Apakah Anda siap melakukan perjalanan yang mengasyikkan ke ranah kecerdasan buatan?
Tidak pernah ada kesempatan yang lebih baik untuk menjelajahi kerangka kerja AI, berkat pertumbuhan kecerdasan buatan.
Ada beberapa solusi yang tersedia, mulai dari TensorFlow dan PyTorch hingga Keras dan Caffe. Bergantung pada tujuan Anda, setiap kerangka kerja memiliki kelebihan dan kekurangan yang berbeda.
Jadi, apakah Anda seorang pemula atau pengembang berpengalaman, mari kita mulai dan lihat kerangka kerja AI terbaik yang tersedia saat ini.
1. PyTorch
PyTorch adalah kerangka kerja pembelajaran mesin sumber terbuka yang kuat yang telah menyapu komunitas AI sejak debutnya pada tahun 2016. Ini dengan cepat menjadi kerangka kerja masuk berkat jaringan komputasi dinamis dan antarmuka yang ramah pengguna.
Tapi apa yang membedakan PyTorch dari yang lain? Pertama-tama, ia memiliki kumpulan kemampuan yang kuat. Ini membuatnya sempurna untuk membangun dan menerapkan model pembelajaran mesin.
PyTorch adalah kerangka kerja siap produksi yang dapat dipercaya bahkan untuk aplikasi yang paling menuntut, berkat transisi mulus antara mode bersemangat dan mode grafik menggunakan TorchScript dan kemampuannya untuk mempercepat rute ke produksi menggunakan TorchServe.
Selain itu, PyTorch memiliki ekosistem alat dan pustaka yang komprehensif. Alat-alat ini membantu dalam pembuatan visi komputer, NLP, dan aplikasi lainnya.
Itu juga didukung secara luas pada platform cloud utama, memungkinkan pengembangan dan penskalaan yang mudah.
Pro
- TorchScript memungkinkan Anda dengan mudah beralih antara mode bersemangat dan grafik, sementara TorchServe mempercepat perjalanan ke produksi.
- Ekosistem alat dan kerangka kerja yang kuat memperluas PyTorch dan memungkinkan penelitian dalam visi komputer, pemrosesan bahasa alami, dan area lainnya.
- Platform cloud utama didukung dengan baik, memungkinkan pengembangan tanpa gesekan dan penskalaan sederhana.
Kekurangan
- Dibandingkan dengan kerangka kerja lain, ia memiliki komunitas pengembangan yang lebih kecil.
- Ada kekurangan alat pemantauan dan visualisasi, seperti papan tensor.
2. Keras
Apakah Anda muak dengan tersandung pada API yang membingungkan dan pesan kesalahan saat mengembangkan model pembelajaran mesin? Tidak terlihat lagi dari Keras, a kerangka belajar yang mendalam dikembangkan untuk manusia daripada robot.
Keras menekankan kesederhanaan, kemudahan penggunaan, dan dokumentasi yang komprehensif. Ini menjadikannya pilihan populer di antara pengembang yang mencoba membuat dan menerapkan produk yang didukung pembelajaran mesin.
Namun bukan itu saja: Keras memiliki ekosistem alat dan sumber daya yang luas yang mencakup setiap bagian dari alur kerja pembelajaran mesin.
Dengan fleksibilitas untuk menerapkan model Keras di mana saja, mulai dari browser hingga perangkat seluler hingga sistem tersemat, Anda dapat sepenuhnya menggunakan kemampuan TensorFlow dalam skenario apa pun.
Pro
- Dibangun dengan API sederhana dan dokumentasi lengkap untuk kemudahan penggunaan manusia.
- Sangat dioptimalkan untuk kecepatan debug, keanggunan kode, dan penerapan
- Mudah diskalakan ke tingkat exascale berkat interaksi dengan platform TensorFlow
- Banyak pilihan penerapan, mulai dari browser hingga perangkat seluler hingga sistem tersemat
Kekurangan
- Kurang dapat beradaptasi dibandingkan kerangka kerja pembelajaran mendalam lainnya
- Untuk skenario penggunaan kompleks tertentu, pustaka atau alat tambahan mungkin diperlukan
- Tidak begitu terkenal atau sering digunakan sebagai kerangka kerja lainnya
3. TensorFlow
Buat model pembelajaran mesin yang cocok untuk produksi menggunakan TensorFlow! TensorFlow menawarkan sumber daya yang Anda perlukan untuk memajukan proyek pembelajaran mesin, apakah Anda seorang ilmuwan data ahli atau pendatang baru yang ingin tahu.
Apa pun tingkat pengalaman Anda, Anda dapat langsung memulai dengan TensorFlow berkat model dan tutorial terlatih yang dapat diakses.
TensorFlow bukan hanya perpustakaan untuk pembelajaran mesin. Ini adalah platform pembelajaran mesin menyeluruh yang menawarkan opsi untuk setiap langkah proses Anda, mulai dari penerapan model hingga persiapan data.
TensorFlow mempermudah penerapan model Anda di mana saja, baik Anda sedang mengembangkan aplikasi web, aplikasi seluler, atau perangkat tersemat.
Pro
- Platform komprehensif untuk pembelajaran mesin dari awal hingga akhir
- Dapat diskalakan dan dapat disesuaikan
- Ini tersedia dalam beberapa versi untuk berbagai kasus penggunaan
- Ekosistem besar dengan sumber daya komunitas dan model terlatih
Kekurangan
- Ada kurva belajar yang curam bagi mereka yang baru memulai
- Membutuhkan sejumlah keahlian dan pemahaman teknis.
4. Caffe
Kerangka pembelajaran mendalam yang disebut Caffe dibuat dengan fokus pada kecepatan dan modularitas.
Karena kesederhanaan penggunaan dan pemrosesan data yang cepat, Caffe, yang dikembangkan oleh Berkeley Vision and Learning Center (BVLC), telah mendapatkan popularitas di kalangan peneliti dan bisnis.
Ini adalah alternatif yang menarik bagi orang-orang yang perlu melatih dan menerapkan model pada berbagai perangkat keras karena desainnya yang berperforma tinggi, yang memungkinkannya bekerja pada CPU dan GPU.
Pro
- Ini cepat dan efektif.
- Caffe dapat diadaptasi dengan arsitektur modular.
- Bantuan masyarakat yang baik tersedia.
Kekurangan
- Ini mungkin bukan pilihan ideal untuk aplikasi canggih karena kemampuannya yang terbatas.
- Tidak seperti kerangka kerja lain, tidak ramah pengguna
- Membutuhkan beberapa pengalaman pemrograman.
5. MX Net
Kerangka pembelajaran mendalam MXNet dibuat dengan mempertimbangkan efisiensi dan kemampuan beradaptasi. Anda dapat dengan mudah membuat dan menggunakan jaringan saraf dengan antarmuka yang ramah pengguna untuk berbagai tujuan.
Ini dikembangkan dengan mempertimbangkan kasus penggunaan produksi, termasuk kemampuan seperti pos pemeriksaan model, penyajian model, dan dukungan untuk format ONNX. Ini memudahkan penerapan model Anda di beberapa lokasi, termasuk perangkat yang disematkan dan lingkungan cloud.
Fitur dan alat lebih lanjut yang disediakan oleh MXNet termasuk pemuat data bawaan, model pra-pelatihan, dan bantuan dengan diferensiasi otomatis. Belajar mendalam praktisi dari semua tingkat keahlian sering memilihnya karena komunitasnya yang dinamis dan dokumentasi yang lengkap.
Pro
- Dapat diskalakan: MXNet adalah pilihan yang bagus untuk aplikasi skala besar karena mendukung pelatihan terdistribusi pada banyak GPU dan CPU.
- MXNet mudah digabungkan ke dalam proses saat ini karena mendukung beragam bahasa komputer, termasuk Python, R, Julia, Scala, Perl, dan C++.
- Ini kompatibel dengan Linux, Windows, macOS, iOS, dan Android.
Kekurangan
- MXNet memiliki kurva belajar yang tinggi dan mungkin memerlukan waktu untuk menguasainya, mirip dengan yang lain kerangka kerja pembelajaran yang mendalam.
- Kurang populer: Meskipun MXNet mendapatkan penerimaan, itu masih tidak sesering beberapa kerangka kerja pembelajaran mendalam lainnya seperti TensorFlow atau PyTorch, yang menunjukkan bahwa mungkin ada lebih sedikit sumber daya komunitas yang dapat diakses.
6. Theano
Perangkat perhitungan numerik yang kuat bernama Theano memungkinkan pengguna merancang, mengoptimalkan, dan mengevaluasi ekspresi matematika secara efektif. Ini menawarkan antarmuka langsung untuk melakukan operasi matematika pada kumpulan data besar dan dikembangkan di atas Python.
Fleksibilitas Theano untuk menjalankan kalkulasi pada CPU dan GPU adalah salah satu keunggulan utamanya. Ini membuatnya ideal untuk aplikasi pembelajaran mendalam yang menuntut pemrosesan berperforma tinggi.
Selain itu, Theano menawarkan berbagai kemampuan pengoptimalan yang dapat digunakan pengguna untuk meningkatkan performa dan akurasi model mereka.
Sekarang, mari kita periksa pro dan kontranya.
Pro
- Theano sangat efektif dalam melakukan komputasi numerik karena dibangun untuk mengoptimalkan grafik komputasi dari ekspresi matematika.
- Ini adalah kerangka kerja yang sangat mudah beradaptasi.
- Aplikasi pembelajaran mendalam berperforma tinggi sangat diuntungkan dari pengoptimalan GPU Theano yang kuat. Itu dibangun untuk berfungsi dengan mudah dengan GPU.
Kekurangan
- Mereka yang tidak terbiasa dengan Python atau pustaka kalkulasi numerik lainnya mungkin merasa kesulitan untuk mempelajari Theano.
- Theano mungkin tidak lagi mendapatkan pembaruan atau tambalan bug karena perkembangannya melambat akhir-akhir ini.
- Dokumentasi yang tidak memadai: beberapa pengguna mungkin menganggap Theano sulit untuk digunakan karena dokumentasinya kurang menyeluruh dibandingkan dengan pustaka pesaing untuk perhitungan numerik.
7. Toolkit Kognitif Microsoft
Mari kita lihat Microsoft Cognitive Toolkit, kerangka kerja sumber terbuka dan gratis untuk mengembangkan model pembelajaran mendalam. Ini dimaksudkan untuk melatih model skala besar pada beberapa GPU dan mesin.
Cognitive Toolkit adalah pilihan populer di kalangan ilmuwan data dan peneliti pembelajaran mesin dengan API yang mudah digunakan dan kemampuan pelatihan terdistribusi yang sangat baik.
Salah satu karakteristik penting Cognitive Toolkit adalah kemampuannya untuk melatih dan menerapkan model pada berbagai perangkat keras, termasuk CPU, GPU, dan bahkan FPGA.
Ini menjadikannya alternatif yang sangat baik bagi organisasi yang mencoba memasukkan pembelajaran mendalam ke dalam barang dan jasa mereka. Selain itu, Cognitive Toolkit mencakup berbagai model pra-bangun dan kode contoh, memudahkan pendatang baru untuk memulai.
Pro
- Mengizinkan pelatihan terdistribusi di beberapa komputer dan GPU
- Menyediakan interaksi sederhana dengan produk Microsoft lainnya seperti Azure dan Power BI
- Menawarkan kerangka kerja yang serbaguna dan mudah beradaptasi untuk mengembangkan dan melatih model pembelajaran mendalam
Kekurangan
- Mungkin sulit untuk menyiapkan dan menyesuaikan untuk pengguna baru
- Tidak memiliki dukungan bawaan untuk beberapa fitur populer seperti augmentasi data dan pembelajaran transfer
- Tidak memiliki dukungan bawaan untuk beberapa fitur populer seperti augmentasi data dan pembelajaran transfer
8. Shogun
Shogun adalah paket pembelajaran mesin C++ yang kurang dimanfaatkan. Ini berisi konektor Python, Java, dan MATLAB, menjadikannya alat yang fleksibel untuk praktisi pembelajaran mesin.
Shogun dibuat agar dapat diskalakan, cepat, dan fleksibel, sehingga cocok untuk data dalam jumlah besar dan beban kerja pembelajaran mesin yang menantang.
Salah satu keunggulan Shogun yang paling menonjol adalah kemampuannya untuk menangani berbagai format data, termasuk biner, kategorikal, dan kontinu.
Ini juga mencakup berbagai metode untuk klasifikasi, regresi, pengurangan dimensi, dan pengelompokan, menjadikannya alat pembelajaran mesin yang lengkap. Shogun mendukung pembelajaran batch dan online, dan terintegrasi mulus dengan perpustakaan pembelajaran mesin lainnya seperti TensorFlow dan scikit-learn.
Pro
- Ini menyediakan beragam teknik dan alat pembelajaran mesin, termasuk pembelajaran mendalam, regresi, dan dukungan klasifikasi
- Ini kompatibel dengan berbagai bahasa pemrograman, termasuk Python, C++, dan Java.
Kekurangan
- Ini mungkin memiliki lebih sedikit sumber daya dan dukungan yang tersedia karena mungkin tidak setenar atau sepopuler beberapa perpustakaan pembelajaran mesin lainnya.
- Dibandingkan dengan perpustakaan lain yang biasa mereka gunakan, beberapa pengguna mungkin menganggap sintaks dan struktur perpustakaan ini kurang dapat dipahami.
- Untuk mencapai hasil terbaik, perpustakaan tertentu mungkin membutuhkan lebih banyak pekerjaan manual dan penyempurnaan daripada yang lain.
9. ONNX
Platform sumber terbuka yang disebut Open Neural Network Exchange (ONNX) memungkinkan konversi dan berbagi model pembelajaran mesin.
Ini menawarkan metode untuk mentransfer model pembelajaran mendalam antara berbagai kerangka kerja dan platform, menyederhanakan pembuatan dan penerapan model pembelajaran mesin.
Anda dapat membuat model dengan ONNX menggunakan kerangka pilihan dan kemudian menerapkannya dalam pengaturan runtime yang berbeda.
Arsitektur ONNX yang dapat disesuaikan memungkinkan pengguna untuk memilih alat yang ideal untuk pekerjaan yang sedang dikerjakan. Ini memfasilitasi kompatibilitas di beberapa kerangka kerja pembelajaran mendalam, seperti PyTorch, TensorFlow, dan Caffe2. Anda dapat memanfaatkan keuntungan dari setiap kerangka kerja dengan mengonversi model di antaranya dengan cepat.
Pro
- Interoperabilitas dimungkinkan di beberapa kerangka kerja pembelajaran mendalam.
- Gratis untuk digunakan dan sumber terbuka.
- Berbagai perangkat keras dan lingkungan runtime didukung.
Kekurangan
- Performa model ONNX kadang-kadang bisa lebih buruk daripada model yang diimplementasikan secara asli dalam kerangka tertentu.
- Terkadang beralih di antara berbagai kerangka kerja dapat menyebabkan masalah kompatibilitas yang sulit diperbaiki.
10. Apache Spark
Apache Spark adalah sistem komputasi terdistribusi yang cepat dan serbaguna yang dapat dengan mudah menangani pemrosesan data skala besar. Ini adalah pilihan populer untuk aplikasi data besar karena kemampuannya untuk menganalisis data dalam jumlah besar dengan cepat.
Spark tidak hanya dimaksudkan untuk menjadi cepat, tetapi juga dapat diskalakan, yang berarti dapat mengelola jumlah data yang meningkat tanpa mengorbankan kinerja.
Paket MLlib yang disertakan dengan Apache Spark sangat luar biasa. Ini mencakup metode pembelajaran mesin yang terukur dan efisien seperti klasifikasi, regresi, pengelompokan, dan pemfilteran kolaboratif.
Karena MLlib berinteraksi dengan komponen Spark lainnya, sangat mudah untuk membuat pipeline pemrosesan data end-to-end.
Oleh karena itu, jika Anda memerlukan alat yang kuat dan mudah beradaptasi untuk pemrosesan data besar dan pembelajaran mesin, Apache Spark harus ada dalam daftar Anda.
Pro
- Karena desain komputasi terdistribusi, ia dapat menangani kumpulan data besar dengan cepat
- Integrasi dengan teknologi Big Data lainnya seperti Hadoop, Hive, dan Cassandra sangatlah mudah.
- Beberapa teknik untuk klasifikasi, regresi, pengelompokan, dan penyaringan kolaboratif disediakan
Kekurangan
- Karena kompleksitas arsitektur komputasi terdistribusi, kurva pembelajarannya curam
- Berjalan pada sejumlah besar sumber daya dan infrastruktur
- Dukungan untuk pemrosesan real-time dan streaming data terbatas
11. mlpack
mlpack adalah toolkit pembelajaran mesin C++ sumber terbuka yang ditujukan untuk menyediakan algoritme yang cepat, dapat diskalakan, dan sederhana untuk berbagai aplikasi.
Ini menyediakan beragam algoritma pembelajaran mesin seperti pengelompokan, regresi, klasifikasi, pengurangan dimensi, dan jaringan saraf.
Pro
- Implementasi yang efektif dari banyak algoritma
- Integrasi dengan perpustakaan dan bahasa lain itu sederhana.
- Menawarkan antarmuka baris perintah dan C++ API
Kekurangan
- Dokumentasi dapat ditingkatkan
- Beberapa algoritma belum diimplementasikan
- Pemula mungkin merasa sulit untuk menggunakannya
12. Studio Azure ML
Azure Machine Learning (Azure ML) adalah platform pembelajaran mesin di cloud. Anda dapat merancang, menerapkan, dan mengelola model pembelajaran mesin dalam skala besar.
Ini menawarkan berbagai alat dan layanan untuk membantu ilmuwan data dan pengembang dalam merampingkan alur kerja pembelajaran mesin end-to-end. Anda cukup mengelola data, melatih model, dan menerapkannya ke produksi. Dan Anda dapat memantau kinerjanya menggunakan Azure ML—semuanya dari satu lingkungan terintegrasi.
Platform ini mendukung beberapa bahasa komputer, termasuk Python, R, dan SQL, dan dilengkapi dengan beberapa templat dan algoritme bawaan untuk membantu Anda memulai dengan cepat.
Selain itu, karena desainnya yang fleksibel dan dapat diskalakan, Azure ML dapat dengan mudah mengelola uji coba skala kecil dan aplikasi pembelajaran mesin skala besar.
Pro
- Menyediakan antarmuka grafis yang mudah digunakan untuk mengembangkan dan menerapkan model pembelajaran mesin
- Terhubung ke layanan Microsoft lainnya seperti Azure Storage dan Power BI.
- Kolaborasi dengan anggota tim dimungkinkan melalui kontrol versi dan ruang kerja bersama
- Skalabilitas untuk menangani volume data dan kekuatan pemrosesan yang sangat besar
Kekurangan
- Opsi penyesuaian minimal untuk algoritme dan model
- Karena strategi harga, ini mungkin kurang efektif untuk perusahaan kecil atau individu
13. Sonet
Peneliti DeepMind merancang dan membangun Soneta, kerangka kerja AI yang mendukung pengembangan jaringan saraf untuk berbagai aplikasi. Ini termasuk pembelajaran yang diawasi dan tidak diawasi, serta penguatan pembelajaran.
Arsitektur pemrograman Soneta dibangun di atas snt.Module, yang dapat menyimpan petunjuk ke parameter, modul lain, dan metode. Framework ini hadir dengan beberapa modul dan jaringan yang telah ditetapkan sebelumnya, tetapi pengguna juga didorong untuk membuatnya sendiri.
Pro
- Model pemrograman yang sederhana dan kuat
- Pengguna didorong untuk membuat modul mereka.
- Kode yang ringkas dan fokus
Kekurangan
- Tidak ada program pelatihan yang disertakan
- Pemula mungkin menghadapi kurva belajar yang curam
14. GluonCV
Apakah Anda ingin mempelajari lebih lanjut tentang visi komputer?
Memperkenalkan GluonCV!
Pustaka yang luar biasa ini berisi algoritme pembelajaran mendalam mutakhir, model terlatih, dan sejumlah besar materi untuk membantu insinyur, peneliti, dan siswa dalam memvalidasi ide mereka, membuat prototipe produk, dan mempelajari lebih lanjut tentang area tersebut.
GluonCV memudahkan untuk memulai dan mencapai hasil SOTA dengan API yang dirancang dengan baik, implementasi sederhana, dan bantuan komunitas.
Terlebih lagi, bagian terbaiknya?
Ini sangat mudah beradaptasi dan sederhana untuk dioptimalkan dan diinstal! GluonCV berisi semua yang Anda butuhkan untuk membawa talenta visi komputer Anda ke level berikutnya, baik Anda seorang profesional berpengalaman atau baru memulai.
Pro
- Instalasi dan penggunaan sederhana
- Koleksi besar model terlatih
- Algoritma pembelajaran mendalam yang mutakhir
- Implementasi yang mudah dipahami
- Pengoptimalan dan penerapan sederhana
Kekurangan
- Lebih sedikit penyesuaian dan kontrol daripada kerangka kerja alternatif
- Dukungan untuk aktivitas non-computer vision terbatas
- Penggunaan komersial mungkin dibatasi karena pembatasan lisensi
15. H2O
H2O adalah analisis data sumber terbuka dan platform pembelajaran mesin yang bertujuan untuk memudahkan organisasi menggunakan kecerdasan buatan (AI) untuk mendorong operasi mereka.
AI Cloud H2O.ai membuat memulai dengan H2O menjadi lebih mudah, dengan antarmuka drag-and-drop untuk mengembangkan model pembelajaran mesin tanpa keahlian pengkodean apa pun.
Platform ini juga menyediakan ekstensif visualisasi data dan kemampuan analisis, serta penyesuaian dan penyebaran model. Bisnis dapat menggunakan H2O.ai untuk membangun dan menerapkan model AI dengan cepat dan sederhana untuk mengatasi tantangan bisnis yang menantang.
Pro
- Antarmuka seret dan lepas untuk membuat model pembelajaran mesin
- Alat visualisasi dan analisis data yang komprehensif, serta penyetelan dan penyebaran model
- Platform sumber terbuka dengan komunitas pengguna dan kontributor yang besar
- Dukungan untuk beberapa algoritma dan tipe data
Kekurangan
- Fitur tertentu hanya dapat diakses di versi premium platform
- Dibandingkan dengan platform lain, mungkin lebih sulit untuk menyiapkan dan mengonfigurasi.
Bungkus, Mana yang Terbaik?
Memilih framework atau platform AI yang ideal bergantung pada apa yang ingin Anda lakukan dengannya. Jika Anda menginginkan framework yang mudah digunakan dan memiliki komunitas yang besar, TensorFlow atau PyTorch bisa menjadi pilihan yang cocok.
Jika Anda menginginkan platform yang lebih fokus pada model pembelajaran mesin, Azure ML Studio atau H2O.ai mungkin bisa menjadi pilihan terbaik.
Dan, jika Anda menginginkan kerangka kerja yang mudah disesuaikan dan dikonfigurasikan, Soneta atau GluonCV mungkin merupakan cara yang tepat. Terakhir, kerangka kerja yang sesuai untuk Anda ditentukan oleh kebutuhan dan selera unik Anda.
Tinggalkan Balasan