ನೀವು ಇದನ್ನು ಓದುತ್ತಿದ್ದರೆ, ನೀವು ನಿಸ್ಸಂದೇಹವಾಗಿ ಈಗಾಗಲೇ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಗೆ ನಿಮ್ಮ ಪ್ರವಾಸವನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದ್ದೀರಿ. ನೀವು ಈ ವಿಷಯಕ್ಕೆ ಹೊಸಬರಾಗಿದ್ದರೆ, ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯು ಒಂದು ಆಡ್-ಆನ್ ಆಗಿದ್ದು, ಇದು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ಮಾನವ-ರೀತಿಯ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಕೃತಕ ನರ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳೆಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಮೆದುಳಿನಂತಹ ವಿಶಿಷ್ಟ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.
ಈ ವಿನ್ಯಾಸಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು, ಗೂಗಲ್, ಫೇಸ್ಬುಕ್ ಮತ್ತು ಉಬರ್ನಂತಹ ಟೆಕ್ ಬೆಹೆಮೊತ್ಗಳು ಪೈಥಾನ್ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಪರಿಸರಕ್ಕಾಗಿ ವಿವಿಧ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ್ದಾರೆ, ಇದು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ನರಗಳ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು, ರಚಿಸಲು ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಸರಳವಾಗಿದೆ.
ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಚೌಕಟ್ಟು ಎನ್ನುವುದು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಶಿಕ್ಷಣ ತಜ್ಞರು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಬಳಸುವ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ನ ಒಂದು ತುಣುಕು.
ಈ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳ ಗುರಿಯು ಹಿಂದಿನ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳದೆಯೇ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ತಮ್ಮ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವಂತೆ ಮಾಡುವುದು. ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ, ನರ ಜಾಲಗಳು ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ.
ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಮೂಲಕ, ಈ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು, ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಬಿಲ್ಡಿಂಗ್ ಬ್ಲಾಕ್ಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ.
ನಾವು PyTorch ಗೆ ಪರ್ಯಾಯವಾಗಿ TensorFlow, Keras, Apache MXNet, Microsoft CNTK ಮತ್ತು DeepLearing4j ಅನ್ನು ನೋಡುತ್ತೇವೆ, ಇದು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ. ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಚೌಕಟ್ಟು.
ಪೈಟೋರ್ಚ್ ಎಂದರೇನು?
ಪೈಟೋರ್ಚ್ ಟಾರ್ಚ್ ಪೈಥಾನ್ ಲೈಬ್ರರಿಯೊಂದಿಗೆ ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ಉಚಿತ, ತೆರೆದ ಮೂಲ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಗ್ರಂಥಾಲಯವಾಗಿದೆ.
ಇದನ್ನು ಫೇಸ್ಬುಕ್ನ AI ಸಂಶೋಧನಾ ಗುಂಪಿನಿಂದ ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ, ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯಲ್ಲಿನ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಜನವರಿ 2016 ರಲ್ಲಿ ಉಚಿತ ಮತ್ತು ಮುಕ್ತ-ಮೂಲ ಲೈಬ್ರರಿಯಾಗಿ ಪ್ರಕಟಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಇದು ಕಡ್ಡಾಯ ಮತ್ತು ಪೈಥಾನಿಕ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದು ಅದು ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಮಾದರಿಯಾಗಿ ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ, ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವಿಕೆಯನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇತರ ಜನಪ್ರಿಯ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಲೈಬ್ರರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಇವೆಲ್ಲವೂ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಉಳಿಯುವಾಗ ಮತ್ತು GPU ಗಳಂತಹ ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ ವೇಗವರ್ಧಕಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
PyTorch ಅದರ ಉಪಯುಕ್ತತೆ ಮತ್ತು ಸಂಪೂರ್ಣ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಪರಿಗಣನೆಗಳ ಮೇಲೆ ಗಮನಹರಿಸುವುದರಿಂದ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಸಂಶೋಧಕರಲ್ಲಿ ಜನಪ್ರಿಯತೆಯನ್ನು ಗಳಿಸಿದೆ.
ಇದು ಮೂಲ ದತ್ತಾಂಶ ರಚನೆ, ಟೆನ್ಸರ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, ಇದು ನಂಬಿ ಅರೇಗಳಂತೆಯೇ ಬಹು ಆಯಾಮದ ರಚನೆಯಾಗಿದೆ, ಇದು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್ಗಳು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ನರಮಂಡಲ.
ಅದರ ನಮ್ಯತೆ, ವೇಗ ಮತ್ತು ಅನುಷ್ಠಾನದ ಸುಲಭತೆಯಿಂದಾಗಿ ಇದು ಪ್ರಸ್ತುತ ವಲಯಗಳಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಸಮುದಾಯದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಜನಪ್ರಿಯವಾಗುತ್ತಿದೆ, ಇದು ಅತ್ಯಂತ ಜನಪ್ರಿಯ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಸಾಧನಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ.
ಪೈಟೋರ್ಚ್ ಪ್ರಮುಖ ಲಕ್ಷಣಗಳು
- PyTorch ಪೈಥಾನ್-ಕೇಂದ್ರಿತ, ಅಥವಾ "ಪೈಥೋನಿಕ್" ಆಗಿದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಇದು ಮತ್ತೊಂದು ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ಗ್ರಂಥಾಲಯಕ್ಕೆ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಆಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಬದಲು ಪೈಥಾನ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ನೊಂದಿಗೆ ಆಳವಾದ ಏಕೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ಉದ್ದೇಶಿಸಲಾಗಿದೆ.
- ಕಲಿಯಲು ಸರಳ - PyTorch ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ನಂತೆಯೇ ಅದೇ ರಚನೆಯನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಡೆವಲಪರ್ ಸಮುದಾಯವು ಯಾವಾಗಲೂ ಅದನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವುದರೊಂದಿಗೆ ನಿಖರವಾಗಿ ದಾಖಲಿಸಲಾಗಿದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್ಗಳಲ್ಲದವರಿಗೂ ಕಲಿಯುವುದು ಸರಳವಾಗಿದೆ.
- PyTorch ಹಲವಾರು CPU ಅಥವಾ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಕೆಲಸವನ್ನು ವಿಭಜಿಸಬಹುದು ಜಿಪಿಯು ಡೇಟಾ ಸಮಾನಾಂತರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಕೋರ್ಗಳು. ಇದೇ ರೀತಿಯ ಸಮಾನಾಂತರತೆಯನ್ನು ಇತರ ಯಂತ್ರ-ಕಲಿಕೆ ತಂತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಾಧಿಸಬಹುದಾದರೂ, PyTorch ಅದನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
- ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವಿಕೆ: PyTorch ಅನ್ನು ಡೀಬಗ್ ಮಾಡಲು ಹಲವಾರು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾದ ಪೈಥಾನ್ ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವ ಉಪಕರಣಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದನ್ನು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪೈಥಾನ್ನ pdb ಮತ್ತು ipdb ಉಪಕರಣಗಳು) ಬಳಸಬಹುದು.
- PyTorch ಡೈನಾಮಿಕ್ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಗ್ರಾಫ್ಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ರನ್ಟೈಮ್ನಲ್ಲಿ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ನ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದು ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.
- PyTorch ವಿವಿಧ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ರಚಿಸಲಾದ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಬರುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಟಾರ್ಚ್ಟೆಕ್ಸ್ಟ್, ಟಾರ್ಚ್ವಿಷನ್ ಮತ್ತು ಟಾರ್ಚೌಡಿಯೋ, NLP, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ, ಮತ್ತು ಧ್ವನಿ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯಂತಹ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
ಪೈಟೋರ್ಚ್ ಮಿತಿಗಳು
- ಸೀಮಿತ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ಗಳು: ಮಾದರಿ ಗ್ರಾಫ್ (ಟೆನ್ಸರ್ಬೋರ್ಡ್) ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು TensorFlow ಪ್ರಬಲವಾದ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ಸಾಧನವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, PyTorch ಪ್ರಸ್ತುತ ಈ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಡೆವಲಪರ್ಗಳು ಟೆನ್ಸರ್ಬೋರ್ಡ್ಗೆ ಬಾಹ್ಯವಾಗಿ ಸಂಪರ್ಕಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಹಲವಾರು ಪೈಥಾನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಡೇಟಾ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ಸಾಧನಗಳು.
- PyTorch ಅಂತ್ಯದಿಂದ ಅಂತ್ಯವಲ್ಲ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ವೇದಿಕೆ; ಇದು ಸರ್ವರ್ಗಳು, ಕಾರ್ಯಸ್ಥಳಗಳು ಮತ್ತು ಮೊಬೈಲ್ ಸಾಧನಗಳಿಗೆ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ.
ಈ ಎಲ್ಲಾ ಕಾರಣಗಳಿಗಾಗಿ, ಪೈಟೋರ್ಚ್ಗೆ ಉತ್ತಮವಾದ ಪರ್ಯಾಯಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುವುದು ಬುದ್ಧಿವಂತ ನಿರ್ಧಾರವಾಗಿದೆ.
ಅತ್ಯಂತ ಜನಪ್ರಿಯ ಪೈಟೋರ್ಚ್ ಪರ್ಯಾಯಗಳು
ಪೈಟೋರ್ಚ್ಗೆ ಉತ್ತಮ ಪರ್ಯಾಯಗಳ ಪಟ್ಟಿ ಇಲ್ಲಿದೆ.
1. ಟೆನ್ಸಾರ್ಫ್ಲೋ
ಟೆನ್ಸರ್ಫ್ಲೊ Google ನಿಂದ ರಚಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ-ಕೇಂದ್ರಿತ, ತೆರೆದ ಮೂಲ ಚೌಕಟ್ಟಾಗಿದೆ. ಇದು ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ ಅನ್ನು ಸಹ ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ. ಟೆನ್ಸರ್ಫ್ಲೋ ಅನ್ನು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳೊಂದಿಗೆ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಇದಲ್ಲದೆ, ಇದು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ಸಾಕಷ್ಟು ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಸಾಬೀತಾಯಿತು, ಆದ್ದರಿಂದ Google ಅದನ್ನು ಉಚಿತವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಾಗುವಂತೆ ಮಾಡಿದೆ. ಟೆನ್ಸರ್ಫ್ಲೋ ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಯಾಮಗಳೊಂದಿಗೆ ಬಹು ಆಯಾಮದ ಅರೇಗಳ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ಟೆನ್ಸರ್ಗಳು ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಗಾಧ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವಾಗ, ಬಹು ಆಯಾಮದ ಅರೇಗಳು ಸಹಾಯಕವಾಗುತ್ತವೆ.
ಟೆನ್ಸರ್ಫ್ಲೋ ನೋಡ್-ಎಡ್ಜ್ ಡೇಟಾ ಫ್ಲೋ ಗ್ರಾಫ್ಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ಎಕ್ಸಿಕ್ಯೂಶನ್ ವಿಧಾನವು ಗ್ರಾಫ್ಗಳ ರೂಪವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದರಿಂದ, GPU ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ನಲ್ಲಿ ಟೆನ್ಸರ್ಫ್ಲೋ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವುದು ತುಂಬಾ ಸುಲಭ.
C#, Haskell, Julia, R, Ruby, Rust, ಮತ್ತು Scala ಭಾಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಟೆನ್ಸರ್ಫ್ಲೋ ಸಮುದಾಯವು ಬೆಂಬಲವನ್ನು ರಚಿಸಿದೆ. TensorFlow ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಪ್ರವೇಶ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ಹೊಂದುವ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಭಾಷೆಗಳ ಹೊರತಾಗಿ, TensorFlow ಅದರೊಂದಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುವ ಅಥವಾ ಅದರ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ದೊಡ್ಡ ಶ್ರೇಣಿಯ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
ಪ್ರಯೋಜನಗಳು
- ಇದು ಬಳಕೆದಾರ ಸ್ನೇಹಿಯಾಗಿದೆ. ನೀವು ಪೈಥಾನ್ನೊಂದಿಗೆ ಪರಿಚಿತರಾಗಿದ್ದರೆ, ಅದನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಸರಳವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
- ಸಮುದಾಯದಿಂದ ಬೆಂಬಲ. Google ಮತ್ತು ಇತರ ಸಂಸ್ಥೆಗಳ ಪರಿಣಿತ ಡೆವಲಪರ್ಗಳಿಂದ TensorFlow ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಪ್ರತಿದಿನ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.
- ಮೊಬೈಲ್ ಸಾಧನಗಳಲ್ಲಿ TensorFlow ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು TensorFlow ಲೈಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
- ಟೆನ್ಸಾರ್ಬೋರ್ಡ್ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಗಾಗಿ ಒಂದು ಸಾಧನವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾವನ್ನು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸುವುದು. ನಿಮ್ಮ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ವೀಕ್ಷಿಸಲು ನೀವು ಬಯಸಿದರೆ, ಇದು ಬಳಸಲು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ.
- Tensorflow.js ಬ್ರೌಸರ್ನಲ್ಲಿ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಲು JavaScript ಅನ್ನು ಬಳಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
ಅನಾನುಕೂಲಗಳು
- TensorFlow ಒಂದು ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ರಚನೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ದೋಷಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಮತ್ತು ಡೀಬಗ್ ಮಾಡಲು ಕಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ.
- ಯಾವುದೇ OpenCL ಬೆಂಬಲವಿಲ್ಲ.
- ವಿಂಡೋಸ್ ಆಪರೇಟಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಂನ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ TensorFlow ಅನೇಕ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಇದು Linux ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಅನ್ಲಾಕ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ವಿಂಡೋಸ್ ಬಳಕೆದಾರರು ಇನ್ನೂ ಅನಕೊಂಡ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅಥವಾ ಪಿಪ್ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಟೆನ್ಸರ್ ಫ್ಲೋ ಅನ್ನು ಡೌನ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಬಹುದು.
- ಅನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅನುಕ್ರಮಗಳಿಗಾಗಿ ಸಾಂಕೇತಿಕ ಲೂಪ್ಗಳನ್ನು ನೀಡುವ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಟೆನ್ಸರ್ಫ್ಲೋ ಹಿಂದೆ ಬೀಳುತ್ತದೆ. ಇದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅನುಕ್ರಮಗಳಿಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಇದು ಬಳಸಬಹುದಾದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಇದನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಟ್ಟದ API ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
2. ಕೆರಾಸ್
ಕೇರಸ್ ಪೈಥಾನ್ ಆಧಾರಿತ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಗ್ರಂಥಾಲಯವಾಗಿದೆ, ಇದು ಇತರ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುತ್ತದೆ.
ಇದು ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಯಾಗಿದ್ದು ಅದು a ಅನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ ನರಮಂಡಲ API ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ. ಇದನ್ನು ಬಳಕೆದಾರ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ನಂತೆ ಮತ್ತು ಅದು ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿರುವ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು.
ಇದು ಹಗುರವಾದ ಮತ್ತು ಬಳಸಲು ಸುಲಭವಾದ ಕನಿಷ್ಠ ಚೌಕಟ್ಟಾಗಿದೆ. ಈ ಕಾರಣಗಳಿಗಾಗಿ, Keras TensorFlow ನ ಕೋರ್ API ನ ಭಾಗವಾಗಿದೆ. ಕೆರಸ್ ಮುಂಭಾಗದ ತುದಿಯು ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ನರಮಂಡಲದ ಮಾದರಿಗಳ ತ್ವರಿತ ಮೂಲಮಾದರಿಯನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
API ಗ್ರಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಬಳಸಲು ಸರಳವಾಗಿದೆ, ಜೊತೆಗೆ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಬೋನಸ್ನೊಂದಿಗೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ಗಳ ನಡುವೆ ಸುಲಭವಾಗಿ ವರ್ಗಾಯಿಸಬಹುದು.
ಪ್ರಯೋಜನಗಳು
- Keras API ಬಳಸಲು ಸರಳವಾಗಿದೆ. API ಉತ್ತಮವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ, ವಸ್ತು-ಆಧಾರಿತ ಮತ್ತು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಬಲ್ಲದು, ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಆನಂದದಾಯಕ ಬಳಕೆದಾರ ಅನುಭವವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
- ವಿತರಿಸಿದ ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಬಹು-ಜಿಪಿಯು ಸಮಾನಾಂತರತೆಗೆ ಬೆಂಬಲ ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತವಾಗಿದೆ.
- ಕೆರಾಸ್ ಪೈಥಾನ್ ಸ್ಥಳೀಯ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಆಗಿದ್ದು ಅದು ಸಂಪೂರ್ಣ ಪೈಥಾನ್ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನ ಪರಿಸರಕ್ಕೆ ಸರಳ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಕೆರಾಸ್ ಮಾದರಿಗಳು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪೈಥಾನ್ ಸ್ಕಿಕಿಟ್-ಲರ್ನ್ API ಬಳಸಿ ಬಳಸಬಹುದು.
- ಕೆರಾಸ್ ಹಲವಾರು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳಿಗಾಗಿ ಪೂರ್ವ-ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ತೂಕವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಮುನ್ನೋಟಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಅಥವಾ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ನಾವು ಈ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದು.
ಅನಾನುಕೂಲಗಳು
- ಕಡಿಮೆ ಮಟ್ಟದ ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ನಿಯಮಿತವಾಗಿ ಪಡೆಯಲು ಇದು ನಂಬಲಾಗದಷ್ಟು ಕಿರಿಕಿರಿ ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ. ಕೇರಸ್ಗಳು ಸಾಧಿಸಲು ಉದ್ದೇಶಿಸದ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ನಾವು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದಾಗ ಈ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಉದ್ಭವಿಸುತ್ತವೆ.
- ಅದರ ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್ಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, ಇದು GPU ಗಳಲ್ಲಿ ನಿಧಾನವಾಗಬಹುದು ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಮಾಡಲು ಹೆಚ್ಚು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಬಳಕೆದಾರ ಸ್ನೇಹಪರತೆಗಾಗಿ ನಾವು ವೇಗವನ್ನು ರಾಜಿ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕಾಗಬಹುದು.
- Sci-kit-learn ನಂತಹ ಇತರ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, Keras ಡೇಟಾ-ಪೂರ್ವ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು ಇಷ್ಟವಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
3. ಅಪಾಚೆ MXNet
ಮತ್ತೊಬ್ಬ ಪ್ರಮುಖರು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಚೌಕಟ್ಟು MXNet ಆಗಿದೆ. ಅಪಾಚೆ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಫೌಂಡೇಶನ್ನಿಂದ ರಚಿಸಲ್ಪಟ್ಟ MXNet, JavaScript, Python ಮತ್ತು C++ ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ಭಾಷೆಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ.
ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ Amazon ವೆಬ್ ಸೇವೆಗಳು MXNet ಅನ್ನು ಸಹ ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಅತ್ಯಂತ ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಆಗಿದೆ, ತ್ವರಿತ ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇದು ವಿವಿಧ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಭಾಷೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
ವೇಗ ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದಕತೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಲು, ಸಾಂಕೇತಿಕ ಮತ್ತು ಕಡ್ಡಾಯ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲು MXNet ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸಾಂಕೇತಿಕ ಮತ್ತು ಕಡ್ಡಾಯ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ಸಮಾನಾಂತರಗೊಳಿಸುವ ಡೈನಾಮಿಕ್ ಅವಲಂಬನೆ ಶೆಡ್ಯೂಲರ್ ಅನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ.
ಅದರ ಮೇಲೆ, ಗ್ರಾಫ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಲೇಯರ್ ಸಾಂಕೇತಿಕ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ಆರ್ಥಿಕವಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ. MXNet ಪೋರ್ಟಬಲ್ ಮತ್ತು ಹಗುರವಾದ ಗ್ರಂಥಾಲಯವಾಗಿದೆ.
ಇದು NVIDIA Pascal TM GPU ಗಳಿಂದ ಚಾಲಿತವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಹಲವಾರು GPU ಗಳು ಮತ್ತು ನೋಡ್ಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಆಗಿದ್ದು, ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ನಿಮಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಪ್ರಯೋಜನಗಳು
- ಜಿಪಿಯುಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಬಹು-ಜಿಪಿಯು ಮೋಡ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
- ದಕ್ಷ, ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಮತ್ತು ಮಿಂಚಿನ ವೇಗ.
- ಎಲ್ಲಾ ಪ್ರಮುಖ ವೇದಿಕೆಗಳು ಮಂಡಳಿಯಲ್ಲಿವೆ.
- ಮಾದರಿ ಸೇವೆಯು ಸರಳವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು API ವೇಗವಾಗಿದೆ.
- Scala, R, Python, C++, ಮತ್ತು JavaScript ಬೆಂಬಲಿತ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಸೇರಿವೆ.
ಅನಾನುಕೂಲಗಳು
- MXNet ಚಿಕ್ಕದಾಗಿದೆ ಮುಕ್ತ ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಟೆನ್ಸರ್ಫ್ಲೋಗಿಂತ ಸಮುದಾಯ.
- ಗಮನಾರ್ಹ ಸಮುದಾಯ ಬೆಂಬಲದ ಕೊರತೆಯಿಂದಾಗಿ ಸುಧಾರಣೆಗಳು, ದೋಷ ಪರಿಹಾರಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಸುಧಾರಣೆಗಳು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಹೆಚ್ಚು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
- MxNet, ಐಟಿ ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ ಹಲವಾರು ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಂದ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದೆಯಾದರೂ, ಟೆನ್ಸಾರ್ಫ್ಲೋ ಎಂದು ಪ್ರಸಿದ್ಧವಾಗಿಲ್ಲ.
4. ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ CNTK
ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ ಕಾಗ್ನಿಟಿವ್ ಟೂಲ್ಕಿಟ್ (CNTK) ವಿತರಿಸಿದ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಗಾಗಿ ವಾಣಿಜ್ಯಿಕವಾಗಿ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾದ ಮುಕ್ತ-ಮೂಲ ಚೌಕಟ್ಟಾಗಿದೆ. ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ರಚಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ನರಮಂಡಲ ಜಾಲಗಳು, ಆದರೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಅರಿವಿನ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ಗೆ ಸಹ ಬಳಸಬಹುದು.
ಇದು ವಿವಿಧ ಭಾಷೆಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕ್ಲೌಡ್ನಲ್ಲಿ ಬಳಸಲು ಸರಳವಾಗಿದೆ. ಈ ಗುಣಗಳಿಂದಾಗಿ, CNTK ವಿವಿಧ AI ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಫಿಟ್ ಆಗಿದೆ. ಅದರ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಆಹ್ವಾನಿಸಲು ನಾವು C++ ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದಾದರೂ, ಪೈಥಾನ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಅತ್ಯಂತ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ.
ಹಲವಾರು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳಲ್ಲಿ ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿರುವಾಗ, Microsoft Cognitive Toolkit ಅನ್ನು Theano ಅಥವಾ TensorFlow ನಂತಹ ಟೂಲ್ಕಿಟ್ಗಳಿಗಿಂತ ಉತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ ನೀಡಲು ಗುರುತಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ ಕಾಗ್ನಿಟಿವ್ ಟೂಲ್ಕಿಟ್ RNN ಮತ್ತು CNN ನರ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಚಿತ್ರ, ಕೈಬರಹ ಮತ್ತು ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.
ಪ್ರಯೋಜನಗಳು
- ಡೇಟಾ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಎಂಜಿನ್ ಅಪಾಚೆ ಸ್ಪಾರ್ಕ್ನೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಸರಳವಾಗಿದೆ.
- CNTK ಯ ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ ಅನೇಕ ವ್ಯವಹಾರಗಳಲ್ಲಿ ಜನಪ್ರಿಯ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ. ಹಲವಾರು ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ಡ್ ಘಟಕಗಳಿವೆ.
- ಸ್ಥಿರ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
- ಅಜೂರ್ ಕ್ಲೌಡ್ನೊಂದಿಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಇವೆರಡನ್ನೂ ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ.
- ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಬಳಕೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಅನಾನುಕೂಲಗಳು
- ಟೆನ್ಸಾರ್ಫ್ಲೋಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, ಕಡಿಮೆ ಸಮುದಾಯ ಬೆಂಬಲವಿದೆ.
- ಕಡಿದಾದ ಕಲಿಕೆಯ ರೇಖೆ.
- ಇದು ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ಬೋರ್ಡ್ ಮತ್ತು ARM ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ.
5. DeepLearning4j
ಜಾವಾ ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಯಾಗಿದ್ದರೆ, DeepLearning4j ಬಳಸಲು ಉತ್ತಮ ಚೌಕಟ್ಟಾಗಿದೆ. ಇದು ವಾಣಿಜ್ಯ ದರ್ಜೆಯ ಮತ್ತು ಮುಕ್ತ-ಮೂಲದ ವಿತರಿಸಲಾದ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಗ್ರಂಥಾಲಯವಾಗಿದೆ.
RNN ಗಳು ಮತ್ತು CNN ಗಳಂತಹ ಎಲ್ಲಾ ಪ್ರಮುಖ ರೀತಿಯ ನರಮಂಡಲದ ವಿನ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. Deeplearning4j ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಗಾಗಿ ಜಾವಾ ಮತ್ತು ಸ್ಕಾಲಾ ಗ್ರಂಥಾಲಯವಾಗಿದೆ.
ಇದು Hadoop ಮತ್ತು Apache Spark ಜೊತೆಗೆ ಚೆನ್ನಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ. Deeplearning4j ಜಾವಾ ಆಧಾರಿತ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಪರಿಹಾರಗಳಿಗೆ ಅದ್ಭುತ ಪರ್ಯಾಯವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು GPU ಗಳನ್ನು ಸಹ ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ.
Eclipse Deeplearning4j ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಚೌಕಟ್ಟಿನ ವಿಷಯಕ್ಕೆ ಬಂದಾಗ, ಕೆಲವು ಅಸಾಧಾರಣ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಕಡಿತ, ಮೈಕ್ರೋ-ಸರ್ವೀಸ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಅಡಾಪ್ಟೇಶನ್ ಮತ್ತು ವಿತರಿಸಿದ CPU ಗಳು ಮತ್ತು GPU ಗಳ ಮೂಲಕ ಸಮಾನಾಂತರ ತರಬೇತಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ.
ಪ್ರಯೋಜನಗಳು
- ಇದು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು ಮತ್ತು ಸಮುದಾಯ ಸಹಾಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
- ಅಪಾಚೆ ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಏಕೀಕರಣವು ಸರಳವಾಗಿದೆ.
- ಇದು ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಮತ್ತು ಅಗಾಧ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
ಅನಾನುಕೂಲಗಳು
- Tensorflow ಮತ್ತು PyTorch ಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, ಇದು ಕಡಿಮೆ ಜನಪ್ರಿಯವಾಗಿದೆ.
- ಲಭ್ಯವಿರುವ ಏಕೈಕ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆ ಜಾವಾ.
ತೀರ್ಮಾನ
ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ಕಷ್ಟಕರವಾದ ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ. ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಹಲವು ಇರುವುದರಿಂದ, ಬೇಡಿಕೆಯಂತೆ ಪಟ್ಟಿ ಬೆಳೆಯುತ್ತಿದೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅನ್ವಯಗಳು ಬೆಳೆಯುತ್ತವೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಚೌಕಟ್ಟು ತನ್ನದೇ ಆದ ಅನುಕೂಲಗಳು ಮತ್ತು ಅನಾನುಕೂಲಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
ಭದ್ರತೆ, ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಸೇರಿದಂತೆ ಹಲವಾರು ಪರಿಗಣನೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಬೇಕು. ಎಂಟರ್ಪ್ರೈಸ್-ದರ್ಜೆಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ, ಅವಲಂಬನೆಯು ಇನ್ನಷ್ಟು ಮುಖ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
ನೀವು ಇದೀಗ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, Tensorflow ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಉತ್ತಮ ಸ್ಥಳವಾಗಿದೆ. ನೀವು ವಿಂಡೋಸ್ ಆಧಾರಿತ ವಾಣಿಜ್ಯ ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ CNTK ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ. ನೀವು ಜಾವಾವನ್ನು ಬಯಸಿದರೆ, DL4J ಬಳಸಿ.
ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ನೀಡಿ