តើអ្នកត្រៀមខ្លួនជាស្រេចក្នុងការធ្វើដំណើរដ៏រំភើបមួយចូលទៅក្នុងអាណាចក្រនៃបញ្ញាសិប្បនិម្មិតហើយឬនៅ?
មិនដែលមានឱកាសប្រសើរជាងមុនក្នុងការរុករកក្របខ័ណ្ឌ AI ដោយសារការរីកចម្រើននៃបញ្ញាសិប្បនិម្មិត។
មានដំណោះស្រាយជាច្រើនដែលមានចាប់ពី TensorFlow និង PyTorch ដល់ Keras និង Caffe ។ អាស្រ័យលើគោលដៅរបស់អ្នក ក្របខ័ណ្ឌនីមួយៗមានគុណសម្បត្តិ និងគុណវិបត្តិខុសៗគ្នា។
ដូច្នេះហើយ មិនថាអ្នកជាអ្នកបង្កើតថ្មី ឬអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដែលមានបទពិសោធន៍ទេ ចូរចាប់ផ្តើម និងមើលក្របខ័ណ្ឌ AI ដ៏ល្អបំផុតដែលមានថ្ងៃនេះ។
1. ភីធ័រ
PyTorch គឺជាក្របខណ្ឌការរៀនម៉ាស៊ីនប្រភពបើកចំហដ៏រឹងមាំ ដែលបានវាយលុកសហគមន៍ AI ចាប់តាំងពីការបង្ហាញខ្លួនលើកដំបូងក្នុងឆ្នាំ 2016។ វាបានក្លាយជាក្របខ័ណ្ឌដំណើរការយ៉ាងឆាប់រហ័សដោយសារបណ្តាញគណនាថាមវន្ត និងចំណុចប្រទាក់ងាយស្រួលប្រើរបស់វា។
ប៉ុន្តែអ្វីដែលសម្គាល់ PyTorch ពីហ្វូងមនុស្ស? ដើម្បីចាប់ផ្តើមជាមួយវាមានការប្រមូលផ្តុំដ៏រឹងមាំនៃសមត្ថភាព។ នេះធ្វើឱ្យវាល្អឥតខ្ចោះសម្រាប់ការសាងសង់និងការអនុវត្ត ម៉ូដែលរៀនម៉ាស៊ីន.
PyTorch គឺជាក្របខណ្ឌដែលត្រៀមរួចជាស្រេចសម្រាប់ផលិត ដែលអាចទុកចិត្តបានសម្រាប់សូម្បីតែកម្មវិធីដែលមានតម្រូវការបំផុត ដោយសារការផ្លាស់ប្តូរយ៉ាងរលូនរវាងរបៀបអន្ទះសារ និងក្រាហ្វដោយប្រើ TorchScript និងសមត្ថភាពរបស់វាក្នុងការបង្កើនល្បឿនផ្លូវទៅកាន់ការផលិតដោយប្រើ TorchServe ។
លើសពីនេះទៀត PyTorch មានប្រព័ន្ធអេកូឡូស៊ីដ៏ទូលំទូលាយនៃឧបករណ៍ និងបណ្ណាល័យ។ ឧបករណ៍ទាំងនេះជួយក្នុងការបង្កើត ចក្ខុវិស័យកុំព្យូទ័រ, NLP និងកម្មវិធីផ្សេងទៀត។
វាក៏ត្រូវបានគាំទ្រយ៉ាងទូលំទូលាយនៅលើវេទិកាពពកធំ ៗ ដែលអនុញ្ញាតឱ្យមានភាពងាយស្រួលក្នុងការអភិវឌ្ឍន៍ និងធ្វើមាត្រដ្ឋាន។
គុណសម្បត្តិ
- TorchScript អនុញ្ញាតឱ្យអ្នកផ្លាស់ប្តូរយ៉ាងងាយស្រួលរវាងរបៀបអន្ទះសារ និងក្រាហ្វ ខណៈពេលដែល TorchServe បង្កើនល្បឿនដំណើរឆ្ពោះទៅផលិតកម្ម។
- ប្រព័ន្ធអេកូឡូស៊ីដ៏រឹងមាំនៃឧបករណ៍ និងក្របខ័ណ្ឌពង្រីក PyTorch និងអនុញ្ញាតឱ្យមានការស្រាវជ្រាវក្នុងចក្ខុវិស័យកុំព្យូទ័រ ដំណើរការភាសាធម្មជាតិ និងផ្នែកផ្សេងៗទៀត។
- វេទិកាពពកសំខាន់ៗត្រូវបានគាំទ្រយ៉ាងល្អ ដែលអនុញ្ញាតឱ្យមានការអភិវឌ្ឍន៍គ្មានការកកិត និងការធ្វើមាត្រដ្ឋានសាមញ្ញ។
គុណវិបត្តិ
- បើប្រៀបធៀបទៅនឹងក្របខ័ណ្ឌផ្សេងទៀត វាមានសហគមន៍អភិវឌ្ឍន៍តូចជាង។
- មានការខ្វះខាតឧបករណ៍ត្រួតពិនិត្យ និងមើលឃើញ ដូចជាបន្ទះ tensor ជាដើម។
2. កេរ៉ាស
តើអ្នកធុញទ្រាន់នឹងការជំពប់ដួលចំពោះ APIs ច្របូកច្របល់ និងសារកំហុសពេលបង្កើតគំរូរៀនម៉ាស៊ីនមែនទេ? មើលទៅមិនឆ្ងាយជាង Keras, ក ក្របខ័ណ្ឌសិក្សាស៊ីជម្រៅ បង្កើតឡើងសម្រាប់មនុស្សជាជាងមនុស្សយន្ត។
Keras សង្កត់ធ្ងន់លើភាពសាមញ្ញ ភាពងាយស្រួលនៃការប្រើប្រាស់ និងឯកសារទូលំទូលាយ។ នេះធ្វើឱ្យវាក្លាយជាជម្រើសដ៏ពេញនិយមក្នុងចំណោមអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដែលព្យាយាមបង្កើត និងប្រើប្រាស់ផលិតផលដែលដំណើរការដោយម៉ាស៊ីនរៀន។
ប៉ុន្តែនោះមិនមែនទាំងអស់នោះទេ៖ Keras មានប្រព័ន្ធអេកូឡូស៊ីដ៏ធំទូលាយនៃឧបករណ៍ និងធនធានដែលគ្របដណ្តប់គ្រប់ផ្នែកនៃដំណើរការសិក្សារបស់ម៉ាស៊ីន។
ជាមួយនឹងភាពបត់បែនក្នុងការដាក់ពង្រាយម៉ូដែល Keras នៅគ្រប់ទីកន្លែង ចាប់ពីកម្មវិធីរុករកតាមអ៊ីនធឺណិត ទៅកាន់ឧបករណ៍ចល័ត ទៅកាន់ប្រព័ន្ធបង្កប់ អ្នកអាចប្រើសមត្ថភាពរបស់ TensorFlow យ៉ាងពេញលេញនៅក្នុងសេណារីយ៉ូណាមួយ។
គុណសម្បត្តិ
- បង្កើតឡើងដោយប្រើ APIs សាមញ្ញ និងឯកសារទូលំទូលាយសម្រាប់ភាពងាយស្រួលរបស់មនុស្ស។
- ធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងយ៉ាងខ្លាំងសម្រាប់ល្បឿនបំបាត់កំហុស ភាពឆើតឆាយនៃកូដ និងលទ្ធភាពប្រើប្រាស់
- អាចធ្វើមាត្រដ្ឋានបានយ៉ាងងាយស្រួលដល់កម្រិត exascale ដោយសារអន្តរកម្មជាមួយវេទិកា TensorFlow
- ជម្រើសនៃការដាក់ពង្រាយជាច្រើន ចាប់ពីកម្មវិធីរុករកតាមអ៊ីនធឺណិត រហូតដល់ឧបករណ៍ចល័ត រហូតដល់ប្រព័ន្ធបង្កប់
គុណវិបត្តិ
- អាចសម្របខ្លួនបានតិចជាងក្របខ័ណ្ឌសិក្សាស៊ីជម្រៅផ្សេងទៀត។
- សម្រាប់សេណារីយ៉ូនៃការប្រើប្រាស់ស្មុគ្រស្មាញមួយចំនួន បណ្ណាល័យបន្ថែម ឬឧបករណ៍អាចត្រូវបានទាមទារ
- មិនល្បី ឬប្រើញឹកញាប់ដូចក្របខ័ណ្ឌផ្សេងទៀតទេ។
3. TensorFlow
បង្កើតគំរូរៀនម៉ាស៊ីនដែលសមនឹងការផលិតដោយប្រើ TensorFlow! TensorFlow ផ្តល់នូវធនធានដែលអ្នកត្រូវការដើម្បីជំរុញរបស់អ្នក។ គម្រោងរៀនម៉ាស៊ីនមិនថាអ្នកជាអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យអ្នកជំនាញ ឬអ្នកចំណូលថ្មីដែលចង់ដឹងនោះទេ។
មិនថាកម្រិតនៃបទពិសោធន៍របស់អ្នកនោះទេ អ្នកអាចចាប់ផ្តើមជាមួយ TensorFlow ដោយគ្រាន់តែអរគុណចំពោះគំរូដែលបានបណ្តុះបណ្តាលជាមុន និងការបង្រៀនដែលអាចចូលប្រើបាន។
TensorFlow មិនមែនគ្រាន់តែជាបណ្ណាល័យសម្រាប់ការរៀនម៉ាស៊ីនប៉ុណ្ណោះទេ។ វាគឺជាវេទិកាសិក្សាម៉ាស៊ីនពីចុងដល់ចុងទាំងមូល ដែលផ្តល់ជម្រើសសម្រាប់ជំហាននីមួយៗនៃដំណើរការរបស់អ្នក ចាប់ពីការដាក់ពង្រាយគំរូ រហូតដល់ការរៀបចំទិន្នន័យ។
TensorFlow ធ្វើឱ្យវាសាមញ្ញក្នុងការដាក់ពង្រាយម៉ូដែលរបស់អ្នកគ្រប់ទីកន្លែង មិនថាអ្នកកំពុងបង្កើតកម្មវិធីគេហទំព័រ កម្មវិធីទូរស័ព្ទ ឬឧបករណ៍បង្កប់។
គុណសម្បត្តិ
- វេទិកាទូលំទូលាយសម្រាប់ការរៀនម៉ាស៊ីនពីដើមដល់ចប់
- អាចធ្វើមាត្រដ្ឋានបាន និងអាចសម្របបាន។
- វាមាននៅក្នុងកំណែជាច្រើនសម្រាប់ករណីប្រើប្រាស់ផ្សេងៗ
- ប្រព័ន្ធអេកូឡូស៊ីដ៏ធំមួយដែលមានធនធានសហគមន៍ និងគំរូដែលត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាល
គុណវិបត្តិ
- មានខ្សែកោងការរៀនសូត្រដ៏ចោតសម្រាប់អ្នកដែលទើបតែចាប់ផ្តើម
- ត្រូវការចំនួនជាក់លាក់នៃជំនាញបច្ចេកទេស និងការយល់ដឹង។
4. Caffe
ក្របខ័ណ្ឌសិក្សាជ្រៅមួយហៅថា Caffe ត្រូវបានបង្កើតឡើងដោយផ្តោតលើល្បឿន និងម៉ូឌុល។
ដោយសារតែភាពសាមញ្ញនៃការប្រើប្រាស់ និងដំណើរការទិន្នន័យដែលមានល្បឿនលឿន Caffe ដែលបង្កើតឡើងដោយ Berkeley Vision and Learning Center (BVLC) ទទួលបានប្រជាប្រិយភាពក្នុងចំណោមអ្នកស្រាវជ្រាវ និងអាជីវកម្ម។
វាគឺជាជម្រើសដ៏គួរឱ្យទាក់ទាញសម្រាប់អ្នកដែលត្រូវការហ្វឹកហាត់ និងដាក់ពង្រាយម៉ូដែលនៅលើផ្នែករឹងជាច្រើន ដោយសារតែការរចនាដែលមានប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់របស់វា ដែលអនុញ្ញាតឱ្យវាដំណើរការទាំង CPU និង GPU ។
គុណសម្បត្តិ
- វារហ័ស និងមានប្រសិទ្ធភាព។
- កាហ្វេអាចសម្របបានជាមួយនឹងស្ថាបត្យកម្មម៉ូឌុល។
- ជំនួយសហគមន៍ល្អអាចរកបាន។
គុណវិបត្តិ
- វាប្រហែលជាមិនមែនជាជម្រើសដ៏ល្អសម្រាប់កម្មវិធីស្មុគ្រស្មាញទេ ដោយសារសមត្ថភាពមានកម្រិតរបស់វា។
- មិនដូចក្របខ័ណ្ឌផ្សេងទៀត មិនងាយស្រួលប្រើទេ។
- ទាមទារបទពិសោធន៍កម្មវិធីមួយចំនួន។
5. MX សុទ្ធ
ក្របខ័ណ្ឌសិក្សាស៊ីជម្រៅ MXNet ត្រូវបានបង្កើតឡើងជាមួយនឹងប្រសិទ្ធភាព និងការសម្របខ្លួនក្នុងចិត្ត។ អ្នកអាចបង្កើត និងប្រើប្រាស់បានយ៉ាងងាយស្រួល បណ្តាញសរសៃប្រសាទ ជាមួយនឹងចំណុចប្រទាក់ងាយស្រួលប្រើរបស់ពួកគេសម្រាប់គោលបំណងផ្សេងៗ។
វាត្រូវបានបង្កើតឡើងដោយគិតគូរពីករណីប្រើប្រាស់ផលិតកម្ម រួមទាំងសមត្ថភាពដូចជា ការត្រួតពិនិត្យគំរូ ការបម្រើគំរូ និងការគាំទ្រសម្រាប់ទម្រង់ ONNX ។ វាធ្វើឱ្យវាសាមញ្ញក្នុងការដាក់ពង្រាយម៉ូដែលរបស់អ្នកនៅក្នុងទីតាំងជាច្រើន រួមទាំងឧបករណ៍ដែលបានបង្កប់ និងបរិស្ថានពពក។
លក្ខណៈពិសេស និងឧបករណ៍បន្ថែមដែលផ្តល់ដោយ MXNet រួមមានឧបករណ៍ផ្ទុកទិន្នន័យដែលភ្ជាប់មកជាមួយ ម៉ូដែលដែលបានបណ្តុះបណ្តាលជាមុន និងជំនួយជាមួយនឹងភាពខុសគ្នាដោយស្វ័យប្រវត្តិ។ ការរៀនសូត្រជ្រៅ អ្នកអនុវត្តគ្រប់កម្រិតជំនាញតែងតែជ្រើសរើសវា ដោយសារសហគមន៍រស់រវើក និងឯកសារយ៉ាងម៉ត់ចត់។
គុណសម្បត្តិ
- អាចធ្វើមាត្រដ្ឋានបាន៖ MXNet គឺជាជម្រើសដ៏ល្អសម្រាប់កម្មវិធីខ្នាតធំ ដោយសារវាគាំទ្រការបណ្តុះបណ្តាលចែកចាយលើ GPU និង CPU ជាច្រើន។
- MXNet គឺសាមញ្ញក្នុងការបញ្ចូលទៅក្នុងដំណើរការបច្ចុប្បន្ន ដោយសារវាគាំទ្រភាសាកុំព្យូទ័រជាច្រើនប្រភេទ រួមមាន Python, R, Julia, Scala, Perl និង C++។
- វាអាចប្រើបានជាមួយ Linux, Windows, macOS, iOS និង Android ។
គុណវិបត្តិ
- MXNet មានខ្សែកោងការរៀនសូត្រខ្ពស់ ហើយអាចត្រូវការពេលវេលាខ្លះដើម្បីធ្វើជាម្ចាស់ ស្រដៀងនឹងកម្មវិធីផ្សេងទៀត។ ក្របខ័ណ្ឌសិក្សាស៊ីជម្រៅ.
- មិនសូវពេញនិយម៖ ខណៈពេលដែល MXNet កំពុងទទួលបានការទទួលយក វានៅតែមិនត្រូវបានប្រើប្រាស់ញឹកញាប់ដូចក្របខ័ណ្ឌសិក្សាស៊ីជម្រៅផ្សេងទៀតដូចជា TensorFlow ឬ PyTorch ដែលបង្ហាញថាអាចមានធនធានសហគមន៍តិចជាងមុនដែលអាចចូលប្រើបាន។
6. ថេណាណូ
កញ្ចប់ឧបករណ៍គណនាលេខដ៏ខ្លាំងមួយហៅថា Theano អនុញ្ញាតឱ្យអ្នកប្រើប្រាស់រចនា បង្កើនប្រសិទ្ធភាព និងវាយតម្លៃកន្សោមគណិតវិទ្យាប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព។ វាផ្តល់នូវចំណុចប្រទាក់ត្រង់សម្រាប់អនុវត្តប្រតិបត្តិការគណិតវិទ្យាលើសំណុំទិន្នន័យដ៏ធំ ហើយត្រូវបានបង្កើតឡើងនៅលើកំពូលនៃ Python ។
ភាពបត់បែនរបស់ Theano ក្នុងការអនុវត្តការគណនាទាំង CPU និង GPU គឺជាគុណសម្បត្តិចម្បងរបស់វា។ នេះធ្វើឱ្យវាល្អសម្រាប់កម្មវិធីសិក្សាជ្រៅជ្រះដែលទាមទារដំណើរការប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់។
លើសពីនេះទៅទៀត Theano ផ្តល់នូវសមត្ថភាពបង្កើនប្រសិទ្ធភាពជាច្រើនដែលអ្នកប្រើប្រាស់អាចប្រើប្រាស់ដើម្បីកែលម្អដំណើរការ និងភាពត្រឹមត្រូវនៃម៉ូដែលរបស់ពួកគេ។
ឥឡូវនេះសូមពិនិត្យមើលគុណសម្បត្តិនិងគុណវិបត្តិរបស់វា។
គុណសម្បត្តិ
- Theano មានប្រសិទ្ធភាពមិនគួរឱ្យជឿក្នុងការធ្វើការគណនាលេខចាប់តាំងពីវាត្រូវបានបង្កើតឡើងដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាពក្រាហ្វិកគណនានៃកន្សោមគណិតវិទ្យា។
- វាគឺជាក្របខ័ណ្ឌដែលអាចសម្របខ្លួនបានយ៉ាងខ្លាំង។
- កម្មវិធីសិក្សាស៊ីជម្រៅដែលមានប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់ទទួលបានអត្ថប្រយោជន៍យ៉ាងច្រើនពីការបង្កើនប្រសិទ្ធភាព GPU ខ្លាំងរបស់ Theano ។ វាត្រូវបានបង្កើតឡើងដើម្បីដំណើរការយ៉ាងងាយស្រួលជាមួយ GPUs ។
គុណវិបត្តិ
- អ្នកដែលមិនស្គាល់ Python ឬបណ្ណាល័យគណនាលេខផ្សេងទៀត ប្រហែលជាពិបាករៀន Theano ។
- Theano ប្រហែលជាលែងទទួលបានការអាប់ដេត ឬបំណះបញ្ហាទៀតហើយ ដោយសារការអភិវឌ្ឍន៍របស់វាបានថយចុះនាពេលថ្មីៗនេះ។
- ឯកសារមិនគ្រប់គ្រាន់៖ អ្នកប្រើប្រាស់មួយចំនួនអាចរកឃើញថា Theano ពិបាកប្រើ ដោយសារឯកសាររបស់វាមិនសូវហ្មត់ចត់ជាងបណ្ណាល័យប្រកួតប្រជែងសម្រាប់ការគណនាលេខ។
7. ប្រអប់ឧបករណ៍យល់ដឹងរបស់ Microsoft
សូមក្រឡេកមើល Microsoft Cognitive Toolkit ដែលជាក្របខ័ណ្ឌប្រភពបើកចំហ និងឥតគិតថ្លៃសម្រាប់បង្កើតគំរូសិក្សាស៊ីជម្រៅ។ វាត្រូវបានបម្រុងទុកសម្រាប់ការបណ្តុះបណ្តាលម៉ូដែលខ្នាតធំនៅលើ GPU និងម៉ាស៊ីនមួយចំនួន។
កញ្ចប់ឧបករណ៍ការយល់ដឹងគឺជាជម្រើសដ៏ពេញនិយមក្នុងចំណោមអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ និងអ្នកស្រាវជ្រាវការរៀនម៉ាស៊ីនជាមួយនឹង API ដែលងាយស្រួលប្រើ និងសមត្ថភាពបណ្តុះបណ្តាលចែកចាយដ៏ល្អឥតខ្ចោះ។
លក្ខណៈសំខាន់មួយនៃ Cognitive Toolkit គឺសមត្ថភាពរបស់វាក្នុងការបណ្តុះបណ្តាល និងដាក់ពង្រាយម៉ូដែលនៅលើ Hardware ជាច្រើនប្រភេទ រួមទាំង CPU, GPUs និងសូម្បីតែ FPGAs។
នេះធ្វើឱ្យវាក្លាយជាជម្រើសដ៏ល្អសម្រាប់ស្ថាប័នដែលព្យាយាមបញ្ចូលការរៀនសូត្រស៊ីជម្រៅទៅក្នុងទំនិញ និងសេវាកម្មរបស់ពួកគេ។ លើសពីនេះ កញ្ចប់ឧបករណ៍ការយល់ដឹងរួមបញ្ចូលនូវគំរូដែលបានបង្កើតជាមុន និងកូដឧទាហរណ៍ជាច្រើន ដែលធ្វើឱ្យវាសាមញ្ញសម្រាប់អ្នកចំណូលថ្មីក្នុងការចាប់ផ្តើម។
គុណសម្បត្តិ
- អនុញ្ញាតឱ្យមានការបណ្តុះបណ្តាលចែកចាយលើកុំព្យូទ័រ និង GPU ជាច្រើន។
- ផ្តល់សម្រាប់អន្តរកម្មសាមញ្ញជាមួយផលិតផល Microsoft ផ្សេងទៀតដូចជា Azure និង Power BI
- ផ្តល់ជូននូវក្របខ័ណ្ឌដែលអាចផ្លាស់ប្តូរបាន និងអាចសម្របខ្លួនបានសម្រាប់ការអភិវឌ្ឍ និងបណ្តុះបណ្តាលគំរូនៃការរៀនសូត្រជ្រៅ
គុណវិបត្តិ
- វាប្រហែលជាពិបាកក្នុងការរៀបចំ និងប្ដូរតាមបំណងសម្រាប់អ្នកប្រើប្រាស់ថ្មី។
- ខ្វះការគាំទ្រដែលភ្ជាប់មកជាមួយសម្រាប់មុខងារពេញនិយមមួយចំនួនដូចជា ការបង្កើនទិន្នន័យ និងការផ្ទេរការរៀនសូត្រ
- ខ្វះការគាំទ្រដែលភ្ជាប់មកជាមួយសម្រាប់មុខងារពេញនិយមមួយចំនួនដូចជា ការបង្កើនទិន្នន័យ និងការផ្ទេរការរៀនសូត្រ
8. Shogun
Shogun គឺជាកញ្ចប់រៀនម៉ាស៊ីន C ++ ដែលត្រូវបានប្រើប្រាស់តិច។ វាមានឧបករណ៍ភ្ជាប់ Python, Java និង MATLAB ដែលធ្វើឱ្យវាក្លាយជាឧបករណ៍ដែលអាចបត់បែនបានសម្រាប់អ្នកអនុវត្តការរៀនម៉ាស៊ីន។
Shogun ត្រូវបានបង្កើតឡើងដើម្បីឱ្យមានមាត្រដ្ឋាន រហ័ស និងអាចបត់បែនបាន ដែលធ្វើឱ្យវាស័ក្តិសមសម្រាប់ទិន្នន័យជាច្រើន និងបន្ទុកការងារសិក្សារបស់ម៉ាស៊ីនដែលពិបាក។
គុណសម្បត្តិមួយក្នុងចំណោមគុណសម្បត្តិដែលគួរអោយកត់សំគាល់បំផុតរបស់ Shogun គឺសមត្ថភាពរបស់វាក្នុងការដោះស្រាយទ្រង់ទ្រាយទិន្នន័យជាច្រើន រួមទាំងប្រព័ន្ធគោលពីរ ប្រភេទ និងបន្ត។
វាក៏រួមបញ្ចូលផងដែរនូវវិធីសាស្រ្តជាច្រើនសម្រាប់ការចាត់ថ្នាក់ ការតំរែតំរង់ ការកាត់បន្ថយវិមាត្រ និងការដាក់ចង្កោម ដែលធ្វើឱ្យវាក្លាយជាឧបករណ៍រៀនម៉ាស៊ីនពេញលេញ។ Shogun គាំទ្រទាំងការរៀនបណ្តុំ និងការរៀនអនឡាញ ហើយវារួមបញ្ចូលគ្នាយ៉ាងរលូនជាមួយបណ្ណាល័យរៀនម៉ាស៊ីនផ្សេងទៀតដូចជា TensorFlow និង scikit-learn ។
គុណសម្បត្តិ
- វាផ្តល់នូវសំណុំចម្រុះនៃបច្ចេកទេស និងឧបករណ៍រៀនដោយម៉ាស៊ីន រួមទាំងការរៀនស៊ីជម្រៅ ការតំរែតំរង់ និងការគាំទ្រចំណាត់ថ្នាក់។
- វាគឺឆបគ្នាជាមួយនឹងភាពខុសគ្នានៃ ភាសាសរសេរកម្មវិធីរួមទាំង Python, C++ និង Java ។
គុណវិបត្តិ
- វាអាចមានធនធាន និងការគាំទ្រតិចជាងមុន ដោយសារវាប្រហែលជាមិនសូវល្បី ឬពេញនិយមដូចបណ្ណាល័យរៀនម៉ាស៊ីនផ្សេងទៀតទេ។
- បើប្រៀបធៀបទៅនឹងបណ្ណាល័យផ្សេងទៀតដែលពួកគេទម្លាប់ប្រើ អ្នកប្រើប្រាស់មួយចំនួនអាចយល់បានថាវាក្យសម្ព័ន្ធ និងរចនាសម្ព័ន្ធនៃបណ្ណាល័យនេះមិនសូវយល់។
- ដើម្បីសម្រេចបានលទ្ធផលល្អបំផុត បណ្ណាល័យមួយចំនួនអាចត្រូវការការងារដោយដៃ និងការកែតម្រូវច្រើនជាងកន្លែងផ្សេងទៀត។
9. អូអិនអិន
វេទិកាប្រភពបើកចំហដែលហៅថា Open Neural Network Exchange (ONNX) អនុញ្ញាតឱ្យមានការបំប្លែង និងការចែករំលែកនៃគំរូសិក្សាម៉ាស៊ីន។
វាផ្តល់នូវវិធីសាស្រ្តសម្រាប់ផ្ទេរគំរូសិក្សាជ្រៅជ្រះរវាងក្របខ័ណ្ឌ និងវេទិកាផ្សេងៗ សម្រួលដល់ការបង្កើត និងការដាក់ឱ្យប្រើប្រាស់គំរូសិក្សាម៉ាស៊ីន។
អ្នកអាចបង្កើតគំរូជាមួយ ONNX ដោយប្រើក្របខ័ណ្ឌដែលពេញចិត្ត ហើយបន្ទាប់មកដាក់ឱ្យប្រើប្រាស់ពួកវាក្នុងការកំណត់ពេលដំណើរការផ្សេង។
ស្ថាបត្យកម្មដែលអាចប្ដូរតាមបំណងរបស់ ONNX អនុញ្ញាតឱ្យអ្នកប្រើប្រាស់ជ្រើសរើសឧបករណ៍ដ៏ល្អសម្រាប់ការងារនៅនឹងដៃ។ វាសម្របសម្រួលភាពឆបគ្នានៅទូទាំងក្របខ័ណ្ឌសិក្សាស៊ីជម្រៅជាច្រើនដូចជា PyTorch, TensorFlow និង Caffe2 ។ អ្នកអាចប្រើប្រាស់គុណសម្បត្តិនៃក្របខ័ណ្ឌនីមួយៗដោយបំប្លែងគំរូរវាងពួកវាបានយ៉ាងរហ័ស។
គុណសម្បត្តិ
- អន្តរប្រតិបត្តិការគឺអាចធ្វើទៅបាននៅទូទាំងក្របខ័ណ្ឌសិក្សាស៊ីជម្រៅជាច្រើន។
- ឥតគិតថ្លៃក្នុងការប្រើប្រាស់ និងប្រភពបើកចំហ។
- ជួរដ៏ធំទូលាយនៃបរិយាកាសផ្នែករឹង និងពេលដំណើរការត្រូវបានគាំទ្រ។
គុណវិបត្តិ
- ការអនុវត្តនៃម៉ូដែល ONNX ម្តងម្កាលអាចអាក្រក់ជាងម៉ូដែលដែលត្រូវបានអនុវត្តដើមនៅក្នុងក្របខ័ណ្ឌដែលបានផ្តល់ឱ្យ។
- ពេលខ្លះការប្តូររវាងក្របខ័ណ្ឌផ្សេងៗអាចបណ្តាលឱ្យមានបញ្ហាភាពឆបគ្នាដែលពិបាកក្នុងការជួសជុល។
10. Apache Spark
Apache Spark គឺជាប្រព័ន្ធកុំព្យូទ័រដែលបានចែកចាយលឿននិងអាចប្រើប្រាស់បានយ៉ាងងាយស្រួលដែលអាចគ្រប់គ្រងដំណើរការទិន្នន័យទ្រង់ទ្រាយធំបានយ៉ាងងាយស្រួល។ វាគឺជាជម្រើសដ៏ពេញនិយមមួយសម្រាប់កម្មវិធីទិន្នន័យធំ ដោយសារតែសមត្ថភាពរបស់វាក្នុងការវិភាគបរិមាណដ៏ធំនៃទិន្នន័យបានលឿន។
Spark មិនត្រឹមតែមានន័យថាលឿនប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែវាក៏អាចធ្វើមាត្រដ្ឋានបានផងដែរ ដែលមានន័យថាវាអាចគ្រប់គ្រងការបង្កើនបរិមាណទិន្នន័យដោយមិនប៉ះពាល់ដល់ដំណើរការ។
កញ្ចប់ MLlib រួមបញ្ចូលជាមួយ Apache Spark គឺគួរឱ្យកត់សម្គាល់ជាពិសេស។ វារួមបញ្ចូលវិធីសាស្រ្តរៀនម៉ាស៊ីនដែលអាចធ្វើមាត្រដ្ឋានបាន និងមានប្រសិទ្ធភាពដូចជាការចាត់ថ្នាក់ ការតំរែតំរង់ ការដាក់ចង្កោម និងការត្រងរួមគ្នា។
ដោយសារតែ MLlib មានចំណុចប្រទាក់ជាមួយសមាសធាតុផ្សេងទៀតរបស់ Spark វាសាមញ្ញក្នុងការបង្កើតបំពង់ដំណើរការទិន្នន័យពីចុងដល់ចប់។
ដូច្នេះហើយ ប្រសិនបើអ្នកត្រូវការឧបករណ៍ខ្លាំង និងអាចសម្របខ្លួនបានសម្រាប់ដំណើរការទិន្នន័យធំ និងការរៀនម៉ាស៊ីន Apache Spark គួរតែស្ថិតនៅក្នុងបញ្ជីរបស់អ្នក។
គុណសម្បត្តិ
- ដោយសារតែការរចនាកុំព្យូទ័រចែកចាយរបស់វា វាអាចគ្រប់គ្រងសំណុំទិន្នន័យធំបានយ៉ាងឆាប់រហ័ស
- ការរួមបញ្ចូលជាមួយបច្ចេកវិទ្យា Big Data ផ្សេងទៀតដូចជា Hadoop, Hive, និង Cassandra គឺសាមញ្ញ។
- បច្ចេកទេសជាច្រើនសម្រាប់ការចាត់ថ្នាក់ ការតំរែតំរង់ ការដាក់ចង្កោម និងការត្រងរួមគ្នាត្រូវបានផ្តល់ជូន
គុណវិបត្តិ
- ដោយសារតែភាពស្មុគស្មាញនៃស្ថាបត្យកម្មកុំព្យូទ័រដែលបានចែកចាយ ខ្សែកោងនៃការរៀនគឺមានភាពចោត
- ដំណើរការលើបរិមាណដ៏ច្រើននៃធនធាន និងហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធ
- ការគាំទ្រសម្រាប់ការដំណើរការនិងការផ្សាយទិន្នន័យក្នុងពេលពិតប្រាកដមានកម្រិត
11. mlpack
mlpack គឺជាកញ្ចប់ឧបករណ៍រៀនម៉ាស៊ីន C ++ ប្រភពបើកចំហដែលមានគោលបំណងផ្តល់នូវក្បួនដោះស្រាយរហ័ស ធ្វើមាត្រដ្ឋាន និងសាមញ្ញសម្រាប់កម្មវិធីជាច្រើន។
វាផ្តល់នូវសំណុំចម្រុះនៃក្បួនដោះស្រាយការរៀនម៉ាស៊ីនដូចជា ចង្កោម ការតំរែតំរង់ ការចាត់ថ្នាក់ ការកាត់បន្ថយវិមាត្រ និងបណ្តាញសរសៃប្រសាទ។
គុណសម្បត្តិ
- ការអនុវត្តប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាពនៃក្បួនដោះស្រាយជាច្រើន។
- ការរួមបញ្ចូលជាមួយបណ្ណាល័យ និងភាសាផ្សេងទៀតគឺសាមញ្ញ។
- ផ្តល់នូវចំណុចប្រទាក់ C++ API និងបន្ទាត់ពាក្យបញ្ជា
គុណវិបត្តិ
- ឯកសារអាចត្រូវបានកែលម្អ
- ក្បួនដោះស្រាយជាច្រើនមិនទាន់ត្រូវបានអនុវត្តនៅឡើយ
- អ្នកចាប់ផ្តើមដំបូងប្រហែលជាពិបាកប្រើ
12. Azure ML Studio
Azure Machine Learning (Azure ML) គឺជាវេទិការៀនម៉ាស៊ីននៅក្នុងពពក។ អ្នកទទួលបានការរចនា ប្រើប្រាស់ និងគ្រប់គ្រងគំរូនៃការរៀនម៉ាស៊ីនតាមខ្នាត។
វាផ្តល់ជូននូវឧបករណ៍ និងសេវាកម្មជាច្រើនដើម្បីជួយអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រ និងអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ទិន្នន័យក្នុងការសម្រួលដល់ដំណើរការសិក្សាម៉ាស៊ីនពីចុងដល់ចុង។ អ្នកគ្រាន់តែអាចគ្រប់គ្រងទិន្នន័យរបស់អ្នក បណ្តុះបណ្តាលគំរូរបស់អ្នក និងដាក់ពង្រាយពួកវាទៅផលិតកម្ម។ ហើយអ្នកអាចតាមដានការអនុវត្តរបស់ពួកគេដោយប្រើ Azure ML—ទាំងអស់ពីបរិយាកាសរួមបញ្ចូលគ្នាតែមួយ។
វេទិកានេះគាំទ្រភាសាកុំព្យូទ័រជាច្រើន រួមទាំង Python, R, និង SQL ហើយភ្ជាប់មកជាមួយនូវគំរូ និងក្បួនដោះស្រាយដែលបានសាងសង់រួចជាស្រេចដើម្បីជួយអ្នកក្នុងការចាប់ផ្តើមយ៉ាងឆាប់រហ័ស។
លើសពីនេះ ដោយសារតែការរចនាដែលអាចបត់បែនបាន និងអាចធ្វើមាត្រដ្ឋានបាន Azure ML អាចគ្រប់គ្រងបានយ៉ាងងាយស្រួលទាំងការសាកល្បងខ្នាតតូច និងកម្មវិធីរៀនម៉ាស៊ីនខ្នាតធំ។
គុណសម្បត្តិ
- ផ្តល់នូវចំណុចប្រទាក់ក្រាហ្វិកដែលងាយស្រួលប្រើសម្រាប់ការអភិវឌ្ឍ និងការដាក់ឱ្យប្រើប្រាស់នូវគំរូសិក្សាម៉ាស៊ីន
- ភ្ជាប់ទៅសេវាកម្ម Microsoft ផ្សេងទៀតដូចជា Azure Storage និង Power BI ។
- កិច្ចសហប្រតិបត្តិការជាមួយសមាជិកក្រុមអាចធ្វើទៅបានតាមរយៈការគ្រប់គ្រងកំណែ និងកន្លែងធ្វើការរួមគ្នា
- មាត្រដ្ឋានសម្រាប់ការដោះស្រាយជាមួយនឹងបរិមាណដ៏ធំនៃទិន្នន័យ និងថាមពលដំណើរការ
គុណវិបត្តិ
- ជម្រើសប្ដូរតាមបំណងតិចតួចបំផុតសម្រាប់ក្បួនដោះស្រាយ និងម៉ូដែល
- ដោយសារយុទ្ធសាស្ត្រតម្លៃ វាអាចចំណាយតិចមានប្រសិទ្ធភាពសម្រាប់សហគ្រាស ឬបុគ្គលតូចៗ
13. សុនណេត។
អ្នកស្រាវជ្រាវ DeepMind បានរចនា និងបង្កើត Sonnet ដែលជាក្របខ័ណ្ឌ AI ដែលគាំទ្រដល់ការអភិវឌ្ឍន៍បណ្តាញសរសៃប្រសាទសម្រាប់កម្មវិធីផ្សេងៗ។ ទាំងនេះរួមបញ្ចូលការរៀនសូត្រដែលស្ថិតក្រោមការគ្រប់គ្រង និងគ្មានការត្រួតពិនិត្យ ក៏ដូចជា ការពង្រឹងការរៀន។.
ស្ថាបត្យកម្មនៃការសរសេរកម្មវិធីរបស់ Sonnet ត្រូវបានបង្កើតឡើងនៅលើ snt.Module ដែលអាចផ្ទុកទ្រនិចទៅប៉ារ៉ាម៉ែត្រ ម៉ូឌុលផ្សេងទៀត និងវិធីសាស្រ្ត។ ក្របខ័ណ្ឌនេះភ្ជាប់មកជាមួយម៉ូឌុល និងបណ្តាញដែលបានកំណត់ជាមុនជាច្រើន ប៉ុន្តែអ្នកប្រើប្រាស់ក៏ត្រូវបានលើកទឹកចិត្តឱ្យបង្កើតរបស់ពួកគេផងដែរ។
គុណសម្បត្តិ
- គំរូសរសេរកម្មវិធីដ៏សាមញ្ញ និងមានឥទ្ធិពល
- អ្នកប្រើប្រាស់ត្រូវបានលើកទឹកចិត្តឱ្យបង្កើតម៉ូឌុលរបស់ពួកគេ។
- កូដដែលសង្ខេប និងផ្តោត
គុណវិបត្តិ
- មិនមានកម្មវិធីបណ្តុះបណ្តាលរួមបញ្ចូលទេ។
- អ្នកចាប់ផ្តើមដំបូងអាចប្រឈមមុខនឹងខ្សែកោងការរៀនសូត្រដ៏ចោត
14. GluonCV
តើអ្នកចង់ស្វែងយល់បន្ថែមអំពីចក្ខុវិស័យកុំព្យូទ័រទេ?
សូមណែនាំ GluonCV!
បណ្ណាល័យដ៏អស្ចារ្យនេះមានក្បួនដោះស្រាយការរៀនសូត្រជ្រៅជ្រះ គំរូដែលបានបណ្តុះបណ្តាលជាមុន និងសម្ភារៈជាច្រើនដើម្បីជួយវិស្វករ អ្នកស្រាវជ្រាវ និងសិស្សក្នុងការផ្ទៀងផ្ទាត់គំនិតរបស់ពួកគេ ផលិតផលគំរូ និងស្វែងយល់បន្ថែមអំពីតំបន់នោះ។
GluonCV ធ្វើឱ្យវាសាមញ្ញក្នុងការចាប់ផ្តើម និងសម្រេចបានលទ្ធផល SOTA ជាមួយនឹង APIs ដែលបានរចនាយ៉ាងល្អ ការអនុវត្តសាមញ្ញ និងជំនួយសហគមន៍។
តើមានអ្វីទៀតដែលជាផ្នែកដ៏ល្អបំផុត?
វាជាការសម្របខ្លួនខ្លាំងណាស់ និងសាមញ្ញក្នុងការបង្កើនប្រសិទ្ធភាព និងដំឡើង! GluonCV មានអ្វីគ្រប់យ៉ាងដែលអ្នកត្រូវការដើម្បីយកទេពកោសល្យចក្ខុវិស័យកុំព្យូទ័ររបស់អ្នកទៅកម្រិតបន្ទាប់ មិនថាអ្នកជាអ្នកជំនាញដែលមានបទពិសោធន៍ ឬទើបតែចាប់ផ្តើមនោះទេ។
គុណសម្បត្តិ
- ការដំឡើងនិងការប្រើប្រាស់សាមញ្ញ
- ការប្រមូលផ្តុំដ៏ធំនៃគំរូដែលបានបណ្តុះបណ្តាលជាមុន
- ក្បួនដោះស្រាយការរៀនសូត្រជ្រៅ ដែលទំនើប
- ការអនុវត្តដែលងាយយល់
- ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាព និងការដាក់ឱ្យប្រើប្រាស់សាមញ្ញ
គុណវិបត្តិ
- ការប្ដូរតាមបំណង និងការគ្រប់គ្រងតិចជាងក្របខ័ណ្ឌជំនួស
- ការគាំទ្រសម្រាប់សកម្មភាពចក្ខុវិស័យមិនមែនកុំព្យូទ័រមានកម្រិត
- ការប្រើប្រាស់ពាណិជ្ជកម្មអាចត្រូវបានដាក់កម្រិតដោយសារការរឹតបន្តឹងអាជ្ញាប័ណ្ណ
15. H2O
H2O គឺជាកម្មវិធីវិភាគទិន្នន័យប្រភពបើកចំហ និងប្រព័ន្ធរៀនម៉ាស៊ីនដែលមានគោលបំណងធ្វើឱ្យវាសាមញ្ញសម្រាប់ស្ថាប័ននានាក្នុងការប្រើបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ដើម្បីជំរុញប្រតិបត្តិការរបស់ពួកគេ។
AI Cloud របស់ H2O.ai ធ្វើឱ្យការចាប់ផ្តើមជាមួយ H2O កាន់តែងាយស្រួលជាងមុន ជាមួយនឹងចំណុចប្រទាក់អូសនិងទម្លាក់សម្រាប់បង្កើតគំរូសិក្សាម៉ាស៊ីនដោយមិនចាំបាច់មានជំនាញសរសេរកូដ។
វេទិកានេះក៏ផ្តល់នូវភាពទូលំទូលាយផងដែរ។ ការមើលឃើញទិន្នន័យ។ និងសមត្ថភាពវិភាគ ក៏ដូចជាការកែប្រែគំរូ និងការដាក់ឱ្យប្រើប្រាស់។ អាជីវកម្មអាចប្រើប្រាស់ H2O.ai ដើម្បីសាងសង់ និងប្រើប្រាស់គំរូ AI យ៉ាងរហ័ស និងសាមញ្ញ ដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហាប្រឈមមុខជំនួញ។
គុណសម្បត្តិ
- ចំណុចប្រទាក់អូសនិងទម្លាក់សម្រាប់បង្កើតគំរូសិក្សាម៉ាស៊ីន
- ឧបករណ៍មើលឃើញទិន្នន័យ និងការវិភាគដ៏ទូលំទូលាយ ក៏ដូចជាការលៃតម្រូវគំរូ និងការដាក់ឱ្យប្រើប្រាស់
- វេទិកាប្រភពបើកចំហដែលមានអ្នកប្រើប្រាស់ និងសហគមន៍អ្នករួមចំណែកធំ
- គាំទ្រសម្រាប់ក្បួនដោះស្រាយ និងប្រភេទទិន្នន័យជាច្រើន។
គុណវិបត្តិ
- លក្ខណៈពិសេសមួយចំនួនអាចចូលប្រើបានតែនៅក្នុងកំណែបុព្វលាភរបស់វេទិកាប៉ុណ្ណោះ។
- បើប្រៀបធៀបទៅនឹងវេទិកាផ្សេងទៀត វាអាចពិបាកក្នុងការដំឡើង និងកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធ។
បញ្ចប់ តើមួយណាល្អជាង?
ការជ្រើសរើសក្របខ័ណ្ឌ AI ឬវេទិកាដ៏ល្អគឺអាស្រ័យលើអ្វីដែលអ្នកចង់ធ្វើជាមួយវា។ ប្រសិនបើអ្នកចង់បានក្របខ័ណ្ឌដែលសាមញ្ញក្នុងការប្រើប្រាស់ និងមានសហគមន៍ដ៏ធំនោះ TensorFlow ឬ PyTorch អាចជាជម្រើសដ៏សមរម្យមួយ។
ប្រសិនបើអ្នកចង់បានវេទិកាដែលផ្តោតលើម៉ូដែលរៀនម៉ាស៊ីន Azure ML Studio ឬ H2O.ai អាចជាជម្រើសដ៏ល្អបំផុត។
ហើយប្រសិនបើអ្នកចង់បានក្របខ័ណ្ឌដែលមានលក្ខណៈសាមញ្ញក្នុងការប្ដូរតាមបំណង និងកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធ Sonnet ឬ GluonCV អាចជាវិធីដែលត្រូវទៅ។ ជាចុងក្រោយ ក្របខ័ណ្ឌសមស្របសម្រាប់អ្នកត្រូវបានកំណត់ដោយការទាមទារ និងចំណង់ចំណូលចិត្តតែមួយគត់របស់អ្នក។
សូមផ្ដល់យោបល់