Sidd Dir prett op eng spannend Rees an d'Räich vun der kënschtlecher Intelligenz ze goen?
Et gouf ni eng besser Geleeënheet fir AI Kaderen z'entdecken, dank dem Wuesstum vun der kënschtlecher Intelligenz.
Et gi verschidde Léisunge verfügbar, rangéiert vun TensorFlow a PyTorch bis Keras a Caffe. Ofhängeg vun Ären Ziler, huet all Kader verschidde Virdeeler an Nodeeler.
Also, egal ob Dir en Newbie sidd oder en erfuerene Entwéckler, loosst eis ufänken a kucken op déi bescht AI Kaderen déi haut verfügbar sinn.
1. PyTorch
PyTorch ass e staarken Open-Source Maschinnléiere Kader, deen d'AI Gemeinschaft zënter sengem Debut am Joer 2016 geschweest huet.
Awer wat ënnerscheet PyTorch vum Publikum? Fir unzefänken, huet et eng robust Sammlung vu Fäegkeeten. Dëst mécht et perfekt fir ze bauen an ëmzesetzen Maschinn léieren Modeller.
PyTorch ass e Produktiounsfähig Kader dee fir souguer déi exigent Uwendungen vertraut ka ginn, dank sengem glaten Iwwergang tëscht eier a Grafikmodi mat TorchScript a senger Fäegkeet fir de Wee op d'Produktioun mat TorchServe ze beschleunegen.
Zousätzlech huet PyTorch en ëmfaassend Ökosystem vun Tools a Bibliothéiken. Dës Tools hëllefen bei der Schafung vun Computer Visioun, NLP, an aner Uwendungen.
Et gëtt och extensiv op grousse Cloud Plattformen ënnerstëtzt, wat et erlaabt eng einfach Entwécklung a Skaléieren.
Profien
- TorchScript léisst Iech ouni Ustrengung tëscht gäeren a Grafikmodi wiesselen, während TorchServe d'Rees op d'Produktioun beschleunegt.
- E robusten Ökosystem vun Tools a Kaderen erweidert PyTorch an erlaabt Fuerschung an Computervisioun, natierlech Sproochveraarbechtung an aner Beräicher.
- Major Cloud Plattforme si gutt ënnerstëtzt, wat fir frictionless Entwécklung an einfache Skala erlaabt.
scheinbar
- Am Verglach mat anere Kaderen huet et eng méi kleng Entwécklungsgemeinschaft.
- Et feelt un Iwwerwaachungs- a Visualiséierungsinstrumenter, sou wéi en Tensorbrett.
2. Keras
Sidd Dir midd mam Stouss iwwer konfus APIen a Fehlermeldungen wann Dir Maschinnléiere Modeller entwéckelt? Kuckt net méi wäit wéi Keras, a déif Léieren Kader entwéckelt fir Mënschen anstatt Roboteren.
Keras betount d'Einfachheet, d'Benotzerfrëndlechkeet an eng ëmfaassend Dokumentatioun. Dëst mécht et zu enger populärer Wiel ënner Entwéckler déi probéieren Maschinnléiere-ugedriwwen Produkter ze kreéieren an z'installéieren.
Awer dat ass net alles: Keras huet e breet Ökosystem vun Tools a Ressourcen déi all Deel vum Maschinnléiere Workflow ofdecken.
Mat der Flexibilitéit fir Keras Modeller iwwerall z'installéieren, vum Browser bis op mobilen Apparater bis embedded Systemer, kënnt Dir d'Fäegkeet vum TensorFlow an all Szenario voll benotzen.
Profien
- Gebaut mat einfachen APIen an ëmfaassend Dokumentatioun fir mënschlech Benotzung.
- Extrem optimiséiert fir Debugging Geschwindegkeet, Code Eleganz, an Deployabilitéit
- Einfach skalierbar op exascale Niveauen wéinst Interaktioun mat der TensorFlow Plattform
- Vill Détachementwahlen, rangéiert vu Browser bis mobilen Apparater bis embedded Systemer
scheinbar
- Manner adaptéierbar wéi aner Deep Learning Kaderen
- Fir bestëmmte komplexe Benotzungsszenarie kënnen extra Bibliothéiken oder Tools erfuerderlech sinn
- Net sou bekannt oder dacks benotzt wéi aner Kaderen
3. TensorFlow
Erstellt Maschinnléiermodeller passend fir Produktioun mat TensorFlow! TensorFlow bitt d'Ressourcen déi Dir braucht fir Är Maschinn Léieren Projeten, egal ob Dir en Expert Datewëssenschaftler sidd oder e virwëtzeg Newcomer.
Egal wéi Ären Erfarungsniveau, Dir kënnt einfach mat TensorFlow unzefänken dank de pre-trainéierte Modeller an Tutorials déi zougänglech sinn.
TensorFlow ass net nëmmen eng Bibliothéik fir Maschinnléieren. Et ass eng ganz End-to-End Maschinnléierplattform déi Optiounen fir all Schrëtt vun Ärem Prozess ubitt, vu Modelldeployment bis Datenpräparatioun.
TensorFlow mécht et einfach Är Modeller iwwerall z'installéieren, egal ob Dir eng Webapp, eng mobil App oder en embedded Apparat entwéckelt.
Profien
- Iwwergräifend Plattform fir Maschinnléiere vun Ufank bis Enn
- Skalierbar an adaptéierbar
- Et ass a verschiddene Versioune verfügbar fir verschidde Benotzungsfäll
- E groussen Ökosystem mat Gemeinschaftsressourcen an ausgebilte Modeller
scheinbar
- Et gëtt eng géi Léierkurve fir déi, déi just ufänken
- Braucht eng gewësse Quantitéit un technesch Expertise a Verständnis.
4. Kaffi
En déiwe Léierkader genannt Caffe gouf erstallt mat engem Fokus op Geschwindegkeet a Modularitéit.
Wéinst senger Einfachheet vum Gebrauch a séierer Dateveraarbechtung huet Caffe, entwéckelt vum Berkeley Vision and Learning Center (BVLC), Popularitéit ënnert Fuerscher a Geschäfter gewonnen.
Et ass eng attraktiv Alternativ fir Leit déi Modeller op enger Rei vun Hardware mussen trainéieren an ofsetzen wéinst sengem High-Performance Design, wat et erlaabt souwuel op CPUs wéi och GPUs ze schaffen.
Profien
- Et ass séier an effektiv.
- Caffe ass adaptéierbar mat enger modulärer Architektur.
- Gutt Gemeinschaftshëllef ass verfügbar.
scheinbar
- Et ass vläicht net déi ideal Wiel fir raffinéiert Uwendungen wéinst senger limitéierter Kapazitéit.
- Am Géigesaz zu anere Kaderen, net sou userfrëndlech
- Verlaangt e puer programméiere Erfahrung.
5. MX Net
Den Deep Learning Kader MXNet gouf mat Effizienz an Adaptabilitéit am Kapp erstallt. Dir kënnt einfach erstellen a benotzen neural Netzwierker mat hirem User-frëndlechen Interface fir eng Rei vun Zwecker.
Et ass entwéckelt mat Produktiounsgebrauchsfäll am Kapp, inklusiv Fäegkeeten wéi Modellcheckpointing, Model Serving, an Ënnerstëtzung fir den ONNX Format. Dëst mécht et einfach Är Modeller op verschiddene Plazen z'installéieren, dorënner embedded Apparater a Cloud Ëmfeld.
Weider Fonctiounen an Tools, déi vum MXNet geliwwert ginn, enthalen agebaute Dateloader, pre-trainéiert Modeller, an Assistenz mat Auto-Differenzéierung. Deep Learning D'Praktiker vun alle Fäegkeetsniveauen wielen et dacks wéinst senger lieweger Gemeinschaft a grëndlecher Dokumentatioun.
Profien
- Skalierbar: MXNet ass eng wonnerbar Optioun fir grouss Uwendungen well et verdeelt Training iwwer vill GPUs an CPUs ënnerstëtzt.
- MXNet ass einfach an aktuell Prozesser z'integréieren well et eng breet Varietéit vu Computersproochen ënnerstëtzt, dorënner Python, R, Julia, Scala, Perl, a C++.
- Et ass kompatibel mat Linux, Windows, macOS, iOS an Android.
scheinbar
- MXNet huet eng héich Léierkurve a kann e bëssen Zäit erfuerderen fir ze beherrschen, ähnlech wéi anerer déif Léieren Kaderen.
- Manner populär: Wärend MXNet Akzeptanz kritt, ass et nach ëmmer net sou dacks benotzt wéi e puer aner Deep Learning Kaderen wéi TensorFlow oder PyTorch, wat suggeréiert datt et manner Gemeinschaftsressourcen zougänglech kënne sinn.
6. Theano
E staarken numeresche Berechnungstoolkit genannt Theano erlaabt d'Benotzer effektiv mathematesch Ausdréck ze designen, optimiséieren an ze evaluéieren. Et bitt en einfachen Interface fir mathematesch Operatiounen op rieseg Datesets auszeféieren an ass uewen um Python entwéckelt.
Dem Theano seng Flexibilitéit fir Berechnungen op béid CPUs a GPUs auszeféieren ass ee vun hiren Haaptvirdeeler. Dëst mécht et ideal fir déif Léieren Uwendungen déi héich performant Veraarbechtung verlaangen.
Ausserdeem bitt Theano eng Vielfalt vun Optimisatiounsfäegkeeten, déi d'Benotzer kënne benotze fir hir Modeller hir Leeschtung a Genauegkeet ze verbesseren.
Elo, loosst eis seng Virdeeler an Nodeeler iwwerpréiwen.
Profien
- Den Theano ass onheemlech effektiv fir numeresch Berechnungen ze maachen, well et ass gebaut fir d'Computational Grafik vu mathematesche Ausdréck ze optimiséieren.
- Et ass e ganz adaptéierbare Kader.
- High-Performance Deep Learning Uwendungen profitéiere vill vun der staarker GPU Optimiséierung vum Theano. Et ass gebaut fir einfach mat GPUs ze funktionéieren.
scheinbar
- Déi, déi net mat Python oder aner numeresch Berechnungsbibliothéiken vertraut sinn, kënnen et Erausfuerderung fannen Theano ze léieren.
- Theano kann net méi Updates oder Bug Patches kréien well seng Entwécklung viru kuerzem verlangsamt ass.
- Net genuch Dokumentatioun: e puer Benotzer kënnen Theano Erausfuerderung fannen ze benotzen well seng Dokumentatioun manner grëndlech ass wéi déi vu konkurréiere Bibliothéike fir numeresch Berechnung.
7. Microsoft kognitiven Toolkit
Loosst eis Microsoft Cognitive Toolkit kucken, e gratis an Open-Source Kader fir Deep Learning Modeller z'entwéckelen. Et ass geduecht fir grouss Modeller op verschidde GPUs a Maschinnen ze trainéieren.
De Kognitiven Toolkit ass eng populär Wiel ënner Datenwëssenschaftler a Maschinnléierfuerscher mat senger userfrëndlecher API an exzellente verdeelte Trainingsfäegkeeten.
Ee vun de wichtege Charakteristiken vum Kognitiven Toolkit ass seng Fäegkeet fir Modeller op enger Vielfalt vun Hardware ze trainéieren an z'installéieren, dorënner CPUs, GPUs, a souguer FPGAs.
Dëst mécht et eng exzellent Alternativ fir Organisatiounen déi probéieren déif Léieren an hir Wueren a Servicer ze integréieren. Ausserdeem enthält de Cognitive Toolkit eng Vielfalt vu virgebaute Modeller a Beispillcode, wat et einfach mécht fir Newcomer unzefänken.
Profien
- Erlaabt verdeelt Training iwwer verschidde Computeren a GPUs
- Bitt eng einfach Interaktioun mat anere Microsoft Produkter wéi Azure a Power BI
- Bitt e versatile an adaptéierbare Kader fir déif Léiermodeller z'entwéckelen an ze trainéieren
scheinbar
- Et kann schwéier sinn fir nei Benotzer opzestellen an ze personaliséieren
- Fehlt agebauter Ënnerstëtzung fir verschidde populär Features wéi Datenvergréisserung an Transferléieren
- Fehlt agebauter Ënnerstëtzung fir verschidde populär Features wéi Datenvergréisserung an Transferléieren
8. Shogun
Shogun ass e C++ Maschinnléierpaket deen net benotzt gëtt. Et enthält Python, Java, a MATLAB Connectoren, sou datt et e flexibel Tool fir Maschinnléiere Praktiker mécht.
Shogun ass gebaut fir skalierbar, séier a flexibel ze sinn, sou datt et gëeegent ass fir grouss Quantitéiten un Daten an usprochsvollen Maschinnléierend Aarbechtsbelaaschtungen.
Ee vun de bemierkenswäerte Virdeeler vum Shogun ass seng Kapazitéit fir eng breet Palette vun Dateformater ze handhaben, dorënner binär, kategoresch a kontinuéierlech.
Et enthält och eng grouss Gamme vu Methoden fir Klassifikatioun, Regressioun, Dimensiounsreduktioun a Clustering, sou datt et e komplette Maschinnléierinstrument gëtt. Shogun ënnerstëtzt souwuel Batch wéi och Online Léieren, an et integréiert nahtlos mat anere Maschinnléierebibliothéike wéi TensorFlow a scikit-learn.
Profien
- Et bitt e verschiddenste Set vu Maschinnléierentechniken an Tools, dorënner Deep Learning, Regressioun a Klassifikatioun Ënnerstëtzung
- Et ass kompatibel mat verschiddenen programméiere Sproochen, dorënner Python, C++ a Java.
scheinbar
- Et kann manner Ressourcen an Ënnerstëtzung verfügbar hunn well et vläicht net sou bekannt oder populär ass wéi e puer aner Maschinnléierebibliothéiken.
- Am Verglach mat anere Bibliothéiken, déi se gewinnt sinn, kënnen e puer Benotzer d'Syntax an d'Struktur vun dëser Bibliothéik manner verständlech fannen.
- Fir déi bescht Resultater z'erreechen, brauche verschidde Bibliothéike méi manuell Aarbecht a Feintuning wéi anerer.
9. ONNX
Eng Open-Source Plattform genannt Open Neural Network Exchange (ONNX) erméiglecht d'Konversioun an Deele vu Maschinnléiermodeller.
Et bitt eng Method fir déif Léiermodeller tëscht verschiddene Kaderen a Plattformen ze transferéieren, d'Schafung an d'Deployment vu Maschinnléiermodeller vereinfacht.
Dir kënnt Modeller mat ONNX mat engem bevorzugten Kader erstellen an se dann an enger anerer Runtime-Astellung ofsetzen.
Déi personaliséierbar Architektur vun ONNX erméiglecht de Benotzer déi ideal Tools fir d'Aarbecht op der Hand ze wielen. Et erliichtert d'Kompatibilitéit iwwer e puer Deep Learning Kaderen, wéi PyTorch, TensorFlow, a Caffe2. Dir kënnt d'Virdeeler vun all Kader benotzen andeems Dir séier Modeller tëscht hinnen konvertéiert.
Profien
- Interoperabilitéit ass méiglech iwwer verschidden Deep-Learning Kaderen.
- Gratis ze benotzen an Open-Source.
- Eng breet Palette vun Hardware a Runtime Ëmfeld gëtt ënnerstëtzt.
scheinbar
- D'Performance vun ONNX Modeller kann heiansdo méi schlëmm sinn wéi Modeller déi nativ an engem bestëmmte Kader implementéiert sinn.
- Heiansdo kann de Wiessel tëscht verschiddene Kaderen Kompatibilitéitsproblemer verursaachen, déi schwéier ze fixéieren sinn.
10. Apache Spark
Apache Spark ass e séieren a versatile verdeelt Rechensystem deen einfach grouss-Skala Datenveraarbechtung handhaben kann. Et ass eng populär Wiel fir Big Data Uwendungen wéinst senger Fäegkeet fir grouss Bänn vun Daten séier ze analyséieren.
Spark ass net nëmme geduecht fir séier ze sinn, awer et ass och skalierbar, wat heescht datt et d'Erhéijung vun Datequantitéiten verwalten kann ouni d'Leeschtung ze kompromittéieren.
De MLlib Package abegraff mat Apache Spark ass besonnesch bemierkenswäert. Et enthält skalierbar an effizient Maschinnléieremethoden wéi Klassifikatioun, Regressioun, Clustering, a kollaborativ Filteren.
Well MLlib interfaces mat Spark seng aner Komponenten, ass et einfach end-to-end Datenveraarbechtungspipelines ze kreéieren.
Dofir, wann Dir e staarkt an adaptéierbart Tool fir grouss Datenveraarbechtung a Maschinnléiere braucht, sollt Apache Spark op Ärer Lëscht sinn.
Profien
- Wéinst sengem verdeelte Rechendesign kann et grouss Datesätz séier handhaben
- Integratioun mat anere Big Data Technologien wéi Hadoop, Hive, a Cassandra ass einfach.
- Verschidde Technike fir Klassifikatioun, Regressioun, Clustering a Kollaboratiounsfilter gi geliwwert
scheinbar
- Wéinst der Komplexitéit vun der verdeeler Rechenarchitektur ass d'Léierkurve steil
- Leeft op eng grouss Quantitéit vu Ressourcen an Infrastrukturen
- Ënnerstëtzung fir Echtzäitveraarbechtung a Streamingdaten ass limitéiert
11. mlpack
mlpack ass en Open-Source C++ Maschinn Léieren Toolkit fir séier, skalierbar an einfach Algorithmen fir eng breet Palette vun Uwendungen ze bidden.
Et bitt eng diverse Set vu Maschinnléiere Algorithmen wéi Clustering, Regressioun, Klassifikatioun, Dimensiounsreduktioun an neural Netzwierker.
Profien
- Effektiv Ëmsetzung vu ville Algorithmen
- Integratioun mat anere Bibliothéiken a Sproochen ass einfach.
- Bitt Kommandozeil an C++ API Interfaces
scheinbar
- Dokumentatioun kéint verbessert ginn
- Verschidde Algorithmen sinn nach net ëmgesat ginn
- Ufänger kënnen et schwéier fannen ze benotzen
12. Azure ML Studio
Azure Machine Learning (Azure ML) ass eng Maschinnléierplattform an der Wollek. Dir kënnt Maschinnléiere Modeller op Skala designen, ofsetzen a managen.
Et bitt eng Vielfalt vun Tools a Servicer fir Datewëssenschaftler an Entwéckler ze hëllefen fir den End-to-End Machine Learning Workflow ze streamlinéieren. Dir kënnt Är Donnéeën einfach verwalten, Är Modeller trainéieren an se an d'Produktioun ofsetzen. An Dir kënnt hir Leeschtung iwwerwaachen mat Azure ML - alles aus engem eenzegen integréierten Ëmfeld.
D'Plattform ënnerstëtzt verschidde Computersproochen, dorënner Python, R, a SQL, a kënnt mat e puer pre-built Templates an Algorithmen fir Iech ze hëllefen séier unzefänken.
Ausserdeem, wéinst sengem flexibelen a skalierbare Design, kann Azure ML souwuel kleng-Skala Tester wéi och grouss-Skala Maschinn Léieren Uwendungen einfach verwalten.
Profien
- Bitt eng einfach ze benotzen grafesch Interface fir d'Entwécklung an d'Deployment vun Maschinnléiermodeller
- Verbënnt mat anere Microsoft Servicer wéi Azure Storage a Power BI.
- Zesummenaarbecht mat Teammemberen ass méiglech duerch Versiounskontroll a gedeelt Aarbechtsberäicher
- Skalierbarkeet fir mat massive Volumen vun Daten a Veraarbechtungskraaft ëmzegoen
scheinbar
- Minimal Personnalisatiounsoptioune fir Algorithmen a Modeller
- Wéinst der Präisstrategie kann et manner kosteneffektiv sinn fir méi kleng Entreprisen oder Eenzelpersounen
13. KSpell-
DeepMind Fuerscher entworf a gebaut Sonnet, en AI Kader deen d'Entwécklung vun neuralen Netzwierker fir eng Vielfalt vun Uwendungen ënnerstëtzt. Dës enthalen iwwerwaacht an net iwwerwaacht Léieren, souwéi Verstäerkung ze léieren.
Sonnet's Programméierungsarchitektur ass op snt.Module gebaut, deen Hiweiser op Parameteren, aner Moduler a Methoden späichere kann. De Kader kënnt mat e puer virausgesate Moduler an Netzwierker, awer d'Benotzer ginn och encouragéiert hir eege ze kreéieren.
Profien
- En einfachen a mächtege Programméierungsmodell
- D'Benotzer ginn encouragéiert hir Moduler ze kreéieren.
- Code dee präzis a fokusséiert ass
scheinbar
- Et gëtt keen Trainingsprogramm abegraff
- Ufänger kënnen eng géi Léierkurve konfrontéieren
14. GluonCV
Wëllt Dir méi iwwer Computervisioun léieren?
Aféierung GluonCV!
Dës fantastesch Bibliothéik enthält opzedeelen Deep Learning Algorithmen, pre-trainéiert Modeller, an eng Onmass vu Materialien fir Ingenieuren, Fuerscher a Studenten ze hëllefen hir Iddien ze validéieren, Prototyping Produkter a méi iwwer d'Géigend ze léieren.
GluonCV mécht et einfach fir unzefänken an SOTA-Resultater z'erreechen mat senge gutt designten APIen, einfachen Implementatiounen a Gemeinschaftshëllef.
Wat ass méi, dee schéinsten Deel?
Et ass extrem adaptéierbar an einfach ze optimiséieren an z'installéieren! GluonCV enthält alles wat Dir braucht fir Är Computervisiounstalenter op den nächsten Niveau ze huelen, egal ob Dir en erfuerene Profi sidd oder just ufänkt.
Profien
- Einfach Installatioun a Gebrauch
- Grouss Sammlung vu pre-trainéierte Modeller
- Deep Learning Algorithmen déi modernste sinn
- Ëmsetzungen déi einfach ze verstoen sinn
- Einfach Optimisatioun an Détachement
scheinbar
- Manner Personnalisatioun a Kontroll wéi alternativ Kaderen
- Ënnerstëtzung fir Net-Computer Visioun Aktivitéiten ass limitéiert
- Kommerziell Notzung ka limitéiert sinn wéinst Lizenzbeschränkungen
15. H2O
H2O ass eng Open-Source Datenanalyse a Maschinnléierplattform déi et zielt fir Organisatiounen einfach ze maachen kënschtlech Intelligenz (AI) ze benotzen fir hir Operatiounen ze féieren.
H2O.ai's AI Cloud mécht mat H2O nach méi einfach unzefänken, mat engem Drag-and-Drop Interface fir Maschinnléiermodeller z'entwéckelen ouni Kodéierungsfäegkeeten.
D'Plattform bitt och extensiv Datenvisualiséierung an Analysefäegkeeten, souwéi Modelltweaking an Deployment. D'Geschäfter kënnen H2O.ai benotzen fir séier an einfach AI Modeller ze konstruéieren an z'installéieren fir usprochsvoll Geschäftsfuerderungen unzegoen.
Profien
- Drag-and-drop Interface fir Maschinnléiere Modeller ze kreéieren
- Iwwergräifend Datenvisualiséierung an Analyse Tools, souwéi Modelltuning an Deployment
- Open Source Plattform mat enger grousser Benotzer- a Mataarbechtergemeinschaft
- Ënnerstëtzung fir verschidde Algorithmen an Datentypen
scheinbar
- Verschidde Funktiounen sinn nëmmen an der Premium Versioun vun der Plattform zougänglech
- Am Verglach mat anere Plattformen kann et méi schwéier sinn opzestellen an ze konfiguréieren.
Ofschloss, wéi eng ass am Beschten?
D'Auswiel vum ideale AI Kader oder Plattform ass ofhängeg vun deem wat Dir maache wëllt. Wann Dir e Kader wëllt deen einfach ze benotzen ass an eng rieseg Gemeinschaft huet, kann TensorFlow oder PyTorch eng passend Wiel sinn.
Wann Dir eng Plattform wëllt déi méi op Maschinnléieremodeller fokusséiert ass, ass Azure ML Studio oder H2O.ai vläicht déi bescht Optioun.
A wann Dir e Kader wëllt deen einfach ass ze personaliséieren an ze konfiguréieren, Sonnet oder GluonCV kënnen de Wee sinn. Schlussendlech gëtt de passende Kader fir Iech vun Ären eenzegaartegen Ufuerderungen a Goûten bestëmmt.
Hannerlooss eng Äntwert