ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರಕ್ಕೆ ಅತ್ಯಾಕರ್ಷಕ ಪ್ರಯಾಣವನ್ನು ಮಾಡಲು ನೀವು ಸಿದ್ಧರಿದ್ದೀರಾ?
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಬೆಳವಣಿಗೆಗೆ ಧನ್ಯವಾದಗಳು, AI ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಉತ್ತಮ ಅವಕಾಶ ಎಂದಿಗೂ ಇರಲಿಲ್ಲ.
TensorFlow ಮತ್ತು PyTorch ನಿಂದ Keras ಮತ್ತು Caffe ವರೆಗೆ ಹಲವಾರು ಪರಿಹಾರಗಳು ಲಭ್ಯವಿವೆ. ನಿಮ್ಮ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ, ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ಅನುಕೂಲಗಳು ಮತ್ತು ಅನಾನುಕೂಲಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ.
ಹೀಗಾಗಿ, ನೀವು ಹೊಸಬರಾಗಿರಲಿ ಅಥವಾ ಅನುಭವಿ ಡೆವಲಪರ್ ಆಗಿರಲಿ, ಪ್ರಾರಂಭಿಸೋಣ ಮತ್ತು ಇಂದು ಲಭ್ಯವಿರುವ ಅತ್ಯುತ್ತಮ AI ಚೌಕಟ್ಟುಗಳನ್ನು ನೋಡೋಣ.
1. ಪೈಟೋರ್ಚ್
PyTorch 2016 ರಲ್ಲಿ ಪ್ರಾರಂಭವಾದಾಗಿನಿಂದ AI ಸಮುದಾಯವನ್ನು ಮುನ್ನಡೆಸಿರುವ ಪ್ರಬಲವಾದ ತೆರೆದ-ಮೂಲ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಚೌಕಟ್ಟಾಗಿದೆ. ಅದರ ಡೈನಾಮಿಕ್ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರ ಸ್ನೇಹಿ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ಗೆ ಧನ್ಯವಾದಗಳು.
ಆದರೆ ಜನಸಂದಣಿಯಿಂದ ಪೈಟೋರ್ಚ್ ಅನ್ನು ಯಾವುದು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುತ್ತದೆ? ಮೊದಲಿಗೆ, ಇದು ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳ ದೃಢವಾದ ಸಂಗ್ರಹವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಇದು ನಿರ್ಮಾಣ ಮತ್ತು ಅನುಷ್ಠಾನಕ್ಕೆ ಪರಿಪೂರ್ಣವಾಗಿಸುತ್ತದೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕಾ ಮಾದರಿಗಳು.
PyTorch ಎನ್ನುವುದು ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ಸಿದ್ಧವಾಗಿರುವ ಚೌಕಟ್ಟಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಟಾರ್ಚ್ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಉತ್ಸುಕ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಫ್ ಮೋಡ್ಗಳ ನಡುವೆ ಸುಗಮ ಪರಿವರ್ತನೆ ಮತ್ತು TorchServe ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಉತ್ಪಾದನೆಯ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಕ್ಕೆ ಧನ್ಯವಾದಗಳು.
ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, PyTorch ಉಪಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳ ಸಮಗ್ರ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಈ ಉಪಕರಣಗಳು ಸೃಷ್ಟಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ, NLP, ಮತ್ತು ಇತರ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು.
ಇದು ಪ್ರಮುಖ ಕ್ಲೌಡ್ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬೆಂಬಲಿತವಾಗಿದೆ, ಇದು ಸುಲಭವಾದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಪರ
- ಟಾರ್ಚ್ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ನಿಮಗೆ ಉತ್ಸಾಹ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಫ್ ಮೋಡ್ಗಳ ನಡುವೆ ಸುಲಭವಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಟಾರ್ಚ್ಸರ್ವ್ ಉತ್ಪಾದನೆಯ ಪ್ರಯಾಣವನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
- ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ಚೌಕಟ್ಟುಗಳ ದೃಢವಾದ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು PyTorch ಅನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ, ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ಇತರ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
- ಪ್ರಮುಖ ಕ್ಲೌಡ್ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಬೆಂಬಲಿತವಾಗಿದೆ, ಘರ್ಷಣೆಯಿಲ್ಲದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ಸರಳ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಕಾನ್ಸ್
- ಇತರ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, ಇದು ಸಣ್ಣ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಸಮುದಾಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
- ಟೆನ್ಸರ್ ಬೋರ್ಡ್ನಂತಹ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ಸಾಧನಗಳ ಕೊರತೆಯಿದೆ.
2. ಕೇರಸ್
ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವಾಗ ಗೊಂದಲಮಯ API ಗಳು ಮತ್ತು ದೋಷ ಸಂದೇಶಗಳ ಮೇಲೆ ಎಡವಿ ನೀವು ಬೇಸರಗೊಂಡಿದ್ದೀರಾ? ಕೆರಾಸ್ಗಿಂತ ಮುಂದೆ ನೋಡಬೇಡಿ, ಎ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಚೌಕಟ್ಟು ರೋಬೋಟ್ಗಳಿಗಿಂತ ಮಾನವರಿಗಾಗಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಕೆರಾಸ್ ಸರಳತೆ, ಬಳಕೆಯ ಸುಲಭತೆ ಮತ್ತು ಸಮಗ್ರ ದಾಖಲಾತಿಯನ್ನು ಒತ್ತಿಹೇಳುತ್ತದೆ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ-ಚಾಲಿತ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿಯೋಜಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿರುವ ಡೆವಲಪರ್ಗಳಲ್ಲಿ ಇದು ಜನಪ್ರಿಯ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ.
ಆದರೆ ಅಷ್ಟೆ ಅಲ್ಲ: ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಭಾಗವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಉಪಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳ ವ್ಯಾಪಕ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಕೆರಾಸ್ ಹೊಂದಿದೆ.
ಬ್ರೌಸರ್ನಿಂದ ಮೊಬೈಲ್ ಸಾಧನಗಳವರೆಗೆ ಎಂಬೆಡೆಡ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ಗಳವರೆಗೆ ಎಲ್ಲೆಡೆ ಕೆರಾಸ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಲು ನಮ್ಯತೆಯೊಂದಿಗೆ, ನೀವು ಯಾವುದೇ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ ಟೆನ್ಸಾರ್ಫ್ಲೋ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದು.
ಪರ
- ಮಾನವನ ಸುಲಭ ಬಳಕೆಗಾಗಿ ಸರಳ API ಗಳು ಮತ್ತು ಸಮಗ್ರ ದಾಖಲಾತಿಗಳೊಂದಿಗೆ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ.
- ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವ ವೇಗ, ಕೋಡ್ ಸೊಬಗು ಮತ್ತು ನಿಯೋಜನೆಗಾಗಿ ಅತ್ಯಂತ ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ
- ಟೆನ್ಸರ್ಫ್ಲೋ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ನೊಂದಿಗಿನ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಯ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ಎಕ್ಸಾಸ್ಕೇಲ್ ಮಟ್ಟಗಳಿಗೆ ಸುಲಭವಾಗಿ ಅಳೆಯಬಹುದಾಗಿದೆ
- ಬ್ರೌಸರ್ಗಳಿಂದ ಹಿಡಿದು ಮೊಬೈಲ್ ಸಾಧನಗಳವರೆಗೆ ಎಂಬೆಡೆಡ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ಗಳವರೆಗೆ ಅನೇಕ ನಿಯೋಜನೆ ಆಯ್ಕೆಗಳು
ಕಾನ್ಸ್
- ಇತರ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳಿಗಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಬಲ್ಲದು
- ಕೆಲವು ಸಂಕೀರ್ಣ ಬಳಕೆಯ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗಾಗಿ, ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳು ಅಥವಾ ಉಪಕರಣಗಳು ಬೇಕಾಗಬಹುದು
- ಇತರ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳಂತೆ ಪ್ರಸಿದ್ಧ ಅಥವಾ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಬಳಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ
3. ಟೆನ್ಸರ್ಫ್ಲೊ
TensorFlow ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿ! TensorFlow ನಿಮ್ಮ ಮುಂದಿಡಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಯೋಜನೆಗಳು, ನೀವು ಪರಿಣಿತ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಯಾಗಿರಲಿ ಅಥವಾ ಕುತೂಹಲಕಾರಿ ಹೊಸಬರಾಗಿರಲಿ.
ನಿಮ್ಮ ಅನುಭವದ ಮಟ್ಟ ಏನೇ ಇರಲಿ, ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾದ ಪೂರ್ವ-ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್ಗಳಿಗೆ ಧನ್ಯವಾದಗಳು TensorFlow ನೊಂದಿಗೆ ನೀವು ಸರಳವಾಗಿ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಬಹುದು.
TensorFlow ಕೇವಲ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಗಾಗಿ ಗ್ರಂಥಾಲಯವಲ್ಲ. ಇದು ಸಂಪೂರ್ಣ ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ಆಗಿದ್ದು ಅದು ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಪ್ರತಿ ಹಂತಕ್ಕೂ ಮಾದರಿ ನಿಯೋಜನೆಯಿಂದ ಡೇಟಾ ತಯಾರಿಕೆಯವರೆಗೆ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
ನೀವು ವೆಬ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್, ಮೊಬೈಲ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅಥವಾ ಎಂಬೆಡೆಡ್ ಸಾಧನವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುತ್ತಿರಲಿ, ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಎಲ್ಲೆಡೆ ನಿಯೋಜಿಸಲು TensorFlow ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಪರ
- ಮೊದಲಿನಿಂದ ಕೊನೆಯವರೆಗೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಗೆ ಸಮಗ್ರ ವೇದಿಕೆ
- ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಮತ್ತು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಬಲ್ಲ
- ವಿವಿಧ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಇದು ಹಲವಾರು ಆವೃತ್ತಿಗಳಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿದೆ
- ಸಮುದಾಯ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ದೊಡ್ಡ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆ
ಕಾನ್ಸ್
- ಈಗಷ್ಟೇ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವವರಿಗೆ ಕಡಿದಾದ ಕಲಿಕೆಯ ರೇಖೆಯಿದೆ
- ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಮಾಣದ ತಾಂತ್ರಿಕ ಪರಿಣತಿ ಮತ್ತು ತಿಳುವಳಿಕೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
4. ಕೆಫೆ
ವೇಗ ಮತ್ತು ಮಾಡ್ಯುಲಾರಿಟಿಯ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿ ಕೆಫೆ ಎಂಬ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಅದರ ಬಳಕೆಯ ಸರಳತೆ ಮತ್ತು ವೇಗದ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ, ಬರ್ಕ್ಲಿ ವಿಷನ್ ಮತ್ತು ಲರ್ನಿಂಗ್ ಸೆಂಟರ್ (BVLC) ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ಕೆಫೆ ಸಂಶೋಧಕರು ಮತ್ತು ವ್ಯವಹಾರಗಳಲ್ಲಿ ಜನಪ್ರಿಯತೆಯನ್ನು ಗಳಿಸಿದೆ.
ಇದು CPU ಗಳು ಮತ್ತು GPU ಎರಡರಲ್ಲೂ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಅನುಮತಿಸುವ ಅದರ ಉನ್ನತ-ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ವಿನ್ಯಾಸದ ಕಾರಣದಿಂದ ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ನಿಯೋಜಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಜನರಿಗೆ ಇದು ಆಕರ್ಷಕ ಪರ್ಯಾಯವಾಗಿದೆ.
ಪರ
- ಇದು ತ್ವರಿತ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದೆ.
- ಕೆಫೆ ಮಾಡ್ಯುಲರ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ನೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
- ಉತ್ತಮ ಸಮುದಾಯ ನೆರವು ಲಭ್ಯವಿದೆ.
ಕಾನ್ಸ್
- ಅದರ ಸೀಮಿತ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗೆ ಇದು ಸೂಕ್ತ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿಲ್ಲ.
- ಇತರ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳಂತೆ, ಬಳಕೆದಾರ ಸ್ನೇಹಿಯಾಗಿಲ್ಲ
- ಕೆಲವು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಅನುಭವದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
5. MX ನೆಟ್
ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು MXNet ದಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಮನಸ್ಸಿನಲ್ಲಿಟ್ಟುಕೊಂಡು ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ. ನೀವು ಸುಲಭವಾಗಿ ರಚಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಬಳಸಬಹುದು ನರಮಂಡಲ ಜಾಲಗಳು ಹಲವಾರು ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ಅವರ ಬಳಕೆದಾರ ಸ್ನೇಹಿ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ನೊಂದಿಗೆ.
ಮಾದರಿ ಚೆಕ್ಪಾಯಿಂಟಿಂಗ್, ಮಾದರಿ ಸೇವೆ ಮತ್ತು ONNX ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ಗೆ ಬೆಂಬಲದಂತಹ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಉತ್ಪಾದನಾ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳನ್ನು ಗಮನದಲ್ಲಿಟ್ಟುಕೊಂಡು ಇದನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಎಂಬೆಡೆಡ್ ಸಾಧನಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ಲೌಡ್ ಪರಿಸರ ಸೇರಿದಂತೆ ಹಲವಾರು ಸ್ಥಳಗಳಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಲು ಇದು ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
MXNet ಒದಗಿಸಿದ ಹೆಚ್ಚಿನ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಕರಗಳು ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ ಡೇಟಾ ಲೋಡರ್ಗಳು, ಪೂರ್ವ-ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂ-ವ್ಯತ್ಯಾಸದೊಂದಿಗೆ ಸಹಾಯವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ. ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ಎಲ್ಲಾ ಕೌಶಲ್ಯ ಮಟ್ಟದ ಅಭ್ಯಾಸಕಾರರು ಅದರ ರೋಮಾಂಚಕ ಸಮುದಾಯ ಮತ್ತು ಸಂಪೂರ್ಣ ದಾಖಲಾತಿಯಿಂದಾಗಿ ಇದನ್ನು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ.
ಪರ
- ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್: MXNet ದೊಡ್ಡ-ಪ್ರಮಾಣದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗೆ ಅದ್ಭುತವಾದ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಹಲವಾರು GPU ಗಳು ಮತ್ತು CPU ಗಳಲ್ಲಿ ವಿತರಿಸಲಾದ ತರಬೇತಿಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ.
- MXNet ಪ್ರಸ್ತುತ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಸರಳವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಪೈಥಾನ್, ಆರ್, ಜೂಲಿಯಾ, ಸ್ಕಾಲಾ, ಪರ್ಲ್ ಮತ್ತು C++ ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಭಾಷೆಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ.
- ಇದು Linux, Windows, macOS, iOS ಮತ್ತು Android ನೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
ಕಾನ್ಸ್
- MXNet ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಲಿಕೆಯ ರೇಖೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಮತ್ತು ಇತರರಂತೆಯೇ ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸ್ವಲ್ಪ ಸಮಯ ಬೇಕಾಗಬಹುದು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು.
- ಕಡಿಮೆ ಜನಪ್ರಿಯತೆ: MXNet ಸ್ವೀಕಾರವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತಿರುವಾಗ, TensorFlow ಅಥವಾ PyTorch ನಂತಹ ಕೆಲವು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳಂತೆ ಇದನ್ನು ಇನ್ನೂ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಬಳಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಇದು ಕಡಿಮೆ ಸಮುದಾಯ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದು ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.
6. ಥಿಯಾನೊ
Theano ಎಂಬ ಪ್ರಬಲ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನ್ ಟೂಲ್ಕಿಟ್ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಗಣಿತದ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲು, ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸಲು ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಬೃಹತ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಗಣಿತದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ನಡೆಸಲು ನೇರ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಅನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪೈಥಾನ್ನ ಮೇಲೆ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ.
CPU ಮತ್ತು GPU ಎರಡರಲ್ಲೂ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಥಿಯಾನೋನ ನಮ್ಯತೆಯು ಅದರ ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರಯೋಜನಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಉನ್ನತ-ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಬೇಡಿಕೆಯಿರುವ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗೆ ಇದು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.
ಇದಲ್ಲದೆ, Theano ಬಳಕೆದಾರರು ತಮ್ಮ ಮಾದರಿಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದಾದ ವಿವಿಧ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಈಗ, ಅದರ ಸಾಧಕ-ಬಾಧಕಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸೋಣ.
ಪರ
- ಗಣಿತದ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಗ್ರಾಫ್ ಅನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸಲು ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿರುವುದರಿಂದ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ಮಾಡುವಲ್ಲಿ ಥಿಯಾನೋ ನಂಬಲಾಗದಷ್ಟು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದೆ.
- ಇದು ತುಂಬಾ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಚೌಕಟ್ಟು.
- ಉನ್ನತ-ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ಥಿಯಾನೊದ ಪ್ರಬಲ GPU ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ನಿಂದ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯುತ್ತವೆ. ಜಿಪಿಯುಗಳೊಂದಿಗೆ ಸುಲಭವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ಇದನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಕಾನ್ಸ್
- ಪೈಥಾನ್ ಅಥವಾ ಇತರ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳ ಪರಿಚಯವಿಲ್ಲದವರಿಗೆ ಥಿಯಾನೋವನ್ನು ಕಲಿಯುವುದು ಸವಾಲಿನ ಸಂಗತಿಯಾಗಿದೆ.
- Theano ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ನವೀಕರಣಗಳು ಅಥವಾ ಬಗ್ ಪ್ಯಾಚ್ಗಳನ್ನು ಪಡೆಯದಿರಬಹುದು ಏಕೆಂದರೆ ಅದರ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯು ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ನಿಧಾನಗೊಂಡಿದೆ.
- ಸಾಕಷ್ಟಿಲ್ಲದ ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು: ಕೆಲವು ಬಳಕೆದಾರರು ಥಿಯಾನೋವನ್ನು ಬಳಸಲು ಸವಾಲಾಗಬಹುದು ಏಕೆಂದರೆ ಅದರ ದಾಖಲೀಕರಣವು ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಕ್ಕಾಗಿ ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳಿಗಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿದೆ.
7. ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ ಕಾಗ್ನಿಟಿವ್ ಟೂಲ್ಕಿಟ್
ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ ಕಾಗ್ನಿಟಿವ್ ಟೂಲ್ಕಿಟ್ ಅನ್ನು ನೋಡೋಣ, ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಉಚಿತ ಮತ್ತು ಮುಕ್ತ-ಮೂಲ ಚೌಕಟ್ಟು. ಹಲವಾರು GPUಗಳು ಮತ್ತು ಯಂತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಇದು ಉದ್ದೇಶಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಕಾಗ್ನಿಟಿವ್ ಟೂಲ್ಕಿಟ್ ಅದರ ಬಳಕೆದಾರ ಸ್ನೇಹಿ API ಮತ್ತು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ವಿತರಿಸಿದ ತರಬೇತಿ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಸಂಶೋಧಕರಲ್ಲಿ ಜನಪ್ರಿಯ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ.
CPUಗಳು, GPUಗಳು, ಮತ್ತು FPGAಗಳು ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ಗಳಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ನಿಯೋಜಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಅರಿವಿನ ಟೂಲ್ಕಿಟ್ನ ಪ್ರಮುಖ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ.
ತಮ್ಮ ಸರಕು ಮತ್ತು ಸೇವೆಗಳಲ್ಲಿ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಅಳವಡಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿರುವ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಇದು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಪರ್ಯಾಯವಾಗಿದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಕಾಗ್ನಿಟಿವ್ ಟೂಲ್ಕಿಟ್ ವಿವಿಧ ಪೂರ್ವ-ನಿರ್ಮಿತ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಉದಾಹರಣೆ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, ಹೊಸಬರಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಇದು ಸರಳವಾಗಿದೆ.
ಪರ
- ಹಲವಾರು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳು ಮತ್ತು GPU ಗಳ ಮೂಲಕ ವಿತರಿಸಲಾದ ತರಬೇತಿಯನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ
- Azure ಮತ್ತು Power BI ನಂತಹ ಇತರ Microsoft ಉತ್ಪನ್ನಗಳೊಂದಿಗೆ ಸರಳವಾದ ಸಂವಹನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ
- ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಬಹುಮುಖ ಮತ್ತು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಬಲ್ಲ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ
ಕಾನ್ಸ್
- ಹೊಸ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಹೊಂದಿಸಲು ಮತ್ತು ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಲು ಕಷ್ಟವಾಗಬಹುದು
- ಡೇಟಾ ವರ್ಧನೆ ಮತ್ತು ವರ್ಗಾವಣೆ ಕಲಿಕೆಯಂತಹ ಹಲವಾರು ಜನಪ್ರಿಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಿಗೆ ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ ಬೆಂಬಲದ ಕೊರತೆಯಿದೆ
- ಡೇಟಾ ವರ್ಧನೆ ಮತ್ತು ವರ್ಗಾವಣೆ ಕಲಿಕೆಯಂತಹ ಹಲವಾರು ಜನಪ್ರಿಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಿಗೆ ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ ಬೆಂಬಲದ ಕೊರತೆಯಿದೆ
8. ಶೋಗನ್
ಶೋಗನ್ ಎಂಬುದು C++ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಆಗಿದ್ದು, ಅದನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗಿಲ್ಲ. ಇದು ಪೈಥಾನ್, ಜಾವಾ ಮತ್ತು MATLAB ಕನೆಕ್ಟರ್ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, ಇದು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಅಭ್ಯಾಸ ಮಾಡುವವರಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ.
ಶೋಗನ್ ಅನ್ನು ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್, ತ್ವರಿತ ಮತ್ತು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವಂತೆ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಸವಾಲಿನ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಕೆಲಸದ ಹೊರೆಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.
ಶೋಗನ್ನ ಅತ್ಯಂತ ಗಮನಾರ್ಹ ಪ್ರಯೋಜನವೆಂದರೆ ಬೈನರಿ, ವರ್ಗೀಯ ಮತ್ತು ನಿರಂತರ ಸೇರಿದಂತೆ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಡೇಟಾ ಸ್ವರೂಪಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ.
ಇದು ವರ್ಗೀಕರಣ, ಹಿಂಜರಿತ, ಆಯಾಮದ ಕಡಿತ ಮತ್ತು ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ಗೆ ದೊಡ್ಡ ಶ್ರೇಣಿಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, ಇದು ಸಂಪೂರ್ಣ ಯಂತ್ರ-ಕಲಿಕೆ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ. ಶೋಗನ್ ಬ್ಯಾಚ್ ಮತ್ತು ಆನ್ಲೈನ್ ಕಲಿಕೆ ಎರಡನ್ನೂ ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇದು ಟೆನ್ಸಾರ್ಫ್ಲೋ ಮತ್ತು ಸ್ಕಿಕಿಟ್-ಲರ್ನ್ನಂತಹ ಇತರ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಲೈಬ್ರರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಮನಬಂದಂತೆ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ.
ಪರ
- ಇದು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ, ಹಿಂಜರಿತ ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಣ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಯಂತ್ರ-ಕಲಿಕೆ ತಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಧನಗಳ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
- ಇದು ವಿವಿಧ ಹೊಂದಬಲ್ಲ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಗಳು, ಪೈಥಾನ್, ಸಿ++, ಮತ್ತು ಜಾವಾ ಸೇರಿದಂತೆ.
ಕಾನ್ಸ್
- ಇದು ಕಡಿಮೆ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು ಮತ್ತು ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಕೆಲವು ಇತರ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳಂತೆ ಪ್ರಸಿದ್ಧ ಅಥವಾ ಜನಪ್ರಿಯವಾಗಿಲ್ಲದಿರಬಹುದು.
- ಅವರು ಒಗ್ಗಿಕೊಂಡಿರುವ ಇತರ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, ಕೆಲವು ಬಳಕೆದಾರರು ಈ ಗ್ರಂಥಾಲಯದ ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ರಚನೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಅರ್ಥವಾಗುವಂತೆ ಕಾಣಬಹುದು.
- ಉತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು, ಕೆಲವು ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳಿಗೆ ಇತರರಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಕೈಯಿಂದ ಕೆಲಸ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ-ಶ್ರುತಿ ಅಗತ್ಯವಾಗಬಹುದು.
9. ಒಎನ್ಎನ್ಎಕ್ಸ್
ಓಪನ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಎಕ್ಸ್ಚೇಂಜ್ (ONNX) ಎಂಬ ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳ ಪರಿವರ್ತನೆ ಮತ್ತು ಹಂಚಿಕೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ವಿವಿಧ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳ ನಡುವೆ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ವರ್ಗಾಯಿಸಲು, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳ ರಚನೆ ಮತ್ತು ನಿಯೋಜನೆಯನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಇದು ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಆದ್ಯತೆಯ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನೀವು ONNX ನೊಂದಿಗೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ನಂತರ ಅವುಗಳನ್ನು ಬೇರೆ ರನ್ಟೈಮ್ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ನಿಯೋಜಿಸಬಹುದು.
ಒಎನ್ಎನ್ಎಕ್ಸ್ನ ಗ್ರಾಹಕೀಯಗೊಳಿಸಬಹುದಾದ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಕೈಯಲ್ಲಿರುವ ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಇದು PyTorch, TensorFlow, ಮತ್ತು Caffe2 ನಂತಹ ಹಲವಾರು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳಾದ್ಯಂತ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಅವುಗಳ ನಡುವೆ ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಮೂಲಕ ನೀವು ಪ್ರತಿ ಚೌಕಟ್ಟಿನ ಅನುಕೂಲಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
ಪರ
- ಹಲವಾರು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳಲ್ಲಿ ಪರಸ್ಪರ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯತೆ ಸಾಧ್ಯ.
- ಬಳಸಲು ಉಚಿತ ಮತ್ತು ಮುಕ್ತ ಮೂಲ.
- ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ ಮತ್ತು ರನ್ಟೈಮ್ ಪರಿಸರವನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಕಾನ್ಸ್
- ONNX ಮಾದರಿಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯು ಸಾಂದರ್ಭಿಕವಾಗಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಚೌಕಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ಅಳವಡಿಸಲಾದ ಮಾದರಿಗಳಿಗಿಂತ ಕೆಟ್ಟದಾಗಿರುತ್ತದೆ.
- ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ವಿವಿಧ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳ ನಡುವೆ ಬದಲಾಯಿಸುವುದರಿಂದ ಸರಿಪಡಿಸಲು ಕಷ್ಟಕರವಾದ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು.
10. ಅಪಾಚೆ ಸ್ಪಾರ್ಕ್
ಅಪಾಚೆ ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಒಂದು ವೇಗದ ಮತ್ತು ಬಹುಮುಖ ವಿತರಣೆ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿದ್ದು ಅದು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ನಿಭಾಯಿಸುತ್ತದೆ. ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ವೇಗವಾಗಿ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದಿಂದಾಗಿ ಇದು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗೆ ಜನಪ್ರಿಯ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ.
ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ವೇಗವಾಗಿರಲು ಮಾತ್ರವಲ್ಲ, ಇದು ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಆಗಿದೆ, ಅಂದರೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗೆ ಧಕ್ಕೆಯಾಗದಂತೆ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಡೇಟಾ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು.
ಅಪಾಚೆ ಸ್ಪಾರ್ಕ್ನೊಂದಿಗೆ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ MLlib ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿದೆ. ಇದು ವರ್ಗೀಕರಣ, ಹಿಂಜರಿತ, ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಸಹಯೋಗದ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ನಂತಹ ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಮತ್ತು ಸಮರ್ಥ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
MLlib ಸ್ಪಾರ್ಕ್ನ ಇತರ ಘಟಕಗಳೊಂದಿಗೆ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಮಾಡುವುದರಿಂದ, ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ಡೇಟಾ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ಸರಳವಾಗಿದೆ.
ಆದ್ದರಿಂದ, ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಗಾಗಿ ನಿಮಗೆ ಬಲವಾದ ಮತ್ತು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಧನ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ, ಅಪಾಚೆ ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ನಿಮ್ಮ ಪಟ್ಟಿಯಲ್ಲಿರಬೇಕು.
ಪರ
- ಅದರ ವಿತರಿಸಿದ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ವಿನ್ಯಾಸದ ಕಾರಣ, ಇದು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ನಿಭಾಯಿಸುತ್ತದೆ
- ಹಡೂಪ್, ಹೈವ್ ಮತ್ತು ಕಸ್ಸಂದ್ರದಂತಹ ಇತರ ಬಿಗ್ ಡೇಟಾ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳೊಂದಿಗೆ ಏಕೀಕರಣವು ಸರಳವಾಗಿದೆ.
- ವರ್ಗೀಕರಣ, ಹಿಂಜರಿತ, ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಸಹಯೋಗದ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ಗಾಗಿ ಹಲವಾರು ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲಾಗಿದೆ
ಕಾನ್ಸ್
- ವಿತರಿಸಲಾದ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ನ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯಿಂದಾಗಿ, ಕಲಿಕೆಯ ರೇಖೆಯು ಕಡಿದಾದದ್ದಾಗಿದೆ
- ಅಪಾರ ಪ್ರಮಾಣದ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು ಮತ್ತು ಮೂಲಸೌಕರ್ಯಗಳ ಮೇಲೆ ಸಾಗುತ್ತದೆ
- ನೈಜ-ಸಮಯದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಮತ್ತು ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಡೇಟಾಗೆ ಬೆಂಬಲ ಸೀಮಿತವಾಗಿದೆ
11. ಮಿಲಿಪ್ಯಾಕ್
mlpack ಒಂದು ಮುಕ್ತ-ಮೂಲ C++ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಟೂಲ್ಕಿಟ್ ಆಗಿದೆ, ಇದು ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗೆ ತ್ವರಿತ, ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಮತ್ತು ಸರಳ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
ಇದು ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್, ರಿಗ್ರೆಶನ್, ವರ್ಗೀಕರಣ, ಆಯಾಮ ಕಡಿತ ಮತ್ತು ನರಗಳ ಜಾಲಗಳಂತಹ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಪರ
- ಅನೇಕ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಅನುಷ್ಠಾನ
- ಇತರ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳು ಮತ್ತು ಭಾಷೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಏಕೀಕರಣವು ಸರಳವಾಗಿದೆ.
- ಕಮಾಂಡ್-ಲೈನ್ ಮತ್ತು C++ API ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ
ಕಾನ್ಸ್
- ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು
- ಹಲವಾರು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಇನ್ನೂ ಅಳವಡಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ
- ಆರಂಭಿಕರಿಗಾಗಿ ಬಳಸಲು ಕಷ್ಟವಾಗಬಹುದು
12. ಅಜುರೆ ಎಂಎಲ್ ಸ್ಟುಡಿಯೋ
ಅಜುರೆ ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ (ಅಜುರೆ ಎಂಎಲ್) ಕ್ಲೌಡ್ನಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ವೇದಿಕೆಯಾಗಿದೆ. ನೀವು ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲು, ನಿಯೋಜಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು.
ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋ ಅನ್ನು ಸರಳೀಕರಿಸುವಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಮತ್ತು ಡೆವಲಪರ್ಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಇದು ವಿವಿಧ ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ಸೇವೆಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀವು ಸರಳವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು, ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ನಿಯೋಜಿಸಬಹುದು. ಮತ್ತು ನೀವು Azure ML ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅವರ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಬಹುದು-ಎಲ್ಲವೂ ಒಂದೇ ಸಮಗ್ರ ಪರಿಸರದಿಂದ.
ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ಪೈಥಾನ್, ಆರ್ ಮತ್ತು ಎಸ್ಕ್ಯೂಎಲ್ ಸೇರಿದಂತೆ ಹಲವಾರು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಭಾಷೆಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಹಲವಾರು ಪೂರ್ವ-ನಿರ್ಮಿತ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಬರುತ್ತದೆ.
ಇದಲ್ಲದೆ, ಅದರ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ವಿನ್ಯಾಸದ ಕಾರಣ, ಅಜುರೆ ML ಸಣ್ಣ-ಪ್ರಮಾಣದ ಪ್ರಯೋಗಗಳು ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ-ಪ್ರಮಾಣದ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು.
ಪರ
- ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿಯೋಜಿಸಲು ಬಳಸಲು ಸುಲಭವಾದ ಚಿತ್ರಾತ್ಮಕ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ
- Azure Storage ಮತ್ತು Power BI ನಂತಹ ಇತರ Microsoft ಸೇವೆಗಳಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುತ್ತದೆ.
- ಆವೃತ್ತಿ ನಿಯಂತ್ರಣ ಮತ್ತು ಹಂಚಿದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷೇತ್ರಗಳ ಮೂಲಕ ತಂಡದ ಸದಸ್ಯರೊಂದಿಗೆ ಸಹಯೋಗ ಸಾಧ್ಯ
- ಬೃಹತ್ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಶಕ್ತಿಯೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸಲು ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ
ಕಾನ್ಸ್
- ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳಿಗಾಗಿ ಕನಿಷ್ಠ ಗ್ರಾಹಕೀಕರಣ ಆಯ್ಕೆಗಳು
- ಬೆಲೆ ತಂತ್ರದಿಂದಾಗಿ, ಇದು ಸಣ್ಣ ಉದ್ಯಮಗಳು ಅಥವಾ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಿಗೆ ಕಡಿಮೆ ವೆಚ್ಚ-ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿರಬಹುದು
13. ಸೋನೆಟ್
ಡೀಪ್ಮೈಂಡ್ ಸಂಶೋಧಕರು ವಿವಿಧ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗಾಗಿ ನರಮಂಡಲದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವ AI ಚೌಕಟ್ಟಿನ ಸಾನೆಟ್ ಅನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿದ್ದಾರೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ಮಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆ, ಹಾಗೆಯೇ ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆ.
ಸಾನೆಟ್ನ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಅನ್ನು snt.Module ನಲ್ಲಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು ನಿಯತಾಂಕಗಳು, ಇತರ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ಗಳು ಮತ್ತು ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ಪಾಯಿಂಟರ್ಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಬಹುದು. ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ ಹಲವಾರು ಮೊದಲೇ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ಗಳು ಮತ್ತು ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಬರುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಬಳಕೆದಾರರು ತಮ್ಮದೇ ಆದದನ್ನು ರಚಿಸಲು ಪ್ರೋತ್ಸಾಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಪರ
- ಸರಳ ಮತ್ತು ಶಕ್ತಿಯುತ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಮಾದರಿ
- ಬಳಕೆದಾರರು ತಮ್ಮ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಪ್ರೋತ್ಸಾಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಮತ್ತು ಕೇಂದ್ರೀಕೃತವಾಗಿರುವ ಕೋಡ್
ಕಾನ್ಸ್
- ಯಾವುದೇ ತರಬೇತಿ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿಲ್ಲ
- ಆರಂಭಿಕರು ಕಡಿದಾದ ಕಲಿಕೆಯ ರೇಖೆಯನ್ನು ಎದುರಿಸಬಹುದು
14. ಗ್ಲುವಾನ್ಸಿವಿ
ನೀವು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯ ಬಗ್ಗೆ ಇನ್ನಷ್ಟು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಲು ಬಯಸುವಿರಾ?
GluonCV ಅನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ!
ಈ ಅದ್ಭುತ ಗ್ರಂಥಾಲಯವು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು, ಪೂರ್ವ-ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಇಂಜಿನಿಯರ್ಗಳು, ಸಂಶೋಧಕರು ಮತ್ತು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳಿಗೆ ತಮ್ಮ ಆಲೋಚನೆಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲು, ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ಮೂಲಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಪ್ರದೇಶದ ಬಗ್ಗೆ ಇನ್ನಷ್ಟು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಾಮಗ್ರಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
GluonCV ತನ್ನ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿದ API ಗಳು, ಸರಳ ಅನುಷ್ಠಾನಗಳು ಮತ್ತು ಸಮುದಾಯದ ಸಹಾಯದೊಂದಿಗೆ SOTA ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಾಧಿಸಲು ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಹೆಚ್ಚು ಏನು, ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಭಾಗ?
ಇದು ಅತ್ಯಂತ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಬಲ್ಲ ಮತ್ತು ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಸ್ಥಾಪಿಸಲು ಸರಳವಾಗಿದೆ! GluonCV ನಿಮ್ಮ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಪ್ರತಿಭೆಯನ್ನು ಮುಂದಿನ ಹಂತಕ್ಕೆ ಕೊಂಡೊಯ್ಯಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, ನೀವು ಅನುಭವಿ ವೃತ್ತಿಪರರಾಗಿರಲಿ ಅಥವಾ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತಿರಲಿ.
ಪರ
- ಸರಳ ಅನುಸ್ಥಾಪನೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆ
- ಪೂರ್ವ-ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿಗಳ ದೊಡ್ಡ ಸಂಗ್ರಹ
- ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕವಾಗಿವೆ
- ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸರಳವಾದ ಅನುಷ್ಠಾನಗಳು
- ಸರಳ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಮತ್ತು ನಿಯೋಜನೆ
ಕಾನ್ಸ್
- ಪರ್ಯಾಯ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳಿಗಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಗ್ರಾಹಕೀಕರಣ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣ
- ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯೇತರ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳಿಗೆ ಬೆಂಬಲ ಸೀಮಿತವಾಗಿದೆ
- ಪರವಾನಗಿ ನಿರ್ಬಂಧಗಳ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ವಾಣಿಜ್ಯ ಬಳಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸಬಹುದು
15. H2O
H2O ಒಂದು ಮುಕ್ತ-ಮೂಲ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ವೇದಿಕೆಯಾಗಿದ್ದು, ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ತಮ್ಮ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ನಡೆಸಲು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು (AI) ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವುದನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
H2O.ai ನ AI ಕ್ಲೌಡ್ ಯಾವುದೇ ಕೋಡಿಂಗ್ ಕೌಶಲ್ಯವಿಲ್ಲದೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಡ್ರ್ಯಾಗ್ ಮತ್ತು ಡ್ರಾಪ್ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ನೊಂದಿಗೆ H2O ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವುದನ್ನು ಇನ್ನಷ್ಟು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ವೇದಿಕೆಯು ಸಹ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ಡೇಟಾ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು, ಹಾಗೆಯೇ ಮಾದರಿ ಟ್ವೀಕಿಂಗ್ ಮತ್ತು ನಿಯೋಜನೆ. ಸವಾಲಿನ ವ್ಯಾಪಾರ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು AI ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಮತ್ತು ಸರಳವಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿಯೋಜಿಸಲು ವ್ಯಾಪಾರಗಳು H2O.ai ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
ಪರ
- ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಡ್ರ್ಯಾಗ್ ಮತ್ತು ಡ್ರಾಪ್ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್
- ಸಮಗ್ರ ಡೇಟಾ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಸಾಧನಗಳು, ಹಾಗೆಯೇ ಮಾದರಿ ಶ್ರುತಿ ಮತ್ತು ನಿಯೋಜನೆ
- ದೊಡ್ಡ ಬಳಕೆದಾರ ಮತ್ತು ಕೊಡುಗೆದಾರ ಸಮುದಾಯದೊಂದಿಗೆ ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್
- ಹಲವಾರು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳಿಗೆ ಬೆಂಬಲ
ಕಾನ್ಸ್
- ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ನ ಪ್ರೀಮಿಯಂ ಆವೃತ್ತಿಯಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಕೆಲವು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾಗಿದೆ
- ಇತರ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, ಹೊಂದಿಸಲು ಮತ್ತು ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಲು ಹೆಚ್ಚು ಕಷ್ಟವಾಗಬಹುದು.
ಸುತ್ತು, ಯಾವುದು ಉತ್ತಮ?
ಆದರ್ಶ AI ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ ಅಥವಾ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ನೀವು ಅದರೊಂದಿಗೆ ಏನು ಮಾಡಲು ಬಯಸುತ್ತೀರಿ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ನೀವು ಬಳಸಲು ಸರಳವಾದ ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಸಮುದಾಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಬಯಸಿದರೆ, TensorFlow ಅಥವಾ PyTorch ಸೂಕ್ತವಾದ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿರಬಹುದು.
ನೀವು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚು ಗಮನಹರಿಸುವ ವೇದಿಕೆಯನ್ನು ಬಯಸಿದರೆ, Azure ML Studio ಅಥವಾ H2O.ai ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿರಬಹುದು.
ಮತ್ತು, ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಲು ಸರಳವಾದ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ನೀವು ಬಯಸಿದರೆ, ಸಾನೆಟ್ ಅಥವಾ ಗ್ಲುಯಾನ್ಸಿವಿ ಹೋಗಲು ದಾರಿಯಾಗಬಹುದು. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ನಿಮಗಾಗಿ ಸೂಕ್ತವಾದ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಅನನ್ಯ ಬೇಡಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಅಭಿರುಚಿಗಳಿಂದ ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ನೀಡಿ