módszert kínál a mély tanulási modellek átvitelére a különböző keretrendszerek és platformok között, leegyszerűsítve a gépi tanulási modellek létrehozását és telepítését.
Létrehozhat modelleket az ONNX segítségével egy preferált keretrendszer használatával, majd telepítheti őket egy másik futásidejű beállításban.
Az ONNX testreszabható architektúrája lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy az adott munkához ideális eszközöket válasszanak. Megkönnyíti a kompatibilitást számos mély tanulási keretrendszerrel, mint például a PyTorch, a TensorFlow és a Caffe2. Kihasználhatja az egyes keretrendszerek előnyeit, ha gyorsan konvertál modelleket közöttük.
Érvek
- Az interoperabilitás több mélytanulási keretrendszeren keresztül lehetséges.
- Ingyenesen használható és nyílt forráskódú.
- A hardver és a futásidejű környezetek széles skálája támogatott.
Hátrányok
- Az ONNX modellek teljesítménye esetenként rosszabb lehet, mint az adott keretrendszerben natívan implementált modellek teljesítménye.
- A különböző keretrendszerek közötti váltás néha nehezen javítható kompatibilitási problémákat okozhat.
10. Apache Spark
Az Apache Spark egy gyors és sokoldalú elosztott számítástechnikai rendszer, amely könnyedén kezeli a nagyméretű adatfeldolgozást. Ez egy népszerű választás a big data alkalmazásokhoz, mivel képes nagy mennyiségű adatot gyorsan elemezni.
A Spark nem csak gyors, hanem skálázható is, ami azt jelenti, hogy képes kezelni a növekvő adatmennyiséget a teljesítmény csökkenése nélkül.
Az Apache Sparkhoz mellékelt MLlib csomag különösen figyelemre méltó. Skálázható és hatékony gépi tanulási módszereket tartalmaz, például osztályozást, regressziót, klaszterezést és együttműködési szűrést.
Mivel az MLlib a Spark többi összetevőjéhez kapcsolódik, egyszerű a végpontok közötti adatfeldolgozási folyamatok létrehozása.
Ezért, ha erős és alkalmazkodó eszközre van szüksége nagy adatfeldolgozáshoz és gépi tanuláshoz, az Apache Sparknak szerepelnie kell a listán.
Érvek
- Elosztott számítástechnikai kialakításának köszönhetően gyorsan képes kezelni a nagy adatkészleteket
- Egyszerű az integráció más Big Data technológiákkal, mint például a Hadoop, a Hive és a Cassandra.
- Számos osztályozási, regressziós, klaszterezési és kollaboratív szűrési technika áll rendelkezésre
Hátrányok
- Az elosztott számítási architektúra összetettsége miatt a tanulási görbe meredek
- Hatalmas mennyiségű erőforráson és infrastruktúrán működik
- A valós idejű adatfeldolgozás és streaming támogatása korlátozott
11. mlpack
Az mlpack egy nyílt forráskódú C++ gépi tanulási eszközkészlet, amelynek célja, hogy gyors, méretezhető és egyszerű algoritmusokat biztosítson az alkalmazások széles skálájához.
Különféle gépi tanulási algoritmusokat kínál, például klaszterezést, regressziót, osztályozást, dimenziócsökkentést és neurális hálózatokat.
Érvek
- Számos algoritmus hatékony megvalósítása
- Más könyvtárakkal és nyelvekkel való integráció egyszerű.
- Parancssori és C++ API interfészt kínál
Hátrányok
- A dokumentációt lehetne javítani
- Számos algoritmust még nem implementáltak
- A kezdőknek nehéz lehet használni
12. Azure ML Studio
Az Azure Machine Learning (Azure ML) egy gépi tanulási platform a felhőben. Nagy méretben tervezhet, telepíthet és kezelhet gépi tanulási modelleket.
Különféle eszközöket és szolgáltatásokat kínál, hogy segítse az adattudósokat és a fejlesztőket a teljes körű gépi tanulási munkafolyamat egyszerűsítésében. Egyszerűen kezelheti adatait, betaníthatja modelljeit, és üzembe helyezheti őket a termelésben. Az Azure ML használatával pedig nyomon követheti teljesítményüket – mindezt egyetlen integrált környezetből.
A platform számos számítógépes nyelvet támogat, köztük a Python-t, az R-t és az SQL-t, és számos előre elkészített sablont és algoritmust tartalmaz a gyors kezdéshez.
Ezenkívül rugalmas és méretezhető kialakítása miatt az Azure ML könnyedén kezelheti a kisméretű próbaverziókat és a nagyméretű gépi tanulási alkalmazásokat is.
Érvek
- Könnyen használható grafikus felületet biztosít a gépi tanulási modellek fejlesztéséhez és üzembe helyezéséhez
- Csatlakozik más Microsoft-szolgáltatásokhoz, például az Azure Storage-hoz és a Power BI-hoz.
- A csapattagokkal való együttműködés verziókezelésen és megosztott munkaterületeken keresztül lehetséges
- Skálázhatóság a hatalmas mennyiségű adat és feldolgozási teljesítmény kezelésére
Hátrányok
- Minimális testreszabási lehetőségek az algoritmusokhoz és modellekhez
- Az árstratégia miatt kisebb vállalkozások vagy magánszemélyek számára kevésbé költséghatékony lehet
13. Szonett
A DeepMind kutatói megtervezték és megépítették a Sonnet, egy mesterséges intelligencia keretrendszert, amely támogatja a neurális hálózatok fejlesztését különféle alkalmazásokhoz. Ide tartozik a felügyelt és felügyelet nélküli tanulás, valamint megerősítő tanulás.
A Sonnet programozási architektúrája az snt.Module-ra épül, amely paraméterekre, egyéb modulokra és metódusokra mutató mutatókat tárolhat. A keretrendszer számos előre beállított modult és hálózatot tartalmaz, de a felhasználókat arra is ösztönzik, hogy hozzanak létre sajátjukat.
Érvek
- Egyszerű és hatékony programozási modell
- A felhasználókat arra ösztönzik, hogy készítsék el saját moduljaikat.
- A kód tömör és koncentrált
Hátrányok
- Nem tartalmaz képzési programot
- A kezdők meredek tanulási görbével nézhetnek szembe
14. GluonCV
Szeretne többet megtudni a számítógépes látásról?
Bemutatkozik a GluonCV!
Ez a fantasztikus könyvtár élvonalbeli mélytanulási algoritmusokat, előre betanított modelleket és rengeteg anyagot tartalmaz, amelyek segítséget nyújtanak a mérnököknek, kutatóknak és diákoknak ötleteik érvényesítésében, termékek prototípusának elkészítésében és a terület további megismerésében.
A GluonCV jól megtervezett API-jaival, egyszerű implementációival és közösségi segítségével egyszerűvé teszi az indulást és a SOTA-eredmények elérését.
Mi több, a legszebb rész?
Rendkívül alkalmazkodó, egyszerűen optimalizálható és telepíthető! A GluonCV mindent tartalmaz, amire szüksége van ahhoz, hogy számítógépes látási képességeit a következő szintre emelje, akár tapasztalt profi, akár most kezdő.
Érvek
- Egyszerű telepítés és használat
- Előképzett modellek nagy gyűjteménye
- Mélytanulási algoritmusok amelyek élvonalbeliek
- Egyszerűen érthető megvalósítások
- Egyszerű optimalizálás és telepítés
Hátrányok
- Kevesebb testreszabás és ellenőrzés, mint az alternatív keretrendszerek
- A nem számítógépes látással kapcsolatos tevékenységek támogatása korlátozott
- Licenckorlátozások miatt a kereskedelmi felhasználás korlátozott lehet
15. H2O
A H2O egy nyílt forráskódú adatelemző és gépi tanulási platform, amelynek célja, hogy megkönnyítse a szervezetek számára a mesterséges intelligencia (AI) alkalmazását működésük irányításához.
A H2O.ai mesterséges intelligencia felhője még egyszerűbbé teszi a H2O használatának megkezdését, egy drag-and-drop felülettel a gépi tanulási modellek fejlesztéséhez kódolási ismeretek nélkül.
A platform kiterjedt adatmegjelenítés és elemzési képességek, valamint a modell módosítása és telepítése. A vállalkozások a H2O.ai segítségével gyorsan és egyszerűen MI-modelleket készíthetnek és telepíthetnek a kihívást jelentő üzleti kihívások leküzdésére.
Érvek
- Fogd és vidd felület a gépi tanulási modellek létrehozásához
- Átfogó adatvizualizációs és -elemző eszközök, valamint modellhangolás és telepítés
- Nyílt forráskódú platform nagy felhasználói és közreműködői közösséggel
- Számos algoritmus és adattípus támogatása
Hátrányok
- Bizonyos funkciók csak a platform prémium verziójában érhetők el
- Más platformokhoz képest nehezebb lehet a beállítása és konfigurálása.
Végezz, melyik a legjobb?
Az ideális mesterséges intelligencia keretrendszer vagy platform kiválasztása attól függ, hogy mit akarsz vele kezdeni. Ha olyan keretrendszert szeretne, amely egyszerűen használható és hatalmas közösséggel rendelkezik, a TensorFlow vagy a PyTorch megfelelő választás lehet.
Ha olyan platformot szeretne, amely jobban összpontosít a gépi tanulási modellekre, az Azure ML Studio vagy a H2O.ai lehet a legjobb megoldás.
Ha pedig egyszerűen testreszabható és konfigurálható keretrendszert szeretne, a Sonnet vagy a GluonCV lehet a megfelelő út. Végül az Ön számára megfelelő keretet az Ön egyedi igényei és ízlése határozzák meg.
Hagy egy Válaszol