Та хиймэл оюун ухааны ертөнцөд сонирхолтой аялалд гарахад бэлэн үү?
Хиймэл оюун ухааны өсөлтийн ачаар AI хүрээг судлах илүү сайн боломж хэзээ ч байгаагүй.
TensorFlow, PyTorch, Keras, Caffe зэрэг хэд хэдэн шийдлүүд байдаг. Таны зорилгоос хамааран хүрээ бүр өөр өөрийн давуу болон сул талуудтай байдаг.
Тиймээс, та шинэхэн эсвэл туршлагатай хөгжүүлэгч байсан эсэхээс үл хамааран өнөөдөр эхэлж, хамгийн сайн хиймэл оюун ухааны хүрээг харцгаая.
1. ПиТорч
PyTorch нь 2016 онд нээлтээ хийснээсээ хойш хиймэл оюун ухааны нийгэмлэгийг бүхэлд нь хамарсан хүчирхэг нээлттэй эхийн машин сургалтын тогтолцоо юм. Энэ нь динамик тооцооллын сүлжээ, хэрэглэгчдэд ээлтэй интерфэйсийнхээ ачаар хурдан хэрэглэгдэх хүрээ болсон.
Гэхдээ PyTorch олон түмнээс юугаараа ялгаатай вэ? Эхлэхийн тулд энэ нь чадваруудын хүчирхэг цуглуулгатай. Энэ нь түүнийг барьж байгуулах, хэрэгжүүлэхэд төгс төгөлдөр болгодог машин сургалтын загварууд.
PyTorch нь TorchScript-ийг ашиглан хүссэн болон график горимуудын хооронд жигд шилжиж, TorchServe ашиглан үйлдвэрлэл рүү явах замыг хурдасгах чадварын ачаар хамгийн эрэлт хэрэгцээтэй програмуудад ч итгэж болохуйц үйлдвэрлэлд бэлэн хүрээ юм.
Нэмж дурдахад PyTorch нь багаж хэрэгсэл, номын сангийн цогц экосистемтэй. Эдгээр хэрэгслүүд нь бүтээхэд тусалдаг компьютерийн алсын хараа, NLP болон бусад програмууд.
Энэ нь мөн томоохон үүл платформууд дээр өргөнөөр дэмжигддэг бөгөөд үүнийг хялбархан хөгжүүлж, өргөжүүлэх боломжийг олгодог.
Давуу тал
- TorchScript нь танд сонирхолтой болон график горимуудын хооронд хялбархан шилжих боломжийг олгодог бол TorchServe нь үйлдвэрлэлд хүрэх замыг хурдасгадаг.
- Багаж хэрэгсэл, хүрээнүүдийн хүчирхэг экосистем нь PyTorch-ийг өргөжүүлж, компьютерийн хараа, байгалийн хэлний боловсруулалт болон бусад чиглэлээр судалгаа хийх боломжийг олгодог.
- Гол үүл платформууд нь сайн дэмжигдсэн бөгөөд үрэлтгүй хөгжүүлэлт, энгийн масштабыг өөрчлөх боломжийг олгодог.
Байг
- Бусад хүрээтэй харьцуулахад хөгжлийн хүрээ багатай.
- Тензор самбар зэрэг хяналт, дүрслэл хийх хэрэгсэл дутагдалтай байна.
2. Керас
Та машин сургалтын загвар боловсруулахдаа төөрөгдүүлсэн API болон алдааны мэдэгдлээс залхаж байна уу? Керасаас цааш хайх хэрэггүй, а гүнзгий суралцах хүрээ роботоос илүү хүмүүст зориулж бүтээгдсэн.
Керас нь энгийн, хэрэглэхэд хялбар, баримт бичгийн цогц байдлыг онцолдог. Энэ нь машин сурахад суурилсан бүтээгдэхүүнүүдийг бий болгож, ашиглахыг оролдож буй хөгжүүлэгчдийн дунд түгээмэл сонголт болгодог.
Гэхдээ энэ нь бүгд биш: Керас нь машин сургалтын ажлын бүх хэсгийг хамарсан өргөн хүрээний хэрэгсэл, нөөцийн экосистемтэй.
Хөтөчөөс эхлээд гар утасны төхөөрөмж, суулгагдсан систем хүртэл Keras загваруудыг хаа сайгүй байрлуулах уян хатан байдлын ачаар та TensorFlow-ийн чадварыг ямар ч хувилбарт бүрэн ашиглах боломжтой.
Давуу тал
- Хүний ашиглахад хялбар болгох үүднээс энгийн API болон иж бүрэн баримт бичгүүдээр бүтээгдсэн.
- Дибаг хийх хурд, кодын дэгжин байдал, байршуулалтад зориулж маш оновчтой болгосон
- TensorFlow платформтой харилцан үйлчлүүлснээр өндөр түвшний түвшинд хялбархан өргөжүүлж болно
- Хөтөчөөс мобайл төхөөрөмж, суулгагдсан систем хүртэлх олон байршуулалтын сонголтууд
Байг
- Бусад гүнзгий сургалтын тогтолцоотой харьцуулахад дасан зохицох чадвар багатай
- Зарим нарийн төвөгтэй хэрэглээний хувилбаруудын хувьд нэмэлт номын сан эсвэл хэрэгсэл шаардлагатай байж болно
- Бусад фреймворк шиг сайн мэддэггүй, байнга ашиглагддаггүй
3. TensorFlow
TensorFlow ашиглан үйлдвэрлэлд тохирсон машин сургалтын загваруудыг бүтээгээрэй! TensorFlow нь таны ажлыг ахиулахад шаардлагатай нөөцийг санал болгодог машин сургалтын төслүүд, Та шинжээч мэдээлэл судлаач эсвэл сониуч шинэ хүн байна уу.
Туршлагын түвшингээс үл хамааран та урьдчилан бэлтгэгдсэн загварууд болон хүртээмжтэй зааварчилгааны ачаар TensorFlow-ийг ашиглаж эхлэх боломжтой.
TensorFlow бол зөвхөн машин сурахад зориулагдсан номын сан биш юм. Энэ нь загвар байршуулахаас эхлээд өгөгдөл бэлтгэх хүртэлх үйл явцын алхам бүрийг санал болгодог бүхэл бүтэн төгсгөл хүртэлх машин сургалтын платформ юм.
TensorFlow нь вэб апп, гар утасны програм эсвэл суулгагдсан төхөөрөмж хөгжүүлж байгаа эсэхээс үл хамааран загваруудаа хаа сайгүй байрлуулахад хялбар болгодог.
Давуу тал
- Эхнээс нь дуустал машин сурах цогц платформ
- Өргөтгөх, дасан зохицох боломжтой
- Энэ нь янз бүрийн хэрэглээнд зориулагдсан хэд хэдэн хувилбарт байдаг
- Олон нийтийн нөөц, бэлтгэгдсэн загвар бүхий том экосистем
Байг
- Дөнгөж эхэлж байгаа хүмүүст сурах маш том муруй байдаг
- Тодорхой хэмжээний техникийн мэдлэг, ойлголт хэрэгтэй.
4. Caffe
Caffe хэмээх гүн гүнзгий сургалтын тогтолцоог хурд, модульчлагд анхаарлаа хандуулан бүтээсэн.
Berkeley Vision and Learning Center (BVLC)-ийн боловсруулсан Caffe нь хэрэглэхэд хялбар, өгөгдлийг хурдан боловсруулдаг тул судлаачид, бизнес эрхлэгчдийн дунд алдартай болсон.
Энэ нь CPU болон GPU аль алинд нь ажиллах боломжийг олгодог өндөр гүйцэтгэлтэй дизайнтай учир төрөл бүрийн техник хангамжид загвар сургах, байрлуулах шаардлагатай хүмүүст зориулсан сонирхолтой хувилбар юм.
Давуу тал
- Энэ нь хурдан бөгөөд үр дүнтэй байдаг.
- Кафе нь модульчлагдсан архитектуртай дасан зохицох боломжтой.
- Олон нийтийн сайн тусламж авах боломжтой.
Байг
- Хязгаарлагдмал чадавхитай тул нарийн төвөгтэй програмуудад тохиромжтой сонголт биш байж магадгүй юм.
- Бусад фреймворкуудаас ялгаатай нь хэрэглэгчдэд ээлтэй биш
- Зарим програмчлалын туршлага шаарддаг.
5. MX Net
MXNet гүн гүнзгий сургалтын тогтолцоо нь үр ашиг, дасан зохицох чадварыг харгалзан бүтээгдсэн. Та хялбархан үүсгэж, ашиглаж болно мэдрэлийн сүлжээ олон төрлийн зорилгоор ашиглахад хялбар интерфэйстэй.
Энэ нь загварыг шалгах, загварт үйлчлэх, ONNX форматыг дэмжих зэрэг үйлдвэрлэлийн хэрэглээний тохиолдлуудыг харгалзан боловсруулсан болно. Энэ нь суулгагдсан төхөөрөмж, үүлэн орчин зэрэг хэд хэдэн байршилд загвараа байрлуулахад хялбар болгодог.
MXNet-ийн нэмэлт боломжууд болон хэрэгслүүдэд суулгасан өгөгдөл ачигч, урьдчилан бэлтгэгдсэн загварууд, автоматаар ялгах тусламж орно. Гүн сурах Бүх ур чадварын дадлагажигчид эрч хүчтэй нийгэм, нарийн бичиг баримттай тул үүнийг ихэвчлэн сонгодог.
Давуу тал
- Өргөтгөх боломжтой: MXNet нь олон тооны GPU болон CPU дээр тархсан сургалтыг дэмждэг тул том хэмжээний програмуудад зориулсан гайхалтай сонголт юм.
- MXNet нь Python, R, Julia, Scala, Perl, C++ зэрэг олон төрлийн компьютерийн хэлийг дэмждэг тул одоогийн процессуудад хялбархан нэгтгэгдэнэ.
- Энэ нь Linux, Windows, macOS, iOS, Android үйлдлийн системтэй нийцдэг.
Байг
- MXNet нь суралцах өндөр муруйтай бөгөөд бусадтай адил эзэмшихэд хэсэг хугацаа шаардагддаг гүнзгий суралцах хүрээ.
- Бага алдартай: MXNet нь хүлээн зөвшөөрөгдөж байгаа хэдий ч энэ нь TensorFlow эсвэл PyTorch зэрэг бусад гүнзгий сургалтын системүүд шиг тийм ч их ашиглагддаггүй хэвээр байгаа нь олон нийтийн мэдээллийн хүртээмжтэй нөөц бага байж болзошгүйг харуулж байна.
6. Теано
Theano хэмээх хүчирхэг тоон тооцооллын хэрэгсэл нь хэрэглэгчдэд математик илэрхийллийг үр дүнтэй зохион бүтээх, оновчтой болгох, үнэлэх боломжийг олгодог. Энэ нь асар том өгөгдлийн багц дээр математикийн үйлдлүүдийг хийх энгийн интерфейсийг санал болгодог бөгөөд Python дээр боловсруулагдсан.
Theano нь CPU болон GPU аль алинд нь тооцоолол хийх уян хатан байдал нь түүний гол давуу талуудын нэг юм. Энэ нь өндөр гүйцэтгэлтэй боловсруулалт шаарддаг гүнзгий суралцах програмуудад тохиромжтой болгодог.
Нэмж дурдахад Theano нь загварынхаа гүйцэтгэл, нарийвчлалыг сайжруулахын тулд хэрэглэгчид ашиглаж болох олон төрлийн оновчлолын боломжуудыг санал болгодог.
Одоо түүний давуу болон сул талуудыг авч үзье.
Давуу тал
- Теано нь математик илэрхийллийн тооцооллын графикийг оновчтой болгох зорилгоор бүтээгдсэн тул тоон тооцоолол хийхэд гайхалтай үр дүнтэй байдаг.
- Энэ бол маш дасан зохицох чадвартай хүрээ юм.
- Өндөр хүчин чадалтай гүнзгий суралцах програмууд нь Theano-ийн хүчирхэг GPU оновчлолоос ихээхэн ашиг тус хүртдэг. Энэ нь GPU-тай хялбар ажиллахаар бүтээгдсэн.
Байг
- Python болон бусад тоон тооцооллын санг мэдэхгүй хүмүүст Теано сурахад хэцүү байх болно.
- Сүүлийн үед хөгжүүлэлт удааширсан тул Theano шинэчлэлт болон алдааны засваруудыг авахгүй байж магадгүй.
- Баримт бичиг хангалтгүй: зарим хэрэглэгчид Theano-г ашиглахад бэрхшээлтэй байж магадгүй, учир нь түүний баримт бичиг нь тоон тооцоололд өрсөлдөж буй номын сангуудынхаас бага нарийвчлалтай байдаг.
7. Microsoft танин мэдэхүйн хэрэгсэл
Microsoft Cognitive Toolkit буюу гүн гүнзгий суралцах загваруудыг хөгжүүлэхэд зориулсан үнэгүй, нээлттэй эх сурвалжийн хүрээг харцгаая. Энэ нь хэд хэдэн GPU болон машинууд дээр том хэмжээний загваруудыг сургахад зориулагдсан.
Танин мэдэхүйн хэрэглүүр нь хэрэглэгчдэд ээлтэй API болон маш сайн хуваарилагдсан сургалтын чадамжаараа өгөгдөл судлаачид болон машин сургалтын судлаачдын дунд түгээмэл сонголт юм.
Танин мэдэхүйн хэрэгслийн нэг чухал шинж чанар нь CPU, GPU, тэр ч байтугай FPGA гэх мэт төрөл бүрийн техник хангамжид загваруудыг сургах, байрлуулах чадвар юм.
Энэ нь гүн гүнзгий мэдлэгийг бараа, үйлчилгээндээ оруулахыг хичээж буй байгууллагуудын хувьд маш сайн хувилбар болж өгдөг. Цаашилбал, Танин мэдэхүйн хэрэгсэлд урьдчилан бэлтгэсэн төрөл бүрийн загварууд болон жишээ кодууд багтсан нь шинээр ирсэн хүмүүст эхлэхэд хялбар болгодог.
Давуу тал
- Хэд хэдэн компьютер болон GPU дээр тархсан сургалт явуулах боломжийг олгодог
- Azure болон Power BI зэрэг Microsoft-ын бусад бүтээгдэхүүнтэй энгийн харьцах боломжийг олгодог
- Гүнзгий суралцах загваруудыг хөгжүүлэх, сургах олон талт, дасан зохицох боломжтой тогтолцоог санал болгодог
Байг
- Шинэ хэрэглэгчдэд зориулж тохируулах, өөрчлөхөд хэцүү байж магадгүй
- Өгөгдлийг нэмэгдүүлэх, дамжуулах сурах зэрэг хэд хэдэн алдартай функцүүдэд суурилуулсан дэмжлэг байхгүй
- Өгөгдлийг нэмэгдүүлэх, дамжуулах сурах зэрэг хэд хэдэн алдартай функцүүдэд суурилуулсан дэмжлэг байхгүй
8. Шогун
Шогун бол C++ машин сургалтын багц бөгөөд бага ашиглагддаг. Энэ нь Python, Java, MATLAB холбогчийг агуулдаг бөгөөд энэ нь машин сургалтын дадлагажигчдад зориулсан уян хатан хэрэгсэл юм.
Shogun нь өргөтгөх боломжтой, хурдан, уян хатан байхаар бүтээгдсэн бөгөөд энэ нь их хэмжээний өгөгдөл, хүнд хэцүү машин сургалтын ажлын ачаалалд тохиромжтой.
Shogun-ийн хамгийн чухал давуу талуудын нэг нь хоёртын, категорийн, тасралтгүй гэх мэт өргөн хүрээний өгөгдлийн форматтай ажиллах чадвар юм.
Энэ нь мөн ангилал, регресс, хэмжээстийг багасгах, бөөгнөрөл хийх өргөн хүрээний аргуудыг багтаасан бөгөөд энэ нь машиныг сурах бүрэн хэрэгсэл болгодог. Shogun нь багц болон онлайн сургалтыг хоёуланг нь дэмждэг бөгөөд TensorFlow, scikit-learn зэрэг бусад машин сургалтын сангуудтай нэгдмэл байдаг.
Давуу тал
- Энэ нь гүн гүнзгий суралцах, регресс, ангиллын дэмжлэг зэрэг машин сургалтын олон төрлийн техник, хэрэгслээр хангадаг.
- Энэ нь төрөл бүрийн зүйлтэй нийцдэг програмчлалын хэлPython, C++, Java зэрэг орно.
Байг
- Энэ нь бусад машин сургалтын номын сангууд шиг алдартай эсвэл алдартай биш байж болох тул цөөн нөөц, дэмжлэгтэй байж болно.
- Өөрсдийн дассан бусад номын сангуудтай харьцуулахад зарим хэрэглэгчид энэ номын сангийн синтакс болон бүтэц нь ойлгомжгүй мэт санагдаж магадгүй юм.
- Хамгийн сайн үр дүнд хүрэхийн тулд зарим номын сангууд бусдаас илүү гар ажиллагаа, нарийн тохируулга хийх шаардлагатай байж магадгүй юм.
9. ONNX
Нээлттэй мэдрэлийн сүлжээний солилцоо (ONNX) хэмээх нээлттэй эхийн платформ нь машин сургалтын загваруудыг хөрвүүлэх, хуваалцах боломжийг олгодог.
Энэ нь янз бүрийн хүрээ, платформуудын хооронд гүнзгий суралцах загваруудыг шилжүүлэх, машин сургалтын загварыг бий болгох, байршуулахыг хялбаршуулах аргыг санал болгодог.
Та сонгосон хүрээг ашиглан ONNX-ээр загвар үүсгэж, дараа нь өөр ажиллах цагийн тохиргоонд байрлуулж болно.
ONNX-ийн тохируулж болох архитектур нь хэрэглэгчдэд гар дээрх ажилд хамгийн тохиромжтой хэрэгслийг сонгох боломжийг олгодог. Энэ нь PyTorch, TensorFlow, Caffe2 гэх мэт хэд хэдэн гүнзгий сургалтын системд нийцтэй ажиллах боломжийг олгодог. Та тэдгээрийн хооронд загваруудыг хурдан хөрвүүлэх замаар хүрээ тус бүрийн давуу талыг ашиглах боломжтой.
Давуу тал
- Хэд хэдэн гүнзгий сургалтын хүрээнд харилцан ажиллах боломжтой.
- Ашиглахад үнэгүй, нээлттэй эх сурвалжтай.
- Өргөн хүрээний техник хангамж болон ажиллах орчинг дэмждэг.
Байг
- ONNX загваруудын гүйцэтгэл нь тухайн хүрээнд хэрэгжсэн загваруудаас заримдаа муу байж болно.
- Заримдаа янз бүрийн хүрээ хооронд шилжих нь засахад хэцүү нийцтэй байдлын асуудлуудыг үүсгэдэг.
10. Apache Spark
Apache Spark нь том хэмжээний өгөгдөл боловсруулахад хялбар, хурдан бөгөөд олон талт тархсан тооцоолох систем юм. Энэ нь их хэмжээний өгөгдөлд хурдан дүн шинжилгээ хийх чадвартай тул том өгөгдлийн програмуудад түгээмэл сонголт юм.
Spark нь зөвхөн хурдан байх зорилготой төдийгүй өргөтгөх боломжтой бөгөөд энэ нь гүйцэтгэлийг алдагдуулахгүйгээр нэмэгдэж буй өгөгдлийн хэмжээг удирдах боломжтой гэсэн үг юм.
Apache Spark-д багтсан MLlib багц нь ялангуяа гайхалтай юм. Үүнд ангилал, регресс, бөөгнөрөл, хамтын шүүлтүүр зэрэг масштабтай, үр ашигтай машин сургалтын аргууд орно.
MLlib нь Spark-ийн бусад бүрэлдэхүүн хэсгүүдтэй харилцан уялдаатай байдаг тул өгөгдөл боловсруулах төгсгөлийн шугамыг бий болгоход хялбар байдаг.
Тиймээс, хэрэв танд том хэмжээний өгөгдөл боловсруулах, машин сурахад зориулагдсан хүчирхэг, дасан зохицох хэрэгсэл хэрэгтэй бол Apache Spark таны жагсаалтад байх ёстой.
Давуу тал
- Түгээмэл тооцооллын загвартай учир том өгөгдлийн багцыг хурдан зохицуулж чаддаг
- Hadoop, Hive, Cassandra зэрэг бусад Big Data технологитой нэгтгэх нь маш энгийн.
- Ангилал, регресс, бөөгнөрөл, хамтарсан шүүлтүүрийн хэд хэдэн арга техникийг өгсөн
Байг
- Тархсан тооцооллын архитектурын нарийн төвөгтэй байдлаас шалтгаалан сургалтын муруй нь огцом байдаг
- Асар их нөөц, дэд бүтцээр ажилладаг
- Бодит цагийн өгөгдөл боловсруулах, дамжуулахад зориулсан дэмжлэг хязгаарлагдмал
11. мл багц
mlpack нь өргөн хүрээний хэрэглээнд хурдан, өргөтгөх боломжтой, энгийн алгоритмаар хангах зорилготой нээлттэй эхийн C++ машин сургалтын хэрэгсэл юм.
Энэ нь кластер, регресс, ангилал, хэмжээсийг багасгах, мэдрэлийн сүлжээ зэрэг олон төрлийн машин сургалтын алгоритмуудыг өгдөг.
Давуу тал
- Олон тооны алгоритмуудыг үр дүнтэй хэрэгжүүлэх
- Бусад номын сан, хэлтэй нэгтгэх нь маш энгийн.
- Командын мөр болон C++ API интерфейсийг санал болгодог
Байг
- Баримт бичгийг сайжруулах боломжтой
- Хэд хэдэн алгоритмууд хараахан хэрэгжээгүй байна
- Эхлэгчдэд үүнийг ашиглахад хэцүү байх болно
12. Azure ML Studio
Azure Machine Learning (Azure ML) нь үүлэн дэх машин сургалтын платформ юм. Та машин сургалтын загваруудыг өргөн цар хүрээтэй зохион бүтээх, байршуулах, удирдах боломжтой болно.
Энэ нь өгөгдөл судлаач, хөгжүүлэгчдэд төгсгөл хүртэлх машин сургалтын ажлын урсгалыг оновчтой болгоход туслах төрөл бүрийн хэрэгсэл, үйлчилгээг санал болгодог. Та зүгээр л өгөгдлөө удирдаж, загвараа сургаж, үйлдвэрлэлд ашиглах боломжтой. Мөн та Azure ML-г ашиглан тэдгээрийн гүйцэтгэлийг нэг нэгдсэн орчноос хянах боломжтой.
Энэхүү платформ нь Python, R, SQL зэрэг хэд хэдэн компьютерийн хэлийг дэмждэг бөгөөд таныг хурдан эхлүүлэхэд туслах хэд хэдэн урьдчилан боловсруулсан загвар, алгоритмтай ирдэг.
Цаашилбал, уян хатан, өргөтгөх боломжтой дизайнтай учир Azure ML нь жижиг хэмжээний туршилтууд болон том хэмжээний машин сургалтын програмуудыг хоёуланг нь хялбархан удирдах боломжтой.
Давуу тал
- Машин сургалтын загваруудыг хөгжүүлэх, ашиглахад хялбар график интерфейсээр хангадаг
- Azure Storage болон Power BI зэрэг Microsoft-ын бусад үйлчилгээнд холбогдоно.
- Багийн гишүүдтэй хамтран ажиллах нь хувилбарын хяналт болон хуваалцсан ажлын талбараар дамжуулан боломжтой
- Их хэмжээний өгөгдөл, боловсруулах хүчин чадалтай ажиллахад зориулсан өргөтгөх чадвар
Байг
- Алгоритм болон загварт зориулсан хамгийн бага тохируулгын сонголтууд
- Үнийн стратегиас шалтгаалж жижиг аж ахуйн нэгж, хувь хүмүүсийн хувьд зардал багатай байж болох юм
13. Сонет
DeepMind-ийн судлаачид төрөл бүрийн хэрэглээнд зориулсан мэдрэлийн сүлжээг хөгжүүлэхэд дэмжлэг үзүүлэх хиймэл оюун ухааны тогтолцоо болох Sonnet-ийг зохион бүтээж, бүтээжээ. Үүнд хяналттай болон хяналтгүй сургалт, түүнчлэн бэхжүүлэх сургалт.
Sonnet-ийн програмчлалын архитектур нь snt.Module дээр бүтээгдсэн бөгөөд энэ нь параметрүүд, бусад модулиуд болон аргуудын заагчийг хадгалах боломжтой. Энэхүү хүрээ нь хэд хэдэн урьдчилан тохируулсан модулиуд болон сүлжээнүүдийн хамт ирдэг боловч хэрэглэгчид өөрсдөө үүсгэхийг зөвлөж байна.
Давуу тал
- Энгийн бөгөөд хүчирхэг програмчлалын загвар
- Хэрэглэгчид өөрсдийн модулийг бүтээхийг зөвлөж байна.
- Товч бөгөөд төвлөрсөн код
Байг
- Сургалтын хөтөлбөр байхгүй
- Эхлэгчдэд сургалтын огцом муруй тулгарч магадгүй юм
14. GluonCV
Та компьютерийн харааны талаар илүү ихийг мэдэхийг хүсч байна уу?
GluonCV-г танилцуулж байна!
Энэхүү гайхалтай номын сан нь инженер, судлаач, оюутнуудад санаагаа баталгаажуулах, бүтээгдэхүүний загвар гаргах, тухайн бүс нутгийн талаар илүү ихийг мэдэхэд туслах хамгийн сүүлийн үеийн гүнзгий сургалтын алгоритмууд, урьдчилан бэлтгэгдсэн загварууд, олон тооны материалыг агуулдаг.
GluonCV нь сайн зохион бүтээгдсэн API-ууд, энгийн хэрэгжүүлэлтүүд болон олон нийтийн тусламжийн тусламжтайгаар SOTA үр дүнд хүрэх, эхлүүлэхэд хялбар болгодог.
Хамгийн сайхан нь юу вэ?
Энэ нь маш дасан зохицох чадвартай бөгөөд оновчтой болгох, суулгахад хялбар юм! GluonCV нь таныг туршлагатай мэргэжилтэн эсвэл дөнгөж эхэлж байгаа эсэхээс үл хамааран компьютерийн харааны авьяасыг дараагийн түвшинд гаргахад хэрэгтэй бүх зүйлийг агуулдаг.
Давуу тал
- Энгийн суурилуулалт, ашиглалт
- Урьдчилан бэлтгэгдсэн загваруудын том цуглуулга
- Гүнзгий суралцах алгоритмууд хамгийн сүүлийн үеийнх юм
- Ойлгоход хялбар хэрэгжүүлэлт
- Энгийн оновчтой болгох, байршуулах
Байг
- Альтернатив хүрээтэй харьцуулахад тохируулга, хяналт бага
- Компьютерийн бус харааны үйл ажиллагааг дэмжих нь хязгаарлагдмал
- Лицензийн хязгаарлалтын улмаас арилжааны хэрэглээг хязгаарлаж болно
15. H2O
H2O нь нээлттэй эх сурвалжийн өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийх, машин сургалтын платформ бөгөөд байгууллагууд үйл ажиллагаагаа явуулахын тулд хиймэл оюун ухаан (AI) ашиглахад хялбар болгох зорилготой юм.
H2O.ai-ийн AI Cloud нь H2O-г эхлүүлэхэд илүү хялбар болгодог бөгөөд ямар ч кодчилол хийх чадваргүйгээр машин сургалтын загваруудыг хөгжүүлэх чирж, буулгах интерфейстэй.
Платформ нь мөн өргөн хүрээг хамардаг мэдээллийн дүрслэл болон дүн шинжилгээ хийх чадвар, түүнчлэн загварыг өөрчлөх, байршуулах. Бизнесүүд H2O.ai-г ашиглан бизнесийн хүнд хэцүү сорилтуудыг шийдвэрлэхийн тулд хиймэл оюун ухааны загваруудыг хурдан бөгөөд энгийн байдлаар бүтээж, ашиглах боломжтой.
Давуу тал
- Машин сургалтын загвар үүсгэх зориулалттай чирэх, буулгах интерфейс
- Өгөгдлийн дүрслэл, дүн шинжилгээ хийх иж бүрэн хэрэгслүүд, мөн загварыг тохируулах, байршуулах
- Том хэрэглэгч, хувь нэмэр оруулагч нийгэмлэг бүхий нээлттэй эхийн платформ
- Хэд хэдэн алгоритм болон өгөгдлийн төрлүүдийг дэмжих
Байг
- Зарим функцуудыг зөвхөн платформын дээд зэрэглэлийн хувилбарт ашиглах боломжтой
- Бусад платформтой харьцуулахад үүнийг тохируулах, тохируулах нь илүү хэцүү байж магадгүй юм.
Тайлбарлая, аль нь илүү вэ?
Тохиромжтой AI хүрээ эсвэл платформыг сонгох нь үүнтэй юу хийхийг хүсч байгаагаас хамаарна. Хэрэв та хэрэглэхэд хялбар, асар том нийгэмлэгтэй фреймворк хүсч байвал TensorFlow эсвэл PyTorch тохиромжтой сонголт байж болно.
Хэрэв та машин сургалтын загварууд дээр илүү төвлөрсөн платформыг хүсч байвал Azure ML Studio эсвэл H2O.ai нь хамгийн сайн сонголт байж магадгүй юм.
Хэрэв та өөрчлөх, тохируулахад хялбар хүрээтэй байхыг хүсч байвал Sonnet эсвэл GluonCV нь явах арга зам байж магадгүй юм. Эцэст нь, танд тохирох хүрээ нь таны өвөрмөц эрэлт хэрэгцээ, амтаар тодорхойлогддог.
хариу үлдээх