მზად ხართ გაემგზავროთ საინტერესო მოგზაურობაში ხელოვნური ინტელექტის სფეროში?
ხელოვნური ინტელექტის ზრდის წყალობით, ხელოვნური ინტელექტის განვითარების უკეთესი შესაძლებლობა არასოდეს ყოფილა.
არსებობს რამდენიმე გამოსავალი, დაწყებული TensorFlow-დან და PyTorch-დან Keras-მდე და Caffe-მდე. თქვენი მიზნებიდან გამომდინარე, თითოეულ ჩარჩოს აქვს განსხვავებული უპირატესობები და უარყოფითი მხარეები.
ამრიგად, ახალბედა ხართ თუ გამოცდილი დეველოპერი, მოდით დავიწყოთ და გადავხედოთ დღეს არსებულ საუკეთესო AI ჩარჩოებს.
1. პიტორჩი
PyTorch არის ძლიერი ღია კოდის მანქანათმცოდნეობის ჩარჩო, რომელმაც მოიცვა AI საზოგადოება მისი დებიუტის შემდეგ, 2016 წელს. ის სწრაფად გახდა გამოსაყენებელი ჩარჩო, დინამიური გამოთვლითი ქსელისა და მოსახერხებელი ინტერფეისის წყალობით.
მაგრამ რა განასხვავებს PyTorch-ს ბრბოსგან? დასაწყისისთვის, მას აქვს შესაძლებლობების ძლიერი კოლექცია. ეს ხდის მას სრულყოფილს მშენებლობისა და განხორციელებისთვის მანქანათმცოდნეობის მოდელები.
PyTorch არის წარმოებისთვის მზა ჩარჩო, რომლის ნდობაც შეიძლება ყველაზე მომთხოვნი აპლიკაციებისთვისაც კი, მისი გლუვი გადასვლის წყალობით TorchScript-ის გამოყენებით მონდომებულ და გრაფიკულ რეჟიმებს შორის და TorchServe-ის გამოყენებით წარმოების მარშრუტის დაჩქარების შესაძლებლობის წყალობით.
გარდა ამისა, PyTorch-ს აქვს ინსტრუმენტებისა და ბიბლიოთეკების ყოვლისმომცველი ეკოსისტემა. ეს ხელსაწყოები ეხმარება შექმნას კომპიუტერული ხედვა, NLP და სხვა აპლიკაციები.
ის ასევე ფართოდ არის მხარდაჭერილი მთავარ ღრუბლოვან პლატფორმებზე, რაც საშუალებას იძლევა მარტივი განვითარება და მასშტაბირება.
დადებითი
- TorchScript საშუალებას გაძლევთ უპრობლემოდ გადახვიდეთ მონდომებულ და გრაფიკულ რეჟიმებს შორის, ხოლო TorchServe აჩქარებს მოგზაურობას წარმოებამდე.
- ხელსაწყოებისა და ჩარჩოების მძლავრი ეკოსისტემა აფართოებს PyTorch-ს და საშუალებას აძლევს კვლევას კომპიუტერული ხედვის, ბუნებრივი ენის დამუშავებისა და სხვა სფეროებში.
- ძირითადი ღრუბლოვანი პლატფორმები კარგად არის მხარდაჭერილი, რაც იძლევა უხახუნის განვითარებას და მარტივ სკალირებას.
Cons
- სხვა ჩარჩოებთან შედარებით, მას აქვს უფრო მცირე განვითარების საზოგადოება.
- არსებობს მონიტორინგისა და ვიზუალიზაციის ხელსაწყოების ნაკლებობა, როგორიცაა ტენზორული დაფა.
2. კერას
მოგბეზრდათ დაბრკოლება დამაბნეველი API-ებით და შეცდომის შეტყობინებებით მანქანური სწავლების მოდელების შემუშავებისას? არ გაიხედოთ კერასზე, ა ღრმა სწავლის ჩარჩო შექმნილია ადამიანებისთვის და არა რობოტებისთვის.
Keras ხაზს უსვამს სიმარტივეს, გამოყენების სიმარტივეს და ყოვლისმომცველ დოკუმენტაციას. ეს ხდის მას პოპულარულ არჩევანს დეველოპერებს შორის, რომლებიც ცდილობენ შექმნან და განათავსონ მანქანათმცოდნეობით აღჭურვილი პროდუქტები.
მაგრამ ეს ყველაფერი არ არის: Keras-ს აქვს ხელსაწყოებისა და რესურსების ფართო ეკოსისტემა, რომელიც მოიცავს მანქანათმცოდნეობის სამუშაო პროცესის ყველა ნაწილს.
Keras-ის მოდელების ყველგან განლაგების მოქნილობით, ბრაუზერიდან მობილურ მოწყობილობებამდე, ჩაშენებულ სისტემებამდე, შეგიძლიათ სრულად გამოიყენოთ TensorFlow-ის შესაძლებლობები ნებისმიერ სცენარში.
დადებითი
- აგებულია მარტივი API-ებით და ყოვლისმომცველი დოკუმენტაციით, ადამიანის მოხერხებულობისთვის.
- უკიდურესად ოპტიმიზირებულია გამართვის სიჩქარისთვის, კოდის ელეგანტურობისა და დანერგვისთვის
- ადვილად მასშტაბირებადი exascale დონემდე TensorFlow პლატფორმასთან ურთიერთქმედების გამო
- განლაგების მრავალი არჩევანი, დაწყებული ბრაუზერებიდან მობილურ მოწყობილობებამდე, ჩაშენებულ სისტემებამდე
Cons
- ნაკლებად ადაპტირებადი, ვიდრე სხვა ღრმა სწავლის ჩარჩოები
- გარკვეული რთული გამოყენების სცენარისთვის შეიძლება საჭირო გახდეს დამატებითი ბიბლიოთეკები ან ხელსაწყოები
- არც ისე ცნობილი ან ხშირად გამოყენებული, როგორც სხვა ჩარჩოები
3. TensorFlow
შექმენით მანქანური სწავლების მოდელები, რომლებიც შესაფერისია წარმოებისთვის TensorFlow-ის გამოყენებით! TensorFlow გთავაზობთ რესურსებს, რომლებიც გჭირდებათ თქვენი წინსვლისთვის მანქანათმცოდნეობის პროექტები, ხართ თუ არა ექსპერტი მონაცემთა მეცნიერი თუ ცნობისმოყვარე ახალბედა.
არ აქვს მნიშვნელობა თქვენი გამოცდილების დონეს, თქვენ შეგიძლიათ უბრალოდ დაიწყოთ TensorFlow წინასწარ მომზადებული მოდელებისა და გაკვეთილების წყალობით, რომლებიც ხელმისაწვდომია.
TensorFlow არ არის მხოლოდ მანქანური სწავლების ბიბლიოთეკა. ეს არის მანქანათმცოდნეობის მთლიანი პლატფორმა, რომელიც გთავაზობთ ვარიანტებს თქვენი პროცესის თითოეული ეტაპისთვის, მოდელის განლაგებიდან მონაცემთა მომზადებამდე.
TensorFlow აადვილებს თქვენი მოდელების ყველგან განთავსებას, იქნება ეს ვებ აპს, მობილურ აპს თუ ჩაშენებულ მოწყობილობას.
დადებითი
- ყოვლისმომცველი პლატფორმა მანქანური სწავლისთვის თავიდან ბოლომდე
- მასშტაბირებადი და ადაპტირებადი
- ის ხელმისაწვდომია რამდენიმე ვერსიით სხვადასხვა გამოყენების შემთხვევებისთვის
- დიდი ეკოსისტემა საზოგადოების რესურსებითა და გაწვრთნილი მოდელებით
Cons
- არსებობს ციცაბო სწავლის მრუდი მათთვის, ვინც ახლა იწყებს მუშაობას
- სჭირდება გარკვეული ტექნიკური ექსპერტიზა და გაგება.
4. კაფე
ღრმა სწავლის ჩარჩო, სახელწოდებით Caffe, შეიქმნა სიჩქარეზე და მოდულარობაზე ორიენტირებული.
გამოყენების სიმარტივისა და მონაცემთა სწრაფი დამუშავების გამო, Caffe-მა, რომელიც შემუშავებულია Berkeley Vision and Learning Center-ის (BVLC) მიერ, პოპულარობა მოიპოვა მკვლევარებსა და ბიზნესში.
ეს არის მიმზიდველი ალტერნატივა იმ ადამიანებისთვის, რომლებსაც სჭირდებათ მოდელების გაწვრთნა და განლაგება აპარატურის დიაპაზონზე, მისი მაღალი ხარისხის დიზაინის გამო, რაც საშუალებას აძლევს მას იმუშაოს როგორც CPU-ზე, ასევე GPU-ზე.
დადებითი
- ეს არის სწრაფი და ეფექტური.
- კაფე ადაპტირებადია მოდულარული არქიტექტურით.
- კარგი საზოგადოების დახმარება ხელმისაწვდომია.
Cons
- ეს შეიძლება არ იყოს იდეალური არჩევანი დახვეწილი აპლიკაციებისთვის მისი შეზღუდული შესაძლებლობების გამო.
- სხვა ჩარჩოებისგან განსხვავებით, არა როგორც მოსახერხებელი
- მოითხოვს პროგრამირების გარკვეულ გამოცდილებას.
5. MX Net
ღრმა სწავლების ჩარჩო MXNet შეიქმნა ეფექტურობისა და ადაპტაციის გათვალისწინებით. თქვენ შეგიძლიათ მარტივად შექმნათ და გამოიყენოთ ნეირონული ქსელები მათი მოსახერხებელი ინტერფეისით მთელი რიგი მიზნებისთვის.
იგი შემუშავებულია წარმოების გამოყენების შემთხვევების გათვალისწინებით, მათ შორის შესაძლებლობების ჩათვლით, როგორიცაა მოდელის გამშვები წერტილი, მოდელის სერვისი და ONNX ფორმატის მხარდაჭერა. ეს გაადვილებს თქვენი მოდელების რამდენიმე ადგილას განთავსებას, მათ შორის ჩაშენებულ მოწყობილობებსა და ღრუბლოვან გარემოში.
MXNet-ის მიერ მოწოდებული დამატებითი ფუნქციები და ხელსაწყოები მოიცავს ჩაშენებულ მონაცემთა ჩამტვირთველებს, წინასწარ გაწვრთნილ მოდელებს და ავტომატური დიფერენციაციის დახმარებას. ღრმა სწავლება ყველა დონის პრაქტიკოსი მას ხშირად ირჩევს მისი ძლიერი საზოგადოებისა და საფუძვლიანი დოკუმენტაციის გამო.
დადებითი
- მასშტაბირებადი: MXNet შესანიშნავი ვარიანტია ფართომასშტაბიანი აპლიკაციებისთვის, რადგან ის მხარს უჭერს განაწილებულ ტრენინგს მრავალ GPU-სა და CPU-ზე.
- MXNet მარტივია მიმდინარე პროცესებში ჩართვა, რადგან ის მხარს უჭერს კომპიუტერული ენების მრავალფეროვნებას, მათ შორის Python, R, Julia, Scala, Perl და C++.
- ის თავსებადია Linux-თან, Windows-თან, macOS-თან, iOS-თან და Android-თან.
Cons
- MXNet-ს აქვს სწავლის მაღალი მრუდი და შესაძლოა გარკვეული დრო დასჭირდეს მის დაუფლებას, ისევე როგორც სხვა ღრმა სწავლის ჩარჩოები.
- ნაკლებად პოპულარული: მიუხედავად იმისა, რომ MXNet იძენს მიღებას, ის ჯერ კიდევ არ არის ისეთი ხშირად გამოყენებული, როგორც სხვა ღრმა სწავლების ჩარჩოები, როგორიცაა TensorFlow ან PyTorch, რაც ვარაუდობს, რომ შეიძლება იყოს ნაკლები საზოგადოების რესურსი.
6. თეანო
ძლიერი რიცხვითი გამოთვლის ხელსაწყოები სახელწოდებით Theano საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს ეფექტურად შექმნან, ოპტიმიზაცია და შეაფასონ მათემატიკური გამონათქვამები. ის გთავაზობთ მარტივ ინტერფეისს მათემატიკური ოპერაციების განსახორციელებლად უზარმაზარ მონაცემთა ნაკრებებზე და შემუშავებულია პითონის თავზე.
Theano-ს მოქნილობა გამოთვლების შესასრულებლად როგორც CPU-ზე, ასევე GPU-ზე არის მისი ერთ-ერთი მთავარი უპირატესობა. ეს ხდის მას იდეალურს ღრმა სწავლის აპლიკაციებისთვის, რომლებიც ითხოვენ მაღალი ხარისხის დამუშავებას.
გარდა ამისა, Theano გთავაზობთ ოპტიმიზაციის მრავალფეროვან შესაძლებლობებს, რომლებიც მომხმარებლებს შეუძლიათ გამოიყენონ თავიანთი მოდელების მუშაობისა და სიზუსტის გასაუმჯობესებლად.
ახლა მოდით შევამოწმოთ მისი დადებითი და უარყოფითი მხარეები.
დადებითი
- თეანო წარმოუდგენლად ეფექტურია რიცხვითი გამოთვლების შესასრულებლად, რადგან ის შექმნილია მათემატიკური გამოთვლების გამოთვლითი გრაფიკის ოპტიმიზაციისთვის.
- ეს არის ძალიან ადაპტირებადი ჩარჩო.
- ღრმა სწავლის მაღალი ხარისხის აპლიკაციები დიდ სარგებელს იღებენ Theano-ს ძლიერი GPU ოპტიმიზაციისგან. ის შექმნილია იმისთვის, რომ ადვილად ფუნქციონირებდეს GPU-ებთან.
Cons
- მათ, ვინც არ იცნობს პითონს ან სხვა ციფრული გამოთვლის ბიბლიოთეკებს, შესაძლოა რთული აღმოჩნდეს თეანოს სწავლა.
- Theano შეიძლება აღარ მიიღოს განახლებები ან შეცდომების პატჩები, რადგან მისი განვითარება ბოლო დროს შენელდა.
- არასაკმარისი დოკუმენტაცია: ზოგიერთი მომხმარებლისთვის შეიძლება რთული აღმოჩნდეს Theano-ს გამოყენება, რადგან მისი დოკუმენტაცია ნაკლებად საფუძვლიანია, ვიდრე კონკურენტი ბიბლიოთეკები რიცხვითი გამოთვლებისთვის.
7. Microsoft შემეცნებითი ინსტრუმენტარიუმი
მოდით შევხედოთ Microsoft Cognitive Toolkit-ს, უფასო და ღია წყაროს ჩარჩო ღრმა სწავლის მოდელების შემუშავებისთვის. იგი განკუთვნილია მსხვილმასშტაბიანი მოდელების ვარჯიშისთვის რამდენიმე GPU-ზე და მანქანებზე.
Cognitive Toolkit არის პოპულარული არჩევანი მონაცემთა მეცნიერებსა და მანქანათმცოდნეობის მკვლევარებს შორის მისი მოსახერხებელი API და შესანიშნავი განაწილებული ტრენინგის შესაძლებლობებით.
Cognitive Toolkit-ის ერთ-ერთი მნიშვნელოვანი მახასიათებელია მისი უნარი მოამზადოს და განათავსოს მოდელები სხვადასხვა აპარატურაზე, მათ შორის CPU-ებზე, GPU-ებზე და FPGA-ებზეც კი.
ეს მას შესანიშნავ ალტერნატივად აქცევს ორგანიზაციებისთვის, რომლებიც ცდილობენ ღრმა სწავლის ჩართვას თავიანთ საქონელსა და მომსახურებაში. გარდა ამისა, შემეცნებითი ინსტრუმენტების ნაკრები მოიცავს მრავალფეროვან წინასწარ ჩაშენებულ მოდელს და კოდს, რაც ახალბედებს უადვილებს დაწყებას.
დადებითი
- იძლევა განაწილებული ტრენინგის საშუალებას რამდენიმე კომპიუტერზე და GPU-ზე
- უზრუნველყოფს მარტივ ინტერაქციას Microsoft-ის სხვა პროდუქტებთან, როგორიცაა Azure და Power BI
- გთავაზობთ მრავალმხრივ და ადაპტირებულ ჩარჩოს ღრმა სწავლის მოდელების შემუშავებისა და ტრენინგისთვის
Cons
- შესაძლოა რთული იყოს ახალი მომხმარებლებისთვის დაყენება და მორგება
- არ გააჩნია ჩაშენებული მხარდაჭერა რამდენიმე პოპულარული ფუნქციისთვის, როგორიცაა მონაცემთა გაძლიერება და გადაცემის სწავლა
- არ გააჩნია ჩაშენებული მხარდაჭერა რამდენიმე პოპულარული ფუნქციისთვის, როგორიცაა მონაცემთა გაძლიერება და გადაცემის სწავლა
8. Shogun
Shogun არის C++ მანქანათმცოდნეობის პაკეტი, რომელიც არ არის გამოყენებული. ის შეიცავს Python, Java და MATLAB კონექტორებს, რაც მას მოქნილ ინსტრუმენტად აქცევს მანქანათმცოდნეებისთვის.
Shogun შექმნილია მასშტაბირებადი, სწრაფი და მოქნილი, რაც მას შესაფერისს ხდის დიდი რაოდენობით მონაცემთა და რთული მანქანური სწავლების დატვირთვას.
შოგუნის ერთ-ერთი ყველაზე თვალსაჩინო უპირატესობა არის მისი უნარი, მოახდინოს მონაცემთა ფორმატების ფართო სპექტრი, მათ შორის ბინარული, კატეგორიული და უწყვეტი.
იგი ასევე მოიცავს კლასიფიკაციის, რეგრესიის, განზომილების შემცირებისა და კლასტერიზაციის მეთოდთა დიდ სპექტრს, რაც მას მანქანათმცოდნეობის სრულ ინსტრუმენტად აქცევს. შოგუნი მხარს უჭერს როგორც ჯგუფურ, ისე ონლაინ სწავლებას და ის შეუფერხებლად აერთიანებს მანქანური სწავლების სხვა ბიბლიოთეკებს, როგორიცაა TensorFlow და scikit-learn.
დადებითი
- ის უზრუნველყოფს მანქანათმცოდნეობის ტექნიკისა და ხელსაწყოების მრავალფეროვან კომპლექტს, მათ შორის ღრმა სწავლებას, რეგრესიას და კლასიფიკაციის მხარდაჭერას.
- იგი თავსებადია მრავალფეროვნებასთან პროგრამირების ენები, მათ შორის Python, C++ და Java.
Cons
- მას შეიძლება ჰქონდეს ნაკლები რესურსი და მხარდაჭერა, რადგან ის შეიძლება არ იყოს ისეთი ცნობილი ან პოპულარული, როგორც მანქანური სწავლების სხვა ბიბლიოთეკები.
- სხვა ბიბლიოთეკებთან შედარებით, რომლებსაც ისინი შეჩვეულნი არიან, ზოგიერთ მომხმარებელს შეუძლია ამ ბიბლიოთეკის სინტაქსი და სტრუქტურა ნაკლებად გასაგები აღმოჩნდეს.
- საუკეთესო შედეგების მისაღწევად, ზოგიერთ ბიბლიოთეკას შეიძლება დასჭირდეს უფრო მეტი ხელით მუშაობა და დახვეწა, ვიდრე სხვები.
9. ONNX
ღია წყაროს პლატფორმა სახელწოდებით ღია ნერვული ქსელის გაცვლა (ONNX) საშუალებას აძლევს მანქანური სწავლის მოდელების კონვერტაციას და გაზიარებას.
ის გვთავაზობს ღრმა სწავლის მოდელების სხვადასხვა ჩარჩოებსა და პლატფორმებს შორის გადაცემის მეთოდს, მანქანური სწავლების მოდელების შექმნისა და დანერგვის გამარტივებას.
თქვენ შეგიძლიათ შექმნათ მოდელები ONNX-ით სასურველი ფრეიმერის გამოყენებით და შემდეგ განათავსოთ ისინი სხვა გაშვების პარამეტრში.
ONNX-ის კონფიგურირებადი არქიტექტურა საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს აირჩიონ იდეალური ხელსაწყოები სამუშაოსთვის. ეს ხელს უწყობს თავსებადობას რამდენიმე ღრმა სწავლის ჩარჩოში, როგორიცაა PyTorch, TensorFlow და Caffe2. თქვენ შეგიძლიათ გამოიყენოთ თითოეული ჩარჩოს უპირატესობები მათ შორის მოდელების სწრაფად გარდაქმნით.
დადებითი
- ურთიერთთანამშრომლობა შესაძლებელია რამდენიმე ღრმა სწავლის ჩარჩოში.
- უფასო გამოყენება და ღია წყარო.
- მხარდაჭერილია ტექნიკისა და მუშაობის დროის ფართო სპექტრი.
Cons
- ONNX მოდელების შესრულება ხანდახან შეიძლება იყოს უარესი, ვიდრე მოდელები, რომლებიც დანერგილია მოცემულ ჩარჩოში.
- ზოგჯერ სხვადასხვა ჩარჩოებს შორის გადართვამ შეიძლება გამოიწვიოს თავსებადობის პრობლემები, რომელთა გამოსწორებაც რთულია.
10. Apache Spark
Apache Spark არის სწრაფი და მრავალმხრივი განაწილებული გამოთვლითი სისტემა, რომელიც ადვილად უმკლავდება მონაცემთა ფართომასშტაბიან დამუშავებას. ეს არის პოპულარული არჩევანი დიდი მონაცემების აპლიკაციებისთვის, დიდი მოცულობის მონაცემთა სწრაფად ანალიზის უნარის გამო.
Spark არ არის მხოლოდ სწრაფი, არამედ ის ასევე მასშტაბირებადია, რაც იმას ნიშნავს, რომ მას შეუძლია მართოს მონაცემთა რაოდენობის გაზრდა ეფექტურობის დარღვევის გარეშე.
განსაკუთრებით აღსანიშნავია MLlib პაკეტი, რომელიც შედის Apache Spark-თან ერთად. ის მოიცავს მასშტაბირებად და ეფექტურ მანქანათმცოდნეობის მეთოდებს, როგორიცაა კლასიფიკაცია, რეგრესია, კლასტერირება და ერთობლივი ფილტრაცია.
იმის გამო, რომ MLlib არის ინტერფეისი Spark-ის სხვა კომპონენტებთან, მარტივია მონაცემთა დამუშავების მილსადენების შექმნა ბოლომდე.
აქედან გამომდინარე, თუ გჭირდებათ ძლიერი და ადაპტირებადი ინსტრუმენტი დიდი მონაცემთა დამუშავებისა და მანქანური სწავლისთვის, Apache Spark უნდა იყოს თქვენს სიაში.
დადებითი
- მისი განაწილებული გამოთვლითი დიზაინის გამო, მას შეუძლია სწრაფად გაუმკლავდეს მონაცემთა დიდ ნაკრებებს
- ინტეგრაცია დიდი მონაცემთა სხვა ტექნოლოგიებთან, როგორიცაა Hadoop, Hive და Cassandra მარტივია.
- მოცემულია კლასიფიკაციის, რეგრესიის, კლასტერიზაციისა და ერთობლივი ფილტრაციის რამდენიმე ტექნიკა
Cons
- განაწილებული გამოთვლითი არქიტექტურის სირთულის გამო, სწავლის მრუდი ციცაბოა
- მუშაობს დიდი რაოდენობით რესურსებითა და ინფრასტრუქტურით
- მონაცემთა რეალურ დროში დამუშავებისა და ნაკადის მხარდაჭერა შეზღუდულია
11. mlpack
mlpack არის ღია კოდის C++ მანქანათმცოდნეობის ხელსაწყოების ნაკრები, რომელიც მიზნად ისახავს უზრუნველყოს სწრაფი, მასშტაბირებადი და მარტივი ალგორითმები აპლიკაციების ფართო სპექტრისთვის.
ის უზრუნველყოფს მანქანათმცოდნეობის ალგორითმების მრავალფეროვან კომპლექტს, როგორიცაა კლასტერირება, რეგრესია, კლასიფიკაცია, განზომილების შემცირება და ნერვული ქსელები.
დადებითი
- მრავალი ალგორითმის ეფექტური განხორციელება
- სხვა ბიბლიოთეკებთან და ენებთან ინტეგრაცია მარტივია.
- გთავაზობთ ბრძანების ხაზს და C++ API ინტერფეისებს
Cons
- დოკუმენტაცია შეიძლება გაუმჯობესდეს
- რამდენიმე ალგორითმი ჯერ არ არის დანერგილი
- დამწყებთათვის შეიძლება რთული იყოს მისი გამოყენება
12. Azure ML Studio
Azure Machine Learning (Azure ML) არის მანქანათმცოდნეობის პლატფორმა ღრუბელში. თქვენ შეგიძლიათ შექმნათ, განათავსოთ და მართოთ მანქანათმცოდნეობის მოდელები მასშტაბით.
ის გთავაზობთ მრავალფეროვან ინსტრუმენტებსა და სერვისებს, რათა დაეხმაროს მონაცემთა მეცნიერებსა და დეველოპერებს მანქანური სწავლების სამუშაო პროცესის გამარტივებაში. თქვენ შეგიძლიათ უბრალოდ მართოთ თქვენი მონაცემები, მოამზადოთ თქვენი მოდელები და განათავსოთ ისინი წარმოებაში. და თქვენ შეგიძლიათ აკონტროლოთ მათი შესრულება Azure ML-ის გამოყენებით - ყველაფერი ერთი ინტეგრირებული გარემოდან.
პლატფორმა მხარს უჭერს რამდენიმე კომპიუტერულ ენას, მათ შორის Python-ს, R-ს და SQL-ს და გააჩნია რამდენიმე წინასწარ ჩაშენებული შაბლონი და ალგორითმი, რომლებიც დაგეხმარებათ სწრაფად დაიწყოთ.
გარდა ამისა, მისი მოქნილი და მასშტაბირებადი დიზაინის გამო, Azure ML-ს ადვილად შეუძლია მართოს როგორც მცირე მასშტაბის საცდელი, ასევე ფართომასშტაბიანი მანქანათმცოდნეობის აპლიკაციები.
დადებითი
- გთავაზობთ ადვილად გამოსაყენებელ გრაფიკულ ინტერფეისს მანქანური სწავლების მოდელების შემუშავებისა და დანერგვისთვის
- უკავშირდება Microsoft-ის სხვა სერვისებს, როგორიცაა Azure Storage და Power BI.
- გუნდის წევრებთან თანამშრომლობა შესაძლებელია ვერსიის კონტროლისა და საერთო სამუშაო სივრცის მეშვეობით
- მასშტაბურობა მონაცემთა უზარმაზარ მოცულობებთან და დამუშავების სიმძლავრესთან მუშაობისთვის
Cons
- მინიმალური პერსონალიზაციის ვარიანტები ალგორითმებისა და მოდელებისთვის
- ფასების სტრატეგიიდან გამომდინარე, ის შეიძლება ნაკლებად ეფექტური იყოს მცირე საწარმოებისთვის ან ფიზიკური პირებისთვის
13. სონეტი
DeepMind-ის მკვლევარებმა შექმნეს და შექმნეს სონეტი, AI ჩარჩო, რომელიც მხარს უჭერს ნერვული ქსელების განვითარებას სხვადასხვა აპლიკაციისთვის. ეს მოიცავს ზედამხედველობით და უკონტროლო სწავლებას, ასევე გაძლიერების სწავლება.
სონეტის პროგრამირების არქიტექტურა აგებულია snt.Module-ზე, რომელიც შეიძლება შეინახოს მაჩვენებლების პარამეტრები, სხვა მოდულები და მეთოდები. ჩარჩო მოყვება რამდენიმე წინასწარ დაყენებულ მოდულს და ქსელს, მაგრამ მომხმარებლებს ასევე მოუწოდებენ შექმნან საკუთარი.
დადებითი
- მარტივი და ძლიერი პროგრამირების მოდელი
- მომხმარებლებს ურჩევენ შექმნან თავიანთი მოდულები.
- კოდი, რომელიც არის ლაკონური და ორიენტირებული
Cons
- არ შედის სასწავლო პროგრამა
- დამწყებთათვის შესაძლოა სწავლის ციცაბო მრუდი აღმოჩნდეს
14. GluonCV
გსურთ გაიგოთ მეტი კომპიუტერული ხედვის შესახებ?
წარმოგიდგენთ GluonCV-ს!
ეს ფანტასტიკური ბიბლიოთეკა შეიცავს უახლესი ღრმა სწავლის ალგორითმებს, წინასწარ გაწვრთნილ მოდელებს და უამრავ მასალას, რომელიც დაეხმარება ინჟინერებს, მკვლევარებსა და სტუდენტებს თავიანთი იდეების დადასტურებაში, პროდუქტების პროტოტიპირებაში და მეტის შესწავლაში ამ ტერიტორიის შესახებ.
GluonCV აადვილებს დაწყებას და SOTA შედეგების მიღწევას თავისი კარგად შემუშავებული API-ებით, მარტივი განხორციელებით და საზოგადოების დახმარებით.
უფრო მეტიც, საუკეთესო ნაწილი?
ძალიან ადაპტირებადი და მარტივი ოპტიმიზაცია და ინსტალაციაა! GluonCV შეიცავს ყველაფერს, რაც გჭირდებათ თქვენი კომპიუტერის მხედველობის ნიჭის შემდეგ დონეზე ასაყვანად, მიუხედავად იმისა, ხართ გამოცდილი პროფესიონალი თუ ახლახან დაწყებული.
დადებითი
- მარტივი ინსტალაცია და გამოყენება
- წინასწარ მომზადებული მოდელების დიდი კოლექცია
- ღრმა სწავლის ალგორითმები რომლებიც უახლესი
- იმპლემენტაციები, რომლებიც მარტივი გასაგებია
- მარტივი ოპტიმიზაცია და განლაგება
Cons
- ნაკლები პერსონალიზაცია და კონტროლი, ვიდრე ალტერნატიული ჩარჩოები
- არაკომპიუტერული ხედვის აქტივობების მხარდაჭერა შეზღუდულია
- კომერციული გამოყენება შეიძლება შეიზღუდოს ლიცენზიის შეზღუდვის გამო
15. H2O
H2O არის ღია კოდის მონაცემთა ანალიზისა და მანქანათმცოდნეობის პლატფორმა, რომელიც მიზნად ისახავს ორგანიზაციებს გაუადვილოს ხელოვნური ინტელექტის (AI) გამოყენება მათი ოპერაციების მართვისთვის.
H2O.ai-ს AI Cloud კიდევ უფრო აადვილებს H2O-ს დაწყებას, გადაათრიეთ და ჩამოაგდეთ ინტერფეისი მანქანური სწავლების მოდელების შესაქმნელად, კოდირების უნარების გარეშე.
პლატფორმა ასევე გთავაზობთ ფართო მონაცემთა ვიზუალიზაცია და ანალიზის შესაძლებლობები, ასევე მოდელის შესწორება და დანერგვა. ბიზნესებს შეუძლიათ გამოიყენონ H2O.ai, რათა სწრაფად და მარტივად შექმნან და განათავსონ AI მოდელები რთული ბიზნეს გამოწვევების დასაძლევად.
დადებითი
- გადაათრიეთ და ჩამოაგდეთ ინტერფეისი მანქანური სწავლის მოდელების შესაქმნელად
- მონაცემთა ყოვლისმომცველი ვიზუალიზაციისა და ანალიზის ხელსაწყოები, ასევე მოდელის დაყენება და დანერგვა
- ღია წყაროს პლატფორმა დიდი მომხმარებლისა და კონტრიბუტორის თემით
- რამდენიმე ალგორითმისა და მონაცემთა ტიპის მხარდაჭერა
Cons
- გარკვეული ფუნქციები ხელმისაწვდომია მხოლოდ პლატფორმის პრემიუმ ვერსიაში
- სხვა პლატფორმებთან შედარებით, შეიძლება უფრო რთული იყოს დაყენება და კონფიგურაცია.
დაასრულეთ, რომელია საუკეთესო?
იდეალური AI ჩარჩოს ან პლატფორმის არჩევა დამოკიდებულია იმაზე, თუ რისი გაკეთება გსურთ მასთან. თუ გსურთ მარტივი გამოსაყენებელი ჩარჩო, რომელსაც აქვს უზარმაზარი საზოგადოება, TensorFlow ან PyTorch შეიძლება იყოს შესაფერისი არჩევანი.
თუ გსურთ პლატფორმა, რომელიც უფრო მეტად არის ორიენტირებული მანქანური სწავლის მოდელებზე, Azure ML Studio ან H2O.ai შეიძლება იყოს საუკეთესო ვარიანტი.
და, თუ გსურთ ჩარჩო, რომლის პერსონალიზაცია და კონფიგურაცია მარტივია, სონეტი ან GluonCV შეიძლება იყოს გზა. და ბოლოს, თქვენთვის შესაბამისი ჩარჩო განისაზღვრება თქვენი უნიკალური მოთხოვნებითა და გემოვნებით.
დატოვე პასუხი