ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെ മണ്ഡലത്തിലേക്ക് ആവേശകരമായ ഒരു യാത്ര പോകാൻ നിങ്ങൾ തയ്യാറാണോ?
ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെ വളർച്ചയ്ക്ക് നന്ദി, AI ചട്ടക്കൂടുകൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാൻ ഇതിലും മികച്ച അവസരം ഉണ്ടായിട്ടില്ല.
TensorFlow, PyTorch മുതൽ Keras, Caffe വരെയുള്ള നിരവധി പരിഹാരങ്ങൾ ലഭ്യമാണ്. നിങ്ങളുടെ ലക്ഷ്യങ്ങളെ ആശ്രയിച്ച്, ഓരോ ചട്ടക്കൂടിനും വ്യതിരിക്തമായ ഗുണങ്ങളും ദോഷങ്ങളുമുണ്ട്.
അതിനാൽ, നിങ്ങളൊരു പുതുമുഖമോ പരിചയസമ്പന്നനായ ഡെവലപ്പറോ ആകട്ടെ, നമുക്ക് ആരംഭിക്കാം, ഇന്ന് ലഭ്യമായ ഏറ്റവും മികച്ച AI ചട്ടക്കൂടുകൾ നോക്കാം.
1. പൈടോർച്ച്
2016-ൽ അരങ്ങേറ്റം കുറിച്ചത് മുതൽ AI കമ്മ്യൂണിറ്റിയെ തൂത്തുവാരിയ ശക്തമായ ഒരു ഓപ്പൺ സോഴ്സ് മെഷീൻ ലേണിംഗ് ചട്ടക്കൂടാണ് PyTorch. ചലനാത്മകമായ കമ്പ്യൂട്ടേഷൻ നെറ്റ്വർക്കിനും ഉപയോക്തൃ-സൗഹൃദ ഇന്റർഫേസിനും നന്ദി പറഞ്ഞ് ഇത് പെട്ടെന്ന് തന്നെ ഒരു ചട്ടക്കൂടായി മാറി.
എന്നാൽ ജനക്കൂട്ടത്തിൽ നിന്ന് PyTorch നെ വേർതിരിക്കുന്നത് എന്താണ്? തുടക്കത്തിൽ, ഇതിന് കഴിവുകളുടെ ശക്തമായ ഒരു ശേഖരം ഉണ്ട്. ഇത് നിർമ്മിക്കുന്നതിനും നടപ്പിലാക്കുന്നതിനും ഇത് മികച്ചതാക്കുന്നു മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ.
ടോർച്ച്സ്ക്രിപ്റ്റ് ഉപയോഗിച്ച് ഉത്സാഹവും ഗ്രാഫ് മോഡുകളും തമ്മിലുള്ള സുഗമമായ പരിവർത്തനത്തിനും ടോർച്ച് സെർവ് ഉപയോഗിച്ച് ഉൽപാദനത്തിലേക്കുള്ള വഴി വേഗത്തിലാക്കാനുള്ള കഴിവിനും നന്ദി, ഏറ്റവും ആവശ്യപ്പെടുന്ന ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് പോലും വിശ്വസനീയമായ ഒരു പ്രൊഡക്ഷൻ-റെഡി ഫ്രെയിംവർക്കാണ് PyTorch.
കൂടാതെ, PyTorch-ന് ഉപകരണങ്ങളുടെയും ലൈബ്രറികളുടെയും ഒരു സമഗ്രമായ ആവാസവ്യവസ്ഥയുണ്ട്. ഈ ഉപകരണങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു കമ്പ്യൂട്ടർ ദർശനം, NLP, മറ്റ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ.
പ്രധാന ക്ലൗഡ് പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളിലും ഇത് വിപുലമായി പിന്തുണയ്ക്കുന്നു, ഇത് എളുപ്പത്തിൽ വികസനത്തിനും സ്കെയിലിംഗിനും അനുവദിക്കുന്നു.
ആരേലും
- TorchServe ഉൽപ്പാദനത്തിലേക്കുള്ള യാത്രയെ വേഗത്തിലാക്കുമ്പോൾ TorchServe ആകാംക്ഷയോടെയും ഗ്രാഫ് മോഡുകളും തമ്മിൽ അനായാസമായി മാറാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു.
- ടൂളുകളുടെയും ചട്ടക്കൂടുകളുടെയും ശക്തമായ ആവാസവ്യവസ്ഥ പൈടോർച്ചിനെ വിപുലീകരിക്കുകയും കമ്പ്യൂട്ടർ ദർശനം, സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ്, മറ്റ് മേഖലകൾ എന്നിവയിൽ ഗവേഷണം അനുവദിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
- പ്രധാന ക്ലൗഡ് പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾ നന്നായി പിന്തുണയ്ക്കുന്നു, ഇത് ഘർഷണരഹിതമായ വികസനവും ലളിതമായ സ്കെയിലിംഗും അനുവദിക്കുന്നു.
ബാക്ക്ട്രെയിസ്കൊണ്ടു്
- മറ്റ് ചട്ടക്കൂടുകളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ, ഇതിന് ഒരു ചെറിയ വികസന സമൂഹമുണ്ട്.
- ടെൻസർ ബോർഡ് പോലെയുള്ള നിരീക്ഷണ, ദൃശ്യവൽക്കരണ ഉപകരണങ്ങളുടെ അഭാവമുണ്ട്.
2. കേരസ്
മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ വികസിപ്പിക്കുമ്പോൾ ആശയക്കുഴപ്പമുണ്ടാക്കുന്ന API-കളും പിശക് സന്ദേശങ്ങളും കാരണം നിങ്ങൾ മടുത്തുവോ? കേരസ്, എ ആഴത്തിലുള്ള പഠന ചട്ടക്കൂട് റോബോട്ടുകളേക്കാൾ മനുഷ്യർക്കായി വികസിപ്പിച്ചെടുത്തത്.
കേരസ് ലാളിത്യം, എളുപ്പത്തിലുള്ള ഉപയോഗം, സമഗ്രമായ ഡോക്യുമെന്റേഷൻ എന്നിവയ്ക്ക് ഊന്നൽ നൽകുന്നു. മെഷീൻ ലേണിംഗ്-പവർ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാനും വിന്യസിക്കാനും ശ്രമിക്കുന്ന ഡെവലപ്പർമാർക്കിടയിൽ ഇത് ഒരു ജനപ്രിയ തിരഞ്ഞെടുപ്പായി മാറുന്നു.
എന്നാൽ അത്രയൊന്നും അല്ല: മെഷീൻ ലേണിംഗ് വർക്ക്ഫ്ലോയുടെ എല്ലാ ഭാഗങ്ങളും ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ടൂളുകളുടെയും റിസോഴ്സുകളുടെയും വിശാലമായ ആവാസവ്യവസ്ഥ കേരാസിനുണ്ട്.
ബ്രൗസർ മുതൽ മൊബൈൽ ഉപകരണങ്ങൾ, എംബഡഡ് സിസ്റ്റങ്ങൾ വരെ എല്ലായിടത്തും കേരസ് മോഡലുകൾ വിന്യസിക്കുന്നതിനുള്ള ഫ്ലെക്സിബിലിറ്റി ഉപയോഗിച്ച്, ഏത് സാഹചര്യത്തിലും നിങ്ങൾക്ക് ടെൻസർഫ്ലോയുടെ കഴിവ് പൂർണ്ണമായും ഉപയോഗിക്കാനാകും.
ആരേലും
- ലളിതമായ API-കളും മനുഷ്യരുടെ എളുപ്പത്തിലുള്ള ഉപയോഗത്തിനായി സമഗ്രമായ ഡോക്യുമെന്റേഷനും ഉപയോഗിച്ചാണ് നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നത്.
- ഡീബഗ്ഗിംഗ് വേഗത, കോഡ് ചാരുത, വിന്യാസം എന്നിവയ്ക്കായി വളരെ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്തു
- TensorFlow പ്ലാറ്റ്ഫോമുമായുള്ള ഇടപെടൽ കാരണം എക്സ്സ്കെയിൽ ലെവലിലേക്ക് എളുപ്പത്തിൽ സ്കെയിൽ ചെയ്യാവുന്നതാണ്
- ബ്രൗസറുകൾ മുതൽ മൊബൈൽ ഉപകരണങ്ങൾ, എംബഡഡ് സിസ്റ്റങ്ങൾ വരെയുള്ള നിരവധി വിന്യാസ തിരഞ്ഞെടുപ്പുകൾ
ബാക്ക്ട്രെയിസ്കൊണ്ടു്
- മറ്റ് ആഴത്തിലുള്ള പഠന ചട്ടക്കൂടുകളേക്കാൾ കുറവാണ്
- ചില സങ്കീർണ്ണമായ ഉപയോഗ സാഹചര്യങ്ങൾക്ക്, അധിക ലൈബ്രറികളോ ടൂളുകളോ ആവശ്യമായി വന്നേക്കാം
- മറ്റ് ചട്ടക്കൂടുകൾ പോലെ അറിയപ്പെടുന്നതോ പതിവായി ഉപയോഗിക്കുന്നതോ അല്ല
3. ടെൻസോർഫ്ലോ
TensorFlow ഉപയോഗിച്ച് നിർമ്മാണത്തിന് അനുയോജ്യമായ മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ സൃഷ്ടിക്കുക! TensorFlow നിങ്ങളുടെ മുന്നേറ്റത്തിന് ആവശ്യമായ ഉറവിടങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു യന്ത്ര പഠന പദ്ധതികൾ, നിങ്ങൾ ഒരു വിദഗ്ധ ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റാണോ അതോ കൗതുകമുള്ള ഒരു പുതുമുഖം ആണെങ്കിലും.
നിങ്ങളുടെ അനുഭവപരിചയത്തിന്റെ നിലവാരം എന്തുതന്നെയായാലും, ആക്സസ് ചെയ്യാവുന്ന മുൻകൂട്ടി പരിശീലിപ്പിച്ച മോഡലുകൾക്കും ട്യൂട്ടോറിയലുകൾക്കും നന്ദി, ടെൻസർഫ്ലോ ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് ആരംഭിക്കാം.
ടെൻസർഫ്ലോ എന്നത് മെഷീൻ ലേണിംഗിനുള്ള ഒരു ലൈബ്രറി മാത്രമല്ല. മോഡൽ വിന്യാസം മുതൽ ഡാറ്റ തയ്യാറാക്കൽ വരെയുള്ള നിങ്ങളുടെ പ്രക്രിയയുടെ ഓരോ ഘട്ടത്തിനും ഓപ്ഷനുകൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്ന ഒരു എൻഡ്-ടു-എൻഡ് മെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്ലാറ്റ്ഫോമാണിത്.
നിങ്ങൾ ഒരു വെബ് ആപ്പ്, ഒരു മൊബൈൽ ആപ്പ് അല്ലെങ്കിൽ ഒരു എംബഡഡ് ഉപകരണം വികസിപ്പിക്കുകയാണെങ്കിലും, എല്ലായിടത്തും നിങ്ങളുടെ മോഡലുകൾ വിന്യസിക്കുന്നത് TensorFlow ലളിതമാക്കുന്നു.
ആരേലും
- തുടക്കം മുതൽ അവസാനം വരെ മെഷീൻ ലേണിംഗിനുള്ള സമഗ്രമായ പ്ലാറ്റ്ഫോം
- അളക്കാവുന്നതും പൊരുത്തപ്പെടുത്താവുന്നതുമാണ്
- വിവിധ ഉപയോഗ കേസുകൾക്കായി ഇത് നിരവധി പതിപ്പുകളിൽ ലഭ്യമാണ്
- കമ്മ്യൂണിറ്റി വിഭവങ്ങളും പരിശീലനം ലഭിച്ച മാതൃകകളും ഉള്ള ഒരു വലിയ ആവാസവ്യവസ്ഥ
ബാക്ക്ട്രെയിസ്കൊണ്ടു്
- ഇപ്പോൾ ആരംഭിക്കുന്നവർക്ക് കുത്തനെയുള്ള പഠന വക്രതയുണ്ട്
- ഒരു നിശ്ചിത അളവിലുള്ള സാങ്കേതിക വൈദഗ്ധ്യവും ധാരണയും ആവശ്യമാണ്.
4. കഫെകൾ
വേഗതയിലും മോഡുലാരിറ്റിയിലും ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിച്ചാണ് കഫേ എന്ന ആഴത്തിലുള്ള പഠന ചട്ടക്കൂട് സൃഷ്ടിച്ചത്.
ഉപയോഗത്തിന്റെ ലാളിത്യവും വേഗത്തിലുള്ള ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗും കാരണം, ബെർക്ക്ലി വിഷൻ ആൻഡ് ലേണിംഗ് സെന്റർ (ബിവിഎൽസി) വികസിപ്പിച്ചെടുത്ത കഫേ ഗവേഷകർക്കും ബിസിനസുകൾക്കും ഇടയിൽ പ്രശസ്തി നേടിയിട്ടുണ്ട്.
CPU-കളിലും GPU-കളിലും പ്രവർത്തിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്ന ഉയർന്ന പ്രകടന രൂപകൽപ്പന കാരണം ഹാർഡ്വെയറുകളുടെ ഒരു ശ്രേണിയിൽ മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കുകയും വിന്യസിക്കുകയും ചെയ്യേണ്ട ആളുകൾക്ക് ഇത് ആകർഷകമായ ഒരു ബദലാണ്.
ആരേലും
- ഇത് വേഗമേറിയതും ഫലപ്രദവുമാണ്.
- മോഡുലാർ ആർക്കിടെക്ചറിനൊപ്പം കഫേ അനുയോജ്യമാകും.
- നല്ല കമ്മ്യൂണിറ്റി സഹായം ലഭ്യമാണ്.
ബാക്ക്ട്രെയിസ്കൊണ്ടു്
- അതിന്റെ പരിമിതമായ കഴിവ് കാരണം അത്യാധുനിക ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് അനുയോജ്യമായ തിരഞ്ഞെടുപ്പായിരിക്കില്ല ഇത്.
- മറ്റ് ചട്ടക്കൂടുകളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, ഉപയോക്തൃ സൗഹൃദമല്ല
- കുറച്ച് പ്രോഗ്രാമിംഗ് അനുഭവം ആവശ്യമാണ്.
5. MX നെറ്റ്
ആഴത്തിലുള്ള പഠന ചട്ടക്കൂട് MXNet സൃഷ്ടിച്ചത് കാര്യക്ഷമതയും പൊരുത്തപ്പെടുത്തലും മനസ്സിൽ വെച്ചാണ്. നിങ്ങൾക്ക് എളുപ്പത്തിൽ സൃഷ്ടിക്കാനും ഉപയോഗിക്കാനും കഴിയും ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ വിവിധ ആവശ്യങ്ങൾക്കായി അവരുടെ ഉപയോക്തൃ-സൗഹൃദ ഇന്റർഫേസ് ഉപയോഗിച്ച്.
മോഡൽ ചെക്ക്പോയിന്റിംഗ്, മോഡൽ സെർവിംഗ്, ഒഎൻഎൻഎക്സ് ഫോർമാറ്റിനുള്ള പിന്തുണ എന്നിവ ഉൾപ്പെടെയുള്ള പ്രൊഡക്ഷൻ ഉപയോഗ കേസുകൾ മനസ്സിൽ വെച്ചാണ് ഇത് വികസിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നത്. ഉൾച്ചേർത്ത ഉപകരണങ്ങളും ക്ലൗഡ് പരിതസ്ഥിതികളും ഉൾപ്പെടെ നിരവധി സ്ഥലങ്ങളിൽ നിങ്ങളുടെ മോഡലുകൾ വിന്യസിക്കുന്നത് ഇത് ലളിതമാക്കുന്നു.
MXNet നൽകുന്ന കൂടുതൽ ഫീച്ചറുകളും ടൂളുകളും ബിൽറ്റ്-ഇൻ ഡാറ്റാ ലോഡറുകൾ, പ്രീ-ട്രെയിൻഡ് മോഡലുകൾ, ഓട്ടോ-ഡിഫറൻഷ്യേഷനുള്ള സഹായം എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. ആഴത്തിലുള്ള പഠനം എല്ലാ നൈപുണ്യ തലങ്ങളിലുമുള്ള പ്രാക്ടീഷണർമാർ അതിന്റെ ഊർജ്ജസ്വലമായ കമ്മ്യൂണിറ്റിയും സമഗ്രമായ ഡോക്യുമെന്റേഷനും കാരണം ഇത് പതിവായി തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു.
ആരേലും
- സ്കേലബിൾ: MXNet വലിയ തോതിലുള്ള ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കുള്ള മികച്ച ഓപ്ഷനാണ്, കാരണം ഇത് നിരവധി GPU-കളിലും CPU-കളിലും വിതരണം ചെയ്യുന്ന പരിശീലനത്തെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു.
- Python, R, Julia, Scala, Perl, C++ എന്നിവയുൾപ്പെടെ വൈവിധ്യമാർന്ന കമ്പ്യൂട്ടർ ഭാഷകളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നതിനാൽ MXNet നിലവിലെ പ്രക്രിയകളിൽ ഉൾപ്പെടുത്തുന്നത് ലളിതമാണ്.
- ഇത് Linux, Windows, macOS, iOS, Android എന്നിവയുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നു.
ബാക്ക്ട്രെയിസ്കൊണ്ടു്
- MXNet-ന് ഉയർന്ന പഠന വക്രതയുണ്ട്, മറ്റുള്ളവയ്ക്ക് സമാനമായി മാസ്റ്റർ ചെയ്യാൻ കുറച്ച് സമയം ആവശ്യമായി വന്നേക്കാം ആഴത്തിലുള്ള പഠന ചട്ടക്കൂടുകൾ.
- ജനപ്രീതി കുറവാണ്: MXNet സ്വീകാര്യത നേടിക്കൊണ്ടിരിക്കുമ്പോൾ, TensorFlow അല്ലെങ്കിൽ PyTorch പോലുള്ള മറ്റ് ചില ആഴത്തിലുള്ള പഠന ചട്ടക്കൂടുകൾ പോലെ ഇത് ഇപ്പോഴും പതിവായി ഉപയോഗിക്കുന്നില്ല, ഇത് കുറച്ച് കമ്മ്യൂണിറ്റി ഉറവിടങ്ങൾ ആക്സസ് ചെയ്യാനാകുമെന്ന് സൂചിപ്പിക്കുന്നു.
6. തിയാനോ
ഗണിത പദപ്രയോഗങ്ങൾ ഫലപ്രദമായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നതിനും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിനും വിലയിരുത്തുന്നതിനും Theano എന്ന ശക്തമായ ഒരു സംഖ്യാ കണക്കുകൂട്ടൽ ടൂൾകിറ്റ് ഉപയോക്താക്കളെ പ്രാപ്തരാക്കുന്നു. വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ ഗണിത പ്രവർത്തനങ്ങൾ നടത്തുന്നതിന് ഇത് ഒരു നേരായ ഇന്റർഫേസ് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു, പൈത്തണിന് മുകളിൽ വികസിപ്പിച്ചതാണ്.
CPU-കളിലും GPU-കളിലും കണക്കുകൂട്ടലുകൾ നടത്താനുള്ള തിയാനോയുടെ വഴക്കം അതിന്റെ പ്രധാന നേട്ടങ്ങളിലൊന്നാണ്. ഉയർന്ന പ്രകടന പ്രോസസ്സിംഗ് ആവശ്യപ്പെടുന്ന ആഴത്തിലുള്ള പഠന ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് ഇത് അനുയോജ്യമാക്കുന്നു.
മാത്രമല്ല, ഉപയോക്താക്കൾക്ക് അവരുടെ മോഡലുകളുടെ പ്രകടനവും കൃത്യതയും മെച്ചപ്പെടുത്താൻ ഉപയോഗിക്കാവുന്ന വൈവിധ്യമാർന്ന ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ കഴിവുകൾ Theano വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.
ഇനി നമുക്ക് അതിന്റെ ഗുണദോഷങ്ങൾ പരിശോധിക്കാം.
ആരേലും
- ഗണിത പദപ്രയോഗങ്ങളുടെ കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ഗ്രാഫ് ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിനായി നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നതിനാൽ സംഖ്യാപരമായ കണക്കുകൂട്ടലുകൾ നടത്തുന്നതിൽ തിയാന അവിശ്വസനീയമാംവിധം ഫലപ്രദമാണ്.
- ഇത് വളരെ അനുയോജ്യമായ ഒരു ചട്ടക്കൂടാണ്.
- തിയാനോയുടെ ശക്തമായ ജിപിയു ഒപ്റ്റിമൈസേഷനിൽ നിന്ന് ഉയർന്ന പ്രകടനമുള്ള ഡീപ് ലേണിംഗ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ വളരെയധികം പ്രയോജനം നേടുന്നു. GPU-കൾ ഉപയോഗിച്ച് എളുപ്പത്തിൽ പ്രവർത്തിക്കാൻ ഇത് നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നു.
ബാക്ക്ട്രെയിസ്കൊണ്ടു്
- പൈത്തൺ അല്ലെങ്കിൽ മറ്റ് സംഖ്യാ കണക്കുകൂട്ടൽ ലൈബ്രറികൾ പരിചയമില്ലാത്തവർക്ക് തിയാനോ പഠിക്കുന്നത് വെല്ലുവിളിയായി തോന്നിയേക്കാം.
- അടുത്തിടെ അതിന്റെ വികസനം മന്ദഗതിയിലായതിനാൽ Theanoയ്ക്ക് ഇനി അപ്ഡേറ്റുകളോ ബഗ് പാച്ചുകളോ ലഭിച്ചേക്കില്ല.
- അപര്യാപ്തമായ ഡോക്യുമെന്റേഷൻ: ചില ഉപയോക്താക്കൾക്ക് Theano ഉപയോഗിക്കുന്നത് വെല്ലുവിളിയായി തോന്നിയേക്കാം, കാരണം അതിന്റെ ഡോക്യുമെന്റേഷൻ സംഖ്യാപരമായ കണക്കുകൂട്ടലിനായി മത്സരിക്കുന്ന ലൈബ്രറികളേക്കാൾ സമഗ്രമല്ല.
7. Microsoft കോഗ്നിറ്റീവ് ടൂൾകിറ്റ്
ആഴത്തിലുള്ള പഠന മാതൃകകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള സൌജന്യവും ഓപ്പൺ സോഴ്സ് ചട്ടക്കൂടായ Microsoft Cognitive Toolkit നോക്കാം. നിരവധി GPU-കളിലും മെഷീനുകളിലും വലിയ തോതിലുള്ള മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന് ഇത് ഉദ്ദേശിച്ചുള്ളതാണ്.
കോഗ്നിറ്റീവ് ടൂൾകിറ്റ് അതിന്റെ ഉപയോക്തൃ-സൗഹൃദ എപിഐയും മികച്ച വിതരണ പരിശീലന ശേഷിയും ഉള്ള ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുകൾക്കും മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഗവേഷകർക്കും ഇടയിൽ ഒരു ജനപ്രിയ തിരഞ്ഞെടുപ്പാണ്.
CPU-കൾ, GPU-കൾ, FPGA-കൾ എന്നിവയുൾപ്പെടെയുള്ള വിവിധ ഹാർഡ്വെയറുകളിൽ മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കാനും വിന്യസിക്കാനും ഉള്ള കഴിവാണ് കോഗ്നിറ്റീവ് ടൂൾകിറ്റിന്റെ പ്രധാന സവിശേഷതകളിലൊന്ന്.
തങ്ങളുടെ ചരക്കുകളിലും സേവനങ്ങളിലും ആഴത്തിലുള്ള പഠനം ഉൾപ്പെടുത്താൻ ശ്രമിക്കുന്ന ഓർഗനൈസേഷനുകൾക്ക് ഇത് ഒരു മികച്ച ബദലായി മാറുന്നു. കൂടാതെ, കോഗ്നിറ്റീവ് ടൂൾകിറ്റിൽ വിവിധതരം മുൻകൂട്ടി നിർമ്മിച്ച മോഡലുകളും ഉദാഹരണ കോഡും ഉൾപ്പെടുന്നു, ഇത് പുതുമുഖങ്ങൾക്ക് ആരംഭിക്കുന്നത് എളുപ്പമാക്കുന്നു.
ആരേലും
- നിരവധി കമ്പ്യൂട്ടറുകളിലും ജിപിയുകളിലൂടെയും വിതരണം ചെയ്ത പരിശീലനത്തിന് അനുവദിക്കുന്നു
- Azure, Power BI എന്നിവ പോലുള്ള മറ്റ് Microsoft ഉൽപ്പന്നങ്ങളുമായി ലളിതമായ ഇടപെടൽ നൽകുന്നു
- ആഴത്തിലുള്ള പഠന മാതൃകകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിനും പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനുമായി വൈവിധ്യമാർന്നതും അനുയോജ്യവുമായ ചട്ടക്കൂട് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു
ബാക്ക്ട്രെയിസ്കൊണ്ടു്
- പുതിയ ഉപയോക്താക്കൾക്കായി സജ്ജീകരിക്കുന്നതും ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കുന്നതും ബുദ്ധിമുട്ടായേക്കാം
- ഡാറ്റ വർദ്ധിപ്പിക്കൽ, ട്രാൻസ്ഫർ ലേണിംഗ് എന്നിവ പോലുള്ള നിരവധി ജനപ്രിയ സവിശേഷതകൾക്ക് അന്തർനിർമ്മിത പിന്തുണയില്ല
- ഡാറ്റ വർദ്ധിപ്പിക്കൽ, ട്രാൻസ്ഫർ ലേണിംഗ് എന്നിവ പോലുള്ള നിരവധി ജനപ്രിയ സവിശേഷതകൾക്ക് അന്തർനിർമ്മിത പിന്തുണയില്ല
8. ഷോഗൺ
ഷോഗൺ ഒരു C++ മെഷീൻ ലേണിംഗ് പാക്കേജാണ്, അത് ഉപയോഗശൂന്യമാണ്. ഇതിൽ പൈത്തൺ, ജാവ, മാറ്റ്ലാബ് കണക്ടറുകൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു, ഇത് മെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്രാക്ടീഷണർമാർക്കുള്ള ഒരു വഴക്കമുള്ള ഉപകരണമാക്കി മാറ്റുന്നു.
വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റയ്ക്കും വെല്ലുവിളി ഉയർത്തുന്ന മെഷീൻ ലേണിംഗ് വർക്ക് ലോഡുകൾക്കും യോജിച്ചതാക്കി മാറ്റാൻ കഴിയുന്നതും വേഗത്തിലുള്ളതും വഴക്കമുള്ളതുമാണ് ഷോഗൺ നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നത്.
ഷോഗന്റെ ഏറ്റവും ശ്രദ്ധേയമായ നേട്ടങ്ങളിലൊന്ന്, ബൈനറി, കാറ്റഗറിക്കൽ, തുടർച്ചയായി തുടങ്ങി വിപുലമായ ഡാറ്റാ ഫോർമാറ്റുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാനുള്ള അതിന്റെ ശേഷിയാണ്.
വർഗ്ഗീകരണം, റിഗ്രഷൻ, ഡൈമൻഷണാലിറ്റി റിഡക്ഷൻ, ക്ലസ്റ്ററിംഗ് എന്നിവയ്ക്കായുള്ള ഒരു വലിയ ശ്രേണിയും ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു, ഇത് ഒരു സമ്പൂർണ്ണ മെഷീൻ ലേണിംഗ് ടൂളാക്കി മാറ്റുന്നു. ഷോഗൺ ബാച്ചും ഓൺലൈൻ ലേണിംഗും പിന്തുണയ്ക്കുന്നു, കൂടാതെ ടെൻസർഫ്ലോ, സ്കിറ്റ്-ലേൺ തുടങ്ങിയ മറ്റ് മെഷീൻ ലേണിംഗ് ലൈബ്രറികളുമായി ഇത് പരിധികളില്ലാതെ സംയോജിപ്പിക്കുന്നു.
ആരേലും
- ആഴത്തിലുള്ള പഠനം, റിഗ്രഷൻ, വർഗ്ഗീകരണ പിന്തുണ എന്നിവയുൾപ്പെടെ വൈവിധ്യമാർന്ന മെഷീൻ ലേണിംഗ് ടെക്നിക്കുകളും ടൂളുകളും ഇത് നൽകുന്നു.
- ഇത് വൈവിധ്യമാർന്നവയുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നു പ്രോഗ്രാമിങ് ഭാഷകൾ, പൈത്തൺ, സി++, ജാവ എന്നിവയുൾപ്പെടെ.
ബാക്ക്ട്രെയിസ്കൊണ്ടു്
- മറ്റ് ചില മെഷീൻ ലേണിംഗ് ലൈബ്രറികളെപ്പോലെ ഇത് അറിയപ്പെടുന്നതോ ജനപ്രിയമോ ആയിരിക്കില്ല എന്നതിനാൽ ഇതിന് കുറച്ച് വിഭവങ്ങളും പിന്തുണയും ലഭ്യമായേക്കാം.
- അവർക്ക് പരിചിതമായ മറ്റ് ലൈബ്രറികളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ, ചില ഉപയോക്താക്കൾക്ക് ഈ ലൈബ്രറിയുടെ വാക്യഘടനയും ഘടനയും മനസ്സിലാക്കാവുന്നതേയുള്ളൂ.
- മികച്ച ഫലങ്ങൾ നേടുന്നതിന്, ചില ലൈബ്രറികൾക്ക് മറ്റുള്ളവയേക്കാൾ കൂടുതൽ സ്വമേധയാലുള്ള ജോലിയും മികച്ച ട്യൂണിംഗും ആവശ്യമായി വന്നേക്കാം.
9. ഒഎൻഎൻഎക്സ്
ഓപ്പൺ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് എക്സ്ചേഞ്ച് (ONNX) എന്ന ഓപ്പൺ സോഴ്സ് പ്ലാറ്റ്ഫോം മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകളുടെ പരിവർത്തനവും പങ്കിടലും സാധ്യമാക്കുന്നു.
വിവിധ ചട്ടക്കൂടുകൾക്കും പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾക്കുമിടയിൽ ആഴത്തിലുള്ള പഠന മാതൃകകൾ കൈമാറുന്നതിനും മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകളുടെ സൃഷ്ടിയും വിന്യാസവും ലളിതമാക്കുന്നതിനും ഇത് ഒരു രീതി വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.
നിങ്ങൾക്ക് ഇഷ്ടപ്പെട്ട ചട്ടക്കൂട് ഉപയോഗിച്ച് ഒഎൻഎൻഎക്സ് ഉപയോഗിച്ച് മോഡലുകൾ സൃഷ്ടിക്കാനും പിന്നീട് അവയെ മറ്റൊരു റൺടൈം ക്രമീകരണത്തിൽ വിന്യസിക്കാനും കഴിയും.
ഒഎൻഎൻഎക്സിന്റെ ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കാവുന്ന ആർക്കിടെക്ചർ, കയ്യിലുള്ള ജോലിക്ക് അനുയോജ്യമായ ഉപകരണങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കാൻ ഉപയോക്താക്കളെ പ്രാപ്തരാക്കുന്നു. PyTorch, TensorFlow, Caffe2 എന്നിങ്ങനെയുള്ള ആഴത്തിലുള്ള പഠന ചട്ടക്കൂടുകളിലുടനീളം ഇത് അനുയോജ്യത സുഗമമാക്കുന്നു. ഓരോ ചട്ടക്കൂടിന്റെയും ഗുണങ്ങൾ അവയ്ക്കിടയിൽ വേഗത്തിൽ പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നതിലൂടെ നിങ്ങൾക്ക് പ്രയോജനപ്പെടുത്താം.
ആരേലും
- നിരവധി ആഴത്തിലുള്ള പഠന ചട്ടക്കൂടുകളിൽ പരസ്പര പ്രവർത്തനക്ഷമത സാധ്യമാണ്.
- ഉപയോഗിക്കാൻ സൗജന്യവും ഓപ്പൺ സോഴ്സും.
- ഹാർഡ്വെയറിന്റെയും റൺടൈം പരിതസ്ഥിതികളുടെയും വിപുലമായ ശ്രേണി പിന്തുണയ്ക്കുന്നു.
ബാക്ക്ട്രെയിസ്കൊണ്ടു്
- ONNX മോഡലുകളുടെ പ്രകടനം ഒരു നിശ്ചിത ചട്ടക്കൂടിൽ തദ്ദേശീയമായി നടപ്പിലാക്കുന്ന മോഡലുകളേക്കാൾ മോശമായേക്കാം.
- ചിലപ്പോൾ വിവിധ ചട്ടക്കൂടുകൾക്കിടയിൽ മാറുന്നത് പരിഹരിക്കാൻ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള അനുയോജ്യത പ്രശ്നങ്ങൾക്ക് കാരണമായേക്കാം.
10. അപ്പാച്ചെ സ്പാർക്ക്
വലിയ തോതിലുള്ള ഡാറ്റാ പ്രോസസ്സിംഗ് എളുപ്പത്തിൽ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന വേഗതയേറിയതും ബഹുമുഖവുമായ വിതരണ കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് സിസ്റ്റമാണ് അപ്പാച്ചെ സ്പാർക്ക്. വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ വേഗത്തിൽ വിശകലനം ചെയ്യാനുള്ള കഴിവ് കാരണം വലിയ ഡാറ്റ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കുള്ള ഒരു ജനപ്രിയ തിരഞ്ഞെടുപ്പാണിത്.
സ്പാർക്ക് എന്നത് വേഗമേറിയതായിരിക്കാൻ മാത്രമല്ല, അത് അളക്കാവുന്നതുമാണ്, അതായത് പ്രകടനത്തിൽ വിട്ടുവീഴ്ച ചെയ്യാതെ ഡാറ്റാ അളവ് വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നത് നിയന്ത്രിക്കാൻ ഇതിന് കഴിയും.
അപ്പാച്ചെ സ്പാർക്കിനൊപ്പം ഉൾപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്ന MLlib പാക്കേജ് പ്രത്യേകിച്ചും ശ്രദ്ധേയമാണ്. വർഗ്ഗീകരണം, റിഗ്രഷൻ, ക്ലസ്റ്ററിംഗ്, സഹകരണ ഫിൽട്ടറിംഗ് എന്നിവ പോലുള്ള സ്കേലബിൾ, കാര്യക്ഷമമായ മെഷീൻ ലേണിംഗ് രീതികൾ ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.
സ്പാർക്കിന്റെ മറ്റ് ഘടകങ്ങളുമായി MLlib ഇന്റർഫേസ് ചെയ്യുന്നതിനാൽ, എൻഡ്-ടു-എൻഡ് ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ് പൈപ്പ്ലൈനുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നത് ലളിതമാണ്.
അതിനാൽ, വലിയ ഡാറ്റാ പ്രോസസ്സിംഗിനും മെഷീൻ ലേണിംഗിനും നിങ്ങൾക്ക് ശക്തവും പൊരുത്തപ്പെടുത്താവുന്നതുമായ ഒരു ഉപകരണം ആവശ്യമുണ്ടെങ്കിൽ, അപ്പാച്ചെ സ്പാർക്ക് നിങ്ങളുടെ പട്ടികയിൽ ഉണ്ടായിരിക്കണം.
ആരേലും
- വിതരണം ചെയ്ത കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് ഡിസൈൻ കാരണം, വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ വേഗത്തിൽ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ ഇതിന് കഴിയും
- ഹഡൂപ്പ്, ഹൈവ്, കസാന്ദ്ര തുടങ്ങിയ മറ്റ് ബിഗ് ഡാറ്റ സാങ്കേതികവിദ്യകളുമായുള്ള സംയോജനം ലളിതമാണ്.
- വർഗ്ഗീകരണം, റിഗ്രഷൻ, ക്ലസ്റ്ററിംഗ്, സഹകരണ ഫിൽട്ടറിംഗ് എന്നിവയ്ക്കായി നിരവധി സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ നൽകിയിട്ടുണ്ട്
ബാക്ക്ട്രെയിസ്കൊണ്ടു്
- വിതരണം ചെയ്ത കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് ആർക്കിടെക്ചറിന്റെ സങ്കീർണ്ണത കാരണം, പഠന വക്രം കുത്തനെയുള്ളതാണ്
- വലിയ അളവിലുള്ള വിഭവങ്ങളിലും അടിസ്ഥാന സൗകര്യങ്ങളിലും പ്രവർത്തിക്കുന്നു
- തത്സമയ പ്രോസസ്സിംഗിനും സ്ട്രീമിംഗ് ഡാറ്റയ്ക്കുമുള്ള പിന്തുണ പരിമിതമാണ്
11. mlpack
mpack എന്നത് ഒരു ഓപ്പൺ സോഴ്സ് C++ മെഷീൻ ലേണിംഗ് ടൂൾകിറ്റാണ്, ഇത് വിപുലമായ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി വേഗമേറിയതും അളക്കാവുന്നതും ലളിതവുമായ അൽഗോരിതം നൽകുന്നു.
ക്ലസ്റ്ററിംഗ്, റിഗ്രഷൻ, വർഗ്ഗീകരണം, ഡൈമൻഷണാലിറ്റി റിഡക്ഷൻ, ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ എന്നിങ്ങനെ വൈവിധ്യമാർന്ന മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾ ഇത് നൽകുന്നു.
ആരേലും
- നിരവധി അൽഗോരിതങ്ങളുടെ ഫലപ്രദമായ നടപ്പാക്കൽ
- മറ്റ് ലൈബ്രറികളുമായും ഭാഷകളുമായും ഏകീകരണം ലളിതമാണ്.
- കമാൻഡ്-ലൈൻ, C++ API ഇന്റർഫേസുകൾ എന്നിവ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു
ബാക്ക്ട്രെയിസ്കൊണ്ടു്
- ഡോക്യുമെന്റേഷൻ മെച്ചപ്പെടുത്താം
- നിരവധി അൽഗോരിതങ്ങൾ ഇതുവരെ നടപ്പിലാക്കിയിട്ടില്ല
- തുടക്കക്കാർക്ക് ഉപയോഗിക്കാൻ ബുദ്ധിമുട്ട് തോന്നിയേക്കാം
12. അസൂർ എംഎൽ സ്റ്റുഡിയോ
Azure Machine Learning (Azure ML) ക്ലൗഡിലെ ഒരു മെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്ലാറ്റ്ഫോമാണ്. നിങ്ങൾക്ക് സ്കെയിലിൽ മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യാനും വിന്യസിക്കാനും നിയന്ത്രിക്കാനും കഴിയും.
എൻഡ്-ടു-എൻഡ് മെഷീൻ ലേണിംഗ് വർക്ക്ഫ്ലോ കാര്യക്ഷമമാക്കുന്നതിന് ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുകളെയും ഡവലപ്പർമാരെയും സഹായിക്കുന്നതിന് ഇത് വിവിധ ഉപകരണങ്ങളും സേവനങ്ങളും വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. നിങ്ങൾക്ക് നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ നിയന്ത്രിക്കാനും നിങ്ങളുടെ മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കാനും ഉൽപ്പാദനത്തിലേക്ക് വിന്യസിക്കാനും കഴിയും. നിങ്ങൾക്ക് അസൂർ എംഎൽ ഉപയോഗിച്ച് അവരുടെ പ്രകടനം നിരീക്ഷിക്കാനാകും-എല്ലാം ഒരു ഏകീകൃത പരിതസ്ഥിതിയിൽ നിന്ന്.
Python, R, SQL എന്നിവയുൾപ്പെടെ നിരവധി കമ്പ്യൂട്ടർ ഭാഷകളെ പ്ലാറ്റ്ഫോം പിന്തുണയ്ക്കുന്നു, കൂടാതെ വേഗത്തിൽ ആരംഭിക്കാൻ നിങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നതിന് മുൻകൂട്ടി നിർമ്മിച്ച നിരവധി ടെംപ്ലേറ്റുകളും അൽഗോരിതങ്ങളും ഉൾക്കൊള്ളുന്നു.
കൂടാതെ, വഴക്കമുള്ളതും അളക്കാവുന്നതുമായ രൂപകൽപ്പന കാരണം, ചെറിയ തോതിലുള്ള ട്രയലുകളും വലിയ തോതിലുള്ള മെഷീൻ ലേണിംഗ് ആപ്ലിക്കേഷനുകളും എളുപ്പത്തിൽ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ Azure ML-ന് കഴിയും.
ആരേലും
- മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിനും വിന്യസിക്കുന്നതിനും എളുപ്പത്തിൽ ഉപയോഗിക്കാവുന്ന ഗ്രാഫിക്കൽ ഇന്റർഫേസ് നൽകുന്നു
- Azure Storage, Power BI എന്നിവ പോലെയുള്ള മറ്റ് Microsoft സേവനങ്ങളിലേക്ക് കണക്റ്റുചെയ്യുന്നു.
- പതിപ്പ് നിയന്ത്രണത്തിലൂടെയും പങ്കിട്ട വർക്ക്സ്പെയ്സുകളിലൂടെയും ടീം അംഗങ്ങളുമായുള്ള സഹകരണം സാധ്യമാണ്
- വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റയും പ്രോസസ്സിംഗ് പവറും കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള സ്കേലബിളിറ്റി
ബാക്ക്ട്രെയിസ്കൊണ്ടു്
- അൽഗോരിതങ്ങൾക്കും മോഡലുകൾക്കുമുള്ള ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കൽ ഓപ്ഷനുകൾ
- വില തന്ത്രം കാരണം, ചെറുകിട സംരംഭങ്ങൾക്കോ വ്യക്തികൾക്കോ ഇത് ചെലവ് കുറഞ്ഞതായിരിക്കാം
13. സോനേൺ
വിവിധ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളുടെ വികസനത്തെ പിന്തുണയ്ക്കുന്ന ഒരു AI ചട്ടക്കൂടായ സോണറ്റ് രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുകയും നിർമ്മിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു DeepMind ഗവേഷകർ. ഇവയിൽ മേൽനോട്ടവും മേൽനോട്ടമില്ലാത്തതുമായ പഠനവും ഉൾപ്പെടുന്നു ബലപ്പെടുത്തുന്ന പഠനം.
സോണറ്റിന്റെ പ്രോഗ്രാമിംഗ് ആർക്കിടെക്ചർ നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നത് snt.Module-ലാണ്, ഇത് പരാമീറ്ററുകൾ, മറ്റ് മൊഡ്യൂളുകൾ, രീതികൾ എന്നിവയിലേക്ക് പോയിന്ററുകൾ സംഭരിച്ചേക്കാം. ഫ്രെയിംവർക്ക് നിരവധി പ്രീസെറ്റ് മൊഡ്യൂളുകളും നെറ്റ്വർക്കുകളും ഉൾക്കൊള്ളുന്നു, പക്ഷേ ഉപയോക്താക്കളെ അവരുടേതായ രീതിയിൽ സൃഷ്ടിക്കാൻ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നു.
ആരേലും
- ലളിതവും ശക്തവുമായ പ്രോഗ്രാമിംഗ് മോഡൽ
- ഉപയോക്താക്കളെ അവരുടെ മൊഡ്യൂളുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നു.
- സംക്ഷിപ്തവും കേന്ദ്രീകൃതവുമായ കോഡ്
ബാക്ക്ട്രെയിസ്കൊണ്ടു്
- പരിശീലന പരിപാടി ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടില്ല
- തുടക്കക്കാർക്ക് കുത്തനെയുള്ള പഠന വക്രത നേരിടേണ്ടി വന്നേക്കാം
14. ഗ്ലൂൺസിവി
കമ്പ്യൂട്ടർ കാഴ്ചയെക്കുറിച്ച് കൂടുതലറിയാൻ നിങ്ങൾക്ക് താൽപ്പര്യമുണ്ടോ?
GluonCV അവതരിപ്പിക്കുന്നു!
എഞ്ചിനീയർമാർക്കും ഗവേഷകർക്കും വിദ്യാർത്ഥികൾക്കും അവരുടെ ആശയങ്ങൾ സാധൂകരിക്കുന്നതിനും ഉൽപ്പന്നങ്ങളുടെ പ്രോട്ടോടൈപ്പ് ചെയ്യുന്നതിനും പ്രദേശത്തെക്കുറിച്ച് കൂടുതലറിയുന്നതിനും സഹായിക്കുന്നതിന് അത്യാധുനിക ആഴത്തിലുള്ള പഠന അൽഗോരിതങ്ങൾ, പ്രീ-ട്രെയിൻഡ് മോഡലുകൾ, നിരവധി മെറ്റീരിയലുകൾ എന്നിവ ഈ അതിശയകരമായ ലൈബ്രറിയിൽ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു.
GluonCV അതിന്റെ നന്നായി രൂപകൽപന ചെയ്ത API-കൾ, ലളിതമായ നടപ്പാക്കലുകൾ, കമ്മ്യൂണിറ്റി സഹായം എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് ആരംഭിക്കുന്നതും SOTA ഫലങ്ങൾ കൈവരിക്കുന്നതും ലളിതമാക്കുന്നു.
എന്തിനധികം, ഏറ്റവും മികച്ച ഭാഗം?
ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാനും ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യാനും ഇത് വളരെ അനുയോജ്യവും ലളിതവുമാണ്! നിങ്ങൾ പരിചയസമ്പന്നനായ പ്രൊഫഷണലായാലും അല്ലെങ്കിൽ ഇപ്പോൾ തന്നെ ആരംഭിച്ചാലും, നിങ്ങളുടെ കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ കഴിവുകളെ അടുത്ത ഘട്ടത്തിലേക്ക് കൊണ്ടുപോകാൻ ആവശ്യമായതെല്ലാം GluonCV-യിൽ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു.
ആരേലും
- ലളിതമായ ഇൻസ്റ്റാളേഷനും ഉപയോഗവും
- മുൻകൂട്ടി പരിശീലിപ്പിച്ച മോഡലുകളുടെ വലിയ ശേഖരം
- ആഴത്തിലുള്ള പഠന അൽഗോരിതങ്ങൾ അത് അത്യാധുനികമാണ്
- ലളിതമായി മനസ്സിലാക്കാൻ കഴിയുന്ന നടപ്പിലാക്കലുകൾ
- ലളിതമായ ഒപ്റ്റിമൈസേഷനും വിന്യാസവും
ബാക്ക്ട്രെയിസ്കൊണ്ടു്
- ഇതര ചട്ടക്കൂടുകളേക്കാൾ കുറവ് ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കലും നിയന്ത്രണവും
- നോൺ-കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ പ്രവർത്തനങ്ങൾക്കുള്ള പിന്തുണ പരിമിതമാണ്
- ലൈസൻസ് നിയന്ത്രണങ്ങൾ കാരണം വാണിജ്യ ഉപയോഗം നിയന്ത്രിച്ചേക്കാം
15. ഹ്ക്സനുമ്ക്സൊ
H2O എന്നത് ഒരു ഓപ്പൺ സോഴ്സ് ഡാറ്റാ വിശകലനവും മെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്ലാറ്റ്ഫോമാണ്, ഇത് ഓർഗനൈസേഷനുകൾക്ക് അവരുടെ പ്രവർത്തനങ്ങൾ നടത്താൻ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് (AI) ഉപയോഗിക്കുന്നത് ലളിതമാക്കാൻ ലക്ഷ്യമിടുന്നു.
H2O.ai-യുടെ AI ക്ലൗഡ് H2O ഉപയോഗിച്ച് ആരംഭിക്കുന്നത് കൂടുതൽ എളുപ്പമാക്കുന്നു, കോഡിംഗ് കഴിവുകളൊന്നുമില്ലാതെ മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു ഡ്രാഗ് ആൻഡ് ഡ്രോപ്പ് ഇന്റർഫേസ്.
പ്ലാറ്റ്ഫോം വിപുലമായതും നൽകുന്നു ഡാറ്റ വിഷ്വലൈസേഷൻ കൂടാതെ വിശകലന ശേഷികൾ, അതുപോലെ മോഡൽ ട്വീക്കിംഗും വിന്യാസവും. വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞ ബിസിനസ്സ് വെല്ലുവിളികളെ നേരിടാൻ AI മോഡലുകൾ വേഗത്തിലും ലളിതമായും നിർമ്മിക്കാനും വിന്യസിക്കാനും ബിസിനസുകൾക്ക് H2O.ai ഉപയോഗിക്കാം.
ആരേലും
- മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള ഡ്രാഗ് ആൻഡ് ഡ്രോപ്പ് ഇന്റർഫേസ്
- സമഗ്രമായ ഡാറ്റ വിഷ്വലൈസേഷനും വിശകലന ടൂളുകളും കൂടാതെ മോഡൽ ട്യൂണിംഗും വിന്യാസവും
- ഒരു വലിയ ഉപയോക്തൃ സമൂഹവും സംഭാവകരും ഉള്ള ഓപ്പൺ സോഴ്സ് പ്ലാറ്റ്ഫോം
- നിരവധി അൽഗോരിതങ്ങൾക്കും ഡാറ്റാ തരങ്ങൾക്കുമുള്ള പിന്തുണ
ബാക്ക്ട്രെയിസ്കൊണ്ടു്
- പ്ലാറ്റ്ഫോമിന്റെ പ്രീമിയം പതിപ്പിൽ മാത്രമേ ചില സവിശേഷതകൾ ആക്സസ് ചെയ്യാനാകൂ
- മറ്റ് പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ, ഇത് സജ്ജീകരിക്കാനും കോൺഫിഗർ ചെയ്യാനും കൂടുതൽ ബുദ്ധിമുട്ടായിരിക്കാം.
പൊതിയുക, ഏതാണ് മികച്ചത്?
അനുയോജ്യമായ AI ചട്ടക്കൂട് അല്ലെങ്കിൽ പ്ലാറ്റ്ഫോം തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നത് നിങ്ങൾ അത് എന്ത് ചെയ്യാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നു എന്നതിനെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. നിങ്ങൾക്ക് ഉപയോഗിക്കാൻ ലളിതവും ഒരു വലിയ കമ്മ്യൂണിറ്റിയുള്ളതുമായ ഒരു ചട്ടക്കൂട് വേണമെങ്കിൽ, TensorFlow അല്ലെങ്കിൽ PyTorch അനുയോജ്യമായ ഒരു തിരഞ്ഞെടുപ്പായിരിക്കും.
മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകളിൽ കൂടുതൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്ന ഒരു പ്ലാറ്റ്ഫോം നിങ്ങൾക്ക് വേണമെങ്കിൽ, Azure ML Studio അല്ലെങ്കിൽ H2O.ai മികച്ച ഓപ്ഷനായിരിക്കാം.
കൂടാതെ, ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കാനും കോൺഫിഗർ ചെയ്യാനും ലളിതമായ ഒരു ചട്ടക്കൂട് നിങ്ങൾക്ക് വേണമെങ്കിൽ, സോണറ്റ് അല്ലെങ്കിൽ ഗ്ലൂൺസിവി പോകാനുള്ള വഴിയായിരിക്കാം. അവസാനമായി, നിങ്ങൾക്ക് അനുയോജ്യമായ ചട്ടക്കൂട് നിർണ്ണയിക്കുന്നത് നിങ്ങളുടെ തനതായ ആവശ്യങ്ങളും അഭിരുചികളും അനുസരിച്ചാണ്.
നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുക