ເຈົ້າພ້ອມແລ້ວບໍທີ່ຈະເດີນທາງໄປສູ່ໂລກແຫ່ງປັນຍາປະດິດ?
ບໍ່ເຄີຍມີໂອກາດທີ່ດີກວ່າທີ່ຈະຄົ້ນຫາກອບ AI, ຍ້ອນການຂະຫຍາຍຕົວຂອງປັນຍາປະດິດ.
ມີຫຼາຍວິທີແກ້ໄຂທີ່ມີຢູ່, ຕັ້ງແຕ່ TensorFlow ແລະ PyTorch ເຖິງ Keras ແລະ Caffe. ອີງຕາມເປົ້າຫມາຍຂອງທ່ານ, ແຕ່ລະກອບມີຂໍ້ດີແລະຂໍ້ເສຍທີ່ແຕກຕ່າງກັນ.
ດັ່ງນັ້ນ, ບໍ່ວ່າທ່ານຈະເປັນມືໃໝ່ ຫຼືຜູ້ພັດທະນາທີ່ມີປະສົບການ, ຂໍໃຫ້ເລີ່ມຕົ້ນ ແລະເບິ່ງກອບວຽກ AI ທີ່ດີທີ່ສຸດທີ່ມີຢູ່ໃນມື້ນີ້.
1. PyTorch
PyTorch ເປັນໂຄງຮ່າງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແບບເປີດແຫຼ່ງທີ່ເຂັ້ມແຂງທີ່ໄດ້ກວາດລ້າງຊຸມຊົນ AI ນັບຕັ້ງແຕ່ການເປີດຕົວໃນປີ 2016. ມັນໄດ້ກາຍເປັນກອບການເຮັດວຽກຢ່າງໄວວາຍ້ອນເຄືອຂ່າຍການຄິດໄລ່ແບບເຄື່ອນໄຫວ ແລະການໂຕ້ຕອບທີ່ເປັນມິດກັບຜູ້ໃຊ້ຂອງມັນ.
ແຕ່ສິ່ງທີ່ແຍກ PyTorch ຈາກຝູງຊົນ? ເພື່ອເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍ, ມັນມີການເກັບກໍາຄວາມສາມາດທີ່ເຂັ້ມແຂງ. ນີ້ເຮັດໃຫ້ມັນສົມບູນແບບສໍາລັບການກໍ່ສ້າງແລະການປະຕິບັດ ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ.
PyTorch ແມ່ນໂຄງຮ່າງການທີ່ກຽມພ້ອມໃນການຜະລິດທີ່ສາມາດເຊື່ອຖືໄດ້ສໍາລັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ຕ້ອງການທີ່ສຸດ, ຍ້ອນການປ່ຽນແປງທີ່ລຽບງ່າຍລະຫວ່າງຮູບແບບຄວາມກະຕືລືລົ້ນແລະກາຟໂດຍໃຊ້ TorchScript ແລະຄວາມສາມາດໃນການເລັ່ງເສັ້ນທາງການຜະລິດໂດຍໃຊ້ TorchServe.
ນອກຈາກນັ້ນ, PyTorch ມີລະບົບນິເວດທີ່ສົມບູນແບບຂອງເຄື່ອງມືແລະຫ້ອງສະຫມຸດ. ເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ຊ່ວຍໃນການສ້າງ ວິໄສທັດຄອມພິວເຕີ, NLP, ແລະຄໍາຮ້ອງສະຫມັກອື່ນໆ.
ມັນຍັງໄດ້ຮັບການສະຫນັບສະຫນູນຢ່າງກວ້າງຂວາງໃນແພລະຕະຟອມຟັງທີ່ສໍາຄັນ, ຊ່ວຍໃຫ້ການພັດທະນາແລະຂະຫນາດໄດ້ງ່າຍ.
pros
- TorchScript ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານປ່ຽນລະຫວ່າງໂຫມດກະຕືລືລົ້ນແລະຮູບແບບກາຟໄດ້ຢ່າງງ່າຍດາຍ, ໃນຂະນະທີ່ TorchServe ເລັ່ງການເດີນທາງໄປສູ່ການຜະລິດ.
- ລະບົບນິເວດທີ່ແຂງແຮງຂອງເຄື່ອງມືແລະກອບການຂະຫຍາຍ PyTorch ແລະອະນຸຍາດໃຫ້ການຄົ້ນຄວ້າໃນວິໄສທັດຄອມພິວເຕີ, ການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດແລະຂົງເຂດອື່ນໆ.
- ແພລະຕະຟອມເມຄຫຼັກແມ່ນໄດ້ຮັບການສະຫນັບສະຫນູນທີ່ດີ, ຊ່ວຍໃຫ້ການພັດທະນາທີ່ບໍ່ມີການຂັດຂືນແລະການປັບຂະຫນາດທີ່ງ່າຍດາຍ.
cons
- ເມື່ອປຽບທຽບກັບກອບອື່ນໆ, ມັນມີຊຸມຊົນພັດທະນາຂະຫນາດນ້ອຍກວ່າ.
- ຂາດເຄື່ອງມືການຕິດຕາມແລະສາຍຕາ, ເຊັ່ນ: ກະດານ tensor.
2. Keras
ທ່ານຮູ້ສຶກເບື່ອຫນ່າຍກັບການສະດຸດຕໍ່ກັບ APIs ທີ່ສັບສົນແລະຂໍ້ຄວາມສະແດງຂໍ້ຜິດພາດໃນເວລາທີ່ພັດທະນາຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ? ເບິ່ງບໍ່ເກີນ Keras, ກ ກອບການຮຽນຮູ້ເລິກ ພັດທະນາສໍາລັບມະນຸດແທນທີ່ຈະເປັນຫຸ່ນຍົນ.
Keras ເນັ້ນຄວາມລຽບງ່າຍ, ການນໍາໃຊ້ງ່າຍ, ແລະເອກະສານທີ່ສົມບູນແບບ. ນີ້ເຮັດໃຫ້ມັນເປັນທາງເລືອກທີ່ນິຍົມໃນບັນດານັກພັດທະນາທີ່ພະຍາຍາມສ້າງແລະນໍາໃຊ້ຜະລິດຕະພັນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ.
ແຕ່ນັ້ນບໍ່ແມ່ນທັງຫມົດ: Keras ມີລະບົບນິເວດທີ່ກວ້າງຂວາງຂອງເຄື່ອງມືແລະຊັບພະຍາກອນທີ່ກວມເອົາທຸກໆສ່ວນຂອງຂະບວນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ.
ດ້ວຍຄວາມຍືດຫຍຸ່ນໃນການນໍາໃຊ້ຕົວແບບ Keras ຢູ່ທົ່ວທຸກແຫ່ງ, ຈາກຕົວທ່ອງເວັບໄປຫາອຸປະກອນມືຖືໄປສູ່ລະບົບຝັງຕົວ, ທ່ານສາມາດນໍາໃຊ້ຄວາມສາມາດຂອງ TensorFlow ໄດ້ຢ່າງເຕັມສ່ວນໃນທຸກສະຖານະການ.
pros
- ສ້າງຂຶ້ນດ້ວຍ APIs ງ່າຍດາຍແລະເອກະສານທີ່ສົມບູນແບບເພື່ອຄວາມສະດວກໃນການນໍາໃຊ້ຂອງມະນຸດ.
- ປັບປຸງໃຫ້ເໝາະສົມທີ່ສຸດສຳລັບຄວາມໄວໃນການດີບັກ, ຄວາມສະຫງ່າງາມຂອງລະຫັດ, ແລະຄວາມສາມາດໃນການນຳໃຊ້
- ສາມາດປັບຂະໜາດໄດ້ຢ່າງງ່າຍດາຍຍ້ອນການພົວພັນກັບເວທີ TensorFlow
- ທາງເລືອກໃນການນໍາໃຊ້ຈໍານວນຫຼາຍ, ນັບຕັ້ງແຕ່ຕົວທ່ອງເວັບກັບອຸປະກອນມືຖືເຖິງລະບົບຝັງ
cons
- ສາມາດປັບຕົວໄດ້ໜ້ອຍກວ່າກອບການຮຽນຮູ້ເລິກອື່ນໆ
- ສໍາລັບສະຖານະການການນໍາໃຊ້ທີ່ສັບສົນບາງຢ່າງ, ຫ້ອງສະຫມຸດຫຼືເຄື່ອງມືເພີ່ມເຕີມອາດຈະຕ້ອງການ
- ບໍ່ເປັນທີ່ຮູ້ຈັກ ຫຼືຖືກໃຊ້ເລື້ອຍໆຄືກັບກອບອື່ນໆ
3. TensorFlow
ສ້າງແບບຈໍາລອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ເຫມາະສົມກັບການຜະລິດໂດຍໃຊ້ TensorFlow! TensorFlow ສະຫນອງຊັບພະຍາກອນທີ່ທ່ານຕ້ອງການເພື່ອກ້າວຫນ້າຂອງທ່ານ ໂຄງການການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ບໍ່ວ່າທ່ານຈະເປັນຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານຂໍ້ມູນວິທະຍາສາດ ຫຼືຜູ້ມາໃຫມ່ທີ່ຢາກຮູ້ຢາກເຫັນ.
ບໍ່ວ່າປະສົບການຂອງທ່ານໃນລະດັບໃດກໍ່ຕາມ, ທ່ານພຽງແຕ່ສາມາດເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍ TensorFlow ຂໍຂອບໃຈກັບແບບຈໍາລອງແລະບົດສອນທີ່ຜ່ານການຝຶກອົບຮົມທີ່ສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້.
TensorFlow ບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ຫ້ອງສະຫມຸດສໍາລັບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ. ມັນເປັນແພລະຕະຟອມການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແບບສິ້ນສຸດເຖິງຈຸດຈົບທີ່ສະເຫນີທາງເລືອກສໍາລັບແຕ່ລະຂັ້ນຕອນຂອງຂະບວນການຂອງທ່ານ, ຈາກການນໍາໃຊ້ຕົວແບບຈົນເຖິງການກະກຽມຂໍ້ມູນ.
TensorFlow ເຮັດໃຫ້ມັນງ່າຍດາຍທີ່ຈະນໍາໃຊ້ຕົວແບບຂອງທ່ານຢູ່ທົ່ວທຸກແຫ່ງ, ບໍ່ວ່າທ່ານກໍາລັງພັດທະນາ app ເວັບໄຊຕ໌, app ໂທລະສັບມືຖື, ຫຼືອຸປະກອນຝັງ.
pros
- ແພລະຕະຟອມທີ່ສົມບູນແບບສໍາລັບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກຕັ້ງແຕ່ຕົ້ນຈົນຈົບ
- ສາມາດປັບຂະ ໜາດ ແລະປັບໄດ້
- ມັນມີຢູ່ໃນຫຼາຍສະບັບສໍາລັບກໍລະນີການນໍາໃຊ້ຕ່າງໆ
- ລະບົບນິເວດຂະຫນາດໃຫຍ່ທີ່ມີຊັບພະຍາກອນຊຸມຊົນແລະຕົວແບບທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມ
cons
- ມີເສັ້ນໂຄ້ງການຮຽນຮູ້ທີ່ສູງຊັນສໍາລັບຜູ້ທີ່ຫາກໍ່ເລີ່ມຕົ້ນ
- ຕ້ອງການຄວາມຊໍານານດ້ານວິຊາການແລະຄວາມເຂົ້າໃຈຈໍານວນທີ່ແນ່ນອນ.
4. ກາເຟ
ກອບການຮຽນຮູ້ທີ່ເລິກເຊິ່ງເອີ້ນວ່າ Caffe ຖືກສ້າງຂື້ນໂດຍເນັ້ນໃສ່ຄວາມໄວ ແລະໂມດູລາ.
ເນື່ອງຈາກຄວາມງ່າຍດາຍຂອງການນໍາໃຊ້ແລະການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນໄວ, Caffe, ພັດທະນາໂດຍ Berkeley Vision and Learning Center (BVLC), ໄດ້ຮັບຄວາມນິຍົມໃນບັນດານັກຄົ້ນຄວ້າແລະທຸລະກິດ.
ມັນເປັນທາງເລືອກທີ່ຫນ້າສົນໃຈສໍາລັບຜູ້ທີ່ຕ້ອງການຝຶກອົບຮົມແລະນໍາໃຊ້ຕົວແບບໃນຮາດແວຫຼາຍໆຢ່າງເນື່ອງຈາກການອອກແບບທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງ, ເຊິ່ງຊ່ວຍໃຫ້ມັນສາມາດເຮັດວຽກໄດ້ທັງ CPU ແລະ GPUs.
pros
- ມັນໄວແລະມີປະສິດທິພາບ.
- ຄາເຟ່ສາມາດປັບຕົວໄດ້ດ້ວຍສະຖາປັດຕະຍະກຳແບບໂມດູລາ.
- ການຊ່ວຍເຫຼືອຊຸມຊົນທີ່ດີແມ່ນມີຢູ່.
cons
- ມັນອາດຈະບໍ່ເປັນທາງເລືອກທີ່ເຫມາະສົມສໍາລັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ຊັບຊ້ອນເນື່ອງຈາກຄວາມສາມາດຈໍາກັດຂອງມັນ.
- ບໍ່ເຫມືອນກັບກອບອື່ນໆ, ບໍ່ເປັນມິດກັບຜູ້ໃຊ້
- ຕ້ອງການປະສົບການການຂຽນໂປຼແກຼມບາງຢ່າງ.
5. MX ສຸດທິ
ໂຄງຮ່າງການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງ MXNet ຖືກສ້າງຂຶ້ນດ້ວຍປະສິດທິພາບ ແລະຄວາມສາມາດໃນການປັບຕົວຢູ່ໃນໃຈ. ທ່ານສາມາດສ້າງແລະນໍາໃຊ້ໄດ້ຢ່າງງ່າຍດາຍ ເຄືອຂ່າຍ neural ດ້ວຍການໂຕ້ຕອບຜູ້ໃຊ້ທີ່ເປັນມິດຂອງພວກເຂົາສໍາລັບຈຸດປະສົງຕ່າງໆ.
ມັນໄດ້ຖືກພັດທະນາດ້ວຍກໍລະນີການນໍາໃຊ້ການຜະລິດຢູ່ໃນໃຈ, ລວມທັງຄວາມສາມາດເຊັ່ນ: ການກວດສອບຕົວແບບ, ການໃຫ້ບໍລິການແບບຈໍາລອງ, ແລະການສະຫນັບສະຫນູນຮູບແບບ ONNX. ອັນນີ້ເຮັດໃຫ້ມັນງ່າຍດາຍໃນການນຳໃຊ້ຕົວແບບຂອງທ່ານໃນຫຼາຍໆບ່ອນ, ລວມທັງອຸປະກອນຝັງຕົວ ແລະສະພາບແວດລ້ອມຄລາວ.
ຄຸນສົມບັດ ແລະເຄື່ອງມືເພີ່ມເຕີມທີ່ສະໜອງໃຫ້ໂດຍ MXNet ລວມມີຕົວໂຫຼດຂໍ້ມູນໃນຕົວ, ຮູບແບບທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມກ່ອນ, ແລະການຊ່ວຍເຫຼືອທີ່ມີຄວາມແຕກຕ່າງອັດຕະໂນມັດ. ການຮຽນຮູ້ທີ່ລຶກລັບ ຜູ້ປະຕິບັດທຸກລະດັບທັກສະມັກຈະເລືອກມັນຍ້ອນຊຸມຊົນທີ່ມີຊີວິດຊີວາແລະເອກະສານຢ່າງລະອຽດ.
pros
- ສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້: MXNet ເປັນທາງເລືອກທີ່ດີເລີດສໍາລັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂະຫນາດໃຫຍ່ນັບຕັ້ງແຕ່ມັນສະຫນັບສະຫນູນການຝຶກອົບຮົມແຈກຢາຍໃນໄລຍະ GPUs ແລະ CPUs ຈໍານວນຫລາຍ.
- MXNet ແມ່ນງ່າຍດາຍທີ່ຈະລວມເຂົ້າໃນຂະບວນການປະຈຸບັນນັບຕັ້ງແຕ່ມັນສະຫນັບສະຫນູນພາສາຄອມພິວເຕີທີ່ຫລາກຫລາຍ, ລວມທັງ Python, R, Julia, Scala, Perl, ແລະ C++.
- ມັນເຂົ້າກັນໄດ້ກັບ Linux, Windows, macOS, iOS, ແລະ Android.
cons
- MXNet ມີເສັ້ນໂຄ້ງການຮຽນຮູ້ທີ່ສູງແລະອາດຈະຕ້ອງການເວລາບາງຢ່າງເພື່ອຮຽນຮູ້, ຄ້າຍຄືກັນກັບສິ່ງອື່ນໆ ກອບການຮຽນຮູ້ເລິກ.
- ຄວາມນິຍົມຫນ້ອຍ: ໃນຂະນະທີ່ MXNet ໄດ້ຮັບການຍອມຮັບ, ມັນຍັງບໍ່ຖືກນໍາໃຊ້ເລື້ອຍໆເທົ່າກັບບາງກອບການຮຽນຮູ້ເລິກອື່ນໆເຊັ່ນ TensorFlow ຫຼື PyTorch, ເຊິ່ງຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າອາດຈະມີຊັບພະຍາກອນຊຸມຊົນຫນ້ອຍທີ່ສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້.
6. ເທອາໂນ
ຊຸດເຄື່ອງມືການຄິດໄລ່ຕົວເລກທີ່ເຂັ້ມແຂງທີ່ເອີ້ນວ່າ Theano ຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສາມາດອອກແບບ, ເພີ່ມປະສິດທິພາບ, ແລະປະເມີນການສະແດງອອກທາງຄະນິດສາດຢ່າງມີປະສິດທິພາບ. ມັນສະຫນອງການໂຕ້ຕອບທີ່ກົງໄປກົງມາສໍາລັບການປະຕິບັດທາງຄະນິດສາດໃນຊຸດຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ແລະຖືກພັດທະນາຢູ່ເທິງສຸດຂອງ Python.
ຄວາມຍືດຫຍຸ່ນຂອງ Theano ໃນການປະຕິບັດການຄິດໄລ່ທັງ CPU ແລະ GPU ແມ່ນຫນຶ່ງໃນຂໍ້ໄດ້ປຽບຕົ້ນຕໍຂອງມັນ. ນີ້ເຮັດໃຫ້ມັນເຫມາະສົມສໍາລັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກການຮຽນຮູ້ເລິກທີ່ຕ້ອງການການປຸງແຕ່ງປະສິດທິພາບສູງ.
ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, Theano ສະເຫນີຄວາມສາມາດໃນການເພີ່ມປະສິດທິພາບທີ່ຫລາກຫລາຍທີ່ຜູ້ໃຊ້ສາມາດຈ້າງເພື່ອປັບປຸງການປະຕິບັດແລະຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຕົວແບບຂອງພວກເຂົາ.
ດຽວນີ້, ໃຫ້ກວດເບິ່ງຂໍ້ດີແລະຂໍ້ເສຍຂອງມັນ.
pros
- Theano ມີປະສິດທິພາບຢ່າງບໍ່ຫນ້າເຊື່ອໃນການເຮັດການຄິດໄລ່ຕົວເລກນັບຕັ້ງແຕ່ມັນຖືກສ້າງຂື້ນເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງເສັ້ນສະແດງຜົນຄະນິດສາດ.
- ມັນເປັນກອບທີ່ສາມາດປັບຕົວໄດ້ຫຼາຍ.
- ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກການຮຽນຮູ້ເລິກທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຈາກການເພີ່ມປະສິດທິພາບ GPU ທີ່ເຂັ້ມແຂງຂອງ Theano. ມັນຖືກສ້າງຂຶ້ນເພື່ອເຮັດວຽກໄດ້ງ່າຍດ້ວຍ GPUs.
cons
- ຜູ້ທີ່ບໍ່ຄຸ້ນເຄີຍກັບ Python ຫຼືຫ້ອງສະຫມຸດການຄິດໄລ່ຕົວເລກອື່ນໆອາດຈະພົບວ່າມັນເປັນສິ່ງທ້າທາຍທີ່ຈະຮຽນຮູ້ Theano.
- Theano ອາດຈະບໍ່ໄດ້ຮັບການປັບປຸງຫຼືແກ້ໄຂຂໍ້ບົກຜ່ອງອີກຕໍ່ໄປເພາະວ່າການພັດທະນາຂອງມັນຊ້າລົງເມື່ອບໍ່ດົນມານີ້.
- ເອກະສານບໍ່ພຽງພໍ: ຜູ້ໃຊ້ບາງຄົນອາດພົບວ່າ Theano ມີຄວາມທ້າທາຍໃນການນໍາໃຊ້ເນື່ອງຈາກເອກະສານຂອງມັນມີຄວາມຊັດເຈນຫນ້ອຍກວ່າຫ້ອງສະຫມຸດທີ່ມີການແຂ່ງຂັນສໍາລັບການຄິດໄລ່ຕົວເລກ.
7. ເຄື່ອງມື ສຳ ລັບ Microsoft Cognitive
ໃຫ້ເບິ່ງຢູ່ໃນ Microsoft Cognitive Toolkit, ເປັນກອບຟຣີ ແລະເປີດແຫຼ່ງສໍາລັບການພັດທະນາແບບຈໍາລອງການຮຽນຮູ້ເລິກ. ມັນມີຈຸດປະສົງເພື່ອການຝຶກອົບຮົມຮູບແບບຂະຫນາດໃຫຍ່ໃນ GPUs ແລະເຄື່ອງຈັກຈໍານວນຫນຶ່ງ.
Cognitive Toolkit ເປັນທາງເລືອກທີ່ເປັນທີ່ນິຍົມໃນບັນດານັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ ແລະນັກຄົ້ນຄວ້າການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກດ້ວຍ API ທີ່ເປັນມິດກັບຜູ້ໃຊ້ຂອງມັນ ແລະຄວາມສາມາດໃນການຝຶກອົບຮົມແບບແຈກຢາຍທີ່ດີເລີດ.
ຫນຶ່ງໃນລັກສະນະທີ່ສໍາຄັນຂອງ Cognitive Toolkit ແມ່ນຄວາມສາມາດໃນການຝຶກອົບຮົມແລະນໍາໃຊ້ຕົວແບບໃນຮາດແວຕ່າງໆ, ລວມທັງ CPUs, GPUs, ແລະແມ້ກະທັ້ງ FPGAs.
ນີ້ເຮັດໃຫ້ມັນເປັນທາງເລືອກທີ່ດີເລີດສໍາລັບອົງການຈັດຕັ້ງທີ່ພະຍາຍາມລວມເອົາການຮຽນຮູ້ເລິກເຂົ້າໄປໃນສິນຄ້າແລະການບໍລິການຂອງພວກເຂົາ. ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, Cognitive Toolkit ປະກອບມີຮູບແບບທີ່ສ້າງຂຶ້ນກ່ອນ ແລະລະຫັດຕົວຢ່າງ, ເຮັດໃຫ້ມັນງ່າຍດາຍສໍາລັບຜູ້ມາໃຫມ່ທີ່ຈະເລີ່ມຕົ້ນ.
pros
- ອະນຸຍາດໃຫ້ມີການຝຶກອົບຮົມແບບແຈກຢາຍຜ່ານຄອມພິວເຕີ ແລະ GPU ຫຼາຍເຄື່ອງ
- ສະໜອງການຕິດຕໍ່ພົວພັນແບບງ່າຍດາຍກັບຜະລິດຕະພັນອື່ນໆຂອງ Microsoft ເຊັ່ນ: Azure ແລະ Power BI
- ສະເໜີໂຄງຮ່າງການທີ່ຫຼາກຫຼາຍ ແລະສາມາດປັບຕົວໄດ້ສໍາລັບການພັດທະນາ ແລະການຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງ
cons
- ມັນອາດຈະເປັນການຍາກທີ່ຈະຕັ້ງຄ່າ ແລະປັບແຕ່ງສຳລັບຜູ້ໃຊ້ໃໝ່
- ຂາດການຮອງຮັບໃນຕົວສໍາລັບຄຸນສົມບັດທີ່ນິຍົມຫຼາຍອັນເຊັ່ນ: ການເພີ່ມຂໍ້ມູນ ແລະການຮຽນຮູ້ການໂອນ
- ຂາດການຮອງຮັບໃນຕົວສໍາລັບຄຸນສົມບັດທີ່ນິຍົມຫຼາຍອັນເຊັ່ນ: ການເພີ່ມຂໍ້ມູນ ແລະການຮຽນຮູ້ການໂອນ
8. Shogun
Shogun ແມ່ນຊຸດການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ C ++ ທີ່ຖືກນຳໃຊ້ໜ້ອຍ. ມັນມີຕົວເຊື່ອມຕໍ່ Python, Java, ແລະ MATLAB, ເຮັດໃຫ້ມັນເປັນເຄື່ອງມືທີ່ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນສໍາລັບຜູ້ປະຕິບັດການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ.
Shogun ຖືກສ້າງຂຶ້ນເພື່ອໃຫ້ສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້, ໄວ, ແລະມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນ, ເຮັດໃຫ້ມັນເຫມາະສົມກັບຂໍ້ມູນຈໍານວນຫລາຍແລະການເຮັດວຽກຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ທ້າທາຍ.
ຫນຶ່ງໃນຂໍ້ໄດ້ປຽບທີ່ໂດດເດັ່ນທີ່ສຸດຂອງ Shogun ແມ່ນຄວາມສາມາດຂອງຕົນໃນການຈັດການລະດັບຄວາມກ້ວາງຂອງຮູບແບບຂໍ້ມູນ, ລວມທັງ binary, categorical, ແລະຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ.
ມັນຍັງປະກອບມີວິທີການຈໍານວນຫລາຍສໍາລັບການຈັດປະເພດ, ການຖົດຖອຍ, ການຫຼຸດຜ່ອນຂະຫນາດ, ແລະການຈັດກຸ່ມ, ເຮັດໃຫ້ມັນເປັນເຄື່ອງມືການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ສົມບູນ. Shogun ສະຫນັບສະຫນູນທັງ batch ແລະການຮຽນຮູ້ອອນໄລນ໌, ແລະມັນປະສົມປະສານ seamlessly ກັບຫ້ອງສະຫມຸດການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກອື່ນໆເຊັ່ນ TensorFlow ແລະ scikit-learn.
pros
- ມັນສະຫນອງຊຸດເຕັກນິກການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແລະເຄື່ອງມືທີ່ຫຼາກຫຼາຍ, ລວມທັງການຮຽນຮູ້ເລິກ, ການຖົດຖອຍ, ແລະການສະຫນັບສະຫນູນການຈັດປະເພດ.
- ມັນເຫມາະສົມກັບຄວາມຫລາກຫລາຍຂອງ ພາສາການຂຽນໂປແກຼມ, ລວມທັງ Python, C++, ແລະ Java.
cons
- ມັນອາດຈະມີຊັບພະຍາກອນ ແລະການຊ່ວຍເຫຼືອໜ້ອຍລົງ ເນື່ອງຈາກມັນອາດຈະບໍ່ເປັນທີ່ຮູ້ຈັກ ຫຼືເປັນທີ່ນິຍົມຫຼາຍເທົ່າກັບຫ້ອງສະໝຸດການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກອື່ນໆ.
- ເມື່ອປຽບທຽບກັບຫ້ອງສະຫມຸດອື່ນໆທີ່ເຂົາເຈົ້າຄຸ້ນເຄີຍກັບ, ຜູ້ໃຊ້ບາງຄົນອາດຈະພົບວ່າ syntax ແລະໂຄງສ້າງຂອງຫ້ອງສະຫມຸດນີ້ແມ່ນເຂົ້າໃຈຫນ້ອຍ.
- ເພື່ອໃຫ້ໄດ້ຜົນທີ່ດີທີ່ສຸດ, ຫ້ອງສະໝຸດບາງບ່ອນອາດຈະຕ້ອງການວຽກຄູ່ມື ແລະ ການປັບແຕ່ງລະອຽດກວ່າບ່ອນອື່ນ.
9. ONNX
ແພລດຟອມແຫຼ່ງເປີດທີ່ເອີ້ນວ່າ Open Neural Network Exchange (ONNX) ຊ່ວຍໃຫ້ການແປງ ແລະແບ່ງປັນຮູບແບບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ.
ມັນສະຫນອງວິທີການສໍາລັບການໂອນຕົວແບບການຮຽນຮູ້ເລິກລະຫວ່າງກອບແລະເວທີຕ່າງໆ, ເຮັດໃຫ້ການສ້າງແລະການນໍາໃຊ້ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກງ່າຍຂຶ້ນ.
ທ່ານສາມາດສ້າງແບບຈໍາລອງດ້ວຍ ONNX ໂດຍໃຊ້ກອບທີ່ຕ້ອງການແລະຫຼັງຈາກນັ້ນນໍາໃຊ້ພວກມັນໃນການຕັ້ງຄ່າເວລາແລ່ນທີ່ແຕກຕ່າງກັນ.
ສະຖາປັດຕະຍະກໍາທີ່ສາມາດປັບແຕ່ງໄດ້ຂອງ ONNX ຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສາມາດເລືອກເຄື່ອງມືທີ່ເຫມາະສົມສໍາລັບການເຮັດວຽກຢູ່ໃນມື. ມັນອໍານວຍຄວາມສະດວກໃຫ້ຄວາມເຂົ້າກັນໄດ້ໃນທົ່ວກອບການຮຽນຮູ້ເລິກຫຼາຍ, ເຊັ່ນ PyTorch, TensorFlow, ແລະ Caffe2. ທ່ານສາມາດເຮັດໃຫ້ການນໍາໃຊ້ຄວາມໄດ້ປຽບຂອງແຕ່ລະໂຄງການໂດຍໄວການແປງຕົວແບບລະຫວ່າງເຂົາເຈົ້າ.
pros
- ຄວາມສາມາດໃນການເຮັດວຽກຮ່ວມກັນແມ່ນເປັນໄປໄດ້ໃນທົ່ວກອບການຮຽນຮູ້ເລິກຫຼາຍ.
- ບໍ່ເສຍຄ່າເພື່ອນໍາໃຊ້ແລະແຫຼ່ງເປີດ.
- ລະດັບຄວາມກ້ວາງຂອງຮາດແວແລະສະພາບແວດລ້ອມ runtime ໄດ້ຮັບການສະຫນັບສະຫນູນ.
cons
- ປະສິດທິພາບຂອງແບບຈໍາລອງ ONNX ບາງຄັ້ງຄາວອາດຈະຮ້າຍແຮງກວ່າແບບຈໍາລອງທີ່ປະຕິບັດໃນຂອບເຂດທີ່ກໍານົດໄວ້.
- ບາງຄັ້ງການປ່ຽນລະຫວ່າງກອບຕ່າງໆອາດຈະເຮັດໃຫ້ເກີດບັນຫາຄວາມເຂົ້າກັນໄດ້ທີ່ຍາກທີ່ຈະແກ້ໄຂ.
10. Apache Spark
Apache Spark ເປັນລະບົບຄອມພິວເຕີທີ່ແຈກຢາຍໄວ ແລະຫຼາກຫຼາຍຊະນິດທີ່ສາມາດຈັດການການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ໄດ້ຢ່າງງ່າຍດາຍ. ມັນເປັນທາງເລືອກທີ່ນິຍົມສໍາລັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ເນື່ອງຈາກຄວາມສາມາດໃນການວິເຄາະປະລິມານຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງຂໍ້ມູນໄດ້ໄວ.
Spark ບໍ່ພຽງແຕ່ຫມາຍຄວາມວ່າຈະໄວ, ແຕ່ມັນຍັງສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້, ຊຶ່ງຫມາຍຄວາມວ່າມັນສາມາດຈັດການການເພີ່ມປະລິມານຂໍ້ມູນໂດຍບໍ່ມີການປະນີປະນອມປະສິດທິພາບ.
ຊຸດ MLlib ລວມກັບ Apache Spark ແມ່ນໂດດເດັ່ນໂດຍສະເພາະ. ມັນປະກອບມີວິທີການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້ ແລະມີປະສິດທິພາບເຊັ່ນ: ການຈັດປະເພດ, ການຖົດຖອຍ, ການຈັດກຸ່ມ, ແລະການກັ່ນຕອງຮ່ວມກັນ.
ເນື່ອງຈາກວ່າ MLlib ພົວພັນກັບອົງປະກອບອື່ນໆຂອງ Spark, ມັນງ່າຍດາຍທີ່ຈະສ້າງທໍ່ການປຸງແຕ່ງຂໍ້ມູນແບບສິ້ນສຸດ.
ດັ່ງນັ້ນ, ຖ້າທ່ານຕ້ອງການເຄື່ອງມືທີ່ເຂັ້ມແຂງແລະສາມາດປັບຕົວສໍາລັບການປຸງແຕ່ງຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, Apache Spark ຄວນຈະຢູ່ໃນບັນຊີລາຍຊື່ຂອງທ່ານ.
pros
- ເນື່ອງຈາກການອອກແບບຄອມພິວເຕີ້ແຈກຢາຍຂອງມັນ, ມັນສາມາດຈັດການກັບຊຸດຂໍ້ມູນໃຫຍ່ໄດ້ໄວ
- ການປະສົມປະສານກັບເຕັກໂນໂລຢີຂໍ້ມູນໃຫຍ່ອື່ນໆເຊັ່ນ Hadoop, Hive, ແລະ Cassandra ແມ່ນງ່າຍດາຍ.
- ເຕັກນິກຫຼາຍອັນສໍາລັບການຈັດປະເພດ, ການຖົດຖອຍ, ການຈັດກຸ່ມ, ແລະການກັ່ນຕອງຮ່ວມກັນແມ່ນສະຫນອງໃຫ້
cons
- ເນື່ອງຈາກຄວາມສັບສົນຂອງສະຖາປັດຕະຍະກໍາຄອມພິວເຕີ້ແຈກຢາຍ, ເສັ້ນໂຄ້ງການຮຽນຮູ້ແມ່ນສູງຊັນ
- ດໍາເນີນການໃນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍຂອງຊັບພະຍາກອນແລະໂຄງສ້າງພື້ນຖານ
- ການຮອງຮັບການປະມວນຜົນ ແລະຂໍ້ມູນການຖ່າຍທອດແບບສົດໆແມ່ນຈຳກັດ
11. mlpack
mlpack ເປັນຊຸດເຄື່ອງມືການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ C++ ແຫຼ່ງເປີດເພື່ອແນໃສ່ສະໜອງສູດການຄິດໄລ່ໄວ, ສາມາດປັບຂະໜາດໄດ້ ແລະງ່າຍດາຍສຳລັບແອັບພລິເຄຊັນທີ່ຫຼາກຫຼາຍ.
ມັນສະຫນອງຊຸດທີ່ຫຼາກຫຼາຍຂອງລະບົບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເຊັ່ນ: ກຸ່ມ, ການຖົດຖອຍ, ການຈັດປະເພດ, ການຫຼຸດຜ່ອນຂະຫນາດ, ແລະເຄືອຂ່າຍ neural.
pros
- ການປະຕິບັດຢ່າງມີປະສິດທິພາບຂອງຫຼາຍ algorithms
- ການປະສົມປະສານກັບຫ້ອງສະຫມຸດແລະພາສາອື່ນໆແມ່ນງ່າຍດາຍ.
- ສະເໜີຕົວເຊື່ອມຕໍ່ຄຳສັ່ງ ແລະ C++ API
cons
- ເອກະສານສາມາດປັບປຸງໄດ້
- ຫຼາຍສູດການຄິດໄລ່ຍັງບໍ່ທັນໄດ້ປະຕິບັດ
- ຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນອາດຈະພົບວ່າມັນຍາກທີ່ຈະໃຊ້
12. Azure ML Studio
Azure Machine Learning (Azure ML) ເປັນເວທີການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກໃນຄລາວ. ທ່ານໄດ້ຮັບການອອກແບບ, ການນໍາໃຊ້, ແລະການຄຸ້ມຄອງຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກໃນຂະຫນາດ.
ມັນສະຫນອງເຄື່ອງມື ແລະການບໍລິການທີ່ຫຼາກຫຼາຍເພື່ອຊ່ວຍນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ ແລະຜູ້ພັດທະນາໃນການປັບປຸງການເຮັດວຽກຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກຈາກປາຍທາງ. ທ່ານພຽງແຕ່ສາມາດຈັດການຂໍ້ມູນຂອງທ່ານ, ຝຶກອົບຮົມຕົວແບບຂອງທ່ານ, ແລະນໍາໃຊ້ໃຫ້ເຂົາເຈົ້າໃນການຜະລິດ. ແລະທ່ານສາມາດຕິດຕາມປະສິດທິພາບຂອງເຂົາເຈົ້າໂດຍໃຊ້ Azure ML—ທັງໝົດຈາກສະພາບແວດລ້ອມລວມດຽວ.
ແພລະຕະຟອມສະຫນັບສະຫນູນພາສາຄອມພິວເຕີຫຼາຍພາສາ, ລວມທັງ Python, R, ແລະ SQL, ແລະມາພ້ອມກັບແມ່ແບບແລະສູດການຄິດໄລ່ທີ່ສ້າງຂຶ້ນກ່ອນເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານເລີ່ມຕົ້ນຢ່າງໄວວາ.
ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ເນື່ອງຈາກການອອກແບບທີ່ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນແລະສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້, Azure ML ສາມາດຈັດການທັງການທົດລອງຂະຫນາດນ້ອຍແລະຄໍາຮ້ອງສະຫມັກການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກຂະຫນາດໃຫຍ່ໄດ້ຢ່າງງ່າຍດາຍ.
pros
- ສະຫນອງການໂຕ້ຕອບກາຟິກທີ່ງ່າຍຕໍ່ການພັດທະນາແລະນໍາໃຊ້ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ
- ເຊື່ອມຕໍ່ກັບການບໍລິການອື່ນໆຂອງ Microsoft ເຊັ່ນ: Azure Storage ແລະ Power BI.
- ການຮ່ວມມືກັບສະມາຊິກທີມງານແມ່ນເປັນໄປໄດ້ໂດຍຜ່ານການຄວບຄຸມສະບັບແລະພື້ນທີ່ເຮັດວຽກຮ່ວມກັນ
- ຄວາມສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້ສໍາລັບການຈັດການກັບປະລິມານຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງຂໍ້ມູນແລະພະລັງງານປະມວນຜົນ
cons
- ທາງເລືອກການປັບແຕ່ງຫນ້ອຍສໍາລັບວິທີການແລະຕົວແບບ
- ເນື່ອງຈາກຍຸດທະສາດລາຄາ, ມັນອາດຈະປະຫຍັດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຫນ້ອຍສໍາລັບວິສາຫະກິດຂະຫນາດນ້ອຍຫຼືບຸກຄົນ
13. Sonnet
ນັກຄົ້ນຄວ້າ DeepMind ອອກແບບແລະສ້າງ Sonnet, ກອບ AI ທີ່ສະຫນັບສະຫນູນການພັດທະນາເຄືອຂ່າຍ neural ສໍາລັບຄວາມຫລາກຫລາຍຂອງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ. ເຫຼົ່ານີ້ລວມມີການຮຽນຮູ້ແບບຄວບຄຸມ ແລະບໍ່ມີການຄວບຄຸມ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບ ການຮຽນຮູ້ການເສີມສ້າງ.
ສະຖາປັດຕະຍະກໍາການຂຽນໂປລແກລມຂອງ Sonnet ຖືກສ້າງຂຶ້ນໃນ snt.Module, ເຊິ່ງອາດຈະເກັບຮັກສາຕົວຊີ້ໄປຫາພາລາມິເຕີ, ໂມດູນອື່ນໆ, ແລະວິທີການ. ກອບມາພ້ອມກັບໂມດູນແລະເຄືອຂ່າຍທີ່ກໍານົດໄວ້ກ່ອນຫຼາຍ, ແຕ່ຜູ້ໃຊ້ຍັງໄດ້ຮັບການຊຸກຍູ້ໃຫ້ສ້າງຂອງຕົນເອງ.
pros
- ຮູບແບບການຂຽນໂປລແກລມທີ່ງ່າຍດາຍແລະມີອໍານາດ
- ຜູ້ໃຊ້ໄດ້ຮັບການຊຸກຍູ້ໃຫ້ສ້າງໂມດູນຂອງພວກເຂົາ.
- ລະຫັດທີ່ຊັດເຈນແລະເນັ້ນໃສ່
cons
- ບໍ່ມີໂຄງການຝຶກອົບຮົມລວມ
- ຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນອາດຈະປະເຊີນກັບເສັ້ນໂຄ້ງການຮຽນຮູ້ທີ່ສູງຊັນ
14. GluonCV
ທ່ານຕ້ອງການຮຽນຮູ້ເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບວິໄສທັດຄອມພິວເຕີບໍ?
ຂໍແນະນຳ GluonCV!
ຫ້ອງສະໝຸດທີ່ດີເລີດນີ້ມີສູດການຄິດໄລ່ການຮຽນຮູ້ແບບເລິກເຊິ່ງ, ຮູບແບບທີ່ຜ່ານການຝຶກອົບຮົມ, ແລະອຸປະກອນຫຼາຍຢ່າງເພື່ອຊ່ວຍເຫຼືອວິສະວະກອນ, ນັກຄົ້ນຄວ້າ, ແລະນັກຮຽນໃນການກວດສອບແນວຄວາມຄິດ, ຜະລິດຕະພັນຕົ້ນແບບ, ແລະການຮຽນຮູ້ເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບພື້ນທີ່.
GluonCV ເຮັດໃຫ້ມັນງ່າຍດາຍທີ່ຈະເລີ່ມຕົ້ນແລະບັນລຸຜົນໄດ້ຮັບ SOTA ດ້ວຍ APIs ທີ່ໄດ້ຮັບການອອກແບບດີ, ການປະຕິບັດງ່າຍດາຍ, ແລະການຊ່ວຍເຫຼືອຊຸມຊົນ.
ມີຫຍັງຫຼາຍ, ສ່ວນທີ່ດີທີ່ສຸດ?
ມັນເປັນການປັບຕົວໄດ້ທີ່ສຸດແລະງ່າຍດາຍທີ່ຈະປັບແລະຕິດຕັ້ງ! GluonCV ມີທຸກຢ່າງທີ່ເຈົ້າຕ້ອງການເພື່ອເອົາພອນສະຫວັນດ້ານວິໄສທັດໃນຄອມພີວເຕີຂອງເຈົ້າໄປສູ່ລະດັບຕໍ່ໄປ, ບໍ່ວ່າເຈົ້າເປັນມືອາຊີບທີ່ມີລະດູການຫຼືພຽງແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນ.
pros
- ການຕິດຕັ້ງແລະການນໍາໃຊ້ງ່າຍດາຍ
- ການເກັບກໍາຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງຕົວແບບທາງສ່ວນຫນ້າຂອງການຝຶກອົບຮົມ
- ສູດການຄິດໄລ່ການຮຽນຮູ້ເລິກ ທີ່ມີການຕັດແຂບ
- ການປະຕິບັດທີ່ເຂົ້າໃຈງ່າຍ
- ການເພີ່ມປະສິດທິພາບແລະການນໍາໃຊ້ງ່າຍດາຍ
cons
- ການປັບແຕ່ງແລະການຄວບຄຸມຫນ້ອຍກວ່າກອບທາງເລືອກ
- ການສະຫນັບສະຫນູນກິດຈະກໍາການເບິ່ງເຫັນທີ່ບໍ່ແມ່ນຄອມພິວເຕີແມ່ນຈໍາກັດ
- ການນໍາໃຊ້ທາງການຄ້າອາດຈະຖືກຈໍາກັດເນື່ອງຈາກຂໍ້ຈໍາກັດຂອງໃບອະນຸຍາດ
15. H2O
H2O ເປັນແພລດຟອມການວິເຄາະຂໍ້ມູນແບບເປີດ ແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ມີຈຸດປະສົງເພື່ອເຮັດໃຫ້ອົງກອນສາມາດນຳໃຊ້ປັນຍາປະດິດ (AI) ເພື່ອຂັບເຄື່ອນການດໍາເນີນງານຂອງເຂົາເຈົ້າ.
AI Cloud ຂອງ H2O.ai ເຮັດໃຫ້ການເລີ່ມຕົ້ນກັບ H2O ງ່າຍຂຶ້ນ, ດ້ວຍການໂຕ້ຕອບແບບລາກລົງເພື່ອພັດທະນາຕົວແບບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກໂດຍບໍ່ມີທັກສະການເຂົ້າລະຫັດໃດໆ.
ເວທີດັ່ງກ່າວຍັງສະຫນອງຢ່າງກວ້າງຂວາງ ການເບິ່ງເຫັນຂໍ້ມູນ ແລະຄວາມສາມາດໃນການວິເຄາະ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບການປັບຕົວແບບຈໍາລອງແລະການນໍາໃຊ້. ທຸລະກິດສາມາດນໍາໃຊ້ H2O.ai ເພື່ອສ້າງຢ່າງໄວວາແລະງ່າຍດາຍແລະນໍາໃຊ້ຕົວແບບ AI ເພື່ອຮັບມືກັບສິ່ງທ້າທາຍທາງທຸລະກິດ.
pros
- ການໂຕ້ຕອບແບບລາກແລະວາງເພື່ອສ້າງຕົວແບບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ
- ການເບິ່ງເຫັນຂໍ້ມູນ ແລະເຄື່ອງມືການວິເຄາະທີ່ສົມບູນແບບ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບການປັບຕົວແບບ ແລະການນຳໃຊ້
- ແພລດຟອມໂອເພນຊອດທີ່ມີຜູ້ໃຊ້ໃຫຍ່ ແລະຊຸມຊົນຜູ້ປະກອບສ່ວນ
- ສະຫນັບສະຫນູນສໍາລັບວິທີການຫຼາຍແລະປະເພດຂໍ້ມູນ
cons
- ຄຸນສົມບັດບາງຢ່າງແມ່ນສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້ໃນເວີຊັນທີ່ນິຍົມຂອງແພລດຟອມເທົ່ານັ້ນ
- ເມື່ອປຽບທຽບກັບແພລະຕະຟອມອື່ນໆ, ມັນອາດຈະມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກຫຼາຍໃນການຕັ້ງຄ່າແລະຕັ້ງຄ່າ.
ສະຫຼຸບ, ອັນໃດດີທີ່ສຸດ?
ການເລືອກເຟຣມ ຫຼືແພລດຟອມ AI ທີ່ເຫມາະສົມແມ່ນຂຶ້ນກັບສິ່ງທີ່ທ່ານຕ້ອງການເຮັດກັບມັນ. ຖ້າທ່ານຕ້ອງການກອບທີ່ງ່າຍດາຍໃນການນໍາໃຊ້ແລະມີຊຸມຊົນຂະຫນາດໃຫຍ່, TensorFlow ຫຼື PyTorch ສາມາດເປັນທາງເລືອກທີ່ເຫມາະສົມ.
ຖ້າທ່ານຕ້ອງການແພລະຕະຟອມທີ່ເນັ້ນໃສ່ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, Azure ML Studio ຫຼື H2O.ai ອາດຈະເປັນທາງເລືອກທີ່ດີທີ່ສຸດ.
ແລະ, ຖ້າທ່ານຕ້ອງການກອບທີ່ງ່າຍດາຍທີ່ຈະປັບແຕ່ງແລະກໍາຫນົດຄ່າ, Sonnet ຫຼື GluonCV ອາດຈະເປັນທາງທີ່ຈະໄປ. ສຸດທ້າຍ, ກອບທີ່ເຫມາະສົມສໍາລັບທ່ານແມ່ນຖືກກໍານົດໂດຍຄວາມຕ້ອງການແລະລົດຊາດທີ່ເປັນເອກະລັກຂອງທ່ານ.
ອອກຈາກ Reply ເປັນ